본 논문에서는 u-헬스케어 응용 서비스 지원을 위한 액티브 모델 기반의 서비스 컴포넌트를 제안한다. 서비스 컴포넌트는 헬스케어 응용 서비스의 개발을 지원하기 위해 기능을 세분화하여 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크를 기반으로 다양한 헬스케어 홈서비스에 분산객체 기술을 이용하여 통합된 환경에서 적응형 정보 서비스를 제공하는데 중점을 두었다. 그리고 본 논문에서 제안한 서비스 컴포넌트를 헬스케어 홈 모니터링, 모바일 모니터링, 웹기반 모니터링과 같은 헬스케어 응용 서비스에 적용하여 수행 결과를 보인다. 또한 응답시간과 네트워크 부하와 시스템 부하에 대한 성능 평가 결과를 보였다.
결함을 조기에 발견하기 위한 실시간 모니터링 시스템은 적외선 열화상 기술을 중점으로 구성된다. 본 연구의 중점은 비파괴 적외선 열화상 기법을 사용하여 볼베어링의 손상 검출 및 온도 특성 분석이다. 본 논문에서는 신뢰성 평가를 위한 적외선 실험 데이터와 기존의 주파수 데이터를 비교했다. 실험을 통해 베어링의 온도 특성에 따라 다양한 손상 상황을 분석했다. 본 논문의 실험의 결과로부터 적외선 열화상 기법은 실시간으로 동작 상태에 하중을 받는 볼베어링의 손상 탐지를 위한 매우 유용한 기법임이 확인되었다.
최근 현대인들은 많은 업무와 학업으로 인한 좌식 생활의 빈도가 증가하면서 잘못된 자세와 잘못된 습관으로 인해 습관성 척추-골반 질병이 많이 발생하고 있다. 따라서 이를 방지하고 지속적인 바른 자세를 유도하기 위해서는 착석 정보를 기반으로 자세정보를 판단하여 유도할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 자세안정도를 평가하기 위하여 추적 계측할 수 있는 장비의 개발과 잘못된 자세가 검출될 시에는 사용자에게 알려주어 실시간 모니터링을 통해 스스로 자세를 교정하는데 도움을 주는 어플리케이션의 구현에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 키넥트와 압력센서를 이용하여 수면자의 수면자세를 인식할 수 있는 수면자세 모니터링 시스템을 제안하였다. 기존 수면 모니터링 시스템은 장시간 착용해야 하는 불편함과 구속감으로 인해 수면의 질을 저하시킬 우려가 있다. 이러한 점을 해소하기 위해 압력센서와 키넥트 카메라를 이용하여 무구속 저비용의 효율적인 시스템을 구현하였고, 수면 매트형식으로 제작하여 그 유효성을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 수면자세 모니터링 시스템은 실시간으로 수면자세를 감지하고 사용자의 수면시간 및 상태를 파악하여 건강한 수면습관을 들이는 방법을 권고할 수 있다. 향후에는 수집된 데이터를 이용하여 웰니스 및 헬스케어 모바일 응용 서비스로의 활용이 가능할 것이다.
본 연구는 치수효과가 높은 하천제방의 안전도 향상을 위한 관리 고도화 기술 개발을 위하여 수위, 유량이 제방의 안전에 미치는 영향을 규명하고 센서 기술 적용하여 실시간 제방 안전관리 모니터링 기술을 확보하는데 있다. 이를 위해, 국내외 기술동향 및 사례분석하고, 변위발생 및 안전성 모니터링을 위한 센서 기술 적용 방안, 센서 적용시 문제점 및 개선방안, 분석방법 등에 대해 정리하였으며, 대형 토조를 이용하여 집중강우 등에 의한 수위 및 유속의 증가에 따른 하천제방에 미치는 영향을 실험적으로 규명하고, 이를 센서 기술을 적용하여 실시간 모니터링을 통한 안전성 평가 방법을 제시하고자 하였다. 하천제방은 종방향으로 긴 구조적 특성을 갖고 있으며 이러한 특성상 모든 구간에 정밀한 계측 장비를 설치하여 운영 관리함에 있어 경제적, 효율적인 측면에 있어 문제가 있는 것으로 사료된다. 따라서 주요 하천시설물 중 구조물이 하천제방을 횡단할 경우 주요 구조물에는 집중형 센서인 FBG 타입을 도입하고, 제방 연통실험 등을 통해 조사 분석된 취약 구간에 대해서는 분포형 센서인 BOTDR 타입의 광섬유 센서를 적용하여 종합적인 관리가 가능하도록 시스템 구성이 필요한 것으로 판단된다.
유${\cdot}$무선 통신의 발전으로 이를 이용한 전자상거래가 활성화되고 있다. 따라서 이러한 형태의 상거래에서는 공급자의 기계적인 반응보다는 사용자 친화적인 서비스의 제공이 전자상거래에서 중요 요소 중 하나라 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 유선 통신을 이용한 상거래시에 사용자의 발신자 정보를 축적하고, 이를 순위화 및 평가하여 공급자가 실시간으로 활용할 수 있도록 지원해주는 발신자 정보 모니터링 시스템(Client Information Monitoring System : CiMoS)을 개발한 내용에 대해 기술한다.
한국원자력연구원내에는 연구실험 목적용으로 사용된 후 용도 폐기된 각종 우라늄 화합물이 수요가 증대 되어온 바, 이러한 불용 우라늄 화합물의 저장관리에 대한 체계적인 시스템의 구축이 필요하게 되었다. 이에 한국원자력연구원에서는 불용 핵물질 원격 물리적 방호시스템, UReMon(Uranium Residues Monitoring System)을 개발하였는데 이는 방사성 물질인 불용 우라늄 화합물의 물리적 방호와 관리 및 도난 방지의 목적을 지닌다. UReMon은 기존 모니터링 서비스에서 자주 사용되던 RFID나 바코드가 가지는 기술적 문제로 인한 위치확인, 도난, 훼손 등의 실태 파악에 소요되는 많은 시간과 경비를 줄이기 위하여 USN 센서와 Zigbee를 이용하여 한국원자력연구원에 기 구축되어 있는 USN기반 화재 예방시스템(KAERI-uFIPI)과의 연계를 통해 불용 핵물질의 모니터링, 위치 추적 및 재고관리의 효율성을 높인다. UReMon은 연구원 내 물리적 방호 시스템, 핵 물질 및 RI 관리, 출입통제 시스템 등에도 효율적으로 적용 가능하며, 향후 이에 대한 적용성 평가를 수행할 예정이다.
The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.
현대사회는 인구의 고령화에 따른 노인인구의 증가 및 만성질환자의 증가에 따른 의료수요 급증이 예상되고 있다. 하지만 현재의 의료서비스 인프라는 증가하는 의료수요를 충족하기에는 역부족이 따르며, 이러한 문제점을 해결하기위해 정보통신기술과 헬스케어기술이 결합된 유비쿼터스 헬스케어기술이 부각되고 있다. 본 연구에서는 일상생활 중 움직임에 따른 활동 상태를 판별하여 운동량의 모니터링을 통한 건강관리뿐만 아니라 낙상 등과 같은 응급상황의 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 3축 가속도센서를 이용하여 인체의 움직임에 따른 활동 가속도 신호를 계측할 수 있는 센서 및 시스템을 구현하였다. 또한 계측된 센서신호를 PC또는 휴대용 단말기로 무선전송하기위하여 무선센서네트워크 기술을 적용한 데이터 전송시스템을 구현하였다. 계측된 가속도 신호로부터 활동 상태를 판별하기위해 다층 퍼셉트론 알고리즘을 적용한 분류알고리즘을 제안하였으며, 분류알고리즘의 성능평가를 통해 실제 활동상태 모니터링에 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 비전 기반의 실시간 대기오염 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 실시간으로 제공되는 동영상을 분석하여 차종 별 대수와 평균속도 등의 교통 파라미터를 실시간으로 추출하고, 이를 바탕으로 대기 중의 CO, NO2등의 밀도를 추정하여 시간대별 대기 오염도를 모니터링 한다. 이를 위해 제안된 시스템은 배경모델을 이용한 차량 추출, 차종 별 윤곽선 및 크기 정보를 이용하여 템플릿 기반으로 차종을 인식하고 이를 추적하여 대수 및 속도를 인식한다. 제안된 시스템의 평가를 위해 교통이 밀집된 공간에 설치하여 테스트하였고, 실제 결과와 비교한 결과, 차량 속도에서 정확도 83.3%, 차종인식에서 정확도 86.98%를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시스템이 다양한 지역에서 실시간 대기오염물질 배출량을 산정하는데 적용될 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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