• 한국노년학
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• 제36권4호
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• pp.1141-1155
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• 2016

본 연구는 식후저혈압 노인에서 식후에 녹차 또는 커피 한 잔을 섭취하는 것이 식후의 혈압하강에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 위해 시도되었다. 실험은 식후저혈압이 있는 노인 30명을 대상으로 피험자내 반복측정 설계에 따라 참여노인들의 서면동의를 받은 후에 이루어졌다. 평소와 같은 일반 식사만 하는 것을 대조중재로 하였고, 동일한 일반식사 후에 120mL의 녹차 한 잔(카페인 15.8 mg)을 마시는 것을 실험중재1로, 120mL 커피를 한 잔(카페인 60mg)을 마시는 것을 실험중재2로 하였다. 각 노인이 세 가지의 중재에 참여하는 순서는 무작위로 배정하였다. 혈압과 맥박 수는 휴대용 자동혈압계(ABPM)를 사용하여 식전 30분부터 식후 120분까지 15분 간격으로 측정하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS 19.0 program을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 참여노인의 사전 수축기혈압과 이완기혈압은 세 중재 간에 차이가 없었다. 식후 60분에 측정한 커피군의 수축기혈압은 $4.1{\pm}18.6mmHg$하강하여 대조군이 $15.1{\pm}17.9mmHg$ 하강한 것에 비해 유의하게 적었고(p=.032), 녹차군은 $13.4{\pm}22.4mmHg$ 하강하여 대조군과 차이가 없었다. 마찬가지로 식후 60분의 이완기혈압은 커피섭취군이 $0.8{\pm}13.4mmHg$ 하강하여 대조군이 $12.8{\pm}13.0mmHg$ 하강한 것보다 적었고, 이는 통계적으로 유의하였다(p=.033). 맥박 수는 세 군 모두 식전과 유의한 변화가 없었다. 따라서 식후저혈압 노인에 있어서 식후에 커피를 한 잔 마시는 것은 혈압하강을 예방하는 효과가 있다고 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1172-1179
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• 2020

철도통합무선망(LTE-R) 환경이 구축되었고, 이를 활용한 무선통신 기반의 열차제어 데이터 및 음성, 영상 등 다양한 형태의 서비스 인프라 관련 연구개발이 진행되고 있다. 이러한 서비스가 원활하게 제공되기 위해서는 안정성 및 가용성 높은 무선통신 환경 구성이 중요하며, 지속적인 철도통합무선망의 성능 개선이 요구된다. 본 논문은 철도통합무선망 안정성 및 가용성 등의 무선통신 성능개선을 위해 철도통합무선망 무선통신 환경을 측정하여 결과를 분석하고 시뮬레이션을 위한 무선 환경 모델을 구축하였다. 또한, 구축된 모델을 기반으로 안정성 향상을 위해 열차를 제어하기 위한 향상된 무선접속 알고리즘을 제안하여 열차 운행 시 발생하는 핸드오버에 대해 안정성을 향상 시킬 수 있는 방법을 제안하였고 가용성 향상을 위해 주파수 자동천이 알고리즘을 제안하여 망 장애로 인한 패킷 손실을 줄이고자 한다. 시뮬레이션을 위해, 철도통합무선망 무선통신 환경의 실측 데이터를 측정할 수 있는 철도시설공단(대전), 만종역-강릉역 KTX 노선에서 다양한 무선 환경 파라메터를 수집하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 우수함을 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.33-45
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• 2020

본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.

• 한국건설안전학회 논문집
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• 제3권1호
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• pp.32-40
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• 2020

본 연구의 목적은 건설현장 근로자의 데이터 공유 시스템를 기반으로 건설재해 예방을 위한 근로자 정보 관리 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 첫째, 행연구 고찰을 통해 국내 건설현장의 외국인 근로자 현황을 파악하고, 정보 관리 애플리케이션에 대한 정보를 수집한다. 둘째, 스마트메이커 시스템을 활용하여 Brain storming을 실시하고, Aws를 통해 구축된 서버와 Family tree를 기반으로 개발된 애플리케이션의 기능을 분석한다. 셋째, 전문가 의견조사를 통해 개발된 정보 관리 모델의 경제성 및 효용성을 평가하고, 추가적인 기능 고찰 및 개선방안을 도출한다. 넷째, 개발된 정보 관리 모델의 국내 건설현장에서의 적용성에 대해 종합적으로 검토한다. 그 결과, 노무관리자와 현장 관리자 간의 보고체계가 단순화되어 노무자의 성실성 및 안전관리의 편리성이 있는 것으로 평가되었으며, 기능 추가 관련 사항으로는 자동 로그인 기능을 추가하여 편리성을 보완한다면 더욱 효과적일 것이라는 결론을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 건설현장의 안전관리 시스템 구축연구의 기초자료로 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1615-1627
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• 2020

본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.68-77
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• 2021

본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1479-1488
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• 2022

해양에서는 선박충돌, 침몰 등으로 인하여 기름이 유출되는 사고가 간헐적으로 일어난다. 이러한 사고가 발생하였을 때 신속한 대책 마련을 위해 유출유 현황을 정확히 파악해야 한다. 이를 위해 해양경찰은 고정익비행기 또는 헬기로 대상 지역을 순찰하며 육안이나 영상 촬영을 통해 확인하는데, 유출유로 오염된 면적과 지도 상의 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 유출유 현황 파악을 위해 해경에서 수집한 항공 영상을 개별적으로 지상기준점 없이 자동으로 직접 지오레퍼런싱(georeferencing)하여 정사보정하는 기술을 개발한다. 먼저, 영상 등 센서 정보를 가시화한 화면에서 지오레퍼런싱에 필요한 메타정보를 문자인식기술을 통해 추출한다. 추출된 정보를 바탕으로 영상의 외부표정요소를 결정한다. 결정된 외부표정요소를 이용해서 영상을 개별적으로 정사보정한다. 이러한 방법으로 통해 생성한 개별정사영상의 정확도는 수십 미터에서 최대 100 m 정도로 평가되었다. 지상기준점을 사용하지 않았고, 위치와 자세 센서의 관측 오차, 카메라 초점거리 등 내부표정요소의 오차를 고려할 때 상당히 양호한 수준이었다. 해양에서 유출유 오염 지역에 대한 현황 파악을 위해 적절한 수준으로 판단된다. 향후 비행 중 촬영 영상에 대한 실시간 전송이 가능해지면, 제안된 개별정사보정 기술을 통해 실시간으로 개별 정사영상을 생성할 수 있게 된다. 이를 기반으로 유출유 오염 현황에 대한 신속한 파악과 대책 수립에 효과적으로 활용할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.283-290
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• 2022

본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.462-469
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• 2023

본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.