의료산업의 급속한 변화와 의료 및 간호 인력의 증가로 인하여 가상 시험 장치에 대한 개발이 요구되고 있으며 심장 모델링할 수 있는 시뮬레이터와 혈관, 혈류에 대한 실습장비에 대한 개발의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스텝 모터를 이용하여 심장 펌프를 제작하여 동맥과 정맥 혈압, 혈류 시뮬레이션을 위한 장비를 개발하고 그 기능을 평가하고자 한다. 제안 시스템은 심장 시뮬레이션을 위한 펌프와 동맥, 정맥 혈관의 저항을 모사하기 위한 밸브장치 그리고 정맥계의 특성을 나타내는 저감장치로 구성한다. 심장 시뮬레이터는 롱거펌프(BOXER)를 사용하였으며 동맥과 정맥혈관은 실리콘 튜브를 사용하고 저감장치를 설계 및 제작하였다. 그리고 동맥혈압 측정을 위하여 압력센서를 사용하였다. 또한 제안 시스템의 평가를 위하여 심장 박동수는 분당 60회로 혈압의 범위는 50 ~ 100mmHg로 선정하여 측정 혈압과 사람의 혈압을 비교 평가하였다.
시맨틱 기반 IoT 시스템을 통하여 제공되는 시맨틱 정보는 우리가 지금까지 알고 경험해 왔던 것과는 전혀 다른 새로운 고부가가치 결과물을 만들 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 현재 IoT 기술 및 응용에 대한 핵심이슈는 지능적 IoT 플랫폼 아키텍쳐의 개발이다. 본 논문에서 제안된 시스템은 클라우드 컴퓨터에서 센서들의 IoT 데이터를 취합하고, 이들을 RDF로 변환한 후 시맨틱 주석 처리한다. 변환된 시맨틱 데이터는 온톨로지 레포지토리를 통해 공유되고 활용된다. 클라우드 컴퓨팅 환경으로써 KT의 IoTMakers를 이용하고, 온톨로지 레포지토리는 Jena의 Fuseki 서버를 사용하여 SPARQL 질의 결과를 Daum Map API와 Highcharts API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.
사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
최근 도시철도 주변으로 집중되는 신축건물 및 공동구 확장 등과 같은 인접굴착공사로 인해 지하에 건설된 도시철도 지하박스 및 터널구조물의 변형이 발생되고 이로인한 보수, 보강공사가 빈번하게 시행되고 있다. 또한 지하철은 대규모 수송을 담당하고 있어 지하구조물의 안전성 및 주행성에 대한 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하여 지하박스구조물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 지하박스구조물의 침하 또는 융기 등에 의한 구조물 손상취약부에 대한 분석은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 지하박스구조물의 안전성 모니터링을 위한 손상취약부를 분석하고자 한다. 또한 수치해석을 통해 지하박스구조물을 모델링하여 핵심 모니터링 위치를 분석하고자 한다. 따라서 향후 지하박스구조물의 안전성 모니터링을 위한 센서 설치 위치 및 손상 취약부를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 증강 현실 (AR) 기술과 사물 인터넷 (IoT) 기술을 융합하여 새로운 실시간 화재 모니터링 및 대피 내비게이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 건물 내에 설치된 IoT 온도 측정 디바이스를 통해 온도 데이터를 수집하고, 이를 IoT 플랫폼을 통해 MySQL 클라우드 데이터베이스에 자동으로 전송함으로써 실시간으로 정확한 데이터를 모니터링한다. 이후, 건축 정보 모델링 (BIM)을 통해 생성된 3D 건물 모델에 실시간 IoT 데이터를 가시화하고, AR 기술을 통해 현실 세계에 모델을 표현함으로써 직관적으로 화재 발생 위치를 파악할 수 있다. 또한, Vuforia 엔진의 Device Tracking 및 Area Targets 기능을 활용하여 사용자의 실시간 위치를 파악하고, 개선된 A* 알고리즘을 통해 여러 비상구 중 최적의 대피 경로를 찾는다. 본 논문에서는 다양한 가상 화재 시나리오를 기반으로 사용자 실험 평가를 진행하여 제안된 시스템의 실용성과 빠르고 안전한 대피 효과를 입증한다.
본 논문의 수중로봇 도미(Domi) ver1.0는 관상어용 물고기 로봇 개발을 목표로 연구 개발되었다. 물고기 로봇은 머리, 1단, 2단 몸체와 꼬리 부분과 2개의 구동 관절로 구성되어있다. 물고기 로봇의 추력에 적합한 구동부 선정을 위하여 물고기 로봇 모델링과 유영 해석을 통하여 관절 구동부가 설계되었다. 또한 물고기 로봇의 유영알고리즘은 Lighthill 운동학 해석을 기초로 생체 모방의 유영 근사화 방법을 적용하였다. 설계된 물고기는 수동유영 및 자율운영모드로 동작된다. 수동유영모드는 RF 송수신기를 이용하여 운용되며, 자율유영모드는 머리 부분에 부착된 PSD센서, 마이컴 제어부, 서보 구동장치에 의하여 구현된다. 본 설계된 물고기 로봇 도미 ver1.0은 수중 현장시험 평가를 통하여 추력, 내구성, 방수성 등의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 시스템 에어컨 실외기 포장품의 낙하충격해석 및 시험검증을 수행한 내용을 다룬다. 포장은 낙하충격으로 부터 제품을 보호할 수 있도록 충격에너지를 흡수할 수 있는 완충재질과 이를 제품에 고정하기 위한 부재로 구성되는데 작은 부피로 충분한 완충성능을 발휘하는 포장 설계를 위해서는 충격 시 제품에 가해지는 충격가속도 등을 정확히 평가하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 외연적 시간적분을 활용하는 유한요소해석 기법을 활용하여 실외기 포장품의 낙하충격해석을 수행하였다. 정확한 해석을 위한 해석모델 구축, 재료 시험을 통한 데이터 획득 및 재료 모델의 선정, 신뢰성 있는 해석 데이터 확보를 위한 계측 센서의 모델링 등이 수행되었으며 이렇게 구해진 해석데이터와 시험으로 구해진 가속도 및 변형률 시간이력을 비교하였다. 해석모델에 반영된 감쇄계수 등의 오차로 인하여 대체로 해석결과가 시험 결과에 비해 충격 가속도 및 변형률을 크게 예측하고 있으나 전체적인 데이터의 경향과 낙하 방향의 충격가속도는 정확하게 계산되었다. 이에 본 연구에 사용된 모델 및 해석기법을 에어컨 실외기 포장 설계에 활용할 수 있음을 확인하였다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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