본 세계적으로 출생률이 줄고 기대 수명이 늘어나 고령화 사회가 되어감에 따라 고령 인구의 건강 관리를 위한 시스템이 필요하다. 그 중 실내 건강 관리를 위한 스마트 홈 캐어 서비스를 위해서는 재실 여부 및 활동 유형에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 캐어 서비스를 위해 실내 온습도, CO2, 미세먼지 값과UWB 레이더 측위를 통해 재실 여부 뿐만 아니라 활동 유형을 분류하는 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 실험은 실내 온습도, CO2, 미세먼지를 측정하는 센서 3개와 UWB Radar 2개를 사용하여 2초 간격으로 실내 환경 및 재실자의 측위 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 이상치와 결측치를 보정 처리한 후 80%의 트레이닝 셋 데이터와 20%의 테스트 셋 데이터로 이분하며 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 중요도 상위 변수 목록, 정확도, 민감도, 특이도, T1 스코어를 평가한다.
오늘날 무선센서노드는 환경모니터링과 같은 다양한 응용분야에서 많이 사용된다. 본 논문에서는 실내환경에서 전파를 방해하는 장애물(콘크리트 내벽, 철문)과 2.4GHz의 무선랜(IEEE 802.11b/g)이 있는 환경에서 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication)와 PER(Packet Error Rate)을 측정하였다. 또한 다양한 실외 환경에서 센서노드의 RSSI와 PER을 측정하였다. 본 논문을 통해 분석되어진 데이터를 바탕으로 실내외 환경에서 데이터의 손실을 최소화할 수 있는 안정적인 무선센서네트워크의 구축에 필요한 가이드라인을 제시한다.
현재 IoT의 발달로 인해서 많은 위치기반 서비스들이 개발되고 있고 이러한 서비스들을 위해서는 사용자의 정확한 위치 획득이 요구되고 있다. 현재 실내 환경에서 사용자의 위치 획득을 위한 여러 장치들 중 블루투스 비콘이 널리 사용되고 있는데, 비콘은 저전력으로 수명이 길고 설치하기 용이한 장점이 있지만 비콘으로부터 수신되는 신호 자체의 불안정성과 수신신호에 여러 잡음들이 섞이는 문제점 때문에 측위 결과에 큰 오차가 발생하게 되는 단점도 있다. 한편, 최근에는 보다 원할한 위치기반 서비스 제공을 위하여 UWB 기능이 스마트폰에 내재되어 나오면서 사용자에게 점차 보급되는 추세이다. UWB는 블루투스 비콘에 비해 가격이 비싸고 전력소모가 많지만 측위에서의 높은 정확도를 얻을 수 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 비콘과 UWB의 두 방식을 이용하여 실내측위를 수행할 때 실제 측정을 통해서 실내 전파수신 환경을 분석하고, 측정된 데이터를 바탕으로 실내 전파수신 환경을 모델링하여 시뮬레이션을 수행하였다. 측정 데이터와 시뮬레이션 결과의 정확도를 상호 분석하였으며, 블루투스 비콘과 UWB 방식의 실내측위 수행결과를 측정과 시뮬레이션 결과를 바탕으로 비교, 분석하였다.
최근 실외 및 실내 공기의 질에 대한 사람들의 관심이 증가하면서 다양한 관련기기들이 사용되고 있다. 실내 환경의 여러 요소 중 특히 사람들의 쾌적감에 직접 영향을 주는 온열 환경과 눈에 보이지 않는 실내 공기 환경의 시각화는 그러한 이유로 매우 중요하게 부각되고 있다. 본 연구는 거주자가 공기 질 등과 같은 실내 환경 상태를 기존의 숫자나 그래프 등 보다 쉽고 직관적으로 파악하는 것을 지원하기 위하여 기존의 실내 환경 시각화 사례들을 분석하고 이를 보완하기 위한 개선방법을 모색하여 보다 효과적인 웹 및 건물정보모델기반 시각화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 해당 실내 환경 시각화 과정은 크게 네부분으로 구성된다. 이는 건물 모델 데이터 생성, 실내 환경 데이터 생성, 시각화 표현 요소 생성, 데이터 매핑 및 시각화 결과 생성 과정으로 요약될 수 있다. 생성된 시각화 결과는 다양한 실내 환경 요소의 동시 파악을 지원할 뿐만 아니라, 대상 공간의 기하학적 모델과 측정된 실내 환경 데이터를 연계하여 시각화함으로써 실내 환경 상태의 파악이 직관적이며 즉각적이다. 본 논문은 IoT 등의 기술로 즉각적이고 자동화된 실내 환경 관리시스템의 개발방향과는 별개로, 실내 환경 데이터를 적절히 가공함으로써 사용자 및 관리자 등에게 관련 시각정보를 효율적으로 제공하는 접근방법을 모색하는 것을 목적으로 한다.
최근 IOT(Internet of Things)환경에서 위치기반 서비스를 제공하기 위해 실내 위치인식 연구가 활발히 진행되고 있으며 실내 위치인식 기술은 주로 WiFi, 블루투스, RFID 등으로 구현되고 있다. 본 논문은 Arduino를 이용해 WiFi 측정 및 통신이 가능한 Smart Watch를 제작하였다. 실내위치 측위를 위해 WiFi Fingerprinting기법 Radiomap을 구축한 다음 Arduino Smart Watch에서 측정한 AP신호 값을 Radiomap과 비교하여 실내위치 측정 및 데이터 수집하였다. 향후 수집된 다수의 사용자 데이터를 군집도 분석하거나 실내공간에서의 IOT(Internet of Things)분야에 활용 가능 할 것으로 예상된다.
음향측정에 사용되는 무향실은 각종 정밀측정을 하는데 기본적인 중요설비 로 소리의 환경을 인위적으로 만든 설비이다. 무향실은 자유음장을 형성하는 실로 실내 모든면에서 음을 완전히 흡수하여 "음의 반사가 없는 실"을 말하 며, 실제 주변환경에서는 찾아보기 힘든 일이다. 이전에는 주로 Speaker나 Microphone등의 지향특성 및 교정에만 국한되어 사용했지만 현재 각종 기계 류의 방사 Power측정, 측정실내의 객관적인 교정검사, 기자재의 객관적인 음 향측정 데이터 비교평가등 무향실을 이용한 음향분석연구가 각 분야에서 광 범위하게 이용되어지고 있다.이용되어지고 있다.
이 논문에서는 Encoder, Gyro, 다수의 IR센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 방법 중 첫 번째 실험으로 다수의 IR센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 작성한 환경지도에서 모서리를 검출하고, 이를 바탕으로 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하도록 하였다. 마지막으로 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하여 그 성능을 평가하였다.
최근 들어, 실내 공간에서의 활동 영역이 넓어지면서 실내 공간에서의 사용자 위치 측위, 추적, 공간 패턴 분석, 환경 분석 등 다양한 형태의 공간 활용 서비스 기술이 개발, 적용되고 있다. 이러한 실내 공간에서의 서비스 기술을 위해 BLE 기반의 Beacon이 대표적으로 사용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 비콘을 기반으로 실내 위치 측정에 대한 신호를 수집, 분석하여 비콘을 이용한 실내 위치 측정의 효율성을 분석하기 위한 모듈을 설계하였다. 실험 결과, 근거리에서 측정된 데이터의 정확도가 높으며, 실내 공간에서 장애물이 없을수록 위치 데이터가 보다 정확하게 추출되는 것으로 분석되었다.
업무의 효율성을 증대하기 위해서는 주변 환경의 개선이 필요하다. 미국 냉난방 공조학회(ASHRAE)에서도 실내 환경이 업무에 미치는 영향을 발표하고 기준치를 제시했다. 이를 바탕으로 TES-1370, TES-1355센서를 이용하여 주변 환경의 '온도, 습도, co2, 소음'을 측정하고, 측정된 데이터를 가공하여 WEBPAGE와 MOBILE-WEBPAGE에서 차트와 함께 어디서든 쉽게 환경을 모니터링 할 수 있는 실내 환경 모니터링 시스템을 구축한다. 개발된 시스템으로 도서관과 강의실의 주변 환경을 모니터링을 했다.
본 논문에서는 온도 센서로부터 얻어지는 데이터를 전송하고 실시간으로 처리하기 위하여 RF방식을 이용한 단 방향 데이터 전송 시스템을 설계하고 그 특성을 측정하였다. 설계된 무선 전송기능의 온도 측정 시스템은 온도센서 및 제어부, 데이터 전송용 RF module로 구성되었다. 온도 측정을 위한 센서는 AD590 전류 구동 형 전압출력 센서이며 제어부는 PIC one-chip microprocessor를 사용하였다. 또한 데이터의 무선 전송을 위해 433MHz 주파수 대역의 반 이중 RF Module을 사용하여 system을 구현하였다. 실험은 10M 이내의 실내 공간 내에서 수행되었고, 임의의 온도측정 구간에 따른 온도 변화 환경에서 3가지 경우의 (3M,5M,10M) 거리 변화를 두고 데이터를 측정 및 비교 분석하였다. 실험결과 10M 이내의 거리에서는 온도센서로부터 얻어진 데이터를 실시간으로 송수신하여 결과를 처리할 수 있었으며 이를 이용한 다중 Sensor 시스템 구현이 가능한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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