능동형 감시 카메라를 이용한 감시 시스템은 기존의 소리나 센서를 이용하는 방법과 달리 거리의 제약이 없이 시스템을 구성할 수 있다는 장점을 가지지만 하드웨어 구현 시에 많은 연산량을 요구한다. 본 논문은 기존의 DSP나 임베디드 프로세서를 이용하는 방법과 달리 연속 영상의 차영상을 이용하는 방법을 통해서 간단하고 빠르게 객체의 움직임을 추출 및 추적할 수 있는 움직임 추적기를 제안하고 구현하였다. 제안하는 움직임 추적기는 하드웨어 크기가 작으면서도 시속 10km 이내의 사람 움직임을 효과적으로 감지할 수 있다. 차분의 절대값을 이용하는 방법을 사용하였기 때문에 동영상 압축 표준과 연동하여서 사용할 수 있다. 또한 화면 건너뛰기값을 조절함으로서 고속 물체와 저속 물체 모두를 효과적으로 감지할 수 있다. 차영상에 존재할 수 있는 잡음에 대해서 객체의 정보를 이용하는 방법을 통해서 잡음에 대한 내성을 강하게 하였다. 제안한 움직임 추적기는 NTSC급 영상을 충분히 처리할 수 있으며 약 13,000 게이트로 FPGA에서 구현되었으며 능동형 감시 카메라 시스템에 내장되어 실제로 원활히 동작하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 기존에 개발한 움직임 추정기에 제안한 움직임 추적기를 내장하여 동영상 압축 코덱과 연동이 가능한 움직임 추적기 내장형 움직임 추정기를 구현하였다. 구현된 움직임 추정기는 $0.35{\mu}m$ 공정에서 약 17,000 게이트의 크기를 가진다.
본 논문은 사용자의 행동을 실시간 인지하여 그 행동과 연동하여 생체 신호를 측정 할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다. 착용형 단말은 사용자가 일상생활 동안 항상 착용하고 있기 때문에 이러한 장치를 통하여 생체 신호를 측정하는 것은 사용자 행동과 관련된 건강 정보를 얻을 수 있게 해준다. 이 중 산소포화도와 심박수는 사용자가 운동을 하거나 수면을 취하는 동안 변화를 측정하면 호흡기 상태를 진단하는데 사용할 수 있다. 그러나 이런 생체 신호를 생활 중에 측정하는데 있어서 기존의 방법과 같이 연속적으로 측정하는 것은 움직임으로 인한 신호 왜곡 때문에 정확성을 떨어뜨리게 된다. 또 왜곡을 고치기 위해서 복잡한 알고리즘을 적용하는 것도 착용형 단말의 한정적인 자원을 고려하면 적절하지 않다. 따라서 본 논문에서는 연산이 간단한 필터와 가속도 센서를 이용하여 사용자 행동을 먼저 판단하고 그에 연동하여 정확한 생체신호를 측정할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
도시하천유역이나 복합유역 등 지역적 성향을 고려한 도달시간 산정에 관한 연구는 현재까지도 미흡한 실정이다. 소규모 유역의 홍수량을 산정할 경우 유하시간보다 유입시간 비중이 상대적으로 크다. 그러나 유하시간만을 고려하여 도달시간을 산정할 때, 소규모 유역의 경우 하도가 없고 유역면적이 5km2 내외 또는 하도의 저류 효과를 기대할 수 없는 경우 도달시간이 짧아 홍수량이 과대 산정된다. 이를 극복하고자 재해영향성평가등의 협의 실무지침에서는 도달시간 이외에 매개변수인 저류상수를 인위적으로 증가시키는 방법을 제안하고 있다. 하지만 이 방법 역시 유역의 물리적인 특성을 나타내는 변수를 왜곡한다는 근복적인 문제를 완전히 해결하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기존 중·대규모 하천을 대상으로 수행된 연구결과를 바탕으로 제안된 홍수 도달시간 산정방법의 한계를 극복하고, 유입시간이 지배적인 소규모 복합유역에 적용 가능한 도달시간 산정방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 실증실험을 통해 기존 유입시간 산정식을 개선하고, 도시수문 모니터링 시범유역에 적용하여 정확성을 평가하고자 하였다. 먼저, 홍수도달 시간 측정을 위한 강우유출 실내 실험장치를 제작하였다. 실험장치는 본체(길이3m×폭1.2m×높이0.8m)와 경사조절 장치(0~15도)를 포함하고 있다. 본체 전면부를 타공(ø10mm)하고 상·하단에서 지표와 기저유출을 집수하여 티핑버킷으로 유량을 측정하였고, 토체 내에는 토양수분센서를 설치하여 강우유출 발생시간 동안 토양수분 변화를 측정하였다. 본 연구에서는 하도흐름인 유하시간(Kraven 공식)을 계산하여 도달시간을 산정하기 보다 지표면 흐름인 유입시간(Kerby 공식)에 보정계수를 도입하여 도달시간을 산정하는 방안을 검토하였다. 실험 결과, 불투수 면적비율이 증가함에 따라 도달시간은 감소하고, 불투수 유역이 하류에 위치할수록 유출발생시간이 빨라졌다. 실증실험 결과를 바탕으로 도시수문 모니터링 시범유역에 적용하여 기존 유하시간과 저류상수를 보정하는 도달시간 산정방식(연속형 Kraven)과 유입시간을 보정한 도달시간 산정(수정 Kerby)으로 도출된 유출량을 실측 유량과 비교하였다. 그 결과 제안된 홍수도달시간 산정식에서 모의된 홍수량이 기존 방식과 유사하거나 우수한 첨두홍수량을 보였으며, 설계자 임의성이 배제된 일관성있는 해석값을 제시해 줄 것으로 판단된다.
뇌방전에 의해 방사되는 전계와 자계의 세기는 시변성으로 세기도 대단히 크게 변화하며, 최신의 전자기기에 관련한 전자계 양립성에 대한 과제 중의 하나가 직격뢰뿐만 아니라 근접뢰에 의해 발생하는 과도전압에 대한 효율적이고 경제적인 보호에 관한 것이다. 본 논문에서는 뇌전자계 임펼스파형에 관한 상세한 정보를 얻기 위해서 1995년의 여름에 발생한 뇌방전에 의해 방사된 전계와 자계를 고속전계센서와 루프형 자계센서로 측정한 파형과 이들의 특성을 분석한 결과를 기술 하였다. 전계와 자계의 신호는 12비트의 분해능과 5000포인트의 기억용량을 가지는 기록장치를 이용하여 200 ns 의 시간간격으로 생플링되어 연속적으로 기록하였다. 귀환뇌격시에 방사된 전계와 자계의 파형은 운내방전의 전계와 자계파형과는 매우 달랐다. SOkm이상의 거리 에서 발생한 운내뇌방전에 의해 방사된 자계파형은 전계파형과 거의 일치하였다. 또한 뇌방전에 의해 방사되는 전계와 자계의 주요 주파수 성분은 수 kHz에서 수백 kHz의 범위를 갖는 것으로 나타났다.
고강도 콘크리트는 낮은 물-시멘트 비와 혼화제의 첨가로 인해 타설 후 극 초기재령에서 큰 자기수축과 온도변형이 발생한다. 이것은 고강도 콘크리트 구조물의 초기재령에서의 균열을 초래할것이고, 고강도 콘크리트의 내구성에 영향을 미칠 것 이다. 그러므로 고강도 콘크리트의 초기재령 특성에 집중할 필요가 있다. 이 논문에서는 매설형 FBG 센서를 이용하여 고강도 콘크리트의 초기재령 특성을 모니터링 하였다. 결과에서는 고강도 콘크리트 타설 후 하루동안 변형이 급격히 증가함을 보여 주었다. 그리고 변형량의 값은 $85{\mu}{\varepsilon}$ 이상이며, 두달간의 변형량($280{\mu}{\varepsilon}$)의 30%에 해당한다. 고강도콘크리트의 내구성과 침투성을 고려하면, 첫째날의 변형률은 꽤 높아 무시할 수 없는 수치이다. 또한 연속성, 안정성, 다양한 복합기술 등 FBG 센서의 보다 높은 성능이 증명 되었다.
웰니스에 대한 관심이 증대됨에 따라 개인의 건강상태를 웨어러블 디바이스로 모니터링하는 연구들이 늘어나고 있다. 이에 따라 웨어러블 디바이스에서 운동과 일상 활동을 구분하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 이러한 기존 연구는 대부분 기계학습을 활용한 방식이다. 하지만 개인별 학습 데이터에 의존적인 과적합 문제와 연속적인 사건으로 구성되는 사람의 행동을 독립적으로 취급하여 인식 결과가 중간에 끊기고 오인행동이 생기는 문제가 있다. 이에 본 연구는 운동 시 심박이 오르내리는 생체반응 원리를 기반으로 한 운동 상태 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3축 가속도 센서와 PPG 센서를 통해 활동강도 및 심박 수를 산출하여 심박 회복기를 판단한 후, 활동강도 검사 또는 심박 상승기 검사를 통해 운동 상태를 검출한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘은 평균 정확도 98.64%, 정밀도 98.05%, 재현율 98.62%로 기존 알고리즘보다 개선된 모습을 보였다.
본 논문에서는 실내 거주자의 위치를 기반으로 분산객체그룹 프레임워크의 구성요소인 모바일 프락시(Mobile Proxy)를 이용하여 상황정보 지원 시스템 구축에 대해 기술하였다. 본 시스템은 가정 내 거주자의 이동을 고려하여 건강상태 및 상황정보를 제공하는 헬스케어 상황정보 서비스를 수행한다. 이를 위해 분산객체그룹 프레임워크의 그룹관리 서비스는 가정 내 위치 탐색 및 추적 센서와 서비스 수행객체 및 다양한 출력 장치들을 거실이나 침실과 같은 분할된 영역으로 그룹화하고, 모바일 프락시는 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 헬스케어 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 상황정보에 따라 헬스케어 맞춤형 정보 서비스가 지원되도록 했다. 상황정보 지원 시스템이 제공하는 서비스는 이동성을 고려한 멀티미디어 서비스와 시간 및 위치에 따라 처방 주의 정보 및 스케줄 알림 서비스로 구현했으며, 상황정보 지원 헬스케어 서비스의 수행 결과를 원격 데스크 탑과 상황정보 서비스 인터페이스를 통해 확인했다.
본 논문에서는 적응형 걸음걸이 검출 알고리즘과 검출된 신호로부터 단일 발자국의 움직임을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 단일 발자국 기반 알고리즘은 기존의 연속된 발자국 신호를 이용한 분류 방식이 아니기 때문에 전체적인 움직임뿐만 아니라 개별적이고 불규칙한 움직임도 검출 및 분류 가능하다. 분류를 위해 사용된 특징벡터는 발자국 신호의 푸리에 스펙트럼, CWT의 스펙트럼, AR 모델링 스펙트럼과 AR 스펙트로그램 영상으로부터 얻어진 벡터이다. SVM을 이용하여 단일 발자국의 움직임을 분류한 결과 AR 스펙트로그램으로 얻어진 특징벡터를 사용할 경우 90% 이상 분류 성능을 얻었다.
본 연구에서는 사용자에게 가상환경에 존재하는 교육컨텐츠와 자연스럽게 안터랙션 할 뿐 아니라 인터랙션 양에 따라서 사용자에게 햅틱 정보를 전달해 줄수 있는 휴대용 입력장치를 제시한다. 제안하는 시스템은 사용자의 움직임을 측정하고 움직임에 따라서 사용자에게 햅틱 정보를 되돌려 준다. 교육 컨텐츠와 사용자의 인터랙션에 따른 햅틱 감각을 생성하기 위해 제안하는 입력장치는 모션 제어기, 햅틱 액츄에이터, 무선 통신 모듈, 그리고 모션센서로 구성한다. 사용자의 모션 입력을 측정하기 위해서 가속도 선서를 사용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 떨림없이 안정적이고 연속적인 햅틱 감각이 생성됨을 파악한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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