본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.
최근 들어 정보기술의 발전으로 인해 타 연구 분야와 정보기술을 접목하여 새로운 연구를 수행하려는 IT 융합 연구의 비중이 커지고 있다. 지구환경 보호를 위해서 국내외 환경 및 생태학 분야에서도 정보기술을 기반으로 한 연구가 많이 수행되고 있다. 하나의 예로 미국 위스콘신대학교를 중심으로 정보기술자와 생태학자가 협력하여 미국, 뉴질랜드, 대만 등의 호수와 하천의 생태학적 관측 자료를 수집하여 웹기반으로 연구자에게 제공하는 GLEON(Global Lake Ecological Observatory Network) 연구 사업이 진행되고 있다. 국내에서도 강원대학교에서 소양호와 의암호 등지에 센서를 설치하여 고해상도 모니터링을 시도한 사례가 있었다. 이에, 본 논문에서는 하천 및 호수에 설치된 센서에서 수집되는 다량의 데이터를 처리하여 환경 및 생태학자들이 활용 가능하도록 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 보유한 사이버인프라스트럭처를 기반으로 환경.생태분야 e-Science 게이트웨이를 설계하고자 한다. 이를 위해 1) GLEON 등의 해외 관련 사이트를 조사하였으며, 2) 강원대학교에서 설치하여 운영 중인 소양호, 의암호 등에서 센서 관측 데이터를 수집하고, 3) 수집된 데이터를 처리하기 위한 메타데이터와 데이터베이스 스키마를 설계하고, 4) 환경.생태학자들이 연구에 활용 가능하도록 웹 기반 e-Science 게이트웨이인 KLEON(Korean Lake Ecological Observatory Network)을 설계하였다.
해수 표층 수온은 원자력발전소의 온배수 영향을 조사하기 위해서 위성원격탐사에 의해 관측되는 가장 중요한 정보들 중 하나이다. 하지만 Landsat 7 위성과 Landsat 8 위성의 열적외선 센서로부터 추출한 표층수온과 실측치를 비교한 연구는 부족하다. Landsat 8 위성은 표층수온을 추출하기 위해 열적외선 센서에 두 개의 분리된 밴드를 가지고 있지만, Landsat 7은 한 개의 밴드를 사용하고 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 Landsat 7 ETM+센서가 Landsat 8 TIRS 보다 표층수온의 보정에 유용하다는 것을 제시하였다. 본 연구에서는 Landsat 114-36 지역의 15개 위성자료를 가지고 ENVI와 IDL을 이용한 표층수온 알고리즘을 처리하였다. 국립해양조사원으로부터 수집한 표층수온 실측자료와 위성에서 추출한 표층수온을 비교하였고, 위성관측 시계열 자료와 측정지점의 실측자료를 통해 정확도를 비교하였다.
현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.
본 연구는 500KW급 수평축 풍력발전기용으로 개발된 회전날개의 시제품 제작에 앞서 축소모델에 대한, 이론적으로 예측된 공력성능과 신축에 의한 공력성능을 비교 검토함으로서, 설계결과를 검증하고, 필요한 경우 설계를 보완하여 개발위험도를 최소화하기 위해 수행되었다. 시험모델의 크기는 실제의 5%로서 직경이 2.1m이며 날개의 시위길이는 0.2r/R에서 0.101m, 날개끝에서 0.043m 이고, 날개단면형 상온 FX-S-03-182이다. 블레이드의 재질은 Glass/Epoxy 복합재료로 제작되었으며, 실제 풍황을 모사하기 위해 자연풍 상태에서 실험하였다. 실험장치의 구성은 15m 높이의 타워에 회전날개와 전자브레이크 및 각종 센서를 장착하였고, 날개가 회전하기 시작하면 제동장치에 의해 부하를 주면서 토크, 회전수, 풍속 등을 각각의 센서로부터 자료획득장치를 통해 자료처리를 할 수 있도록 하였다. 실험하는 동안 풍속은 4m/s-13m/s 정도로서 시동 풍속인 4m/s와 정격풍속인 12m/s를 포함하여 회전날개의 전체적인 특성을 파악하기 용이하였고, 이론적인 예측성능과 측정된 성능을 비교 검토한 결과 비슷한 결과를 얻어 공력설계 및 해석 방법을 검증하였다.
최근 자료 송수신을 위한 분산 컴퓨팅 시스템들이 다양하게 연구되고 있다. 특히 센서를 이용하는 임베디드 어플리케이션들을 위한 분산 시스템들은 다양한 방면으로 연구되고 있다. 그 중 분산 미들웨어는 다양한 하드웨어 시스템과 응용 시스템 중간에 존재하며 유기적인 연결을 돕는 역할을 해왔다. 분산 미들웨어는 크게 원격 객체 관리를 위한 서버-클라이언트 모델, 메시지 패싱을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 자료 분배를 목적으로 하는 출반-구독 모델로 나눌 수 있다. 이중출판-구독 모델은 원하는 데이터를 선택하여 다양한 수신 단말에 전송하기에 최적화된 구조를 지닌다. 본 논문에서는 대표적인 출판-구독 모델인 Data Distribution Service 를 소개하고 특정 상황에서 발생할 수 있는 네트워크 집중화를 막기 위해 오버레이 네트워크를 이용하는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.
적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.
디지털 처리 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 장치 및 소프트웨어의 활용도가 증가하고 있다. 특히 이들 장치 및 소프트웨어는 저비용으로 고품질 및 고성능을 갖는 형태로 발전하고 있다. 그러나 본래의 의도와 다르게 불법적인 목적으로 디지털 획득 장치를 이용하는 범죄가 증가하고 있으며, 본 연구팀에서는 이를 차단하기 위하여 센서 패턴 노이즈를 이용한 디지털 영상 획득 장치 판별 기술을 연구해오고 있다. 최근 다양한 범죄에 있어서 동영상이 증거 자료로 활용되고 있으며, 본 논문에서는 동영상에 적용이 가능한 디지털 영상 획득 장치 기술을 연구하는데 있어서 동영상이 갖고 있는 프레임별 특성에 따른 판별 성능에 대하여 실험하고 분석하였다. 실시간으로 촬영한 동영상의 경우 B 프레임이 포함되지 않아, I 프레임과 P 프레임, 그리고 두 프레임을 함께 사용하여 각각에 대한 판별 성능에 대한 비교를 수행하였다. 그 결과 I 프레임과 P 프레임의 차이에 의한 성능의 차이는 있었으나, 장치 판별에 대한 영향은 충분히 무시할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 광학센서를 이용한 벼 군락의 질소수준별 생육단계별 식생지수와 쌀 단백질함량과의 관계를 구명하여 쌀 단백질함량을 추정하는 것을 목적으로 하였다. 질소의 경우 0, 7, 10, 13kg/10a등 4수준으로 범위를 두고 처리하여 인공광원을 사용하는 2종의 능동형 광학(G)NDVI 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하였고, 동시에 식물체의 생육량, 엽면적지수, 엽 질소함량 등을 분석하였다. 생육단계에 따른 식생지수 변화를 분석해 본 결과 (G)NDVI값은 이앙기 이후 급속히 증가하다가 수잉기 전후로 수확기에 이르기까지 감소하는 경향을 보였다. 질소 수준에 따른 식생지수 변화의 경우 무처리구를 제외하고는 처리수준별 G(NDVI)값이 큰 변이가 나타나지는 않았지만, 처리 수준에 따라 일정하게 식생지수 차이를 보였다. (G)NDVI값 과 엽질소 함량과의 시기별 상관분석 결과 유효분얼기, 유수형성기 보다는 출수기, 결실기에 엽 질소 함량과의 상관이 더 높게 나타났고, GNDVI값이 NDVI값보다 상관이 더 높게 나타났다. 출수 후 쌀 단백질 함량과 엽 질소 함량과의 관계를 조사해보았는데 높은 정의 상관관계($r=0.96^{**}$)를 보였다. 출수기에서 수확기까지 자료를 이용한 각 시기별 G(NDVI)값과 쌀 단백질 함량과의 상관분석 결과 수확기에 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. GNDVI값을 이용한 수확기 쌀 단백질 함량 추정식($R^2=0.92$)을 작성하였고, 쌀 단백질 함량 추정값과 실측값을 비교해보았더니 1:1선에 근접하게 분포하였다($R^2=0.90$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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