한국형 고속전철차량의 자동제어 구현을 위해서 우선 다양한 종류의 장치들로부터 상태정보(Line Voltage-열차가선전압, Bogie Hunting, Preset Speed, PWM, Train Velocity, Brake Pressure, Reservoir Pressure)를 취득해야하며, Main Process Unit(MPU)에서의 고속 Data 처리를 위해서 취득한 Analog Data를 신속하게 Digital Data로 변환해야 한다. 또한 열차내의 특수한 조건(Noise, Vibration)에서도 안정적인 데이터의 취득을 만족시켜야한다. 이와 같은 상황을 고려한 독자적이 통합형 데이터 취득 장치 -Integrated Data Acquisition Board(IDAB)-의 설계방안을 제시하였다.
본 논문에서는 변위 손상 현상을 이용하는 중성자 탐지소자와 선량계 모듈에 RF 통신 기능을 추가하여 방사선 환경 내에서 내 방사선화 된 로봇에 의해 가동 중인 원자력 밭전소등의 특정 부분에 대하여 실시간에 측정된 방사선량 데이터의 취득이 가능한 모듈을 개발하였다. 기존의 운용중인 발전소에 대한 방사선량은 휴지기간에 탐지소자를 설치하여 다음 휴지기간에 그 탐지소자를 가지고 나와 누적방사선량을 측정하거나, 설치된 탐지소자에서 유선으로 안전한 곳까지 데이터를 취득해 와서 그 값을 분석하여 왔으나, RF 통신 기능이 추가된 모듈은 내 방사선화 된 로봇에 탑재하여 로봇이 가동 중인 발전소 곳곳을 누비며, 설치된 탐지소자로부터 그 방사선량을 취득한 수 있다. 이는 기존의 취득방식에 비해 많은 부분 효율적인 측면이 있으며, 유지보수 비용의 절감을 가져 올 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 RF 통신을 하기 위한 안테나 회로의 설계 기법과 취득한 정보를 EEPROM에 저장하고, 그 저장 데이터를 로봇에 부착된 Reader에 의해 읽을 수 있는 일련의 흐름을 구성하는데 있어 필요한 여러 가지 기술 혹은 기법에 대하여 살펴보았다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
지형공간정보체계의 운영을 위하여 필수적인 자료기반의 갱신을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 수치 사진측량과정에 의하여 취득되는 자료를 활용하여 정사투영영상을 생성하고 영상피라미드 기법을 이용하여 다축척 정사투영영상지도를 제작하였다. 연구의 결과 제작된 정사투영영상지도의 정확도는 1:5,000 지형도 대비 2.092m의 정확도로서, 다양한 지형공간정보체계 자료기반 자료취득이 가능하였다.
고속 자기부상열차의 추진전동기로 사용되는 선형동기전동기의 구동 알고리즘으로는 추력의 제어를 위해 벡터제어를 사용한다. 벡터제어를 위해서는 위치 정보가 필요하기 때문에 바코드 등의 센서를 이용한다. 바코드에 의한 위치정보시스템은 정보가 이산형이고 통신을 이용하기 때문에 실제 위치 정보를 취득하는데 지연이 발생하여 벡터제어에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 바코드 정보취득시스템의 ldus에 의한 영향을 분석하고 이에 대한 보상알고리즘을 제안하였다. 시물레이션을 통해 문제점을 분석하고 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
출어중인 어선들의 실시간 이동위치데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 SSB 모뎀에 의한 데이터통신이 이루어져야 하며, GPS 시각에 동기 되어 정보를 교환하는 통신프로토콜을 연구하여야 한다. 또한 어선들의 운항데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 해상정보의 권역화 및 집중화에 대한 연구가 선행되어야 하며, SSB에 의한 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 변복조기와 송수신 제어기 그리고 CPS에 의한 위치정보의 취득에 대하여 연구하여야 한다.
정보통신 기술의 발전은 교육시스템의 많은 변화를 가져오고 있으며 정보통신 기술을 이용한 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되고 있다. 그러나 이러한 기술을 이용한 효율적인 교육평가시스템은 부족한 편이다. 현재의 교육평가의 경우 교수자가 기계적으로 학습자의 응답에 대해 정, 오답을 체크하고 단순히 점수화 된 결과만 출력한다. 학습자 오답 응답에 대한 교수자의 적절한 피드백이 잘 이루어지지 않고 있으며, 학습자의 학습곤란 및 학습결손에 대한 정보 취득이 어려운 현실이다. 또한 교수자 자신의 교수방법과 교수 내용 혹은 출제된 문제의 적절성 등에 대한 정보 취득은 어려울뿐더러 많은 시간과 노력이 필요하여 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 비효율적이며 단순 평가의 문제점을 해결하고 교수-학습방법을 개선할 수 있는 평가 시스템을 구현하였다. 난이도와 이원분류를 문제 출제 시 적용하고 그에 따른 결과를 자동으로 분석하는 시스템을 설계하였으며 이러한 평가시스템을 통하여 학습자의 인지도 및 학습장애 등을 정확히 평가할 수 있으며 교수자는 출제된 문제의 적절성과 교수방법 또는 교수 내용 등을 스스로 평가할 수 있다.
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.
도시가 급속히 발전함에 따라 도시의 기반 시설물도 빠르게 증가하고 있으며, 이를 관리하고 운영하는 작업도 복잡하고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 u-City의 도시 기반 시설물 중에서 지하 시설물의 관리 및 운영을 효과적으로 수행하기 위한 지능적인 상황인식 시스템을 설계한다. 제안된 상황인지 시스템은 크게 정보 취득, 분석 및 추론, 그리고 정보 전달의 3가지 모듈로 구성된다. 정보 취득 모듈에서는 USN을 기반으로 시설물에 설치된 센서로 부터 발생한 경보(alarm) 정보를 도시 공간정보 통합 플랫폼으로부터 획득하는 단계이다. 분석 및 추론 단계에서는 경보를 발생시킨 센서와 그 주변에 위치한 경보 정보를 분석하여 경보가 발생한 원인을 추론하는 단계이다. 정보 제공 단계에서는 분석 및 추론을 통해 얻은 상황인식 정보를 통합 플랫폼과 주변의 모듈에 전달하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 자료 흐름, 모듈별 기능, 화면 설계 등을 설계 결과물로 제시하였으며, 제안한 상황인식 시스템은 향후 개발을 진행한 후 도시 공간정보통합 플랫폼 내에 탑재되어 도시시설물의 능동적인 관리 방안을 제시할 것으로 기대된다.
앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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