본 논문에서는 기울임 동작에 기반한 휴대기기 상의 사진 감상 UI를 제시하고 사용성을 평가한다. 기존의 기울임 입력 방식의 세가지 조작성 문제(overshooting, fluctuation, 부분 이미지 제시)를 개선하기 위하여, 사진 위치 및 기울임에 의존하는 사진 이동 제어 dynamics 모델을 제안한다. 본 시스템은 기울임 감지용 가속도 센서, 기울임에 의한 사진 이동 제어 dynamics 모델, 다중모달(시각, 청각, 촉각)을 통한 모델 상태 출력부로 구성된다. 센서 입력과 다중 모달 출력을 위하여, 삼성 MITs 4300 PDA의 배터리 팩을 개조하여 3축 가속도 센서와 진동 출력장치 (VBW32)를 장착하였다. 제안하는 시스템은 기존의 대표적인 사진 감상 입력 방법인 버튼과 iPod wheel과 비교하였다. 정량적 비교를 위하여 7명의 사용자에게 100장의 사진 중 20장을 차례로 검색하는 과제를 부여하면서 수집한 로그를 분석하였으며, 정성적인 비교를 위하여 설문 조사를 실시하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존 기울임 기반 dynamics에 비하여 overshooting 횟수를 30%, 사진간 이동 거리를 25%, 이동 시간을 17% 감소하였다. 또한 제안한 방법이 버튼과 유사한 조작성을 갖고 있으며, 버튼과 iPod보다 더욱 흥미성이 뛰어났다. 상업적으로 뛰어난 성공을 거둔 iPod이 다수의 overshooting 발생으로 실제로는 사용성이 떨어진다는 점이 예상치 못한 흥미로운 발견이었다.
본 연구는 3축 가속도 센서를 허리와 발등에 부착하여 호흡가스분석기와 에너지 소비량을 비교하고, 가속도 센서를 이용한 에너지 소비량 예측과 센서 부착위치에 따른 에너지 소비량에 관한 정확도를 살펴보는 연구를 실시하였다. 8km/hr 이상의 보행속도에서 산소소비량은 속도의 증가에 따라 보다 급격한 직선적 증가를 보인다는 것을 토대로 성인남성 9명을 대상으로 트레드밀위에서 $1.5{\sim}8.5km$/hr의 속도로 걷는 동작을, $4.5{\sim}13.0km$/hr로 뛰는 동작을 수행하였다. 또한 발등에 부착된 센서모듈과 비교를 위해 현재 시판중인 Nike+iPod Sports kit에서 측정된 에너지 소비량과의 비교도 수행하였다. 실제 에너지 소비량은 가스분석 기를 통하여 측정되었으며 각 부착위치마다 보행과 주행을 구분하여 다중회귀식을 구현하였다. 실험결과 허리에 부착된 센서모듈의 에너지 소비량의 예측이 발등과 Nike+iPod Sports kit 보다 상관관계가 높음을 알 수 있었다. 또한 보행과 주행으로 구분된 에너지 소비량을 예측한 결과가 허리와 발등에서 모두 평균 7.5km/hr이상에서 에너지 소비량이 교차함을 알 수 있었다. 하지만 Nike+iPod Sports kit의 경우, 9명 모두에서 에너지 소비량의 교차점을 찾을 수 없었다. 따라서 허리에 센서모듈을 부착하고 보행과 주행에 대한 다중회귀식을 구분함으로써 더욱 정확한 예측을 수행할 수 있었다.
샥-하트만(Shack-Hartmann) 파면 측정 센서는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 특히 적응광학은 주요 응용분야 중 하나이다. 적응광학 시스템은 실시간으로 빠르게 동작되어야 하므로 고속 파면 측정이 필수적이다. 고속 파면 측정에서는 카메라의 노출시간이 매우 작기 때문에 파면 측정시에 광자 잡음(photon noise)와 판독 잡음(readout noise)등의 잡음의 영향을 크게 받는다. 따라서 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘으로 다중 해상도 상관관계법이 제안되었다. 이 방법은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용한 상관관계법과 비교하여 다중 해상도 이미지를 이용함으로써 계산시간을 향상시켰다. 본 논문에서는 무게중심법(center of mass method)과 상관관계법(correlation method)과 다중해상도 상관관계법(multi-resolution correlation method)의 계산시간과 측정 정확도를 비교하기 위해 전산모사 방법이 사용되었다. 제안된 방법의 정확도는 기존의 상관관계법과 유사한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 얻어진 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기의 하드웨어 구현을 제안한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 vectoring mode를 이용하여 Arctangent 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 redundant binary 수체계와 pipelined 구조를 적용하였다. 제안된 알고리듬은 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였다. 설계된 위상 연산기는 MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 가상의 3차원 데이터 복원 동작을 검증하였으며, 469 MHz의 클록 주파수로 동작하여 7.5 Gbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 지문 센서-클라이언트-서버 모델의 원격 지문 인식 시스템을 이용한 안전하고 효과적인 사용자 인증방법을 제안한다 특히, 실시간성. 확장성. 프라이버시 이슈 등을 고려하여 지문 인식 과정 중 가장 많은 계산시간을 필요로 하는 지문 특징 추출 과정을 클라이언트에 할당하는 일반적 구현과 달리, 클라이언트가 일반 사용자에 의해 관리되어 여러 공격에 취약할 수 있다는 가정하에서도 동작할 수 있는 방법을 제안한다. 즉. 지문 센서와 서버 사이에 위치한 클라이언트를 신뢰할 수 없는 경우라도 실시간성, 확장성. 프라이버시 이슈 등을 만족하기 위해서는 클라이언트를 활용할 수밖에 없으며. 지문 센서나 서버에서는 신뢰할 수 없는 클라이언트에게 위임하여 생성된 지문정보를 검증해야 한다. 또한, 자원 제약적인 지문센서가 클라이언트가 생성한 지문 정보를 실시간으로 검증하기 위해서는 검증 과정 자체가 간단해야 된다는 제약이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 특징 추출 과정을 이진화와 특징점 추출 과정으로 분리하여 클라이언트에서 이진화 과정을 실행하고 지문 센서에서는 클라이언트로부터 받은 이진화 결과의 정당성을 확인하기 위한 경량화된 검증 방법을 수행한다 검증 후 이상이 없으면 클라이언트로부터 수신한 이진영상에서 특징점을 추출한 후 서버로 전송한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 지문 영상을 이용한 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 지문 센서-클라이언트-서버 모델에서 실시간으로 안전하게 수행될 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 싱크노드와 데이터 중심(Data centric) 기반으로 통신을 하게 되며 이때 사용되는 라우팅 알고리즘 중 하나가 Directed Diffusion 알고리즘이다. Directed Diffusion은 싱크노드의 named data 질의에 기반을 둔 라우팅 프로토콜로 다수의 소스 노드와 다수의 싱크 노드의 상황에서도 효율적으로 동작한다는 점과 각각의 질의에 의한 라우팅 경로 상에서 데이터 융합(aggregation) 과 caching을 수행할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 강화된 gradient 경로를 얻기 위해 요구되는 부담이 크다는 단점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 interest 패킷에 hop-count를 도입함으로써 gradient가 과다하게 설정되는 것을 제한함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있는 개선된 Directed Diffusion 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하고자 한다.
The auto-illumination controller for office, residence, and so on was studied. The system consists of parts of a power supply, a signal oscillator, a lamp controller and two kinds of sensor. The lamp controller has two thyristors triggered by the IR sensor(SCRI) and CdS sensor(SCR2) respectively, When the illuminance around this system is higher than operating value of its sensor, lamp is turned off automatically. Otherwise, the light of lamp gets dim by CdS sensor. In case IR sensor senses the body heat of people around itself, the illuminance of the lamp gets maximum. The illuminance of the lamp can be changed dimmly by control of the variable resistor (RV) connected with SCR2 in series. The turning - on time of the lamp can be also controlled using a variable resistor(Rt) connected with a signal oscillator in parallel. Changing resistance Rt changes the time constant(.tau.), which triggers the gate of SCR2. Though people left the surrounding of lamp, the lamp keeps light for a while.
현재까지 계통연계형 태양광 시스템의 최대전력추종(MPPT)방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 대표적인 최대 전력 추종 방법에는 일정전압 제어방식, P&O(Perturbation and Observation)제어방식, IncCond(Incremental Condutance) 제어 방식이 있다. 이 중 일정전압 제어방식은 일사량, 온도 등을 고려해 특정한 값의 태양전지 출력전압을 고정시키도록 하여, 최대전력점 근처에서 동작하도록 제어하는 방식이다. 이 방식은 태양전지 입력 전류 센서가 필요없고, 저일사량 조건에서 다른 기법에 비해 우수한 효율 특성을 나타내고 있다. 하지만, 온도 및 일사 조건에 따라 변하는 최대전력전압지점을 추종하지 못해 다양한 조건에서 최대전력추종효율이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 일사 조건 및 온도 조건에 대응하는 최대 출력전압을 실시간으로 산출하여, 이를 통해 최대전력추종제어를 하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 일사조건 및 온도변화에 대해 능동적으로 대응하여 우수한 추종효율 특성을 나타내고, 또한 입력 DC 전류 센서를 제거하고, 내부 연산이 간단함으로써 경제적인 면에서 유리하다. 본 논문에서 제안된 최대전력 추종기법의 타당성을 검증하기 위해서 PSIM 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검증 하였다.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 일반적으로 풍속은 풍력발전시스템의 동특성에 큰 영향을 미치는 요소이다. 따라서 많은 풍력발전 제어 알고리즘은 성능향상을 위해 풍속의 측정을 요구하게 된다. 그러나 불행히도 풍속계와 같은 센서에 의한 실효 풍속의 정확한 측정은 어려운 실정이며 따라서 제어 시스템의 동작을 위해 풍속은 여러 가지 기법을 통해 추정되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신경망 학습을 통해 현재 풍속을 추정한 후 추정된 풍속을 이용하여 최대 전력점을 추종(MPPT)하는 방법을 제안하고자 하며, 제안된 기법의 유용성 검증을 위해 실제 제작된 실험환경에서의 적용실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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