본 연구의 목적은 선박관리회사에서 관리하는 선박의 운항사고를 사전에 예측하여 사고를 미연에 예방 또는 저감하고, 사고 발생시에는 신속 대처하여 사고결과 발생되는 손실을 최소화하기 위한 운항사고 예측 시스템을 개발하는데 있다. 이러한 운항사고 예측 시스템을 개발하기 위해서는 과거 문서로 작성된 사건을 숫자로 변환시킨 수량화 데이터 제작이 우선 필요하다. 수량화 데이터를 이용하면 통계기법을 적용하여 다양한 사건 사이에 숨어 있는 기본적인 요소를 축출할 수 있고, 이러한 요소 사이의 상관관계를 통하여 사고발생 수준을 숫자로 표시할 수 있기 때문에 사전에 해당 위험정도를 알 수 있다. 본 연구에서는 운항사고 예측 시스템 개발의 초보단계로서, 과거 사건기록을 수량화 데이터로 변환하기 위한 절차와 결과를 기술하였다.
본 논문에서는 유헬스 시스템에 가장 기본이 되는 생체정보 측정에 대하여 하나의 휴대용 인터페이스만을 가지고 다양한 생체정보 측정기와 연계하여 다양한 생체정보를 취득할 수 있도록 하는 이식성 있는 임베디드 미들웨어로써 특히 체지방측정을 위한 체지방 센서 노드(BSN)의 설계 및 구현에 관한 것이다. BSN은 U-health 서비스를 제공하기 위해 측정기 자동인식, 데이터 취득, 위험요소 표시 및 데이터 수집장치(DAS)와의 통신을 담당하는 기능을 갖는다.
본 논문에서는 유헬스 시스템에 가장 기본이 되는 생체정보 측정에 대하여 하나의 휴대용 인터페이스만을 가지고 다양한 생체정보 측정기와 연계하여 다양한 생체정보를 취득할 수 있도록 하는 이식성 있는 임베디드 미들웨어 PSI(Portable Sensor Interface)를 제안한다. PSI는 U-health 서비스를 제공하기 위해 측정기 자동인식, 데이터 취득, 위험요소 표시 및 데이터 수집장치(DAS)와의 통신을 담당하는 기능을 갖는다.
본 논문에서는 스마트 폰의 가속도(Accelerometer) 센서와 GPS 센서 및 Kakao Map, Kakao OPEN API 기반을 이용하여 아동, 기저질환자 및 노약자 등의 사용자들이 위험한 상황에 노출되었을 때 자동으로 구조 요청 서비스를 제공하는 낙상 감지 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 낙상, 넘어짐 등을 감지하여 보호자에게 SMS 및 카카오톡으로 구조 요청 메시지를 자동으로 전송한다. 안드로이드의 가속도 센서는 사용자의 가속도 및 각도를 계산하여 낙상 및 넘어짐을 감지하고, GPS 센서를 통해 사용자의 현재 위치를 카카오 맵에 표시하고, 구조 요청 메시지를 자동으로 전송함으로써 사용자가 긴급한 상황에서 구출되도록 한다.
현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.
시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.
기중기에 사용되는 모터는 모터의 회전수를 제어하기 위하여 타코제너레이터를 사용한다 타코제너레이터는 커플링을 통하여 모터와 연결되어 있으며, 모터가 회전하는 동안 커플링이 마모되어 기중기에 고장을 일으키는 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 기중기의 고장을 감소시키기 위하여 모터 의 회전수를 전압으로 변환하는 변환기를 설계한다. 이 장치는 로타리엔코더, 회전수를 계산하는 속도 측정부, LCD 표시부 및 모터의 방향판별회로로 구성된다. 모터의 회전수-전압 변환장치는 모터의 회전수를 측정하여 RPM으로 표시하고, 모터가 6。 회전 후에 모터의 방향을 판별할 수 있다. 그리고 모터가 제한속도를 벗어나면 위험신호를 발생하는 신호와 회전방향을 전압으로 나타내는 신호를 가지고 있어 모터의 비정상적인 동작을 즉시 감지하여 주제어기에 전달한다. 구현된 변환장치는 모의실험과 실험을 통하여 기중기에서 타코제너레이터의 기능을 잘 수행하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 위치와 스마트폰 센서를 활용하여 불규칙한 생활패턴을 가진 사람들을 위한 일상 관리 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션의 기능은 하루단위의 원형시간표 자동 제작하는 기능, 수면시간 측정 기능, 만보기 기능, 미세먼지 측정 기능 및 일, 주, 월단위의 누적 데이터 표시 기능으로 크게 5가지로 구분할 수 있다. 하루 단위의 원형시간표 자동제작 기능은 사용자의 위치를 파악하여 시간대별 위치정보를 이용해 24시간의 원형시간표를 채워나가는 기능이다. 특정 위치를 직장이나 집과 같이 등록함으로서 업무와 이동 등을 구분하여 등록할 수 있도록 한다. 수면시간 측정 기능은 앞서 말한 집의 위치에서 가속센서를 통해 일정시간 움직임이 없는 경우, 수면시간으로 간주하고 수면 시작시간과 기상시간을 유추하는 기능이다. 만보기 기능은 스마트폰의 기본 가속센서를 이용하여 측정하는 기능으로 목표치를 지정할 수 있도록 한다. 미세먼지의 표시 기능은 공공API를 이용하여 가져옴으로써 사용자에게 정확한 미세먼지 수치와 단계를 나누어 위험정도를 보여주는 기능이다. 각 데이터들은 데이터베이스에 누적 기록되며 일, 주, 월 단위로 사용자가 볼 수 있도록 기능을 구성한다. 이 누적데이터를 통해 사용자들에게 불안정한 하루 생활패턴이나 운동량 등을 인지하도록 함으로써 자신의 일상을 되짚어보고 앞으로의 일상을 개선할 수 있도록 도와준다.
기존의 전동휠체어를 사용하는 약자 또는 중증 장애인 등 지체(肢體)가 불편한 사람들이 휠체어 사용 시 생기는 문제점을 해소할 목적으로 시작되었다. 이는 전동휠체어가 보행 기구임에도 자동차에 준하는 교통사고에 대해 무방비하게 노출되고, 중증 장애인에 대한 이동권 보장이 아직 미흡하여 생기는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 불편함을 해소하고자 아이트래킹을 이용한 스마트 전동휠체어 기술을 적용하고자 한다. 루게릭병 등으로 인해 지체(肢體)의 움직임에 제한이 있는 사람들에게 보호자가 밀어주는 휠체어에 의존하는 것이 아닌 Eye-Tracker를 이용한 시선 추적(Eye-Tracking) 기술로 휠체어 동작이 가능하다. Web-Cam과 라즈베리 파이를 통해 얻은 전·후·좌·우의 영상정보를 디스플레이 화면에 송출한다. 그 후 Eye-Tracking 기술을 이용해 디스플레이 화면에 표시된 전·후·좌·우 이동에 관한 UI(User Interface)룰 사용자가 송출된 영상을 보면서 눈의 움직임만으로 선택해 휠체어의 방향을 제어한다. 또한 전동휠체어의 조작 실수로 다른 행인 또는 장애물과 충돌하는 문제점을 초음파 센서를 이용하여 일정 거리 내에 사물이나 사람이 있을 경우 디스플레이 화면에 경고표시 및 경고음, 각 초음파 센서 위치에 맞는 LED작동으로 사용자들에게 추돌 위험경고와 함께 장애물의 위치파악이 가능하도록 한다. 따라서 스마트 전동휠체어를 통하여 수동적인 움직임이 아닌 능동적이고, 초음파 센서로 인해 안전한 이동이 가능하게 한다.
한국을 방문하는 외국인들은 매년 증가하고 있고 방한 목적 중 식도락관광이 3위에 오를 만큼 세계에서 한국 음식은 위상이 높아지고 있다. 하지만, 한국에서의 알레르기 성분 표시는 법적 의무가 아니기 때문에 대부분의 한식당에서는 이를 표시하지 않고 있고 알레르기가 있는 외국인 관광객들은 한국 음식 섭취에 있어서 상당한 위험과 불편함을 부담하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝을 활용하여 사진 촬영만으로 쉽고 정확하게 알레르기 성분을 제공하고자 사물 이미지 데이터 전처리를 위한 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미지의 HSV의 평균 및 분산, 표준편차를 통해 불필요한 데이터를 제거한다. 성능평가에서는 비빔밥, 불고기, 제육볶음 등 사진 약 500장의 데이터 셋을 구성하여 HSV의 평균 및 분산을 통해 이미지를 제거하는 방식으로 구축한 데이터 셋을 TensorFlow를 통해 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과, 제안하는 기법으로 구축한 데이터 셋은 최소 15%에서 최대 25% 높은 정확도와 최소 37.96%에서 최대 42.85% 높은 정도 낮은 학습시간을 보여주었다. 향후 HSV를 활용한 데이터 전처리 기법은 더 많은 데이터를 통해 더욱 구체적인 성능 분석이 필요하다. 또한, 실질적인 개발 및 구현을 통해 제안하는 데이터 전처리 기법의 더욱 현실적인 검증이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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