유류유출사고와 같이 하천 수표면의 흐름에 따라 이동 확산하는 부유성 오염물질의 혼합해석을 위해 많은 연구자들은 입자추적모형을 사용한 혼합모의를 수행해왔다. 입자추적모형에서 오염물질의 혼합은 평균 유속 분포에 의한 결정론적인 이동과 난류유동에 의한 무작위적인 혼합으로 나타내며, 난류혼합에 의한 수평확산은 난류확산계수로 조절한다. 따라서 표면흐름에 의한 난류확산계수의 산정을 위해 많은 연구자들은 부유성 입자를 이용한 실내실험을 수행하여 수평확산계수를 산정했고(Engelund, 1969; Cederwall, 1971), 최근에는 GPS의 발전으로 인해 해양영역에서 GPS를 장착한 표면부자를 활용한 확산실험을 통해 수평확산계수를 산정한 바 있다(Kjellson and $D{\ddot{o}}{\ddot{o}}s$, 2012; Alpers 등, 2013). 하천수질오염사고의 약 43.5%가 유류유출에 의한 것이며(환경부, 2013), 이에 따라 표면흐름에 의한 오염물질 혼합해석이 필요하나, 하천에서 수평확산계수 산정을 위한 현장실험연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류에서 GPS부자를 이용한 입자추적실험을 수행하여 표면흐름에 의한 확산계수를 산정했다. GPS부자를 이용한 입자추적실험은 낙동강의 강정고령보 하류와 구미보 하류의 각각 세 지점에서 수행되었다. GPS부자는 바람에 의한 교란을 최소화하기 위해 지름 10 cm의 구형으로 제작하였으며 시범테스트를 통해 입자의 주 궤적 변화가 크지 않은 지점에 GPS부자를 투입했다. GPS부자는 오염물질의 사고유출을 가정하여 한 지점에 투입했고 GPS부자 사이의 간섭을 최소화하기 위해 25 ~ 35개의 GPS부자를 이용했다. 표면흐름에 의해 이동하는 부자의 위치는 GPS에 시계열로 저장됐고 ADCP를 이용하여 실험당시의 수리량을 측정했다. 입자위치의 시계열자료로부터 GPS부자의 확산범위의 시간변화를 계산했고 단순 모멘트법을 이용하여 종, 횡 방향 확산계수를 계산했다. 그 결과, 종 방향 확산계수는 $0.003{\sim}0.041m^2/s$로 계산되었고 횡 방향 확산 계수는 $0.001{\sim}0.012m^2/s$로 계산되어, 흐름방향의 유속성분에 의한 확산이 지배적인 것으로 나타났다. 지류 합류부에서는 이송이 지배적인 혼합이 발생되었고(Pe>1) Pe의 증가에 따라 수평확산계수가 감소되었다. 25~35개 GPS부자 궤적의 앙상블 평균으로부터 계산한 Integral time scale은 모멘트법으로부터 계산한 종, 횡 방향 확산계수와 비례하는 것으로 나타나, Taylor(1921)의 이론과 일치했다. 또한 실험수로에서 수행된 기존연구결과와 비교한 결과, 하폭 대 수심비, 마찰항의 증가에 따라 수평확산계수가 증가하는 경향을 나타내었다.
본 논문에서는 4-채널 전위계 센서의 배열을 이용한 비접촉 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 주변의 전기장 변화에 민감한 전위계 센서를 스마트기기의 제스처인식에 활용하기 위해서 실내 환경에서 극저주파 대역 EMI(Electro Magnetic Interference) 및 PLN(Power Line Noise) 영향을 최소화하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려한 최대 버퍼 값 추출 알고리즘을 적용하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형한다. 추가적으로 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하며, 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원적 움직임 정보를 추출한다. 추출된 데이터 값과 peak 값의 시차정보를 이용하여 DTW(Dynamic Time Warping) 제스처 인식 및 보정 알고리즘을 구현하였으며, 다섯가지 동작 시나리오 테스트 결과 95% 이상의 높은 인식률을 보였다.
최근 Ad-hoc 통신과 관련하여 기회 컴퓨팅(Opportunistic Computing)에 대한 관심이 점차로 커지고 있으며 실질적인 서비스 및 관련된 요구사항에 대한 연구가 크게 요구되고 있다. 본 논문에서는 가상의 기회 컴퓨팅 응용서비스인 "어린이 보호 시스템"에 대해 먼저 논의하고 이 서비스에 적합하도록 새롭게 제작된 사용자용 Ad-hoc 통신 장치인 휴대폰 연동형 노드(uMobile)와 의복내장형 노드(uClo)를 제안한다. uMobile은 휴대폰에 연결되어 휴대폰 통신과 Ad-hoc 통신을 연동할 수 있고 uClo는 다양한 센서를 사용하여 사용자의 상태정보를 인식하며 의복에 내장될 수 있도록 제작되었다. 개발된 통신 장치를 사용하여 위치인식과 상황인지 서비스를 구현하였고 실제 실내 환경에서 테스트하여 그 결과를 나타내었다. 본 연구가 기회 컴퓨팅 기반의 다양한 서비스를 위한 참조 서비스로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
본 논문에서는 LBS(Location Based Service)와 모바일 증강현실 기술을 적용한 U-seum(유비쿼터스 박물관) 시스템의 설계 및 구현 결과를 제시하였다. 유비쿼터스 환경의 스마트 공간에서의 모바일 서비스는 다양한 분야로 확장되고 있다. 본 연구에서는 LBS 기반의 Wi-Fi를 이용한 위치 추적기술과 모바일 증강현실 기술을 활용한 모바일 기반 박물관 관람 서비스인 U-seum을 설계 개발하였다. 위치추적에 널리 사용되는 GPS 기술은 송신자와 수신자 사이에 Line-of-Sight를 요구하기 때문에 박물관과 같은 실내에서는 사용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 실내 위치추적에 적합한 Wi-Fi 신호의 세기를 이용한 거리를 측정을 적용하여 세계적인 유네스코 문화유산인 화성 박물관 내에서 실시간 체험형 관광 서비스를 개발하고 실제 필드에서 성능 테스트를 수행하였다. U-Seum은 박물관내에서 스마트폰 사용자가 특정 지점에 다다르면 AP를 통한 푸시 서비스를 통하여 박물관내 유물을 설명하는 모바일 증강현실 서비스, 게임 서비스 및 관광 통계정보 등을 제공한다. U-Seum은 화성문화재단의 협조를 받아 화성 박물관에서 실제 구현 실행되었으며 개발된 서비스의 우수성 및 확장성을 입증하였다.
달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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