본 논문은 시각장애인에게 큰 위험이 되는 주거 공간 내 위험 요소들을 감시하고, 경고를 알리는 "시각장애인 주거 공간 내 스마트 안전 시스템"을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 정해진 시간 또는 음성 명령이 입력되면 이동로봇이 각 방을 자율주행으로 순회하며 위험 요소를 측정한다. 레이저 거리 센서를 활용한 단차 측정값, 열화상 카메라를 활용한 물웅덩이 위험도, 웹캠을 활용한 물체 변위 값을 측정하여 서버에 전송한다. 둘째, 각 방에 설치된 인체 감지 센서를 통해 사용자의 접근을 인식하고, 방에 들어가기 전 서버에 저장된 측정 데이터를 기반으로 스마트 스피커를 통해 위험 요소를 알린다. 셋째, 앱을 통해 관리자가 즉시 검사, 기록조회, 방 정보 수정 등을 이용하여 시스템을 관리한다.
본 논문에서는 공진기의 임피던스 변화에 근거한 생체 신호 센서를 제안한다. 제안된 생체 신호 센서는 호흡과 심장 박동 같은 생체 신호를 감지할 수 있고, 시스템은 공진기, 발진기, SAW 필터, 그리고 파워 감지기로 구성되어있다. 인체와 같은 유전체의 주기적인 움직임은 근거리 장 영역 안에서 공진기의 임피던스 변화를 야기하며, 따라서 공진기의 공진 주파수의 변화는 발진기의 발진 주파수 변화에 영향을 끼친다. 여기서 SAW 필터 저지대역의 가파른 주파수 응답특성은 작은 양의 주파수 편차를 큰 변화로 바꿀 수 있다. 기존의 센서의 감지 거리를 확장시키는 것을 목적으로 ISM 대역 870 MHz 대역에서 동작 시켰으며, 최대 거리 120 mm에서 호흡과 심장 박동신호의 검출을 확인하였다.
피부 모사형 다기능 유연 센서는 인체 피부의 높은 자극 감지 성능과 기계적 안정성을 모사하고자 다학계적 접근을 통해 발전되어 왔다. 하지만, 실제 적용을 위해서는 일상생활 속에서 접하는 다양한 종류의 자극을 명확히 구분하고 각 자극의 세기를 정확히 감지하는 높은 수준의 자극 구별 능력이 필수적임에도 불구하고, 아직까지 낮은 수준의 자극 구별 능력을 보이는 실정이다. 본고에서는 기존 피부 모사형 유연 센서의 기본적인 작동 메커니즘과 대표적인 연구들을 간략히 소개하고, 최근 보고된 피부 모사형 다기능 유연 센서 관련 연구들의 연구 결과 및 자극 구별 능력에 대해 깊이 있게 다루고자 한다.
친환경 천연 소재에 대한 필요성이 증가하면서, 천연 염료에 대한 연구에도 많은 관심이 증가하고 있다. 자연에서 얻을 수 있는 천연 염료 중 하나인 커큐민(Curcumin)은 인체 무독성의 친환경 분자로, 강황에서 발견되는 원료 중 하나이다. 본 연구에서는 커큐민을 잉크화 한 후 잉크젯 프린팅(Inkjet Printing) 방법을 통해 종이와 면직물에 프린트하여 암모니아 및 염화 수소 가스에 대한 색채 감지 거동 특성을 분석하였고, 이를 이용하여 음식물 부패여부를 확인할 수 있는 비색 센서로 제안하였다. 이를 위해 종이와 면직물에 프린트된 시료의 암모니아 가스 노출에 따른 색차를 비교하고, 가역성과 내수성을 확인하였다. 두 시료 모두 암모니아와 염화 수소에 대한 가역반응을 보였으며, 부패한 음식에서 발생하는 미량의 암모니아에 대해서도 육안으로 관찰할 수 있을 정도의 색상 변화를 나타내어, 식품 부패 비색 센서로 활용 가능함을 확인하였다.
본 연구는 비 침습 방식으로 인체 혈당변화를 감지하여 준 마이크로파 대역의 발진 주파수 변화로 나타내는 발진기 센서를 제안하였다. 마이크로스트립 선로의 접지 면에 형성된 유도성 슬롯(inductive slot)과 생체조직 사이에 전자기적 결합을 통해 공진기로 구현되었으며, 능동회로를 연결하여 발진기를 구현하였다. 생체 조직을 가상한 팬텀 박스를 이용하였고, 3단계(0, 400, 800 mg/dL)의 혈당 농도 수준을 변화시켰을 때 공진기의 공진주파수가 상향 이동하는 것을 시뮬레이션 하였다. 시제품을 제작하여 인체 대신 돼지의 생체를 이용하여 실험한 결과, 1,100 MHz 부근에서 400 mg/dL의 혈당 농도변화 대비 약 14 MHz의 발진 주파수 천이가 관찰되어 혈당 센서에 적용할 수 있음을 확인하였다.
무선 인체 영역 네트워크(WBAN)와 바이오센서를 활용하는 IoT기술은 자원을 최소화 하고 환자를 모니터링 하는 보건산업에서 중요한 분야이다. IoT와 WBAN을 보다 효율적으로 통합하기 위해서는 WBAN의 제한된 자원 센서노드와 효율적인 데이터 전송을 위한 신속 정확한 라우팅을 구성하는 협력 프로토콜이 필요하다. 본 논문은 중복 데이터 전송감지, 제한된 네트워크 센서의 수명연장 문제를 해결하기 위해 에너지 효율적이고 협력이 가능한 링크 에너지 효율적인 라우팅 전략(LEERS)을 제안한다. 제안된 기법은 잔류에너지 싱크쪽으로 가는 홉수 노드 혼잡 수준 및 대역폭과 효율적인 매개변수를 고려한다. 또한 노드의 경로비용함수를 결정하고 효과적인 멀티홉 라우팅을 제공함으로서 잔류에너지와 처리량 측면에서 효율성이 향상됨을 보인다.
마이크로소프트에서 개발한 키넥트(kinect)는 엑스박스(XBox) 게임 컨트롤러로 사용하는 장비이며 이 센서를 이용하여 사용자의 인체 행동을 인식하여 게임을 진행할 수 있는 센서 시스템이다. 또한 윈도우 환경에서 키넥트를 활용하여 다양한 응용 프로그램 개발을 할 수 있도록 SDK를 제공하고 있다. 현대사회에서 각종 범죄가 늘어남에 따라서 CCTV의 운용이 늘어나고 있으며 지정된 구역을 감시하는데 다양한 영상 장비들과 프로그램이 운용하고 있다. 시장에 판매되고 있는 CCTV 장비들 중에서 사람 추적기능을 가능 제품은 가격이 대부분 고가이다. 또한 야간에서는 사람의 감지가 힘들다. 본 연구에서는 키넥트의 골격 추적기능과 음성인식 기능을 활용하여 실시간 영상 녹화 프로그램을 개발하고자 하며, 개발된 프로그램은 키넥트 센서로 영상을 실시간 녹화하고 침입자에 대한 움직임을 자동 추적하여 녹화하는 DVR 시스템을 제안하고자 한다. 또한 야간에서는 깊이(Depth) 영상을 이용하여 인물을 인식과 추적을 한다. 궁극적으로 키넥트 센서(Kinect Sensor)의 CCTV기능에 대한 활용성을 연구하는데 목적을 가진다.
본 논문에서는 사용자가 자신의 움직임 및 심장 박동 상태를 모니터링 하기 위한 생체 인터넷 (Internet of Biometry: IoB) 기반의 HW/SW (hardware/software) 플랫폼 (platform)을 제안한다. 제안하는 시스템은 모션 센서 (motion sensor) 또는 심박 (heart rate) 센서와 같이 사용자의 생체 정보를 수집할 수 있는 센서를 사용한다. 또한, 마이크로프로세서 (microprocessor)를 사용하여 센서로부터 수집된 데이터를 사용자에게 필요한 생체 정보로 변환하고, 블루투스 (Bluetooth) 통신을 이용하여 사용자의 스마트폰 앱 (smartphone application)으로 변환한 생체 정보를 전달한다. 스마트폰 앱은 수신한 생체 정보를 디스플레이 (display)함으로써, 사용자가 자신의 상태를 모니터링 (monitoring) 할 수 있다. 제안한 시스템을 사용하여 해양 레포츠 (leisure sports) 등과 같은 활동을 하는 사람들이 자신의 몸 상태를 스스로 확인할 수 있고, 사고 예방의 효과를 얻을 수 있다.
낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.
대형 건물에 설치된 조명의 경우, 야간 통행자를 위해 인체 감지센서나 재실 감지센서를 이용하여 통행자가 존재할 때 조명기구를 점등하고 통행자가 없을 시 자동적으로 조명기구를 소등하여 불필요한 전력 소모를 줄인다. 하지만 부적절한 센서 위치로 인한 오작동의 문제가 있으며, 통로의 경우 통행자 통과 후에도 장시간 조명기구가 점등되어 효율적으로 전력 소비를 감소시키지 못한다. 본 논문에서는 실내 위치 측위 기술 중 하나인 fingerprinting 기법을 이용, 통행자의 위치를 추정하여 조명기구를 제어하는 방안을 제안한다. 1개 통로를 대상으로 한 실험 결과 통행자 이탈 후 조명이 점등되어 있는 시간이 기존방식에 비해 약 7분정도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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