낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.
본 논문에서는 운동시간과 칼로리 소모량, 운동시신체운동정도를 3축가속도 센서를 이용하여 측정하는 건강밴드를 설계 하였다. 건강관리를 위해 하는 운동은 많은 양의 운동을 하는 것 보다 규칙성 건강을 관리를 해야 한다. 주거환경의 변화가 친환경적으로 되는 지금 체육시설을 이용하지 않고 쉽게 집 주변에서 운동을 원하는 사람이 많아지고 있기 때문에 건강밴드를 설계하여 보다 쉽게 규칙성 있게 도와주는 운동 보조 시스템을 설계 하여 각 운동별로 센서의 데이터를 측정하였다. 데이터론 측정한 결과 걷기, 조깅, 줄넘기의 3축가속도 센서의 측정간은 걷기에서는 X축의 센서의 변화량이 다른 축의 변화보다 변화량이 많이 심하였고 조깅의 경우 X, Y, Z축의 변화량이 전체적으로 걷기보다 변화가 많았다. 줄넘기에서는 걷기, 조깅과는 다르게 신체의 움직임이 상하로 많이 있는 운동이기 때문에 Y, Z축의 변화량이 X축의 변화량 보다 많이 측정되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 결과는 운동별 신체의 사용량 측정에 이용이 가능하다.
파장변이섬유를 사용한 새로운 반응 위치 측정 양전자방출 단층촬영기기 검출기를 개발하였으며, 이에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 섬광체 2개와 파장변이섬유 3개를 사용하고, 파장변이섬유 끝에 센서를 부착하여 최적화 모듈을 설계하였다. 섬광체와 파장변이섬유 및 센서를 연결시키는 연결물질과 섬광체와 파장변이섬유의 반사체 물질에 따른 센서에서의 빛 수집율 및 센서별 빛 수집 비를 통해 최적의 조합을 도출하였다. 연결물질은 에폭시를 사용하고 반사체 물질은 섬광체와 파장변이섬유에서 각각 난반사체 및 거울반사체를 사용한 조합에서, 가장 높은 빛 수집율과 센서별 빛 수집 비를 보였다.
센서네트워크에서 센서노드는 제한된 에너지를 가지고 있다. 제한된 센서노드의 에너지를 절약하기 위한 여러 가지 연구가 진행되고 있으나, 센서노드의 에너지를 일정한 기간동안 유지하기 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 센서노드가 일정한 생존시간까지 에너지를 유지하기 위해서는 별도의 에너지 모델이 필요하다. 이를 위해 본 연구는 쿼리(응용)에 따른 센서노드의 에너지 소비를 5가지 상태로 나누고, 쿼리를 수행하기 위하여 각 상태별로 소비되는 에너지를 식별하여 센서노드가 생존시간까지 생존하기 위한 에너지모델을 제시하였다.
본 논문에서는 상호 유도 정전하 방식 ITO센서의 불량 여부를 판별하기 위해 ITO센서 내부의 전극막들이 이루고 있는 개별 노드에 대해 상호 유도 정전하 데이터를 이용하여 ITO센서의 정확한 분석과 검사가 가능한 방법을 제안한다. 모바일과 태블릿과 같은 소형 전자제품뿐만 아니라, 대형 전자제품에서도 입력 장치로 사용되는 상호 유도 정전하 방식 ITO센서의 구조적 특성을 분석하고 터치스크린 패널 IC를 이용해 ITO센서를 검사하기 위한 회로를 설계한다. 상호유도 정전하의 충전과 방전에 관련된 변수를 설정하고, ITO센서의 노드별 데이터를 통해 불량 발생 시 정확한 위치를 찾아 분석할 수 있도록 구현한다. 상호 유도 정전하 ITO센서의 1차 실험데이터를 통해 양품 유효 범위를 설정하고, 마지막으로 1차 실험을 통해 설정된 ITO센서 유효범위는 2차 실험을 통해 ITO센서의 노드별 측정 데이터를 이용하여 실험에 사용된 시료로 정확성과 효율성을 검증 한다.
본 논문은 OBD(On-Board Diagnostics)를 통해 얻은 데이터(직접 취득 128대, 관련 사이트 획득 데이터 1,114대)를 토대로 승용차 엔진의 고장 유형별 분포를 분석하고, 이를 다시 승용차 엔진의 계통별 및 복잡한 경우의 고장 현상으로 구분하여 그에 따른 대표적인 진단 사례 방안을 제시하고 있다. 그 결과, 고장 유형별 분포는 공회전시 부조가 32%(394대), 가속 불량이 21% (261대), 주행중 시동 꺼짐이 19%(234대), 시동 불량이 11%(133대), 연비 불량이 9%(116대), 출력 부족이 8%(104대)의 순으로 나타났다. 또한 고장 현상을 입력, 제어, 출력, 기계적인 계통으로 나누어 분석하여본 결과, 계통별 고장현상 및 진단에서는 단순 부품에 의한 고장은 진단하는데 크게 어렵지 않으나 제어 계통에서는 복합적인 문제가 발생되면 OBD와 연계된 전용장비로 해당구간을 취하여 데이터를 얻어 파형을 겹쳐보는 등의 방법을 이용하여 분석함으로써 대표적인 진단사례 방안을 제시할 수 있었다.
본 논문은 차량감지를 위해 자기센서를 이용하여 자기신호를 측정하고 형상을 분석한 결과에 관한 것이다. 자기센서는 하니웰사의 MR센서를 이용하였고, 센서의 성능을 알아보기 위해 3축의 길이가 1.2 m인 자기장 발생장치를 제작하여 자기장 감지능력을 측정하였다. 차량감지는 주행차로와 비 주행차로에 센서를 설치한 후 감지여부와 차체의 크기가 다른 7개 차량에 대해서 자기장을 측정하였다. 또한 SUV와 소형 차량의 주차구역과 비 주차구역에 센서를 설치하고 자기장 형상을 분석하였다. 마지막으로 차량의 각 부분별 자기장 형상을 측정하였다. 측정 결과 주행차로에 자기장 형상은 비 주행차로의 경우보다 자기장 첨두치가 크며 복잡한 형상을 보여 센서의 설치 위치로 주행차로와 주행차의 방향을 구분할 수 있었으며, 차체가 클수록 자기장의 변화가 커서 차량 종류를 식별할 수 있었다. 또한 차량의 각 부분별 자기장의 변화를 측정하여 형상을 분석하였다.
방사선량 측정을 위하여 섬광체와 광섬유를 이용한 원격 측정용 센서를 개발하였다. 유리 광섬유와 상용화된 플라스틱섬광체로 원거리 측정 가능성을 시험하였고, 에폭시 수지로 자체 개발한 섬광검출소재로 방사선 측정센서로써의 성능을 평가하였다. 에폭시 수지와 유기섬광물질의 배합별 물질 특성을 측정하여 최적의 조건을 도출하였다. 광섬유와 섬광체를 연결할 때, 불완전한 접속으로 인한 광 손실을 줄이기 위하여 섬광검출소재 제조 과정 중 소재내로 광섬유를 삽입하여 일체형으로 센서를 제조하였다. 일체형 센서는 유리광섬유의 단점을 보완하여 플라스틱 광섬유를 적용하였으며, 방사선 반응 체적별 검출효율을 평가하기 위하여 검출소재 밑단으로부터 일정 거리의 광섬유를 배치하여 측정하였다. 개발한 방사선 검출용 센서는 오염도 원거리 측정뿐만 아니라 측정센서로써의 적용도 가능할 것으로 예상된다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
FBG센서로 변형율을 계측하고 추정 가능한 일부 저차모드를 중첩하여 교량의 동적변위를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 모드별 진동형상은 단순보의 이론식에서 유도하였고, 일반화좌표는 FBG센서에서 계측한 변형율에서 유도하였다. 일반 교량의 저차모드에서 발생하는 휨 및 비틀림모드는 각 거더별 혹은 구간별로 분리하여 단순보의 이론적 휨모드로 고려함으로써 다양한 형식의 교량에 적용할 수 있도록 하였다. 알고리즘의 적용에 고려해야 할 진동모드의 개수 및 변형율 센서의 개수를 결정하는 기준은 이론적으로 제시되었다. 제안된 방법의 효용성을 다양한 형식의 교량에 대한 수치예제, 모형교량에 대한 실내실험 및 자기부상열차용 PC Box 거더교에 대한 현장실험을 통해 검증하였다. 수치예제에서는 교량 진동형상의 오차 및 변형률 측정 오차가 동적변위 추정 결과에 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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