본 연구에서는 새로운 교사도우미 로봇에 초점을 맞추어 클라우드 기반의 교육서비스 모델을 연구하여 서버영역에 적용하고, 클라이언트 영역에서는 교사도우미 로봇을 초등학교 교실환경에 적용하여 어학교육 서비스 플랫폼으로 활용하고자 한다. 새로운 사물인터넷(IoT)기술 접목을 통해 쾌적한 스마트 교실환경을 만들고 다양한 미디어에 대한 인터페이스를 지원하도록 한다. 이러한 목적의 달성을 위해 광범위한 선행연구와 사례분석을 통해서 서비스 모델구축에 필요한 기본적인 요구조건을 정리하였다. 임베디드 기반의 영상인식, 음성인식, 자율주행은 물론 디스플레이, 터치스크린, IR센서, GPS, 온습도 센서에 대한 기술을 광범위하게 적용하여 서비스를 완성하도록 한다. 본 연구결과의 가장 핵심적인 시사점은 클라우드 기술을 활용한 최적화된 플랫폼에 로봇러닝 및 IoT, BIM기술 융합을 통한 지능형로봇기반의 스마트 교실구축 가능성 제시에 있다고 본다.
본 연구는 고분자 전해질 연료전지 (PEMFC)의 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 물의 분포를 실험적으로 측정하였다. 내부에서 일어나는 활발한 화학반응과 물질전달 특성 때문에 PEMFC 내부에서 수분의 분포가 불균일하며 그 분포를 실험적으로 측정하기가 용이하지 않아 그 동안 간접적인 측정이 많이 이루어졌다. 본 연구에서는 초소형 온습도 센서를 연료전지의 채널에 직접 삽입하고 채널을 따라 흐르는 반응가스의 습도를 측정하였다. 수소극과 공기극 중 한곳만 가습하며, 가습하지 않은 곳에서 습도를 측정하여 멤브레인을 통한 물의 이동을 연구하였다. 가습기의 온도가 증가할수록 양극의 물농도 구배가 커져서 확산이 증가하나 높은 전류밀도에서는 전기삼투항력의 영향이 더욱 커졌다.
자동차센서는 차량제어에 필요한 인자들을 모니터링하여 얻어진 정보로부터 최적의 제어가 가능하도록 하는 역할을 하고 있다. 이러한 센서 중에서 운전자의 주행환경을 결정 짓는 것은 차량 내부의 온도 및 습도이며, 순간적으로 급변하는 특성이 있다. 이에 따라 차량 공조 시스템은 온도제어가 매우 복잡한데, 그 중에서도 온도 및 습도에 대한 관계를 명확히 규명하면 제어변수를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 내 온도 및 습도의 관계에 대해 서술하고 차량 내부의 온습도 제어 방식을 사례를 들어 제어 기술 측면에서의 문제해결 방법에 대해 제시한다.
본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 마이크로스트립 패치 안테나와 폴리비닐알코올(PVA; polyvinyl alcohol)을 이용한 습도 센서에 대하여 연구하였다. PVA는 습도에 따라 유전율이 변하는 고분자 물질이며, 전계 변화에 민감한 마이크로스트립 패치 안테나의 방사면에 직사각형 슬롯을 추가하여 비유전율 변화에 대한 감도를 높였다. 0.76 mm 두께의 RF-35 기판에 제작된 안테나의 직사각형 슬롯이 추가된 방사면 주변을 PVA로 얇게 코팅한 후, 온습도 챔버를 사용하여 25도에서 상대습도를 40%에서 80%까지 10% 간격으로 증가시켜 안테나 입력 반사 계수의 공진 주파수와 크기의 변화를 측정하였다. 실험 결과, 상대습도가 40%에서 80%로 증가할 때 안테나 입력 반사 계수의 공진 주파수는 2.447 GHz에서 2.418 GHz로 감소하였고, 입력 반사 계수의 크기는 -7.112 dB에서 -3.428 dB로 증가하였다.
세계기상기구가 발표한 2020년 글로벌 기후 보고서에 따르면, 2019년 지구의 평균 온도는 산업화 이전인 1850년에서 1900년사이에 측정된 온도보다 평균 1.1℃ 높게 측정되었다. 평균온도의 변화는 기온 상승이 식물 분포에 미치는 영향과 취약성 분석 논문의 따르면 평균온도의 상승시 식물의 분포되는 지역의 변화가 있다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경 변화에 대응하기 위해, 아두이노와 센서를 사용하여 간헐흐름식 수경재배 스마트팜을 제작하고, PC와 어플리케이션을 통하여 제어하는 방법을 제안한다. 제작된 수경재배 스마트팜은 농장의 온습도, 양액의 ph농도, 조도, 수질의 정도를 파악하고, 양액의 양과 보충 필요 농도 확인, 조도의 따른 생장 LED 제어, 센서의 상태를 파악하여 농장의 전체적인 관리와, 식물의 모종 옮겨심기 이후의 적절한 환경에서 성장할 수 있도록 제어한다.
화재 현장에는 소방대원의 생명에 위협이 될 수 있는 다양한 연소가스가 발생하며, 소방대원의 안전에 다양한 연소가스의 농도를 실시간으로 측정하는 것은 매우 중요하다. 현재 무선통신 기술의 발달과 센서 기술의 발전으로 저전력, 소형의 센서를 이용하여 무선으로 화재현장의 온습도조건, 발생가스의 농도, 소방대원의 생체신호를 화재현장의 지휘센터로 보내주는 기술의 개발이 진행되고 있다. 이러한 추세에 맞추어 측정된 가스의 농도를 실시간으로 지휘센터로 송수신하는 기술의 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구는 화재환경에서 주로 발생되는 CO, NO2, NH3를 위주로한 고온의 환경에서 농도를 측정하기 위한 방법에 대한 연구이다.
이 논문에서는 다매체를 사용하여 데이터를 수집한 후 기계학습을 통해 분석하고 주어진 상황에 대응하기 위한 시스템의 개발을 기술한다. 개발 시스템은 센서데이터 수집부, 상황인지 및 상황대응부로 이루어지며, 아두이노와 라즈베리파이를 사용하여 구성한다. 구성된 시스템은 영상 카메라 및 온습도을 포함한 다수의 센서를 사용하여 환경정보를 수집한 후 수집자료를 전처리하고 주어진 상황을 인지하여 상황에 가장 적절하다고 판단되는 대응을 안내하도록 기능을 구성하였다. 상황인지를 위해서는 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 사용하였으며 100%의 상황인지 정확률을 갖는다.
본 논문에서는 비콘과 스마트폰 GPS(Global Positioning System) 수신기를 이용하여 위치기반 쇠퇴지역 재난재해 위험성 예측 시스템을 구축하였다. 비콘은 주로 실내에 설치되어 실내의 삼각측위를 이용한 이용자 위치 파악에 사용되었으나 실외에 설치되어 위험지역 등록위치 및 온습도 정보 수집에 활용하여 기존 연구들과 차별성이 있다. 또한, 실외에 설치되기 때문에 비콘 자체의 방수, 방습, 방진 기능이 필요하며 온습도 비콘의 경우 센서가 외부에 노출되어야 하기 때문에 별도의 컨테이너로 방수 기능을 보완하였다. 이러한 기능을 바탕으로 쇠퇴·취약 지역을 실시간으로 정보를 파악하고, 온도/습도 정보를 수집한다. 또한, 해당 지역의 날씨 및 미세먼지 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 비콘과 스마트폰 GPS 수신기를 통해 사용자 위치 데이터가 습득되며, 사용자가 쇠퇴·취약 지역을 전송할 시 데이터를 구축하여 위험지역을 확인할 수 있다. 또한, 미시공간의 온도/습도 데이터를 수집하고 이를 활용해 기후변화에 대응할 수 있는 데이터를 구축할 수 있다. 데이터를 활용하여 미시공간에서의 쇠퇴지역을 구체적으로 파악할 수 있으며, 축적되는 데이터를 통하여 다양한 분석이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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