본 논문에서는 사용자가 존재할 때만 LED 조명을 활성화해서 통신 기능을 수행하고 사용자가 없을 때에는 자동으로 LED 조명을 비활성화 할 수 있는 종합 제어 시스템 기반 기술을 디자인하고 구현하였다. 이 시스템은 마이크로 콘트롤러를 이용한 사용자 감지기능을 수행하는 HW 모듈과 웹을 통한 종합 제어 시스템 SW 모듈로 구성된다. 마이크로 콘트롤러 보드는 ATMega2560를 이용하여 설계하고, 적외선과 초음파 센서를 이용하여 사용자 유무를 판단하였으며, 웹 기반의 모니터링 시스템은 스마트 디바이스를 통해서 제어할 수 있도록 구성하였다. 두 모듈의 연동 테스트를 통해서 본 시스템의 유효성을 검증하였다.
보안과 관련된 기술이 발전하여 대규모의 장소에 적합한 보안시스템들이 많이 개발되었다. 특히 CCTV를 이용한 감시카메라의 형태도 다양화되었다. 스마트폰의 어플리케이션이나 웹을 통해서 어디서든 감시할 수도 있어, 이를 통해 보안사고 시에 빠른 대처가 가능하다. 하지만 대규모 시스템이 아닌 경우에는 침입자 발견이 늦고, 뒤늦은 대처로 인해 큰 피해가 발생할 수 있다. 라즈베리파이, 실드 보드 등 기타 하드웨어들을 통하여 침입자를 스스로 감지하여 사용자에게 즉시 알림을 전송함으로써 보안사고에 대한 대처를 빠르고 효율적으로 할 수 있는 보안카메라를 구현하였다. 본 보안 시스템은 소리의 방향을 계산하고 정확한 방향으로의 보정을 통하여 최초 침입자를 인식한다. 이후 이미지트래킹을 통하여 침입자를 추적한다. 무선 네트워크를 이용하기 때문에 네트워크가 지원되는 어느 장소에서든지 사용이 가능하다. 대규모 보안시스템을 설치할 여건이 되기 어려운 작은 공장, 상가, 사무실 등에서 보안시스템으로 사용되면 유용할 것이다. 자세한 개발 내용은 본문에 기술한다.
본 논문은 시각장애인이 원하는 목적지까지 버스를 이용하여 이동하는 것을 보조하는 시스템 안에 사용될 수 있는 심층신경망에 따라 성능을 비교하였다. 이 시스템은 GPS, 경로 안내 API를 이용하여 현재 위치에서 목적지까지 이르는 경로를 찾고 안내하는 스마트폰 어플리케이션과 임베디드 보드, 심층신경망, 버스정보 API를 이용해 원하는 버스의 탑승 대기시간을 구하고 도착을 감지하는 정거장 설치형 모듈로 이루어져 있다. 정거장 설치형 모듈에 탑승할 버스 번호를 인식하기 위해서 faster-RCNN, YOLOv4, YOLOv5s 세 가지 심층신경망을 적용했고 최상 정확도와 속도면에서 YOLOv5s 심층신경망이 가장 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 2009 개정 교육과정 중심의 정규교과에 활용 가능한 수학 과학 스마트 교육용 콘텐츠 410개와 콘텐츠 활용가이드북 및 이를 서비스할 수 있는 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 수학 과학 관련 콘텐츠 분석 및 농산어촌 수학 과학교사 사전 설문조사 분석, 2009 개정 교육과정 분석을 기반으로 학년별/과목별 20개 주제를 선정하여 수학 210개, 과학 200개 총 410개 개발주제 및 내용 등을 선정하였다. 선정된 주제목록 및 구현방안은 교과별 관련 전문가 검토를 통해 타당도 검증을 실시하였으며, 검토의견을 반영하여 최종 수정 후 스토리보드 및 콘텐츠를 설계 및 개발하였다. 이를 창의과학교실 및 농산어촌 학교를 선정하여 시범 적용한 후 적용 결과를 분석하여 콘텐츠 개발 방향을 정립하였으며, 전문가 검토를 실시하여 수정 보완 후 최종 플랫폼에 탑재하여 오픈하였다. 도 농간 학력격차가 큰 수학 과학 학습에 ICT를 활용할 수 있도록 스마트 교육용 콘텐츠를 개발, 보급함으로써 농산어촌 학습 환경개선 및 농산어촌 학생들의 자기주도적 학습력 신장에 도움이 될 것으로 기대한다.
ICT 기술이 발전함에 따라, 다양한 크기와 형태의 웨어러블 디바이스가 개발되어 지고 있다. 또한, 성능이나 스펙은 현재의 스마트폰과 연결 가능하도록 IOT 융합 제품으로 재탄생 되고 있다. 이것은 4차 산업혁명의 범용 기술 중 하나로, 우리의 삶의 질과 환경을 바꾸는 기술로 집중 조명을 받고 있다. 이와 함께 헬스케어 기술이 결합된 신기술 제품이 증가함에 따라, 이를 필요로 하는 사용자들에게 다양한 기능들이 제공되고 있다. 웨어러블 기술은 기술개발과 함께 지속적인 증가 추세에 있다. 또한 이를 스마트 와치 형태의 제품으로 개발하여 제품을 출시하고 있다. 또한 소형화를 위해 마이크로프로세서의 집적화 기술을 적용한 오픈소스 하드웨어들이 개발되고 있다. 그중 아두이노 관련 제품은 현재 다양하게 만들어져 있으며 용도에 따라 아두이노 프로세서를 개발 툴에 맞추어 사용하면 된다. 이에 본 연구에서는 오픈소스 하드웨어 기반의 타이니두이노를 활용하여 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템을 개발하였다. 타이니두이노는 Atmega 프로세스를 기반으로 제작된 초소형 아두이노 호환 보드로 오픈소스 통합 개발 환경(스케치)에서 프로그램이 가능하다. 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템은 일상적인 건강관리를 할 수 있는 스마트 u-Healthcare 시스템이라는 것이 큰 장점이라 할 수 있겠다.
최근 첨단 운전자 보조 시스템에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있으며 특히 도로 영상을 활용한 도로 상황 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로 상황 분석 성능을 높이기 위해 좋은 품질의 영상이 필요하고, 이를 위해 적절한 노출 시간으로 영상을 획득할 필요가 있다. 본 논문에서는 온보드 카메라와 다양한 센서들로 주변의 정보를 습득하고 분석하여 운전자에게 정보를 제공해 줄 수 있는 다중 노출 차량용 스마트 카메라를 설계 및 구현하였다. 그리고 도로 환경에 적합한 자동 노출 조절 알고리즘을 고안하여 영상 처리 성능을 높이고자 하였다. 추가적으로 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완할 뿐만 아니라 영상 분석의 성능을 더 높일 수 있는 기존 관심 영역 기법을 응용한 관심 영역 전환 기법에 대한 연구를 수행하였다. 제안한 다중 노출 차량용 스마트 카메라의 프로토타입을 구현하여 실제 도로 환경에서 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법의 성능을 평가하였으며 실험을 통해 제안하는 노출 조절 알고리즘과 관심 영역 전환 기법을 사용하였을 때, 영상 인식의 정확도가 평균 13.45% 증가함을 확인하였다.
본 논문은 유선으로 연결된 다양한 센서들의 제어와 센서들 간의 호환성을 보장하는 IEEE 1451.2 표준을 적용한 센서 네트워크 시스템 구현에 대한 연구이다. 제안된 시스템은 IEEE 1451.0에서 기술된 네트워크 수용 가능한 응용 프로세서(NCAP-Network Capable Application Processor)와 IEEE 1451.2에서 기술된 변환기 독립 인터페이스(TII-Transducer Independent Interface), 변환기 전자 데이터 시트(TEDS-Transducer Electronic Data Sheet)와 아날로그 디지털 변환기를 포함한 송수신기 부분으로 구성된다. 본 시스템은 추후 반도체 집적회로 설계에 용이할 수 있돌고 시스템의 소형화와 최적화를 목표로 구현되었다. 네트워크 수용 가능한 응용 프로세서는 개인용 컴퓨터상에서 C언어로 구현하였고 변환기 독립 인터페이스는 개인용 컴퓨터의 병렬포트와 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 응용보드의 확장포트를 이용하였고, 송수신기는 FPGA 응용보드를 이용하여 Verilog로 구현하였다. 표준에 근거한 실험을 수행하여 제안된 구조의 검증을 수행하였다.
최근 휴대폰은 스마트폰의 출연으로 다기능화가 요구되고 있으며, 각 보드의 전기적 신호를 연결시키는 커넥터는 필수 핵심 부품이 되었다. 커넥터는 많은 양의 전기신호를 처리하기 때문에 소형화, 협피치화가 필요하다. 하지만, 커넥터의 소형화 및 협피치화는 구조적 안전성을 저하시키며, 외부하중에 의한 접촉불량을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 초소형 협피치 FPC 커넥터를 개발하기 위해 벤치마킹을 통한 초기설계안을 도출하였으며, 터미널 두께 0.2mm, 개수 50 개를 기준으로 하였다. 체결성능을 평가하기 위해 수치해석 모델을 구성하였으며, 다구찌 방법을 이용하여 형상 최적화를 수행하였다. 또한, 터미널의 한계수명을 예측하기 위해 피로해석을 수행하였으며, 체결 성능이 향상된 최종형상을 도출하였다.
최근 스마트폰과 태블릿과 같은 소형 모바일 기기가 확산됨에 따라, 모바일 기기에서 동영상 촬영시 이용되는 비디오 인코더의 성능 최적화의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기를 대상으로 하는 H.264/AVC 기본 프로파일 비디오 인코더를 모바일 기기에 구현하고, 실험을 통해 H.264 인코더의 주요 제어 변수를 최적화하였다. 실험으로는 인코더의 복잡도에 영향을 주는 것으로 알려진 라그랑지안 최적화, 하다마드 변환, 움직임 벡터 탐색 범위, I-프레임 주기, 참조 프레임 수를 다양하게 조합하여 변화시키면서 동영상의 화질, 비트율, 인코딩 시간, 움직임 추정 시간 그리고, 인코딩에 따라 보드에서 소모되는 전력을 측정하였다. 실험에서 측정된 데이터를 분석하여, 모바일 기기에서의 비디오 인코더에서 요구되는 조건을 만족할 수 있는 최적의 H.264/AVC 제어 변수를 위의 다섯 가지 기능 모듈에 대해 결정하였다.
최근 혈압, 체온 및 혈당 같은 개인 건강 정보를 알려주는 센서-기반의 유-헬스 앱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 센서들을 통해 얻어진 정보는 그 정확성에 문제가 있을 수 있으므로 가공되지 않은 상태로 사용하기 어려운 경우가 많다. 본 논문은 스마트폰과 연동하는 생체 센서들을 통해 얻어진 측정값들의 정확성을 향상시키기 위한 센서 추상화 계층을 제안한다. 이 계층은 연결된 센서의 종류를 인식하고 읽어온 센서 값들을 ISO/IEEE 11073 신체 건강 표준에 따라 변환하며, 필요한 경우 측정값들 중에서 이상치(outlier)를 제거하는 필터링(filtering) 기법과 구해진 값들을 보다 적합한 형태로 변환해주는 요약(summarization) 기법을 적용한다. 제안된 센서 추상화 계층의 평가를 위해 안드로이드 기반의 개발보드를 사용한다. 체온 센서와 심박 센서를 통해 얻어진 값들에 대해 필터링 및 요약 기법을 적용한 경우의 결과가 그렇지 않은 경우에 비해 향상된 정확성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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