교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 교차로 영향권 내에서의 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파, 시각, 주행속도 등의 생리적 반응을 측정하였다. 개별 교차로의 집중도 뇌파는 보조 간선도로에 비해서 주 간선도로, 사고다발 교차로에서 피실험자의 생체적 반응 뇌파가 높게 출현되고 있음을 규명하였다. 또한, 사고다발 교차로에 서 운전자의 시각활동은 넓게 분포함으로써 주변 차량으로부터의 주의운전을 강화하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 운전자 부하를 유발하는 주요 요인으로 감속과 가속, 주변 차량의 차로변경, 주행속도 변화 등의 요인이 운전자 부하에 직접적인 요인으로 나타나 교차로의 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 관계가 있음을 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 운전자의 생체반응을 고려한 교차로의 안전성 평가를 위한 기초자료로 할용이 가능할 것으로 판단된다.
컬러 이미지 센서는 광전 변환을 일으키는 촬상 소자와 내부의 영상처리 과정을 거쳐서 컬러 이미지를 출력한다. 일반적으로 출력 영상은 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 컬러 이미지 센서의 내부 조정 항목인 노출-증폭-레벨(shutter-gain-level, SGL)의 특성함수와 자동 화이트 밸런스 상태를 이용한 카메라 전달 행렬을 이용하여 영상의 colorimetry(측색) 상태를 분석하는 기법을 제안한다. 제안 방법으로부터 실제 영상물의 색도와 휘도 등을 예측할 수 있다. 연구에 사용된 컬러 이미지 센서의 AE(auto exposure) 상태와 실제 휘도의 관계를 정량화하여 SGL 함수를 유도하여 영상의 휘도를 예측 한다. 그리고 영상의 색도는 최소 제곱 다항식 모델링 (polynomial modeling)을 이용하여 기준 환경에서 얻은 카메라 전달 행렬과 AWB(auto white balance) 상태를 통해 예측한다. 실험을 통해서 컬러 이미지 센서를 이용한 제안된 영상의 색도와 휘도 예측 기법의 성능이 우수함을 볼 수 있고, 예측된 결과는 실제 영상물 계측과 시청 환경 측정을 이용한 디스플레이 화질 설정 시스템, 보안 등의 다양한 분야에서 응용이 가능하다.
최근 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술의 발전으로 다양한 분야에 적용 가능한 서비스가 많이 개발되고 있으며 농작물 관리를 위한 서비스에도 적용하고 있다. 기존에는 농작물 생육에 필수요소인 토양수분을 관리하기 위해 직접 사람이 계측기를 휴대하여 유동적인 지점을 측정하였다. 본 논문에서는 WPAN(Wireless Personal Area Network)을 활용하여 센서 데이터를 분석하여 농작물의 생육의 상태를 과학적으로 관리한 사례이다. 평지 환경은 구조물에 의한 신호간섭 및 주파수 방해 요인이 적어 무선 주파수의 활용함에 있어 좋은 환경을 제공한다. 본 논문에서는 효율적인 WPAN구축 및 데이터 전달 기법과 구축되는 센서 노드 및 게이트웨이에 전원 공급이 어려우므로 저전력 모드를 지원하는 동작 알고리즘이 필수적이다. 실험에서는 각 센서 노드 및 게이트웨이의 네트워크 구성을 통한 효율을 검증하고, 저전력 모드의 운영 및 시간 동기를 위한 기법에 대하여 연구하였다. 향후 통신 효율을 향상시키기 위해 LoRa를 이용한 RF통신 및 프로토콜에 대한 연구가 필요하다.
본 연구는 12회에 걸친 실내 검정과 태풍의 영향권에 들었을 당시 강우량의 정확한 관측을 통해서 중량식 전도형 우량계에 대해서 다음과 같은 결과를 도출할 수 있었다 중량식 전도형 우량계는 0.1mm 이하의 분해능으로 연속적인 강우의 측정이 가능하며, WMO의 권고 기준인 0.2mm 관측을 충분히 만족시켜 강우 계측기로써 사용하는데 문제가 없었다. 1mm 전도형 bucket로 매 1분마다 100mm/h 이상의 강우 강도를 관측할 수 있어 수자원 관리와 이용 분야연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 정밀하고 세밀한 강우 관측으로 레이다나 위성을 이용한 강우의 원격 탐사에 관련한 연구에 필요로 하는 지상 정보를 제공할 수 있어, 수문과 관련한 연구 분야의 발달과 연구 영역의 확장을 도모할 수 있다. 두 개의 신호선을 이용하여 우량을 관측하는 중량식 전도형 우량계는 원격지에서 우량계의 고장 유무를 알 수 있어 자동 관측 장비관리의 애로 사항을 해결할 수 있고, 결측과 오차를 줄여 고품질의 관측 자료 생산이 가능하게 된다. 우량관측 장비의 국산화 개발과 테스트를 할 수 있는 독자적인 기술을 확보하였으며, 나아가 새로운 장비를 개발할 수 있는 기초를 마련하였다.
모바일 헬스케어란 정보 통신 기술과 바이오 기술을 융합한 신개념 의료서비스로서 시간과 공간에 구애받지 않고 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하여 건강한 삶을 유지시키기 위한 건강관리 서비스이다. 모바일 헬스케어를 위해서는 생체신호 계측 관련 기술인 WBAN(Wireless Body Area Network)과 모바일 장치를 이용한 데이터 분석 및 모니터링 기술이 필수적이다. 모바일 헬스케어 환경에서는 이용자의 모바일 장치를 중심으로 구성된 WBAN이 이동 중에 다른 WBAN을 만나게 되면 하나의 매체에 두 개의 WBAN이 동작하는 결과가 된다. 두 개 이상의 WBAN이 충돌하게 되면 노드들이 서로 부여 받은 슬롯에 보내는 데이터 프레임들의 충돌이 발생하며 이는 전송실패와 더불어 데이터 재전송으로 인한 불필요한 에너지 소모를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 다음과 같이 모바일 헬스케어를 지원하는 MAC 프로토콜 요소기술을 제안하였다. 첫째, 제안하는 슈퍼프레임은 노드가 할당된 슬롯에서 데이터 전송을 보장받는 TDMA(Time Division Multiple Access) 기반의 경쟁 구간과 CSMA/CA 알고리즘을 통해 데이터를 전송하는 경쟁 구간을 가진다. 둘째, 제안하는 MAC 프로토콜을 기반으로 하는 WBAN의 충돌을 감지하고 네트워크를 병합하는 알고리즘을 제안하였다. 이동성을 가지는 WBAN이 다른 WBAN과 충돌하게 되면 네트워크를 재구성하여 노드가 전송하는 데이터 프레임 충돌을 줄이도록 하였다. 제안하는 슈퍼프레임 구조와 네트워크 병합 알고리즘의 성능평가를 위해서 OMNeT++ 네트워크 시뮬레이션 프레임워크 기반의 Castalia를 사용하였다. 성능평가 결과 제안한 MAC 프로토콜을 사용했을 때가 IEEE 802.15.6을 사용했을 때 보다 충돌 확률이 감소하여 패킷 전송 성공률과 에너지 효율이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 저장기간에 따른 계육의 신선도 변화를 GC-MS를 이용한 가스 성분의 변화, 미생물의 총균수와 지방 산패도의 변화를 통해 분석하고, MOS 센서와 수분센서를 기반으로 한 전자코 시스템을 구성하여, 계육의 품질 평가를 실시하였다. 계육의 GC-MS, 미생물, 지방 산패도를 이용한 품질의 측정결과 저장기간이 증가함에 따라 품질은 저하되었고, 저장기간이 5일 이후부터 급격한 품질의 저하를 나타내기 시작했다. 전자코 시스템을 이용한 실험결과, 그래프 분석을 이용하여 계육은 저장기간 초기부터 저장기간의 증가에 따라 선형적으로 저항값의 변화율이 감소함을 확인할 수 있었다. 전자코 센서의 신호를 이용하여 주성분 분석을 한 결과 저장일수에 따라 제1, 2주성분이 뚜렷이 구분됨을 확인할 수 있었다. 선형판별을 이용하여 분석한 결과 1일에서 19일까지 전체 분류 정확도가 92.5%였다. 저장 초기의 1일에서 5일까지의 데이터를 기반으로 선형판별분석을 한 경우 제1, 2판별함수를 이용할 경우 100%의 정확도를 보였다. 결론적으로 본 연구에서의 전자코를 이용한 계측과 주성분분석 및 선형판별분석법을 이용할 경우 냉장 저장된 계육의 신선도 변화가 예측 가능함을 확인할 수 있었다.
미소진동기술을 활용한 계측 및 안전관리는 전통적인 방법에 비해 우수성이 인정되어 국내외 광산 등에서 활용되고 있다. 그러나 국내 지하광산의 비정형화와 채굴적과 암반 등이 혼재한 복잡한 구조는 미소 진동 전파속도 산정과 미소진동 신호의 초동발췌를 어렵게 한다. 본 연구에서는 여러 초동발췌방법과 차원에 따른 음원위치의 결정에 대해 실험적 연구를 수행하였다. 초동발췌방법은 FTC(First Threshold Cross), Picking window, AIC(Akaike Information Criterion)을 사용하였으며, 2차원 센서 배열일 때 2차원과 3차원 음원발생 실험을 수행하였다. 각 실험에서 음원위치결정 알고리즘은 반복법과 유전자 알고리즘을 사용하였다. 반복법은 센서 배열과 음원발생이 동차원인 경우 효과적이나 음원발생이 상위차원인 경우에는 적합하지 않았다. 반면, RCGA를 이용한 음원위치결정의 경우 상위차원 음원위치를 결정할 수 있었으나 계산속도가 다소 느렸다. 초동발췌방법의 정확도는 음원위치결정 방법에 따라 다르게 나타났으나, Picking window가 전반적으로 높은 정확도를 나타냈다.
구조물의 내진설계 시 지진력은 구조모델 수립 및 구조해석에 기반하여 산정되는데, 구조모델이 실제 구조물의 동특성치를 정확하게 반영하기 위해서는 실제 계측을 통한 보정이 요구된다. 본 연구에서는 실제 건물을 모사한 4층 골조 시험체를 대상으로 각 층별 가속도계를 부착하여 1축 진동대 실험을 수행하였다. 실험체의 주기는 실제 건축물의 주기와 유사하며, 수평부재의 무한강성을 고려하여 기둥은 이중곡률로 거동하도록 설계하였다. 입력지진파의 특성에 따른 영향을 고려하기 위해 다양한 주파수와 가속도 크기를 갖는 역사지진파와 인공지진파를 가력하였다. 동적응답신호를 통해 얻은 주파수응답함수를 이용하여 고유진동수와 감쇠비, 모드벡터를 도출하였으며, Mode assurance criterion(MAC)를 통해 입력지진파에 따른 모드벡터 간의 편차를 확인하였다. 또한 진동대 실험을 통해 도출된 감쇠비를 구조모델에 적용하였으며, 실험 결과와의 비교를 통하여 동특성 도출 방법을 검증하였다.
본 연구는 원예시설의 원격제어에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하기 위하여 감시 및 제어 기능과 안정성을 높인 ICT기반 온실제어시스템을 개발하고 비닐하우스에 적용하여 그 성능을 검증하고자 하였다. 온실 환경 제어 시스템은 온실의 환경 정보를 취득하는 센서와 센서G/W로 구성된 센서부와 온실의 환경을 제어하는 PLC, 이더넷 통신을 통해 환경 정보 데이터와 구동부의 작동상태를 수집하고 외부 서버와 연계되어 환경정보와 제어정보를 전달하는 로컬서버, 천.측창, 커튼 등을 작동시키는 구동부, 재배작물과 작동부 감시를 위한 카메라 등으로 구성하였다. 온실 환경 제어 시스템은 현장제어와 원격 제어 간의 충돌을 방지하기 위해 원격/로컬 상태 구분을 위한 선택 스위치와 원격제어에 따른 안전성을 확보하기 위한 안전장치를 마련하였다. 즉, 각 내부장치를 동작시키는 전자개폐기, 조작 스위치로부터 상태를 수집하며, 모터 등 과부하 발생 시 과부하계전기의 TRIP신호를 감지하여 운영자의 컴퓨터와 스마트폰으로 경보가 보내지도록 구현하였다. 소프트웨어는 웹브라우저를 이용한 HMI(Human Machine Interface) 구현으로 관리자 페이지를 통해 다수의 브라우저에서도 지원 가능하도록 하였다. 또한, 모바일 웹방식을 도입하여 안드로이드, 아이폰 등 운영체제와 상관없이 구동할 수 있도록 구현하였다. 제어화면은 운영자가 한눈에 알아보기 쉽게 온실의 모형과 부대 장치와 작동기기를 이미지화하여 동작 상태를 표시하도록 하였으며, 작동 버튼을 클릭하여 수동조작도 가능하도록 구현하였다. 온실 환경 제어 시스템 성능시험결과 천창, 측창, 수평커튼, 측면커튼은 작동 조건에 따라 모두 성공적으로 작동함을 확인하였다. 또한, 소프트웨어의 데이터 수집 및 디스플레이 상태, 이벤트 출력, 영상모니터링 등 계측 및 제어성능 모두 양호하게 나타났다.
노력성 폐활량(FVC) 검사시 호식기류의 최대값인 최고호기유량(PEF)은 호흡기능의 평가에 매우 중요하게 활용되는 진단 매개변수이다. PEF는 검사 초기에 매우 짧은 순간에 크게 증가하는 양상을 띠기 때문에 호흡기류센서의 동특성이 충분하지 않은 경우 측정오차가 발생한다. 본 연구에서는 노력성 호식기류 상의 초기 상승속도($S_r$)를 산출하고 $S_r$ 값에 기초하여 센서 출력값을 보정하는 새로운 기법을 제안하였다. 미국 흥부학회(ATS)에서 제공하는 표준 기류신호 파형 26개를 생성하여(F) 속도계측형 호흡기류센서로 통과시키며 센서 출력신호(N)를 축적하였다. F의 최대값인 PEF와 N의 최대값인 $N_{PEF}$, 간에는 당초 예상했던 대로 2차함수 관계가 성립하였으나(상관계수 0.9997), ATS파형 #2 및 26은 상당한 이탈을 보였다(상대오차>10%). $N_{PEF}$의 상대오차와 $S_r$간의 관계를 분석하여 상호 선형적인 관계를 얻었으므로, 이를 이용하여 보정한 결과 PEF 상대오차의 99% 신뢰구간이 약 2.5% 이었다. 이는 국제표준인 ATS의 오차한계인 10%의 1/4 이내로써 매우 정확한 보정이 이루어졌다. 따라서 본 연구에서 제안하는 보정기법은 호흡기류센서 교정시 매우 유용하리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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