본 논문에서는 농작물의 생육 관리를 위하여 농작물에 설치된 센서 정보를 수집하고 모니터링 할 수 있는 스마트 멀티 센서와 환경 모니터링 시스템 소개하고자 한다. 기존의 농작물 모니터링 시스템에서는 각 센서의 정보를 취득하기 위해 센서를 종류별로 농작물에 설치하였다. 이 과정에서 각 센서들의 설치 비용이 발생하며 센서 설치 위치를 수동으로 설정해야 하는 번거로움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 센서의 설치 비용을 최소화하기 위하여 센서들을 단일화한 스마트 멀티 센서를 설계 및 구현하였고 RFID 통신을 이용하여 설치된 스마트 멀티 센서의 위치 정보 및 센서 정보를 모니터링 할 수 있도록 설계하였다.
실내공간에서 사용자 재실인원수를 파악하기 위한 일반적인 방법으로는 출입구의 내 외부 벽면에 인체감지용 센서를 두 개 이상 설치하여 센서 ID별로 감지되는 순서에 따라 사용자의 입 퇴실 상황을 판별하는 것이다. 기존에 사용되고 있는 대부분의 인체 감지용 센서시스템은 동일한 종류의 센서를 조합한 형태로서 각 센서의 종류에 따른 동작방식 및 하드웨어적 특징에 따라 빛이나 온도 등의 주변 환경 요소와 장애물 등에 의해 오작동하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 적외선, 초음파, 마이크로웨이브 등 세 가지 인체감지용 센서를 다양하게 조합할 수 있는 하이브리드 센서 모듈을 이용하여 사용자의 입 퇴실 상황과 공간 내 재실인원수를 정확하게 인식하기 위한 최적의 센서 조합을 파악한다. 실험 결과, 내부/외부 모두 적외선 센서 또는 마이크로웨이브 센서를 조합하거나 내부/외부에 적외선 및 마이크로웨이브 센서를 조합한 시스템이 타 센서를 조합한 시스템에 비해 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.
보안등은 주택가 골목에 안전을 위해 설치하는 중요한 설비로서, 도로 폭이 12m 이하인 장소에 설치된다. 그러내 통행 인구가 없어도 야간시간 내내 점등되고 있기에 낭비되는 전력량이 상당하다. 적외선센서가 부착된 보안등을 교체하게 되면 보행자의 움직임을 통해 일정시간 점등이 되고 이동체가 없을 때는 소등이 되어 전기에너지의 소비를 상당히 줄일 수가 있어 온실가스저감에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 적외선센서 보안등의 최적 작동시간을 추적하기 위해 보행자의 통행 분포를 알아보고자 연구지역인 경북대 캠퍼스 내에서 사계절 중 여름철 야간 보행자의 통행패턴을 현장조사하여 분석하였다. 이를 통해 시간별, 공간별 분포 특성을 파악하고 도식화하여 보행자의 통행분포 특성을 파악함으로써 보안등의 작동시간 추적이 가능하였다.
전방감지용 밀리미터파 레이더는 밀리미터파를 이용하여 자동차 등에 부착하여 송신파와 수신파 사이의 도플러 주파수 편이를 이용하여 선행차량 또는 전방의 장애물과의 거리와 상대속도를 판별하는 장치로서 적응형 순항제어 시스템(adaptive cruise control system) 등에 이용되는 핵심 기술이다. 적응형 순항제어 시스템이란 레이더 센서를 통하여 전방 선행 차량, 장애물의 속도 및 거리를 측정하여 차량의 충돌 경고, 주행 상황에 따른 자동적인 감속 및 가속, 정속 등 안전주행을 가능하도록 하는 기술이다. 본 기술 동향 분석보고서는 전방감지용 레이더 센서에 관한 기술 동향을 살펴보기 위하여 미국, EU, 일본, 한국의 전방감지용 레이더 센서에 관한 특허를 1991년부터 2005년까지의 특허출원을 중심으로 연도별 추이와 국가별 특허출원 동향, 출원인별 특허출원 동향 등을 분석하여 전방감지용 레이더의 세계 기술 추이에 대하여 알아보았다.
본 논문에서는 아두이노와 FSR 센서를 이용하여 실시간으로 사용자의 앉은 힘의 정도를 측정하여 대략적인 자세를 파악하고 센서의 정보를 이용하여 기간별 자세 상태를 점검할 수 있도록 프로그램을 구현하였다. FSR 센서를 통하여 앉아 있는 사용자의 압력 값을 입력받아 실시간으로 출력해주고, 정보들을 웹 서버의 데이터베이스에 저장한다. 데이터베이스의 값들을 이용하여 기간별로 자신의 자세 상태를 차트로 보여주어 한눈에 알 수 있도록 구현하였다.
전기전도도 센서와 GPS장치를 연계하여 논 포장에서 실시간으로 전기전도도를 측정하는 기초시험을 실시하였다. 그 결과 아래와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 가. 농기포장에서의 전기전도도의 평균값은 4.llmS/m인 반면, 같은 논 포장임에도 불구하고 호시포장에서는 평균값이 17.35mS/m를 나타내었다. 농기포장에서는 전기전도도의 변이계수가 34.66%, 호시포장에서는 13.15%로서 아주 큰 변이를 보였다. 나. 전기전도도 센서와 DGPS장치로부터 취득한 정보를 기반으로 지도를 작성할 수 있었다. Kriging 방법을 이용하여 지도를 작성함으로서 포장내·포장별 전기전도도 값의 공간변이가 존재함을 알 수 있었다. 다. 전기전도도 센서는 포장내·포장별 토양의 전기전도도를 측정하는데 문제점을 발견할 수 없었다. 그러나, 전기전도도 측정에 영향을 미치는 토양의 입자크기, 수분 함량 등의 영향을 고려한 좀 더 많은 연구가 진행되어야 할 것으로 판단되었다.
CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.
본 연구에서는 물체의 열전도 특성을 감지하여 임의의 대기온도에서도 열전도가 다른 몇가지 물체의 재질을 식별할 수 있는 센서에 대해 연구하였다. 임의의 대기온도에서 센서의 온도 값을 계산하기 위해 3차 Spline 보간식을 적용하여 계산된 센서의 온도에 따라 재질을 식별하는데, 실측된 온도와 비교하였을 경우 매우 잘 일치하였다. 열전도 특성을 이용한 물체의 재질인식용 능동센서를 설계하였으며 C 언어를 이용한 물체의 재질 식별 프로그램을 개발하였다. 동일한 대기 온도상에서의 재질별 온도응답특성을 조사하였으며 대기온도변화에 따른 재질별 온도응답특성을 조사하였으며, 대기온도 변화에 따라 3 비교점의 온도는 거의 직선적으로 변화하고 평행상태를 유지함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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