본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.
드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에서 수목이 PM2.5 저감에 미치는 영향을 조사하였다. 현실적인 수치 모의를 위해, 기상청에서 현업으로 운영 중인 국지예보시스템(LDAPS)이 예측한 기상 자료를 CFD 모델의 초기·경계 자료로 사용하였다. CFD 모델 성능 검증은 연구 대상지 내에 구축된 6개의 센서에서 측정한 PM2.5 농도를 이용하였다. 본 연구에서는 수목이 PM2.5 농도 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 수목이 식재 되지 않았다고 가정한 경우, 수목이 식재되어 있지만 바람에 대한 항력 효과만 존재한다고 가정한 경우, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 존재한다고 가정한 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 분석대상 기간 동안 PM2.5 저감 효과가 뚜렷하게 나타난 세 가지 영역 중 군부대 내의 PM2.5 평균 농도를 비교한 결과, 수목이 식재되지 않은 경우는 12.8 ㎍ m-3, 수목의 항력 효과만 고려한 경우는 12.5 ㎍ m-3이 나타났고, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 고려한 경우는 6.8 ㎍ m-3가 나타났다. 수목에 의한 건성 침적이 PM2.5 농도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다.
PET 검출기에서 매우 우수한 공간분해능을 획득하기 위해, 매우 작은 섬광 픽셀을 사용하여 검출기 모듈을 설계할 경우, 평면 영상에서 섬광 픽셀 배열 가장자리 및 모서리 부분에서의 겹침이 발생한다. 광가이드를 사용함으로써 겹침의 발생을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 0.8 mm × 0.8 mm × 20 mm의 섬광체를 사용하여 14 × 14 배열로 구성한 후, 3 mm × 3 mm의 SiPM 픽셀이 4 × 4 배열로 구성된 광센서와 조합하고, 겹침의 발생을 감소시키기 위해 사용한 광가이드의 최적의 두께를 도출하였다. 획득한 평면 영상에서 겹침이 주로 발생하는 가장자리 및 모서리 위치의 섬광 픽셀 영상을 바탕으로 정량적 평가를 수행하였다. 정량적 평가는 섬광 픽셀 영상간의 간격과 반치폭을 통해 계산되었으며, 2 mm 두께의 광가이드를 사용하였을 경우 k값이 2.60으로 가장 우수한 영상을 획득한 결과를 보였다. 또한 에너지 스펙트럼을 통해 에너지 분해능을 측정한 결과 2 mm 두께의 광가이드에서 28.5%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 2 mm의 광가이드를 사용할 경우 겹침이 최소화된 가장 우수한 평면 영상과 에너지 분해능을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.
Objectives: To develop the smart sensor to protect worker's health from chemical exposure by adopting ICT (Information and Communications Technology) technologies. Methods: To develope real-time chemical exposure monitoring system, IoT (Internet of Things) sensor technology and regulations were reviewed. We developed and produced smart sensor. A smart sensor is a system consisting of a sensor unit, a communication unit, and a platform. To verify the performance of smart sensors, each sensor has been certified by the Korea Laboratory Accreditation Scheme (KOLAS). Results: Chemicals (TVOC; Total Volatile Organic Compounds, Cl2: Chlorine, HF: Hydrogen fluoride and HCN: Hydrogen cyanide) were selected according to a priority logic (KOSHA Alert, acute poisoning statistics, literature review). Notifications were set according to OEL (occupational exposure limit). Sensors were selected based on OEL and the capabilities of the sensors. Communication is designed to use LTE (Long Term Evolution) and Wi-Fi at the same time for convenience. Electronic platform were applied to build this monitoring system. Conclusions: Real-time monitoring system for OEL of hazardous chemicals in workplace was developed. Smart sensor can detect chemicals to complement monitoring of traditional workplace environmental monitoring such as short term and peak exposure. Further research is needed to expand the scope of application, improve reliability, and systematically application.
수면 무호흡증은 고혈압, 뇌졸중, 심근경색, 우울증 및 인지기능 장애 등 다양한 2차 질환을 일으키며 심혈관 및 뇌혈관 질환의 발생 원인이 되기에 수면 무호흡의 조기 발견 및 지속적인 관리가 절실히 필요하다. 본 연구에서는 수면 중 호흡을 모니터링하기 위해 목의 기관 부위에서 호흡에 의한 미세한 진동을 검출할 수 있는 PVDF 필름 진동 센서를 이용하여 정상호흡과 수면 무호흡을 판단하는 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 검출된 호흡음 데이터를 기반으로 호흡수, 무호흡 등의 변수들을 추출하였고 잡음 제거 알고리즘을 수립하여 잡음 신호가 있을 시에도 영향을 최소화하는 방법을 적용하였다. 또한 변동 문턱치 알고리즘을 수립하여 불규칙적인 호흡 패턴에서도 분석이 가능함을 확인하였다. 그 결과 분당 호흡수의 정확도는 98.7%이고 무호흡 횟수와 무호흡 지속 시간에 대한 개발기기와 수면다원검사의 결과를 비교한 결과 무호흡 횟수 측정 정확도는 92.6%, 무호흡 지속 시간의 정확도는 94.0%임을 확인하였다. 본 연구의 결과는 일상생활 중 가정에서 간편하고 정확하게 수면 정보를 모니터링하고 치료 경과를 확인할 수 있는 웨어러블 디바이스의 제품화로 이어져 수면장애의 관리에 큰 도움이 될 것이다.
전라남도는 국내에서 가장 많은 25곳의 연륙·연도교가 있으며, 다도해와 이를 잇는 해상교량을 중심으로 해양 및 관광 자원이 풍부한 지자체이다. 그러나, 해상교량의 경우 강풍, 태풍 등이 발생할 경우에는 교량의 구조적 안전성과는 별개로 교량의 과대진동 등으로 인하여 사용자와 지역주민들의 불안감이 증대되는 현안이 있다. 실제로 최근 2019년에 개통한 신안군의 천사대교의 경우, 강풍과 과대 진동으로 인한 차량 통행 제한이 빈번하게 발생하였고 그로인한 지역주민 및 운전자의 불안감 증대로 민원이 속출되고 있다. 따라서, IoT계측기술을 이용하여 측정된 데이터를 기반으로 정량적이고 정확한 교량의 풍황상황과 통행과 관련된 교량의 진동수준을 실시간으로 지역주민에서 제공함으로써 해상교량의 안전관리에 대한 지역주민 불안감을 해소가 필요하다. 본 연구는 기존의 계측시스템 및 IoT센서를 이용하여 해상교량의 풍속 상황과 진동을 상시적으로 관측하고 이를 지역주민 및 관리자에게 전파함으로써 해상교량의 안전 및 통행에 대한 불안감을 해소할 수 있으며, 강풍 및 대형 재난재해에 대해서도 사전대응이 가능한 기술을 개발하고자 한다.
Purpose: The purpose of this study was to compare universal goniometry (UG), which is commonly used in clinical practice to measure the range of motion (ROM) of finger joints with a wearable soft sensor glove, and to analyze the reliability to determine its usefulness. Methods: Ten healthy adults (6 males, 4 females) participated in this study. The metacarpophalangeal joint (MCP), interphalangeal joint (IP), and proximal interphalangeal joint (PIP) of both hands were measured using UG and Mollisen HAND soft sensor gloves during active flexion, according to the American Society for Hand Therapists' measurement criteria. Measurements were taken in triplicate and averaged. The mean and standard deviation of the two methods were calculated, and the 95% limits of agreement (LOA) of the measurements were calculated using the intraclass correlation coefficient (ICC) and Bland-Altman plot to examine the reliability and discrepancies between the measurements. Results: The results of the mean values of the flexion angles for the active range of motion (AROM) of the finger joints showed large angular differences in the finger joints, except for the MCP of the thumb. In the inter-rater reliability analysis according to the measurement method, the ICC (2, 1) value showed a low level close to 0, and the mean difference by the Bland-Altman plot showed a value greater than 0, showing a pattern of discrepancy. The 95% LOA had a wide range of differences. Conclusion: This study is a preliminary study investigating the usefulness of the soft sensor glove, and the reliability analysis showed a low level of reliability and inconsistency. However, if future studies can overcome the limitations of this study and the technical problems of the soft sensor glove in the development stage, it is suggested that the measurement instrument can show more accurate measurement and higher reliability when measuring ROM with UG.
록볼트는 터널과 지하공간 구조물의 시공에 있어서 주요 지보재 중 하나이며, 이러한 록볼트의 건전도가 전체 구조물의 안정성에 큰 영향을 미치게 되었다. 본 연구의 목적은 실제 현장에서 투과법을 적용하여 록볼트를 따라 전파되는 유도파를 통해 록볼트의 건전도를 평가하는 것이다. 비파괴 실험의 각기 다른 결함비율을 가진 록볼트 시험체를 제작하여 콘크리트 블록 및 실제현장에 매설한 후, 피에조 디스크 엘리먼트로 유도파를 발생시키고 AE(acoustic emission) 센서를 이용하여 신호를 측정하였다. 수집된 신호는 가버 웨이브렛을 사용한 웨이브렛 변환을 이용하여 시간-주파수 영역에서 분석하였다. 시간-주파수 영역에서의 각 파군별 최대 에너지가 나타나는 지점의 시간차는 각 반사파군 간의 이동 시간차를 나타내며, 이를 통해 계산된 유도파의 에너지 속도는 록볼트의 결함비율이 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 실험에 적합한 양생기간을 제안하였으며 그에 따른 두 번의 현장 실험을 통해 록볼트 건전도 실험의 현장 적용성을 검토하였고, 제안된 실험방법이 록볼트의 건전도 평가에 있어서 유용한 평가방안임을 확인하였다.
분포형 음향 센싱(distributed acoustic sensing, DAS)은 광섬유 케이블을 수신기로 활용하는 탐사기술로서, 석유탐사 및 지진분야에서 모니터링 목적으로 활발히 적용되고 있다. 최근에는 지하매질의 물성정보를 도출하기 위해 분포형 음향 센싱 자료를 활용한 전파형역산 연구가 수행되고 있다. 분포형 음향 센싱은 광섬유 케이블 상의 두 점 간의 위상 차이에 의한 변형률을 측정하기 때문에, 기존 전파형역산 알고리즘에 직접 활용하기 어렵다. 분포형 음향 센싱 자료를 전파형역산에 활용하기 위해, 본 연구에서는 평면파 가정에서의 변형률과 수평입자속도의 관계식을 이용한 평면파 전파형역산 알고리즘을 개발하였다. 수치실험을 통해 평면파 가정에서의 변형률과 입자속도 간의 관계식이 성립함을 확인하였다. 다양한 탐사환경에서 분포형 음향 센싱 자료에 대한 전파형역산의 적용 가능성을 확인하기 위해, 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경을 모사한 4층 및 수정된 Marmousi-2 속도모델을 이용하였다. 제안된 전파형역산을 통해 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경하에서 P파 및 S파 속도구조를 정확히 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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