본 논문에서, 우리는 지능형 로봇의 계산적 슬램 오버헤드를 개선하는 새로운 계획을 제안한다. 아이디어는 스마트폰의 유휴자원을 하나의 슬램 프로세서처럼 사용하는 것이다. 우리는 로봇과 스마트폰이 협력하는 하나의 새로운 모델을 디자인하였다. 실험결과로, 스마트폰이 슬램의 성능을 향상시키는 것에 매우 도움이 되고, 로봇이 더 빠르게 움직일 때, 스마트폰으로 인한 이득이 증가하는 것을 발견했다.
본 연구에서는 스마트 무인기와 같은 소형 항공기 착륙 장치 낙하특성을 해석하고, 충격흡수효율 최적화를 위한 오리피스의 최적설계를 수행하였다. 스마트 무인기의 착륙장치의 방식은 미터링 핀이 없는 단순 유공압(oleo-pneumatic) 방식을 사용한다. 이 착륙장치를 상용 프로그램인 MSC ADAMS를 이용하여 모델링하였다. 해석 모델의 적합성을 확인하기 위해 해석된 결과와 시험 결과와 비교 검증 하였다. 해석 결과와 시험 결과는 잘 일치하였으며, 이를 통해 해석 모델이 본 낙하해석에 적합하게 모델링 되었음을 확인하였다. 검증된 해석 모델을 적용한 후, 오리피스의 크기를 변경하여 해석함으로써 가장 높은 효율을 가지는 최적의 오리피스 크기를 결정하였다.
본 연구에서는 블루투스를 이용하여 스마트폰 으로 제어되는 Smart Diffuser 디바이스의 초기모델을 개발하였다. Smart Diffuser는 디바이스에 주입하는 오일을 분사시키기 위해 초음파 진동자를 이용하였다. 고휘도 LED를 사용하여 오일이 분사되는 동안에 색상 변화가 보여 지도록 디바이스를 개발하였다. 휴대용 디바이스인 점을 감안하여 충전 시간 문제를 해결하기 위해 40mAh의 Li-Po 배터리를 사용하여 장시간 사용할 수 있도록 설계를 하였다. Bluetooth Low Energy를 이용하여 저전력 구동을 구현을 함으로서 초기 설계모델의 유용성에 대해 확인 하였다.
본 연구는 주기적인 알츠하이머 병의 중증도 모니터링을 위해 스마트 인솔을 통한 보행 특징 추출과 머신러닝 기반 중증도 분류의 성능에 대해 살펴보았다. 최근 고령화가 가속화되는 추세에 있어 치매 환자가 급증하고 있으며, 중증도가 심해질수록 필요한 치료 비용 및 노력이 급증하기 때문에 조기 진단이 최선의 치료 전략으로 보여진다. 환자 친화적이고 저비용의 관성 측정 장치가 내장된 스마트 인솔만을 사용하여 다양한 보행 실험 패러다임에서 환자의 보행 특징을 추출하고, 이를 알츠하이머 병의 중증도 진단을 위한 머신러닝 기반 분류기를 훈련시켜 성능을 평가한 결과, 숫자세기와 같이 뇌에 부하를 주는 하위 작업이 포함된 복합 보행을 측정한 데이터셋을 사용하여 훈련된 분류 모델이 일반 걷기 데이터셋을 사용한 모델보다 성능이 높게 나타나는 것이 관찰되었다. 본 연구는 안전하고 환경적 제약이 적은 방법을 사용하여 시기 적절한 진단뿐만 아니라 주기적인 중증도 모니터링 시스템의 일환으로 활용될 수 있을 것이다.
스타트업 제품 모델링에 있어 기존 제품에 대한 분석은 매우 중요한 역할을 한다. 그리고 이러한 분석은 다양한 방식과 프로그램 들을 통해 측정이 가능하다. 하지만, 다수의 스타트업들은 이러한 프로그램 운영이나 통계적 산출을 할 수 있는 인력 공급이 원활하지 않아 실제 사용에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 특별히 뛰어난 수리적 지식이 없더라도 중, 소 스타트업의 입장에서 직원 누구나 활용 가능한 제품 분석 방법에 대해 찾게 되었으며 그 결과 Kano 모형이 가장 적합할 것이라는 예측을 하였다. Kano 모형을 적용할 제품군으로는 많은 소비자가 존재하지만 시장이 크지 않아 진출 기회가 열려있는 스마트워치를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 일반적으로 많은 회사에서 활용하고 있는 기본 오피스 프로그램인 EXCEL만을 활용해 제품의 Kano 모델 측정을 진행하였으며 그 결과 매력적요소 4가지(배터리 유효기간, 워치페이스의 종류와 수, 외형의 손상방지, 브랜드이미지), 일원적요소 13가지(단말기의 무게, 단말기의 외형, 구매가격, 오류발생, 스마트페이 기능, A/S용이성, 사용 가능한 앱의 수, 충전의 용이성, 방수 등 부가기능, 단말기 색상의 다양성, 헬스케어, 통화기능, 알림기능), 당연적요소 1가지(자사 기기와의 연동), 무관심요소 2가지(워치밴드의 디자인, 타사 기기와의 연동) 항목들을 측정하는 것이 가능하였으며 향후 본 Kano 모델을 활용하거나 해석함에 있어 최종학력, 전공, 연령 등이 어떠한 영향을 미치며 모델 사용에 필요한 최소 지식 수준에 따른 추가적인 연구를 진행할 것이다.
본고에서는 스마트제조 기술의 일반 소개와 함께 핵심 기술 중 하나인 사이버물리시스템(Cyber Physical System, CPS)기술에 대해 알아본다. 스마트팩토리 CPPS(Cyber Physical Production System)는 IIoT기반으로 제조 현장 빅데이터를 수집하고, 이를 데이터 애널리틱스를 통해 실시간으로 분석, 현장과 동기화된 사이버모델을 구성, 활용하여 제조시스템의 효율적인 설계, 운영을 수행하는 체계이며, 이를 통해 주문 변경, 공정 이상, 설비 고장 등의 상황 변경에 자율적으로 인지, 판단, 대응할 수 있다.
스마트 기기와 애플리케이션의 테스트를 위해 빠르고 정확하게 스마트 기기 화면 상에서 테스트가 필요한 위치를 추출해야 한다. 필요한 위치를 추출할 때 스마트 기기 화면과 테스트할 수 있는 영역의 매칭 방식을 사용하는데 이를 위해 이미지의 변형이 발생해도 원하는 영역의 matching point 을 빠르고 정확하게 추출하는 feature matching 방식의 D2-Net 의 feature extraction 모델과 fitting algorithm 을 변경하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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