과거 PCB 제조의 주된 화제는 다양한 산업분야의 발전을 위해 한정된 시간 안에 좀 더 많은 PCB를 양산하는 기술 개발에 집중되어 있었지만, 현재는 비정상적인 공정 상태를 파악함으로써 제조 공정 환경에서의 오류를 줄여 전체 수율을 높이는 방법에 시선을 돌리고 있다. PCB 에칭의 경우 에칭 용액의 상태를 실시간으로 모니터링 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 기존 애칭용액의 상태를 판단할 때 사용되는 ORP센서 대신, RGB센서를 이용하여 실시간으로 용액의 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여, 기존 ORP시스템과의 비교 분석을 및 RGB 센서를 이용한 모니터링 방법이 ORP센서를 이용한 방법 보다 좀 더 쉽고 정확하게 에칭 액의 상태를 모니터링 할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 환경 센서를 이용하여 농작물 재배 환경에 필요한 정보를 수집하고 실시간으로 모니터링 할 수 있는 센서 네트워크 기반의 농업 환경 모니터링 시스템을 제안한다. 기존의 센서 네트워크 기반의 무선 센서 노드들은 대부분 각 센서들의 특성에 따라 별도의 변환/제어 모듈이 필요했다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 시스템에서는 농작물 재배지에서 필요로 하는 정보를 얻기 위해 사용되는 여러가지 센서들을 단일 노드에 통합할 수 있는 통합 센서 모듈을 개발한다. 또한 통합 센서 모듈에 맞는 센서 네트워크 모니터링 시스템을 개발한다. 개발된 시스템의 동작 상태를 검증하기 위해 테스트 환경에 통합 센서 노드를 설치하여 설치 환경 정보를 센싱할 수 있도록 하여 실시간으로 모니터링할 수 있게 하였다.
무선 통신 기술과 다양한 감지 기술들의 발달로 실세계의 환경을 분석하고 생태계의 변화를 이해하기 위한 환경 모니터링 시스템들이 널리 개발되고 있다. 이러한 시스템들은 센서 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여, 원시 센서 데이터를 기반으로 질의를 처리하기 때문에, 환경 모니터링 응용에서 전송되는 넓은 지역의 대용량 센서 데이터를 다루기 위해서는 높은 질의 처리 비용을 요구한다. 또한 현재 및 가까운 미래의 상황 체크를 요청하는 사용자 질의에 답하기 어려운 문제점이 있다. 이 논문에서는 환경 모니터링을 위해 사용자 질의를 효과적으로 처리하기 위한 모니터링 시스템 구조를 제시하고, 설계된 센서 데이터 필터링과 추상화 모델의 활용을 기술한다. 제시된 추상화 기법은 GIS의 경사 그리드를 기반으로 설계되어, 빠른 데이터 접근 및 갱신을 지원한다. 상황 분석을 위해 추상화 모델에서 센서 타입별로 추출된 내용은 질의 처리기에서 결합되어 사용자에게 의미있는 정보를 제공하는데 도움을 준다.
본 논문에서는 무선센서네트워크 기술을 활용하여 각종 생장환경 정보들을 수집하고 모니터링 할 수 있는 무선센서네트워크 기반의 온실환경 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한, 원격지에서 온실 시설내 내부 환경 및 시설제어시스템을 통합 제어 관리하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 넓은 온실 내부의 환경 데이터 수집 및 온실 시설 제어 서비스를 제공함은 물론 무선센서네트워크 기반 온실환경 모니터링 시스템 및 온실시설 제어를 통하여 실시간 원격 온실 통합 서비스 제공이 가능하다. 통합관리시스템을 위한 GUI 구현은 HMI기반의 시스템 모니터링부로 설계하였으며, 센서정보들은 실시간으로 통합관리시스템의 모니터링 화면을 통해 센서 결과값을 출력할 수 있음을 결과로 얻을 수 있었다.
최근 가정, 자동차, 사무실등 많은 장소에서 임베디드 장치를 쉽게 찾아볼 수가 있다. 이렇듯 많은 분야에서 임베디드 장치가 사용됨에 따라 임베디드 시스템 제조업자들은 보다 빠른 시간에 많은 분야에 적용 가능한 임베디드 소프트 웨어를 개발해야 하는 어려움이 생겼다. 이러한 어려움은 소프트웨어 개발시간을 줄일 수 있도록 도와주는 개발환경의 필요성을 증가시켰다. 개발도구 중 디버깅도구는 개발시간의 대부분을 차지하는 디버깅 과정을 도움으로써 개발시간 단축이 큰 역할을 한다. 기존 디버깅도구는 모든 변수에 대한 데이터 추출을 하기 위하여 자원사용량과 처리량을 증가 시킴으로써 많은 부하를 발생시킨다. 이에 모니터링에 의한 부하를 최소화하기 위하여 변수 값을 추출하기 위한 모니터링 센서 기법과 실행시간 중 모니터링 대상을 변경하기 위한 디버깅레벨기법을 사용하여 소프트웨어의 내부 변수가 동작하면서 발생되는 오류를 검출할 수 있는 임베디드 모니터링 시스템을 설계 및 개발하였다. 하지만 실행시간 모니터링 중에 센서의 동작과정에 따르는 부하로 인하여 정확하지 않은 데이터를 추출할 수 있는 문제점이 발생되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 센서의 수행과정을 최소화하도록 센서 처리 구조를 변경하고 최적화된 센서 구조의 실행시간을 줄이기 위해 비트마스킹 기법을 사용한다.
논문에서는 센서 레지스트리 시스템의 성능 개성을 위한 센서 필터링 기법을 제안한다. 센서 레지스트리 시스템은 이질적인 센서 네트워크 환경에서, 즉시적인 센서 데이터의 의미 해석 및 처리를 위한 시스템이다. 센서 레지스트리 시스템은 다양한 장점을 제공하지만 여전히 처리 성능 측면에서 개선이 요구된다. 이 논문에서는 센서 레지스트리 시스템의 불필요한 센서 데이터를 여과하여 처리 속도를 향상시키기 위해 모바일 앱 프로파일을 이용한다. 제안 방법은 기존 센서 레지스트리 시스템의 모바일 기기 측에서 센서 필터링 연산을 수행하게 되며 이를 통해 전체적인 성능을 향상시킨다.
구조물 건전성 모니터링은 센서로부터 구조물의 응답을 수집하고 분석하여 구조물의 정확한 상태를 진단하는 기술이다. 최근 노후화된 구조물의 증가로 인하여, 지속가능한 사회 발전을 위해 더욱 발달된 구조물 건전성 모니터링 기술이 요구되고 있다. 최신 구조물 건전성 모니터링 기술 중 하나인 무선 스마트 센서와 센서 네트워크 기술은 기존의 유선 방식의 모니터링 시스템과 비교하여 더욱 효율적이며 경제적인 모니터링 시스템의 구축을 가능하게 하는 기술이다. 최근까지도 관련 연구자들은 스마트 센서의 성능 및 확장성 향상을 위하여 연구개발을 진행하고, 다양한 실내, 실외 실험을 통한 성능 테스트를 진행하였다. 본 논문에서는 최근 (2010년 이후를 중심으로)에 개발된 스마트 센서의 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 응용 사례들을 정리함으로써, 구조물 건전성 모니터링을 위한 스마트 센서의 최신 연구동향에 대해 소개하고자 한다.
유전자 알고리즘을 이용하여 바이오센서의 활동량을 측정하는 CMOS 이미지 모니터링 시스템을 개발하였다. 수중의 물벼룩, 물고기와 같은 살아있는 대부분 생물체는 수질을 모니터링하는 바이오센서로 자주 사용된다. 이미지 센서에 의해 바이오센서의 활동량의 측정은 이미지를 얻는 방법에 따라 다르게 측정됨으로 매우 어렵다. 제안된 모니터링 시스템은 유전자 알고리즘을 사용하여 바이오센서 활동량을 최적으로 측정할 수 있다. 그리고 이 시스템은 FPGA로 되어 있어 가격과 성능 면에서 우수한 작은 하드웨어로 구현된다.
본 논문에서는 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링을 최적 설계하는 방법과 이를 향상된 해상도의 장애물 탐지에 응용하는 방안에 대해 기술하도록 한다. 기본적으로 일군의 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 원형으로 배치된다고 가정한다. 첫째, 빔 폭 중첩 상태를 활용함으로써 초음파 센서 고유의 위치 불확실성을 현저히 감소시킬 수 있음을 보인다. 둘째, 반경이 영인 이상적인 중첩 초음파 센서 링에 대해, 위치 불확실성을 나타낼 수 있도록 유효 빔 폭의 개념을 도입하고, 유효 빔 폭을 최소화하기 위해 필요한 초음파 센서의 최적 개수를 구한다. 셋째, 일정 반경의 실제 중첩 초음파 센서 링을 대상으로, 위치 불확실성 정도를 표현하는 설계 지수를 정의하고, 상용 저지향성 초음파 센서를 구성되는 중첩 초음파 센서 링의 최적 설계 예를 제시한다. 넷째, 초음파 센서의 측정 거리로부터 이동로봇 중심 기준 장애물의 위치를 산정하기 위한 기하학적 방법을 기술한다. 마지막으로, 한 쪽이 열린 평면 장애물 탐지 실험을 통해, 자체 제작된 초음파 센서 링의 장애물 탐지 해상도가 향상됨을 입증한다.
본 연구는 사용자가 센서를 의식하지 않고 편안하게 일상생활을 영위할 수 있는 비침습적 방식의 센서를 활용하여 향후 침대 위에 있는 사람의 움직임을 정량적으로 측정하고자 한다. 이러한 목적으로 필름 형태의 압전센서를 사용하는 센서 시스템을 구축하였으며, 본 논문에서는 구축된 시스템에서 필요한 전처리 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 압전센서는 침대 매트리스 아래에 설치하였다. 사람의 움직임에 의한 압전센서의 출력 신호를 증폭하고 샘플링하여 PC로 전송하는 컨트롤러, 컨트롤러로부터 센서 데이터를 수신하고, 사용자에게 센서 데이터를 시각적으로 제시하는 모니터링 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 컨트롤러에서의 노이즈 제거, 증폭, 샘플링 등의 전처리, 모니터링 프로그램에 의해 수집된 센서 데이터에 대한 이동 평균 필터, 불필요한 움직임이 없는 구간을 제거 후 움직임이 있는 구간 추출 등의 전처리 과정을 제시한다. 이러한 전처리 연산은 향후 침대 위 인체의 움직임을 정량적으로 측정하고, 행동유형을 식별하는데 기여하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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