현재 자연재해 증가와 응급 상황 발생이 빈번해짐에 따라 정부에서 소방법을 강화하였다. 따라서 대부분의 빌딩에서는 응급 상황이나 자연 재해 발생이 발생할 경우, 신속한 대피를 위한 안내 방송을 할 수 있는 전관 방송 시스템 설비를 반드시 갖추어야 한다. 이에 본 연구에서는 빌딩에 설비되어 있는 각종 다양한 센서들로부터 센싱된 정보를 네트워크를 통해 전달 받아 이들을 실시간으로 분석하여 빌딩 상황에 맞는 안내 방송과 응급 상황시 대피를 위한 안내 방송뿐만 아니라 빌딩에 있는 각 호수별로 ID를 부여하고, 이를 통해 방송이 필요한 장소에만 개별 방송을 할 수 있는 디지털 전관 방송 시스템을 개발하였다.
본 논문에서 우리는 자기정전용량 방식의 TSP(Touch Screen Pannel)에서 멀티터치를 인식하고 추적하는 방법에 대하여 소개한다. 자기정전용량 방식의 TSP는 패널의 가로와 세로로 배치된 ITO 투명전극필름 자체의 정정용량변화를 센싱하여 터치를 인식하는 방법으로 SNR이 좋고 센싱시간이 빠르며 터치인식 및 처리가 간단한 장점이 있으나 멀티터치 처리에 어려운 단점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 멀티터치에 어려움이 없는 상호정전용량 방식의 TSP가 많이 사용되고 있다. 그러나 소형으로 개발되는 리모컨 패드나 최근에 개발되고 있는 착용기기에서는 제한된 멀티터치만으로 가능하므로 큰 문제가 되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 자기정전용량 방식의 TSP에서 멀티터치를 인식할 때 발생하는 문제와 이러한 문제를 완화하는 방법 그리고 터치이동 시에 이를 추적하는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법을 실험한 결과 투 터치에서 안정적으로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 무인항공기인 방송용 멀티콥터를 이용한 Full-HD급 이상 화질의 이미지를 효율적으로 전송하기 위해 이미지 압축 센싱 기법을 적용하고, Sparse 신호의 효율적 복원을 위해 Turbo 알고리즘과 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘의 복원 성능을 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 복원 기법은 압축 센싱에 기반하여 데이터 용량을 줄이고 빠르고 오류 없는 원신호 복원에 중점을 두었다. 다수의 이미지 파일로 모의실험을 진행한 결과 Loopy belief propagation(BP) 기반의 Turbo 복원 알고리즘이 Gibbs sampling기반 알고리즘을 수행하는 MCMC 알고리즘 보다 평균 복원 연산 시간, NMSE 값에서 우수하여 보다 효율적인 복원 방법으로 생각된다.
최근 고정된 네트워크가 아닌 센싱 노드를 기반으로 한 유비쿼터스 센서 네트워크의 관심이 높아지고 있는 추세이다. 센서 네트워크에서는 넓은 지역의 정보 수집이나 망 기반시설이 갖추어 지지 않은 곳의 정보 수집 및 가공과 통신을 위하여 배터리로 구동되는 센싱 노드를 사용한다. 배터리로 구동되는 센싱노드는 통신을 위해 저전력을 사용하기 때문에 근거리 통신만 가능하다. 이러한 거리 제약을 극복하기 위해 멀티 홉 릴레이 기능을 이용한 이동 Ad-hoc 네트워크가 많이 사용된다. 본 논문에서는 이동 Ad-hoc 네트워크에서 운용되어지는 프로토콜과, 기존 망과의 연동을 위해 쓰이고 있는 기술에 대해 알아보고, 이동 Ad-hoc 네트워크상에서의 보안 기술을 고찰 하고자 한다.
무선 접속을 통한 이동통신망이나 데이터망의 멀티미디어 서비스는 이제 현대 생활의 중요한 일부가 되었으며 유비쿼터스 컴퓨팅이 확산됨에 따라 새로운 서비스에 필요한 주파수 스펙트럼에 대한 수요는 급증할 전망이다. 인지전파 기술은 지역과 시간에 따라 일시적으로 사용하지 않는 주파수 대역을 자동으로 인지하고 찾아서 환경에 맞게 통신방식, 주파수 대역폭 등을 능동적으로 판단하여 통신함으로서 한정적인 주파수 자원을 효율적으로 사용하고자 하는 기술이다. 본 논문에서는 인지 전파 망에서 오검출과 오경보의 불완전한 센싱이 주 사용자와 부 사용자의 스펙트럼 사용에 어떤 영향을 미치는지를 연속시간 마르코프 체인 분석을 통하여 규명하였다. 연속시간 마르코프 체인의 닫힌 해(Closed Form Solution)를 통하여 센싱 오류, 제공 부하 등의 파라미터들이 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문은 유비쿼터스 환경에서 효율적으로 환자 관리 서비스를 제공할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 환자 관리를 위한 기본적인 환자 정보는 RFID 태그를 통하여 관리되며 RFID 리더 장비는 PDA 및 다양한 모바일 장치로 설계된다. RFID를 기반으로 한 시스템은 기본적으로 환자의 위치 관리 서비스를 제공하며 환자의 센싱 장비를 통하여 환자에 대한 정보를 수시로 체크하고 관리할 수 있다. 특히, 물리적 요소(환자)와 다양한 서비스를 지원할 수 있는 애플리케이션을 위한 프레임 워크를 구성하고, 모바일 Agent를 개발하여 모바일 단말기와 컴퓨팅 시스템에서의 환자 관리 시스템을 위한 프로토타입을 구현한다.
최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 멀티콥터의 원활한 주파수 사용과 에너지 충전을 위하여 효율적인 스펙트럼 센싱기술을 제안한다. 제안된 구조는 Ad-hoc network를 기반으로 한 Spectrum sensing의 성능을 향상시키는데 중점을 둔다. 우선 Cooperative Spectrum sensing, Ad-hoc based Spectrum sensing의 기본원리와 단점을 설명한다. 이러한 점을 보완하여 인지 무선 시스템 기반 ad-hoc 네트워크에서도 신호들의 detection probability를 향상시키기 위하여 2차 사용자의 ad-hoc 단말들에게 보다 높은 1차 사용자의 전송 파워를 실어 주기 위한 beamforming 기법을 이용한다. 실험 결과는 신호검출 성능으로 보여주며, 본 논문의 실험결과는 ad-hoc 기반 인지 무선 시스템에 적용 가능하다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용 가능한 분야는 헬스케어 분야이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 마이닝 기반 멀티 에이전트 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 환자의 몸으로부터 생성된 센싱 데이터를 마이닝을 이용하여 진단 패턴을 뽑아내어 정상 상태, 긴급 상태, 응급 상황으로 분류할 수 있다. 이는 실시간으로 센싱되는 엄청난 양의 생체 데이터를 처리할 수 있으며, 환자의 병력 데이터와 비교, 분석한다. 이를 위해 연관 규칙 탐사를 2가지 데이터 그룹으로 구분하여 적용한다. 첫 번째는, 기존의 방대한 의료 병력 데이터로 두 번째는, 체온, 혈압, 맥박등과 같은 센서로부터 센싱한 환자의 실시간 생체데이터로 분류한다. 제안하는 시스템은 PDA 같은 모바일 디바이스 등을 통하여 병원과 멀리 떨어진 지역에서도 긴급 상황을 판단하여 처리할 수 있다. 또한 환자(노인)의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 요구되는 시간과 비용을 단축하게 되고, 의료 서비스의 지원에 대한 효율성을 높이게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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