• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.3-11
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• 2016

사물 인터넷 (Internet of Things : IoT) 환경에서 IoT 디바이스들은 전원이나 메모리 등의 물리적 구성요소들에 의해 제한되며 대역폭, 무선 채널, 처리율, 페이로드 등의 네트워크 성능 또한 제한적임에도 불구하고 타 IoT 디바이스들과 리소스를 공유한다. 특히 IoT 헬스케어 서비스에 있어서 원격 디바이스 정보 관리 뿐만 아니라 원격 환자 정보관리가 매우 중요하며, 더욱이, 사물인터넷 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 상호연동성 지원이 매우 중요하다. 이를 위해서는 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 데이터 정보 표현, 데이터 전송 표현, 메시지 규격 등이 사물인터넷 환경에 적합한 국제표준 준수가 매우 필요하다. 하지만, 기존의 국제의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 PHD (Personal Healthcare Device) 표준에서는 사물인터넷 환경 (네트워크 프로토콜)을 고려하지 않아 사물인터넷 헬스케어 서비스에 적용하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 사물인터넷 표준인 oneM2M과 의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 DIM(Domain Information Model)을 적용한 사물인터넷 헬스케어 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현을 위해 oneM2M 기반인 OM2M 플랫폼을 활용하였고, 헬스케어 디바이스와 OM2M 플랫폼간 효율적인 전송 구문에 대한 평가를 위해 HTTP와 CoAP간, XML과 JSON간 단일 처리과정의 패킷 사이즈와 전송 패킷 수 등을 성능 분석하였다.

• 한국운동역학회지
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• 제19권1호
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• pp.167-177
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• 2009

본 연구의 목적은 골프화 개발에 있어 골프화 종류에 따른 기능성 검증을 위해 골프 스윙 시 골프화 종류별 3차원 동작분석을 통하여 골프화가 골프 스윙에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 연구대상은 골프 프로 자격증을 소지한 경력 10년 이상인 프로골퍼 5명으로 착용 골프화 사이즈가 270mm이었다. 스윙 동작 분석을 위해 Motion Analysis사(Santa Rosa CL USA)의 3차원 동작분석 시스템 및 EVaRT 4.2 소프트웨어를 사용하여 변인 값들을 분석하였다. 드라이버 스윙동작 중 어드레스(El), 탑(E2), 임팩트(E3), 피니쉬(E4)시의 각 이벤트 간의 구간(P1, P2, P3) 변인 값을 분석하여 스윙 구간별 시간, 최대속도, 신체이동 속도, 양발 분절의 속도, 발목의 뒤틀림 각도에 대한 조사를 실시하여 골프화의 종류와 수행능력의 연관성에 대하여 알아보았다. 실험결과 골프화 Type C의 경우 어드레스에서 탑까지의 시간이 가장 짧게 나타나 어드레스 시 안정성을 향상시켜 줄 것으로 사료된다. 또한 좌우 골프화의 최대 속도 신체중심 이동 최대 속도 좌우 발의 최대 속도의 경우도 골프화 Type C의 속도가 가장 빠르게 나타났으며 신체의 중심을 빠르게 하고 발의 회전력을 증가시켜 임팩트 시 다른 골프화보다 큰 힘을 전달할 수 있을 것으로 사료된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제27권2호
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• pp.33-38
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• 2020

광전기화학적 물분해에서 광전극으로 이용되는 GaN은 전해질에 대해 높은 안정성을 가지고 있으며 물의 산화 환원준위를 포함하고 있어 외부전압 없이 물분해가 가능하다. 그러나 GaN 광전극의 경우, 재료 자체의 효율이 낮아 상용화하기에는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 광효율을 향상시키기 위해 Cobalt phosphate(Co-pi) 촉매를 광전기증착(Photoelectro-deposition)방법을 통하여 GaN 광전극에 도입하였다. Co-pi 촉매 증착 후 SEM, EDS, XPS분석을 진행하여 Co-pi의 증착 여부 및 증착 정도를 확인하고, Potentiostat를 이용해 PEC 특성을 분석하였다. SEM 이미지를 통해 Co-pi가 GaN 표면 위에 20~25 nm 사이즈의 클러스터 형태로 고르게 증착되어 있는 것을 확인하였다. EDS 및 XPS 분석을 통해 GaN 표면의 입자가 Co-pi임을 확인하였다. 이 후 측정된 PEC 특성에서 Co-pi를 증착 시킨 후 0.5 mA/㎠에서 0.75 mA/㎠로 향상된 광전류밀도 값을 얻을 수 있었다. 향상된 원인을 밝히기 위하여, 임피던스 및 Mott-Schottky 측정을 진행하였고, 측정 결과, 50.35 Ω에서 34.16 Ω으로 감소한 분극저항(R_p)과 증가된 donor 농도(N_D) 값을 확인하였다. 물분해 전 후, 표면 성분을 분석한 결과 물분해 후에도 Co-pi가 남아있음으로써 Co-pi 촉매가 안정적이라는 것을 확인하였다. 이를 통해, Co-pi가 GaN의 효율 향상을 위한 촉매로서 효과가 있음을 확인하였고, 다른 광전극에 촉매로써 적용시켰을 경우, PEC 시스템의 효율을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권2호
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• pp.292-299
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• 2012

Beads mill 분산 공정을 통하여 8 wt%의 나노 사이즈 흄드 실리카(일차 입자크기 12 nm)를 광경화형 아크릴 시스템용 단량체에 분산하여 실리카 분산체를 제조하였다. 이러한 분산체는 유/무기 하이브리드 코팅 재료에 응용이 가능하다고 알려져 있다. 하이드록시기 유무, 용해도 상수(solubility parameter, Sp, 극성도 ${\delta}_p$의 범위; 5.204~6.286($cal/cm^3)^{1/2}$), 분자 크기가 다른 4 종의 단량체를 사용하였다. 극성 용매인 이소프로필알코올(IPA)을 혼합하여 용매가 실리카 분산체의 안정성에 미치는 영향도 관찰하였다. 제조된 실리카 분산체는 레오미터를 이용하여 전단속도에 따른 전단 점도 거동과 주기적 진동흐름 하에서 동적 거동을 측정하여 분산체의 안정성을 유변학적 관점에서 관찰하였다. 단일 단량체계 및 혼합 단량체계 실리카 분산체에서 하이드록시기를 가진 단량체의 함량이 증가될수록 실리카 분산체는 손실탄성률(G")이 저장탄성률(G')보다 큰 입자가 응집되지 않는 안정한 졸의 거동을 나타내었다. 하이드록시기를 갖지 않은 단량체계 실리카 분산체는 분자 크기와 상관없이 입자가 응집되는 겔의 거동을 나타내었다. 단량체에 IPA를 혼합한 실리카 분산체는 IPA의 함량이 증가할수록 안정한 졸의 거동을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.197-204
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• 2010

웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.135-144
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• 2015

지문의 땀샘(pore)은 지문인식 분야에서 아주 유용한 특징의 하나이고 땀샘에 기반한 지문인식 시스템도 많이 제안되었다. 땀샘 정보를 이용하여 지문을 인식하려면 땀샘을 정확하게 추출하는 것이 아주 중요하다. 기존의 땀샘 추출 방법은 2차원 모델정합 기법을 이용하여 땀샘 중심을 검출한다. 본 논문에서는 2차원 모델보다 간단한 1차원 가우시안 모델을 이용한 땀샘 추출 방법을 제안한다. 1차원 모델을 이용하여 모델정합하는 과정에 2차원 모델보다 적은 연산량을 필요한다는 장점이 있다. 제안하는 방법은 먼저 국부적 융선(ridge)의 방향을 계산하고 융선 마스크(ridge mask)를 생성한 다음 땀샘 중심이 주변보다 밝다는 성질을 이용하여 사이즈가 각각 $3{\times}3$과 $5{\times}5$인 필터로 땀샘 후보를 찾는다. 검출된 땀샘 후보에 대하여 1차원 가우시간 모델정합을 적용하여 땀샘 중심을 검출한다. 땀샘 추출 실험을 통하여 제안하는 방법은 기존의 2차원 모델에 기반한 방법보다 더 높은 땀샘 검출률을 보여주었고 땀샘 매칭 실험을 통하여 제안하는 땀샘 추출 방법이 지문인식에 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.183-191
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• 2020

본 연구에서는 커스터마이징 시스템 개발을 위한 신한복 치마 패턴 개발의 기초자료를 얻기 위해 신한복 브랜드의 치마 패턴을 비교 분석하고자 하였다. 신한복 6개 브랜드의 패턴을 분석하여 가상착의를 시킨 후 외관평가와 의복압 및 공극량을 평가하였다. 시판 신한복 브랜드 A, B, C, D, E, F의 허리치마 패턴을 분석한 결과, 같은 디자인의 free 사이즈 치마임에도 불구하고 각기 다른 치수로 제작되는 것으로 나타났다. 허리치마의 패턴은 기존의 한복과 같이 평면적인 패턴으로 구성되었다. 외관평가 결과 앞면, 옆면, 뒷면 모든 평가항목에서 6개 브랜드의 패턴 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 평가되었다. 외관평가 모든 항목에서 B 브랜드의 허리치마가 우수한 것으로 평가되었다. 의복압을 알아보기 위해 색분포도와 공극량을 살펴본 결과, 허리에 둘러서 착용하는 허리치마의 특성상 대부분의 부위에서 공극량이 큰 것으로 나타나 의복압이 낮은 것으로 평가되었다. 본 연구에서는 신한복 활성화에 따른 치수 및 패턴 규격화를 위한 기초자료를 제안하며, B브랜드 패턴을 기본으로 한 통일된 패턴개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1233-1242
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• 2021

본 연구에서는 비정형 데이터인 사진자료를 이용하여 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 개발하였다. 침수분류를 모델 개발을 위하여 CNN기반의 VGG16, VGG19을 이용하였다. 모델을 개발하기 위하여 침수사진과 침수가 발생하지 않은 사진을 웹크롤링 방법을 이용하여 사진을 수집하였다. 웹크롤링 방법을 이용하여 수집한 데이터는 노이즈 데이터가 포함되어 있기 때문에 1차적으로 본 연구와 상관없는 데이터는 소거하였으며, 2차적으로 모델 적용을 위하여 224 × 224로 사진 사이즈를 일괄 변경하였다. 또한 사진의 다양성을 위해서 사진의 각도를 변환하여 이미지 증식을 수행하였으며. 최종적으로 침수사진 2,500장과 침수가 발생하지 않은 사진 2,500장을 이용하여 학습을 수행하였다. 모델 평가결과 모델의 평균 분류성능은 97%로 나타났으며. 향후 본 연구결과를 통하여 개발된 모델을 CCTV관제센터 시스템에 탑재한다면 신속하게 침수피해에 대한 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국가스학회지
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• 제22권6호
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• pp.90-103
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• 2018

본 연구에서는 초크크기와 가스주입량을 조절함으로써 일반 유정이나 가스리프트가 적용된 유정에서 최적생산량을 산출할 수 있는 두 가지 인공신경망 모델을 개발하였다. 개발된 모델들의 입력자료는 용해가스-오일비, 물 생산 비율, 저류층압력, 초크크기 또는 가스주입량이고 출력자료는 정두압력과 오일 생산량으로 구성하였다. 먼저 육상 유정 시스템에 대하여 입력자료의 민감도 분석을 통해 각 변수의 범위를 결정하였고, 노달분석을 수행하여 초크크기 선정 모델에 1,715개, 가스주입량 선정 모델에 1,225개의 훈련자료를 각각 생성하였다. 동일한 저류층 자료에 대해 노달분석과 인공신경망 모델 결과를 비교해보면 두 모델 모두 결정계수 값이 0.99 이상으로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되었다. 또한 초크크기 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 0.55%, 1.05%이고, 가스주입량 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 1.23%, 2.67%로 개발된 모델의 정확도가 높은 것으로 확인되었다.