밀폐된 공간에서 통신인프라가 파괴될 경우, 긴급 유 무선 통신환경을 구축하여 화재진압 및 소방관 위치확인을 통한 보다 안전한 재난대응환경 확보가 필요하다. 본 연구에서는 Ultra-Wide Band (UWB) 무선통신망을 이용하여 밀폐된 실내 통신환경을 구축하기 위해 6가지 실내환경에 대해 단일 UWB 통신모듈에 대한 통신측위 성능평가를 최대 20 m까지 측정하였다. UWB 통신주파수 각 대역별 6개 채널에 대한 실내환경 통신거리 측정 결과, 개방공간(평균 15.5 m, 최대 20 m), 복도(평균 17.33 m, 최대 20 m), 실내집기류 존치 실내(평균 15.3 m, 최대 20 m), 수직계단(평균 4.33 m, 최대 6 m), 방화문 폐쇄 수평공간(평균 6.5 m, 최대 17 m)으로 나타났다. 이중 7번 채널인 6489.6~1081.6 MHz 주파수 대역에서 통신성능과 거리성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 UWB 통신모듈을 20m 간격으로 설치하고 멀티채널을 이용할 경우 밀폐공간에서 통신환경 구축이 가능한 것으로 판단된다.
자연채광은 실내공간의 쾌적성을 향상시키며, 재실자의 건강을 증진시킬 뿐만 아니라 에너지 절약적인 측면에서 시너지 효과를 발휘하고 있다. 이에 반사거울형 태양광채광시스템은 도시가 과밀하고 고층화됨에 따라 자연채광의 도입이 어려운 실내공간에 태양광을 도입할 수 있는 자연에너지 활용장치라 할 수 있다. 본 연구는 태양광채광시스템을 이용하여 주거건물 옥상에 1차반사거울을 설치하고, 반지하의 상부에 2차반사거울을 설치하여 거실공간에 태양광을 유입하였다. 시스템 미설치시와 설치시에 대한 거실의 바닥면조도와 외부조도를 동시에 측정하여 외부조도에 대한 내부조도의 비율인 주광조도비를 분석하고, 증감율을 구하여 반사거울형 태양광채광시스템의 성능을 평가하였다. 채광성능평가 결과 채광시스템의 설치로 인한 실내 주광조도비는 평균 $80{\sim}1,400%$정도 증가하는 것으로 나타났으며, 또한 창면부에 비해 실의 후면부가 2배 이상 증가한 것으로 나타나 채광성능이 매우 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 실험한 반사거울형 태양광 채광시스템은 주거건물에서의 적용이 용이하고 높은 채광성능을 제공할 수 있어 실내 빛환경 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
일과시간의 80% 이상을 실내공간에서 보내고, 무선통화의 70%와 데이터 접속의 80%가 실내로부터 시작되고, 또한 39%의 스마트폰 사용자가 위치기반 서비스를 사용하고 있기 때문에 실내 환경에서 보행자들에 대한 위치기반 서비스가 크게 확대될 것으로 전망하고 있다. 본고에서는 국내외 실내위치인식 기술에 대한 개발 및 서비스 현황 그리고 다양한 방식의 실내위치인식 기술들의 성능을 검증하기 위하여 최근 활발하게 진행되고 있는 실내위치인식 및 항법 경진대회들을 소개한다. 정부는 위치기반 서비스에 대한 국가 기술 경쟁력 확보를 위하여 연구개발에 대한 장기적인 투자뿐만 아니라 정부주도 대형 행사 기간 동안에는 적극적인 시범 서비스를 수행하였다, 본고에서는 2014년 ITU 전권회의 기간 동안 제공한 실내 길안내 서비스 및 2018년 평창올림픽 기간 동안 참가자들에게 제공할 증강현실기반 실내외 끊김 없는 길안내서비스에 대해서 소개한다.
우리나라는 1970년대를 기점으로 하여 급격한 경제성장과 산업기술의 발전이 이루어졌다. 경제성장과 함께 주택의 보급 또한 급격하게 증가하게 되었고, 주택의 보급을 위한 건축자재 및 생활용품의 개발이 급속도로 이루어졌다. 이에 따라 실내에서 사용하는 기구 및 건축재료가 매우 다양해졌으며, 이로 인한 새로운 오염물질의 배출이 급격히 증가하게 되었다. 최근 새로운 기술로 소개되고 있는 촉매 산화법의 경우 제거하려는 대상 실내대기오염물질을 촉매를 이용하여 CO2나 H2O 등으로 산화시켜 제거하는 방법이며, 최근 많은 연구가 활발하게 수행되고 있다. 촉매를 이용하는 촉매 산화법은 광촉매 산화법과, 촉매의 성능만을 이용하여 대상물질을 산화하는 촉매산화법으로 구분된다. 광촉매 산화법은 특정 파장에서 반응하는 촉매에 자외선을 조사하여 실내오염물질을 산화제거하는 방법으로, 산화성능이 우수하여 여러 가지 실내오염가스에 적용되고 있으나, 별도의 광원이 필요하며, 포름알데히드 산화 시 CO2와 H2O 이외에도 dichloroacetyl chloride (C2HCl3O), trichloroethylene (C2HCl3), phosgene (COCl2) 등과 같은 부수적인 2차 유해물질이 발생함에 따라 이를 처리하기 위한 대책이 수반되어야 한다. 반면, 촉매 산화법의 경우 별도의 광원이나 에너지원 없이, 촉매를 이용하여 대기오염물질을 인체에 무해한 물질로 완전 산화시키는 방법으로써, 최근 많은 연구가 수행되어 상온에서 구동 가능한 촉매가 개발되었고, 이의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 상온산화촉매기술의 연구동향 및 사례를 확인하고, 향후 상온산화촉매기술이 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다. 본 연구는 환경부 환경산업선진화기술개발사업의 지원을 받아 수행되었습니다(2016000140004).
건물에서 창문의 기능은 태양 복사열의 유입을 통해 실내의 환경을 조성하고 동절기에는 난방비의 절감을 유도할 수 있으나, 다른 구조체에 비해 단열 성능이 크게 떨어져 5배 이상의 에너지가 손실되어 에너지 취약 부위이다. 또한 하절기에는 태양 복사열 과다로 냉방비가 가중된다. 이에 본 논문에서는 일반 가정에서 온도, 습도, 조도, 일사량 등의 실내 환경 정보를 이용하여 창문 자동 제어시스템을 개발하고자 한다. 이 시스템은 다양한 센서를 이용하여 실내 환경 정보를 수집하고 수집된 정보를 이용하여 모터를 제어하여 창문을 제어 할 수 있는 시스템이다. 가정 내 에너지 절감을 위하여 창호와 블라인드에 환경 자동화 서비스를 제공하여 사용자의 만족도를 높이고 스마트폰을 이용하여 시스템 제어를 통해 생활 속에 편리함을 제공하고자 한다.
실내 서비스로봇이 빠르고 정확하게 업무를 수행하기 위해 위치인식과 물체인식은 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실내 서비스로봇의 물체인식 성능을 객관적으로 비교 평가를 할 수 있도록 Sejong OFEX 데이터베이스를 구성하였고 이에 대하여 기술하고자 한다. 2009년에 제작되어 제공되었던 OFEX 1.0의 취약점을 보완한 OFEX 2.0를 소개하고 있다. OFEX 2.0에서는 OFEX 1.0과 같은 환경 조건을 이용하여 촬영을 하였지만 물체를 6가지로 증가시키고, 복잡배경 영상을 추가하였다. 또한 기존에는 없던 복합조건 영상을 제작하여 제공한다. OFEX 2.0을 이용하여 물체인식 관련 알고리즘 간의 성능 비교 및 새로운 물체인식 방법의 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
GPS 수신이 어려운 실내 환경에서 이동 단말기 사용자나 로봇의 위치를 추정하기 위해 WiFi 신호 강도를 이용하는 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 불안정성과 불확실성에 효과적이고 이동 단말기에서 계산 성능을 고려하여 가우시안 프로세서를 변형한 방법을 적용하여, 실내 연속 공간에서 이동 중인 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 분석해보고, 성능 개선을 위한 확장 방안을 제시한다.
본 연구는 교육품질에 직·간접적인 영향을 미치는 다양한 환경요소 중 음환경에 대한 내용을 W대학 인문대 소공연장의 리모델링 사례를 통해 분석하고자 하였다. 본 연구의 대상인 W대학 인문관의 소공연장은 강의전용 공간으로 리모델링하기에 앞서 적당한 울림이 필요한 공연장과 상대적으로 음성의 명료성이 중요한 강의실의 음향성능 차이를 인지하고 강의전용 공간에 적합한 실내 음환경을 조성하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 리모델링 전 음향성능 측정, 음향 시뮬레이션을 통한 마감재료 변경안 제시, 리모델링 후 음향성능 측정의 단계를 거쳐 리모델링에 따른 강의전용공간의 음향성능 개선안의 사례를 제시하고자 하였다. 이러한 과정은 추후 마감재 변경을 통한 강의전용 공간 등 교육공간에 적합한 실내 음향성능 확보의 사례로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 실내 환경에서 로봇의 서비스를륵 위해 영상 정보를 사용하기 인한 인구가 활발하다. 과거의 영상 처리 전근 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반 하기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체 인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의서 가려져 있는 경우 대상물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 물체간이 관계를 모델링하여 발견된 물체를 통해 대상 물체를 추론할 수 있게 하였다. 이를 위해 작은 규모의 베이지안 네트워크(프리미티브 베이지안 네트워크)를 위한 설계 방법을 정의하고 이를을 다시 상황에 맞게 결합하였다. 실험은 설계된 모델의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 $82.8\%$의 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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