선박의 안전운항을 위해, 선내 센서데이터 수집장치를 설치하여 선박의 항해/기관 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 긴급상황레벨 결정 및 위기대응 가이던스를 제공한다. 선박에서 수집된 데이터는 LTE-M 망을 이용하여 육상으로 전송하는 시스템을 개발한다. 선데 데이터 수집장치는 IEC 61162-1 표준으로 항해통신 장비들의 데이터를 수집하고, 기관부 데이터는 Moubus로 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 UDP로 육상 송수신 장치로 데이터를 전송한다.
유도탄 구동장치는 구동장치 날개 펼침 시간과 위치가 유도탄의 초기 기동에 매우 중요한 요소가 되며, 유도탄 구동장치 점검은 구동 동작 수집 데이터 획득 정확성과 실시간성이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 기존 구동장치 점검 설계 및 구현방식과 데이터 수집장치 구동장치의 설계 구현방식 차이를 비교하고, 데이터 수집량, 실시간 데이터 수집 성능 차이를 획득 후 비교하였으며, 시험을 통해 나타난 데이터를 그래프로 변환한다. 획득된 데이터 구동장치 파형을 비교 분석하고, 분석된 데이터를 기반으로 기존 구동장치 점검과 데이터 수집장치 점검 중 실시간 응답 속도와 안정성이 보장된 데이터 수집장치 점검구성을 제안한다.
본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
모뎀 진단/감시 장치(DM)는 기지국 DM 데이터 수집부와 단말 DM 데이터 수집부로각각 구분되어 DM 장치 내에서 기지국/단말 모뎀 플랫폼을 수용한다. 기지국 변조기, 기지국 동기, 기지국 채널 디코더, 기지국 복조기의 데이터는 기지국 DM 데이터 수집부에서 수집하고, 단말 변조기, 단말 동기, 단말 채널 디코더, 단말 복조기의 데이터는 단말 DM 데이터 수집부에서 수집하여 각각 수집된 데이터를 호스트 PC에서 분석하여 물리 계층 송수신 데이터 및 각종 통계 정보를 사용자 및 운용자가 확인할 수 있도록GUI로 화면에 표시해 준다. 모뎀 진단/감시 장치(DM)는 무선 전송 시스템(HM20)MIMO 구조 기지국/단말 모뎀의 물리 계층에 대한 상태 진단 및 감시 기능을 수행하여 모뎀 개발 과정에서 개발자에게 디버깅을 쉽게 하기 위한 장치로 사용된다. 또한 기지국 모뎀과 단말 모뎀의 유지 보수시 오류 발견을 위한 장치로 사용하기 위함이다.
본 연구에서는 벽면을 통해 빗물을 모을 수 있는 수직 빗물수집장치을 개발하고, 기상 자료를 이용하여 장치의 성능을 모의해보았다. 빗물수집장치는 높이에 따라 총 3 가지 유형(1.00 m, 1.50 m, 2.00 m)으로 제작되었다. 본 연구는 빗물수집장치에 의해 모을 수 있는 빗물의 양을 추정하고 실제로 측정한 값과 비교해보았다. 빗물의 양을 추정하는 과정에서는 Cho et al. (2020)이 제안한 차단량 추정식을 이용하였다. 기상 자료를 관측하기 위한 장치로는 BloomSky 기상 관측 장치를 이용하였다. 수직 빗물수집장치와 BloomSky 기상 관측 장치는 고려대학교 공학관 옥상에 설치되었다. 본 연구에서는 2020 년 6 월 10 일부터 2020 년 9 월 7 일까지 총 16 개의 강우사상에 대한 빗물수집장치에 모이는 빗물의 양과 기상 자료를 관측하여 이용하였다. 그 결과, 빗물수집장치의 빗물의 양을 추정한 결과는 실제로 관측된 결과와 유사한 것으로 확인되었다. 16개의 강우사상에 대한 빗물집수량의 추정 결과와 관측 결과의 평균은 각각 1.770 mm/hr·m2 및 1.878 mm/hr·m2로 계산되었다. 표준 편차의 경우, 추정 결과는 1.269 mm/hr·m2, 관측 결과는 1.181 mm/hr·m2로 나타났다.
본 연구에서는 마이크로 크기의 입자(안료, 대기입자, 등)를 수집과 동시에 물에 분산된 상태로 분획가능한 장치를 개발하였다. 이 장치에서는 물을 넣은 입자수집용 실린더 세 개를 직렬로 연결하여 공기를 통과하게 하였다. 그럼으로써 크기가 다른 입자들이 다른 실린더에 모아지도록 하였고, 수집과 동시에 분획이 가능하도록 하였다. 이 장치의 중요한 특징은 막필터(membrane filter)를 사용하지 않는다는 점이다. 즉, 필터를 사용하지 않고 마이크로 크기의 입자를 직접 시료 수집용 실린더에 수집되도록 하였다. 또한 수집된 시료는 수집되는 동안 물에 분산된 상태로 장치 내에서 동시분획이 가능하다. 이 장치를 에어본 입자의 수집에 응용하였다. 수집된 에어본 입자는 침강 장-흐름 분획법(sedimentation field-flow fractionation, SdFFF)을 이용하여 입자 크기별로 분획하였고, 광학현미경(optical microscopy, OM)을 이용하여 입자 크기와 모양을 관찰하였다. 또한 AAS와 ICP-AES를 이용하여 에어본 입자들의 조성을 분석하였다. 본 연구를 통하여 개발한 입자 수집 및 분획장치는 다양한 종류의 입자의 수집 및 크기분포 분석에 활용이 가능할 것으로 기대한다.
현대의 도시철도차량 시스템은 복잡하고 첨단화 되어 있으며, 상호 인터페이스 체계를 구축하고 있는 차량 유지보수시스템의 체계적인 종합관리가 필요하다. 본 연구는 무선 전송 장치를 이용하여 전동차 정보 자동 수집 장치를 도입 적용한 사례에 대한 분석 결과이다. 무선 전송 장치는 차량기지로 입고한 전동차 열차종합 제어장치에 수집된 각종 정보를 무선 통신으로 데이터를 전송함으로써 유지보수 비용절감과 데이터 전송의 신뢰성 향상 효과가 있으며 이러한 무선 전송 장치를 도입 적용하여 기존의 열차정보수집 방법을 개선한 운용 사례를 제시한다.
가상현실 기술의 발전과 환경 정보 수집을 위한 센서 기술의 발전에 따라 실감형 시뮬레이터에 실제 환경과 동일한 실감효과를 재현하기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 컴퓨터를 이용한 가상환경에서 실감형 시뮬레이션을 위한 MPEG-V 표준에서는 바람, 진동, 속도, 풍향, 풍속, 온도, 안개 등의 효과들을 제공하기 위한 명세를 제공하고 있다. 본 연구에서는 사용된 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 데이터는 실감 재현 장치에 적용하기 위해서는 재현 장치의 구동 지연 및 성능에 따른 데이터의 보정이 필요하게 된다. 본 연구에서는 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 환경 데이터의 패턴 분석을 통해 실감 재현 장치에 적합한 실감 환경 데이터를 제공하기 위한 손실 데이터의 보정방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 현재 제품화 단계로 진행 중인 터보 분자펌프(turbo-molecular pump, TMP)와 극저온 펌프(cryopump)의 고장 방지 및 예지 보수를 위한 상태 진단 시스템에 대하여 소개를 한다. 본 상태 진단 시스템은 고진공 펌프들의 다중 상태변수 즉 흡/배기부의 진공 압력, 부위별 온도, 소비 전류(혹은 전력), 그리고 부위별 진동 신호들을 실시간으로 측정하는 상태변수 수집장치, 수집된 시계열 상태변수들이 저장된 database, 그리고 저장된 상태변수를 이용한 고진공펌프의 상태진단 프로그램으로 구성되어 있다. 금번 연구에서 구축한 상태변수 체계의 특징 중 하나는 진동신호를 상태변수로 측정하여 이를 상태진단에 활용하는 점이 기존의 접근방법과 상이한 점이다. 실시간 신호 수집장치는 NI사 PXI 시스템 기반의 16채널 24-bit 동시 전압신호 측정 모듈, 8부위의 온도 측정장치(Lakeshore 218S, RS-232C 통신), 그리고 펌프의 소비전류/전력 측정장치(Hioki 3169, RS-232C), 그리고 고진공 펌프의 흡입 및 배기구의 진공도 측정장치로 구성하였다. 신호 수집용 프로그램은 NI사 Labview를 이용하여 작성하였다. 본 장치는 Nano-Fab 센터의 협조 하에 turbo-molecular 펌프와 cryopump측정 단에 각각 1대를 설치 완료하였으며 현재까지 운용 중이다. PC에 저장된 시계열 상태변수 database는 기 개발된 적응형 인자모델을 이용한 매개변수로 변환되며, 상태진단은 변환된 매개변수를 이용하여 수행할 예정이다.
이 논문에서는 인터넷 서비스 플랫폼을 '장치'개념을 통해 접근한다. 현대정보자본주의는 수많은 장치의 증식과 축적을 통해 발전한다. 반대로 현대정보자본주의의 서비스 플랫폼은 가치를 증식하고 축적하는 장치이기도하다. 특히 구글, 페이스북, 네이버 등 거대 서비스 업체의 플랫폼 장치들은 인지자본주의의 증식과 축적을 담당한다. 서비스 플랫폼 제공자들은 이용자 활동 결과물을 수집 흡수하는 동시에 추적 포획한다. 이 논문에서는 인터넷 서비스 플랫폼을 하나의 장치(dispositif)로 볼 수 있는가에 대해 푸코, 들뢰즈, 아감벤의 '장치' 개념을 통해 검토해보고, 이를 활용하여 인터넷 서비스 플랫폼의 성격과 기제를 해명할 수 있는가를 살펴볼 것이다. 이를 위하여 이 논문에서는 푸코, 들뢰즈와 아감벤의 장치론을 살펴보고, 인터넷 서비스 플랫폼을 이용자서비스 장치와 이용자 활동의 수집포획장치가 하나로 통일된 장치로 보는 시각을 제시하였다. 이러한 연구의 목적은 인지자본주의의 축적이 이루어지는 사회적 공장으로서의 SNS 서비스 플랫폼 분석을 위한 개념을 도출해내고, 이를 구글이나 페이스북 등 구체적인 서비스 플랫폼에 적용함으로써 향후 이에 대한 비판적인 논의의 출발점을 마련하는 데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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