음향작동기의 응용으로, CNT, ITO와 xGnP로 코팅된 PVDF 나노복합재료의 계면접착 내구성과 전기적 특성을 평가하였다. CNT, ITO와 xGnP의 고유 전기적 특성으로 인하여 xGnP로 코팅된 나노복합재료가 CNT, ITO 경우보다 다소 낮은 전기저항을 나타내었으나, 모두 양호한 음향특성을 보여주었다. 나노복합재료의 계면 내구성은 정적 접촉각 시험을 통해 미처리 CNT 와 플라즈마 처리된 CNT 그리고 플라즈마 처리된 PVDF간의 표면에너지, 접착일, 그리고 퍼짐계수를 평가하여 계면 내구성과의 상호 관련성을 확인하였다. 음향 작동기로서 xGnP 나노복합재료의 최적의 작동성은 시편의 곡률반경, 코팅정도를 달리 하여 음향 측정기를 사용하여 음향특성을 측정하였다. 나노재료의 고유의 전기적 특성으로 인하여 xGnP가 CNT나 ITO보다 음향작동기로서 더 적합함을 알 수 있었다. 곡률반경이 약 15도일 때 가장 적합하며, 코팅두께에 따라 음향특성이 차이가 나지만 투명도도 좋으면서 음향특성도 우수한 음향 작동기를 제작할 수 있었다.
화학보호복은 독성이 있는 화학물질 및 미세분진등에 대해 공기를 차단하며 완전 밀폐형으로 공기호흡기 및 에어라인 같은 호흡보호장치와 함께 착용하여 신체부위를 보호한다. 그 예로 생물/화학보호복은 유독하고 해로운 생물/화학물질로 부터 인체를 보호해준다. 이들 보호복은 다양한 환경이 노출되어 장시간 작업을 위해서 오랜시간 보호성능을 유지해야한다. 특히, 이런 원단의 구성은 플라스틱과 고무류의 다층구조로 구성되어있다. 플라스틱류(폴리에틸렌, PTFE 등)는 표면장력이 너무 낮아 접착하는데 어려운 점이 많이 대두된다. 일반적인 표면처리방법은 크게 물리화학적 방법으로 4가지로 분류한다. 화학적산화, 불꽃처리, 플라즈마처리, UV 방사법 등이 있다. 이들 중에서 가장 간단한 산화처리는 플라즈마처리다. 이처리는 상온/상압하에서 대기 중 또는 가스내에 방전에 의해 플라즈마를 형성하고 이 플라즈마가 대상물의 표면분자와 격렬히 반응하게 하여 표면의 분자구조를 변화시킴에 따라 소수성의 표면에 Carboxyl, hydroxyl과 carbonyl과 같은 친수성으로 변하여 결합능력을 증가 시켜 표면장력을 높여주는 가장 효과적인 방법이다. 플라즈마 표면처리를 하고 나면 육안으로 표면의 변화를 감지할 수 없지만 접착, 잉크, 코팅을 잘 받아들이는 결과를 가져온다. 플라즈마 표면처리의 효과는 주로 부도체의 필름이나 합성수지 계열의 인쇄성과 접착성을 향상시키고자 많이 활용되고 있는 실정이다. 특히, 화학보호복과 같은 플라스틱류인 다양한 고분자 합성수지(Polyethylene, polypropylene, nylon, vinyl, PVC, PET 등)에 적용가능하다. 본 연구에서는 플라즈마처리조건에 영향을 주는 변수들을 고려하여 실험계획법(DOE, RSM)을 이용하여 최적화된 플라즈마 공정을 향상시키고자한다.
본 논문에서는 사용자의 편의성을 향상시킨 새로운 인 핸드 3D 모델링 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 사용자의 편의성이 낮은 문제점이 존재하여 물체를 손으로 들고 모델링을 진행하는 인 핸드 모델링 시스템이 연구되어 왔으나 손 제거를 위한 추가적인 장비가 필요하거나 특정 조건에서만 모델링이 가능한 문제가 발생하였다. 이에 본 논문에서는 자동 손 제거를 위한 접촉 상태 변화 감지 알고리즘과 정확한 정합을 위한 이상점 제어가 가능하고 색상정보를 추가적으로 이용하는 개선된 ICP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 추가적 장비나 어떠한 제한조건 없이 정확한 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 시스템을 활용하면 어떠한 제한 조건도 없는 일반적인 상황에서 정확한 모델링을 수행할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 신축성 인덕터를 이용한 센서 응용을 위한 상태 감지 회로로써 패리티-시간 대칭 구조를 고려한 모델을 제안하고자 한다. 신축성 인덕터를 이용한 센서 구동 회로로써 트랜지스터를 이용한 부성 미분 저항 회로를 적용하여 신축성 인덕터를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 제안하고, 패리티-시간 대칭 구조의 결합 공진 회로에 대한 특성 분석을 통해 고전적 공진 회로에 비해 향상된 분해능을 갖는 모델을 설계하였다. 특히, 보다 실질적인 전산모의실험결과를 얻기 위해, 신축성 인덕터 모델의 경우에는 참고문헌의 실험결과를 참고하여 본 연구 모델에 적용하였다. 전산모사를 통해 본 연구에서 사용한 부성 미분 저항 회로를 통해 저항 성분 뿐만 아니라 위상 성분도 제어됨을 확인하였으며, 이러한 결과를 통해 신축성 인덕터의 특성 변화에 따른 회로의 불균형을 부성 미분 저항 회로를 이용하여 보완할 수 있음을 고찰하였다. 이러한 특성을 이용하여 패리티-시간 대칭 구조를 구현할 수 있었으며, 이에 대한 특성에 대하여 논의하였다. 특히, 본 연구에서 제안하는 패리티-시간 대칭 구조의 센서 구동 회로에 대한 주파수 특성의 결과로부터 기존의 고전적 공진 회로에 비해 Q-factor가 최대 20배까지 커질 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 소자의 크기에 따른 코발트-저마늄 박막 기반의 galvanic cell의 특성을 조사하고, 이를 물 접촉 감지에 활용하기 위한 아두이노 기반 사물인터넷 센서 네트워크에의 적용을 제시한다. 본 연구에서 제안하는 코발트 저마늄 박막 기반 galvanic cell은 기존의 압전, 열전 에너지 하베스팅 소자와 다르게, 소자의 손상을 줄 수 있는 기계적인 변형이나 온도 구배를 필요로 하지 않는다는 점에서, 자가발전 센서 네트워크를 구축하는데 있어 더욱 적합한 에너지 하베스팅 소자로 적합하다. 본 연구는 스퍼터링 방식으로 증착된 코발트-저마늄 박막 기반의 galvanic cell을 센서로 활용함으로써 향후 자가발전 센서 네트워크의 실현 가능성에 대해 논의함으로써 향후 연구, 개발될 발전된 형태의 센서 네트워크 구축에 기여할 것으로 기대된다.
졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.
현대 사회에서 거동이 불편한 장애인이나 독거노인들은 지속적인 관심과 사회적인 책임이 요구 되고 있으나 현실적으로 어려움이 많다. 본 논문에서는 장애인이나 노약자의 건강상태 (온도 및 맥박수)를 측정하고 비상상황이 발생할 경우 가족, 병원의 담당의사에게 휴대전화를 통하여 통보하며 측정된 데이터를 DB화하는 건강관리 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 조도센서와 고휘도 LED를 이용하여 손가락의 혈류를 감지를 통해 맥박수와 비접촉식 은도센서를 이용하여 원하는 물체의 온도를 동시에 측정하는 방식을 구현하여 LCD에서 확인이 가능하도록 개발하였다. 또한 측정값을 지그비 통신을 이용하여 사용자가 서버컴퓨터로 측정값을 전송하여 측정된 간을 관측하고 DB화하여 측정된 값, 평균, 측정된 시간을 주기적으로 저장할 수 있도록 하였다. 몸에 이상이 있을 경우 보호자, 의사 및 119구급대에 문자를 전송하여 위급 상황을 대처할 수 있도록 구현하였다.
영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.
아파트나 프라이빗 건물에서 사용자가 양손에 짐을 들고 있거나 비슷한 상황에서 엘리베이터의 버튼을 조작하기는 어렵다. 코로나 19과 같은 전염성 높은 바이러스로 인해 사람 간의 접촉이 최소화되어야 하는 환경에서의 부득이하게 언택트 기반으로 엘리베이터 조작이 필요하다. 본 논문은 엘리베이터 버튼을 누르지 않고도 사용자의 얼굴을 통한 영상처리 및 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 조작이 가능한 운영 시스템을 제안한다. 엘리베이터 안에 설치된 카메라로부터 출입자의 얼굴을 감지하고, 사전에 등록된 정보와 매칭하여 버튼을 누르지 않아도 지정된 층으로 엘리베이터가 운영이 가능하다. 출입자의 얼굴 인식이 어려운 경우에는 2차적으로 마이크를 통해 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 층을 제어하고 출입 정보를 자동으로 기록하여 언택트 환경에서의 엘리베이터 사용의 편의성을 높이고자 한다.
장대레일은 동절기에 중위온도 이하로 떨어져 레일의 인장파단에 의해 개구부가 발생할 수 있다. 레일 파단을 미리 감지 못하는 경우에 개구부에서 동적하중에 의해서 차륜과 레일의 파손이 발생할 수 있으며, 열차주행 안전성이 감소될 수 있다. 본 연구에서는 개구부에서의 궤도와 차량의 동적거동 분석을 위해 레일 파단시 개구부에서의 궤도와 차량의 상호작용을 고려한 동적해석모델을 제안하였다. 궤도와 차량의 선형시스템은 비선형 헤르찌안 접촉 스프링에 의해 연성되었으며 전체 궤도-차량 시스템 운동방정식을 정식화하였다. 그리고 개구부에서의 상호작용 현상을 고려하여 궤도 불균일부의 함수를 정의하고 개구부에서의 전후방 레일 사이의 개구량을 고려하였다. 비선형 방정식을 풀기위해 동적해석은 $Newmark-{\beta}$ 방법에 의해 수행되었다. 그리고 차량속도, 개구량, 레일지지강성에 따른 매개변수에 대한 궤도-차량의 동적상호작용해석을 수행하였고 변수에 대한 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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