본 연구에서는 독립차원 감성추론이 가능한 추론엔진과 하드웨어를 모바일 상황에서 사용가능 하도록 설계하였다. 설계된 시스템은 크게 감성 신호 센싱 디바이스에서 수신한 생체 신호 데이터를 이용해 독립차원의 감성을 판단하는 모바일 기반 감성 추론 엔진 소프트웨어 시스템과, 감성 추론 엔진을 탑재하고 감성 신호 센싱 디바이스와 최종 감성 응용 서비스 단말과의 인터페이스 기능을 갖는 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템으로 구성된다. 모바일 독립차원 감성 추론 엔진은 감성 신호 센싱 디바이스로부터 측정되어 정규화(Normalization)된 감성 유발 채널별 특징 신호 데이터를 입력 받아 사용자 별 감성 추론을 위한 개인화 인자를 추출하고, 최종적으로 사용자의 현재 감성 상태를 추론하는 기능을 수행한다. 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템은 독립차원 감성 추론 엔진을 내장해 실행하고, 감성 추론을 위한 감성 신호 센싱 디바이스와의 인터페이스와 추론된 감성 정보 데이터를 감성 증강 UI 기반 서비스 플랫폼으로 전송하기 위한 인터페이스 기능을 수행한다. 본 연구에서 설계된 시스템은 다양한 환경에서 실시간으로 감성을 추론할 수 있는 알고리즘과 하드웨어를 구축하는 기술로 향후 다양한 제품에 접목하여 다양한 감성 서비스가 가능할 것으로 예상된다.
산업체 전반의 주요 설비에서 이상 상태는 온도의 이상 상승, 진동과 소음의 변화를 수반하여 나타나게 된다. 본 연구에서는 BLE 를 탑재한 스마트 센싱 모듈를 개발하고, MEMS 기반의 가속도 센서를 인터페이스하여, 설비의 자체결함으로 인한 이상진동을 감지할 수 있는 스마트 센싱 디바이스를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 스마트 센싱장치는 좁은 공간에 쉽게 설치하여, 설비의 진동상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 어레이 LED 디스플레이로 정상상태와 문제 발생상태를 간편하게 사용자에게 알려줄 수 있다.
최근 반려동물 시장이 커짐으로 인해, 반려동물들의 헬스케어를 위한 제품들이 증가하고 있다. 이에 따라 펫 웨어러블 디바이스를 통한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 웨어러블 디바이스를 통해 수집되는 센싱 데이터는 변칙적인 반려동물의 특징 때문에 연구의 한계를 갖는다. 이를 위해 본 논문에서는 1-Dimensional CNN과 LSTM 하이브리드 모델을 기반으로 한 반려동물 행동 분류를 제안한다. 웨어러블 디바이스를 이용해 자이로와 가속도 센서를 수집하여 걸음수를 측정하고, 이후 수집된 센싱 데이터로 반려동물의 행동을 4가지로 분류한다. 행동 분류는 걷기, 뛰기, 앉기, 서기로 분류한다.
바이오센싱 디바이스는 본질적으로 생체인식소재와 신호전달장치로 구성된 집적화, 소형화된 분석시스템으로 많은 장점을 가지고 있다. 고민감도, 선택도, 단순성, 다성분 측정능력, 즉시측정능력 뿐 아니라 매우 작고, 고가의 장치가 필요없는 장점이 있다. 바이오센싱 디바이스의 개발을 위해서는 두 가지의 핵심요소기술이 필요하다. 이것은 생체인식소재모듈의 제작 (리셉터 개발 및 고정화기법)과 신호발생기술을 포함한 신호전달장치의 개발이다. 효소, DNA/RNA, 단백질, 세포 등의 다양한 생체인식소재가 바이오센싱 디바이스 제작을 위해 이용되어져 왔고, 신호전달시스템도 전기화학적, 광학적, mass sensitive transducer를 중심으로 매우 활발히 연구되어져 왔다. 본 고에서는 최근 개발된 바이오센싱디바이스에 대해 다루고, 향후 전망에 대해 논하고자 한다.
센싱(Sensing)기술은 우주기기로부터 가정 전기제품에 이르기까지 넓은 분야에 적용되고 있다. 특히 최근의 센싱기술은 마이크로 일렉트로닉스의 발전으로 마이크로화, 인텔리전트화, 디지털화, 네트워크화라는 키워드로 표현될 만큼 진보하고 있다. 앞으로도 신기술은 폭넓은 분야에서 소비자 니즈에 대응하기 위하여 새로운 센서디바이스(Sensor Device)를 개발하고 또한 새로운 센싱시스템(Seneing System)을 구축하여 신기능을 실현시켜 가는 것이 필요할 것이다. 센싱기술의 발전경위를 종합해 보면 다음과 같은 것을 새각할 수 있다. (1) 아날로그에서 디지털 방식으로 (2) 전기, 기계에서 일렉트로닉스, 메커트로닉스로 (3) 스탠드얼론에서 시스템화, 네트워크화로 (4) 자동화, 최적화에서 인텔리전트화로 (5) 1차원 센싱에서 2차원, 나아가 3차원 센싱에로 이롸같은 기술의 배경으로는 다음과 같은 것을 들 수 있다. (1) 마이크로 일렉트로닉스의 발전에 의한 고성능$\cdot$저가격 마이크로 프로세서의 출현 (2) 센싱시트템을 실현하는 통신$\cdot$네트워크기술의 고도화 (3) 신소재, 미세가공 기술에 의한 센서의 고성능화 (4) 소프트웨어, 정보처리기술의 진보 특히 마이크로 프로세서의 진보는 테크놀로지 드라이버로서의 역할을 다하여 시스템의 소형화, 고속고정도화, 저가격화 등을 실현해 가고 있다.
스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.
인터넷에 연결된 사물이 인간의 명시적 개입 없이 정보를 생성하고, 다른 사물, 사람, 시스템과 연동하여 동작하는 사물인터넷(Internet of Things) 기술이 주목받고 있다. 2020년에는 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 스마트 디바이스가 260억대에 이를 것으로 전망되고, 급증하는 스마트 디바이스로부터 생성되는 센싱 데이터는 기하급수적으로 증가하여 인터넷 연결 트래픽 증가와 무선 채널 혼잡을 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷에서 주기적인 센싱 데이터를 수집 전달하기 위해 스마트 디바이스를 싱크노드로 활용하는 방안을 제안하고, 스마트 디바이스가 실행 중인 응용의 요구사항을 만족시키는 최적의 싱크노드 집합을 구하는 것은 NP-hard문제[1]이므로 휴리스틱 방법을 이용하여 싱크노드 집합을 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 휴리스틱 알고리즘의 시간복잡도는 $O(m^3)$으로 최적의 싱크노드를 구하는 알고리즘보다 빠른 시간에 싱크노드 집합을 구할 수 있다.
사물 인터넷 서비스를 실현하기 위해서는 확장성을 고려한 센싱 데이터 관리 및 서비스 구축이 필요하다. 그러나 기존 사물 인터넷 서비스들은 서비스 업체별로 고유한 프로토콜 및 표준화되지 않은 기능들을 사용하며, 블루투스 등의 단거리 통신 기술을 사용하므로 데이터 관리 및 서비스 제공에 어려움이 따른다. 또한 광역 통신망을 구축하기 위해서는 다수의 AP나 게이트웨이들을 포함하여야한다. 본 논문에서는 모비우스 플랫폼을 기반으로 로라(LoRa, Long Range) 통신을 이용한 센싱 데이터 관리 시스템에 관한 연구를 수행하고자한다. Tas를 구동하는 엔드 디바이스를 구성하여 센싱 데이터를 수집하고, &Cube를 구동하는 응용 게이트웨이를 구성하여 센싱 데이터를 서버로 송신한다. 또한 모비우스를 구동하는 관리 서버를 구성하여 응용 게이트웨이로부터 송신 받은 센싱 데이터를 관리하여 모니터링 서비스를 제공한다. 엔드 디바이스와 게이트웨이 간의 로라 통신을 통하여 광역 통신망을 구축하고 모비우스 플랫폼을 통하여 사물 인터넷에 부합하는 데이터 관리 및 서비스를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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