건설현장의 온도, 습도, GPS 위치정보 및 대기 중의 CO2 농도 등의 환경 데이터는 현장 건설공정의 진행사항에 따라 확인이나 설계 변경 또는 개선 등에 활용할 수 있다. 유비쿼터스 무선 센서들을 이용하여 건설현장의 환경데이터들을 용이하게 실시간으로 측정하고 언제 어느 곳에서든지 받아 볼 수 있도록 요즈음 많이 사용하는 스마트폰 상에 구현하였다. 따라서, 현장의 확인없이 현황을 파악할 수 있고 공정의 설계변경 또는 개선 등에 도움을 줄 수 있다. 특히 공사현장이 먼 거리에 떨어져 있을수록 더욱 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
이러닝 시스템을 유용하게 활용하려면 학습자의 감정을 인식하여 학습자에게 적절한 피드백을 주는 것이 무엇보다 중요하다. 이러닝 시스템의 학습효율을 높이기 위해서는 학습자의 감정을 인식하여 그에 적절한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 학습자에 대한 적절한 피드백을 제공하기 위해서 상황인식 컴퓨팅 기술을 바탕으로 학습자의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EF-CAM을 제안한다. EF-CAM은 감정표현단어의 범주화기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 학습자의 감정을 인식한다. 이러닝 학습자의 감정을 인식하기 위해서 학습자의 감정표현 단어를 상황정보로 사용하고, 학습자의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다. 학습자의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였다.
본 논문에서는 블루투스를 이용하여 신생아를 중앙 감시하는 장치를 제안하고 구현하였다. 기존의 신생아 중앙 감시 장치는 부피가 크기 때문에 신생아에 대한 부착이 불편하고 유선으로 연결되어 측정 및 감시 시에 휴대가 어려워서 공간의 제약을 가지는 단점이 있다. 이러한 단점을 해소하기 위해서 블루투스를 이용한 신생아 보육장치를 제안하였다. 제안된 시스템은 수신부와 송신부로 구성된다. 송신부는 온도센서, 습도 센서, ECG 측정 장치 및 블루투스 모듈로 구성되며 인류베이터의 온도, 습도 및 ECG 데이터를 측정한 후 블루투스를 이용하여 송신하는 기능을 수행한다. 수신 시스템은 송신 시스템에서 전송한 신호를 블루투스 수신 모듈을 통해 수신하여 인큐베이터 별 송신 시스템의 고유한 식별부호와 심전도 및 온습도 신호를 분리하여 각 신호들을 화면에 표시함으로써 중앙 감시가 효과적으로 이루어지도록 한다. 또한 수신부의 시스템 관리자는 신생아 보육장치와 신생아의 상태를 중앙 감시할 수 있도록 하는 기능을 한다. 제안된 시스템은 다양한 환경에서 신생아 보육장치의 원격 진단에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 생각된다.
작물의 생육 상태와 스트레스를 탐지하기 위한 유용한 변수 중 하나인 지표면온도(LST)는 열화상 카메라의 소형화와 무인기(UAV)의 발달로 인해 식생 군락 및 지역적 규모에서 취득할 수 있게 되었다. 무인기에 장착된 열화상 카메라로 관측한 LST(LSTUAV)는 습도, 풍속과 같은 기상인자, 관측기기, 그리고 지표 상태에 따라 영향을 받으나 다양한 기상 조건과 작물의 생육 단계에서 측정된 LSTUAV의 정확도 평가는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 지상에 고정된 열적외선 센서에서 관측된 LST(LSTGround)를 이용하여 다양한 기상 조건과 작물의 생육 상황에서 LSTUAV의 정확도를 평가하는 것이다. 마늘 작물을 대상으로 LSTUAV 관측을 수행하였으며, 상대습도, 절대습도, 돌풍, 그리고 식생지수에 따른 LSTUAV 정확도를 평가하였다. 센서 간의 편향을 최소화한 경우 상대습도가 60%를 초과하는 조건에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차는 2.565℃로 상대습도 60% 이하에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차(1.82℃) 보다 정확도가 낮았으며, 절대습도에 대한 결과도 상대습도와 유사했다. 이는 대기 중의 습도가 LSTUAV의 정확도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 LSTUAV를 관측은 상대습도가 60% 이하의 조건에서 수행되는 것을 권고한다. 반면, 돌풍이나 식생 피복률의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 이것은 무인기 비행이 안정적으로 가능한 조건에서 LSTUAV는 식생의 상태를 반영한 신뢰성 있는 값을 도출한다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 농업 분야에서 LSTUAV의 정확도를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.
상온 기체 유량 표준 시스템에서 물을 실링액으로 사용하는 습식 가스미터의 성능시험을 하였다. 습식 가스미터의 출구에서 습도를 측정하여 이를 보정에 사용하였다. 보정의 결과로 습식 가스미터가 가지고 있던 오차가 현저히 감축되는 것으로 보아 수분이 습식 가스미터의 성능에 지대한 영향을 미치는 것으로 본 실험에서 보여졌다. 이 결과로서 습식 가스미터의 성능 향상 및 국내 기술 개발에 유용한 데이터로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
삼염화인(Phosphorus trichloride)의 노출기준은 눈, 피부, 점막 그리고 호흡기계 기관지 자극의 가능성을 최소화하기 위해 TLV-TWA는 0.2ppm(1.1 mg/㎥), TLV-STEL은 0.5ppm(2.8 mg/㎥)으로 권고하였다. 삼염화인은 직접 피부 접촉 시 심각한 화상을 유발할 수 있으며 공기 중 농도 2ppm~27ppm 범위에서 작업자가 급성 노출되면 인두, 기침, 호흡 곤란 및 심한 천식 기관지염을 유발하는 것으로 보고되었다. 물 또는 습한 공기에서 삼염화인은 염산 및 인산으로 분해된다.(ACGIH의 인산 TLV 문서를 참조하는 것이 필요함). 피부흡수(Skin), 감작제(SEN)의 경고주석과 발암성을 표기하기에는 유용한 자료가 충분하지 않다.
눈, 피부 및 호흡기 자극의 가능성을 최소화하기 위해 오황화인(Phosphorus pentasulfide)에 대한 직업적 노출기준 TLV-TWA는 1 mg/㎥ 그리고 TLV-STEL은 3 mg/㎥으로 권고하였다. 오황화인에 대한 독성 자료는 거의 없으며 오황화인은 습한 공기에서 인산(Phosphoric acid)과 황화수소(Hydrogen sulfide)로 쉽게 가수 분해된다는 사실에 근거하여 인산에 대한 독성 자료로 TLV를 권고하였다.(현재의 인산에 대한 TLV 문서 참조) 피부 흡수(Skin), 감작제(SEN), 그리고 발암성 표기에 대한 경고주석(notation)을 권고하기에는 유용한 자료가 충분하지 않다.
최근 온열 환경에서 인간의 쾌적감에 대한 관심이 커지고 있다. 온열쾌적감에 영향을 주는 요인들로는 온도, 습도, 기류 둥의 물리적 요인과 성별이나 체질 둥의 개인적인 요인들 뿐만 아니라 온열환경에서 느끼는 인간의 감성적인 측면도 요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 여러가지 온열 환경 중에서 기류환경에 따른 인간의 온열 쾌적감을 평가하기 위해 생체반응의 변화 및 감성의 변화에 따른 생리신호를 분석을 통해 살펴보았다. 기류환경은 기존에 사용되고 있는 풍향변화기류 및 풍량변화기류와 새롭게 개발되어진 감성기류의 3가지 기류 조건을 제시하였고, 이에 따른 인체의 자율신경계의 반응과 감성 상태를 관찰하기 위해 심전도(ECG)와 뇌파(EEC)를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability) 분석과 EEG 주파수 스펙트럼 분석을 시행하였다. 생리신호 분석결과 심전도의 HRV 분석에서는 감성기류가 풍향변화 기류와 풍속변화기류에 비해 HF/LF 비가 높게 나타났고, 뇌파의 주파수 스펙트럼 분석에서도 $\beta$파에 대한 뇌파의 상대 전력비가 감성기류에서 높게 나타나 감성기류가 제시된 다른 기류인 풍향변화기류나 풍속변화기류에 비해 쾌적한 온열환경 제시를 위한 기류조건이라고 평가되었다. 결론적으로 심전도의 HRV분석과 뇌파의 주파수 분석이 .제시된 기류환경의 온열쾌적감 평가에서 서로 유의한 결과를 나타냄으로써, 이들 생리신호의 분석이 온열환경에 따른 인간의 감성 변화를 객관적으로 나타내고 온열 쾌적감을 평가하는데 있어 유용한 정보가 될 수 있음을 제시하였다.
EMC(electromagnetic compatibility) 인증에서 현재까지는 인증사업자 등록 자격요건으로 인증시설 및 인증장비 등을 집중적으로 고려하였으나, 향후에는 인증 시험환경 또한 엄격하게 제한할 것으로 예견되고 있다. 현재 인증 시험환경을 국제표준으로 제정하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 인증산업의 시장경쟁력 및 부가가치를 높이기 위한 목적으로 온도, 습도, 조도, 일/이산화탄소, 자기장, 인체감지 등을 실시간 자동으로 측정하여 원격에서 자동으로 모니터링하고, 적정한 측정환경을 유지할 수 있는 시스템을 USN(ubiquitous sensor network) 기반으로 제안하였다. 제안된 시스템의 유용성은 실험을 통하여 확인하였다.
센서 네트워크는 온도, 습도 등 서로 연관된 여러 종류의 스칼라 데이타를 감지하기 때문에, 다차원 영역 질의가 유용하게 사용된다. 그리고 데이타 기반 센서 네트워크에서는 데이타가 센서에 직접 저장되기 때문에, 다차원 데이타를 효율적으로 관리하기 위해서는 데이타 주소 지정이 매우 중요하다. 이전의 다차원 영역 질의 처리 기법들은 데이타를 효율적으로 관리하는데 집중하여, 네트워크의 동작 시간(수명)을 고려하지 않았다. 본 논문은 Hilbert 곡선을 이용하여 센서 노드들을 선형화하고, 각 센서에게 데이타 공간을 균일하게 배분시키는, 동적인 데이타 분산 기법을 사용함으로써 네트워크 동작 시간을 연장시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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