본 논문은 시니어 라이프 로깅을 위한 데이터베이스를 효과적으로 구축하기 위해 영상의 심미적 특징을 통한 행동 별 영상 요약을 소개한다. 실내의 TV 앞에서 오랜 시간을 보내는 시니어의 상태를 체크하기 위해 일반 카메라 또는 360 카메라를 통해 HD 급 화질 이상의 영상을 주기적으로 수집하고, 이를 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 행동인식 시스템에 이용하기 위한 전처리 단계에 응용할 수 있는 방법을 서술한다. 이 연구에서는 영상 데이터에서 얻을 수 있는 색상을 이용한 HSV 히스토그램, 영상신호의 Jitter 를 줄이는 고정도, 움직임 에너지 등을 이용하여 짧은 시간 내에 행동별로 구분된 영상(샷, shot)을 자르고 요약하는 방법을 서술한다.
본 연구에서는 V2X 통신환경 하에서 개별 차량 기반 수집 데이터를 활용하여 독립교차로의 실시간 교통상황대응 최적 교통신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 매초 간격으로 V2X 통신환경에서 수집되는 정보를 이용하여 주기, 현시, 현시 순서를 결정하는 알고리즘과 이 알고리즘 안에서 감응식 신호를 적용하여 독립신호 교차로의 신호 최적제어를 실시하였다. 최적화된 신호시간과 본 연구에서 개발된 알고리즘을 활용한 신호제어 성능을 비교하면 전제적으로 평균 지체, 평균 정지지체, 정지횟수, 평균속도가 개선되었음을 나타나고 있으며, 개선 폭이 교통량이 많아질수록 커지는 것으로 분석되었다. 또한 시장점유율에 따른 도입 시기 평가 결과, 평균 지체의 경우 교통량이 500대의 경우 시장점유율이 50% 이하로 내려가면 본 연구에서 개발된 알고리즘이 기존 신호알고리즘보다 높은 지체를 보였으나, 교통량이 1,000대일 경우 시장 점유율 25% 이하에서 지체가 높아졌다. 하지만 1,500대일 경우 시장점유율에 25%에 불과해도 기존의 신호제어 알고리즘보다 지체가 낮아지는 것으로 분석되었다.
본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.
위성통신 채널에서 고출력 신호 발생을 위한 증폭기는 일반적으로 비선형성에 의한 왜곡이 존재하며, 이는 시스템의 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 비선형 왜곡을 보상해 주기 위해 LMS 알고리듬을 이용한 새로운 데이타 predistortion 방법을 제안한다. 16-QAM 방식의 경우, constellation 각각의 심볼들에 predistorter를 개별적으로 달아 주어 처리했던 기존의 방식과는 달리, 같은 크기를 갖는 심볼들에 대해서는 동일 메모리를 사용하여 크기차와 위상차에 의해 고출력 증폭기의 입력을 사전왜곡 하므로써 적은 수의 디지탈 메모리(3개의 predistorter)와 빠른 수렴 속도를 갖는 보다 향상된 적응 데이터 predistorter를 제안하였다. 기존의 방법과 비교하므로써 본 논문에서 제안된 방법의 우수성을 보인다.
모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.
이 논문에서는 기존에 운용되고 있는 5 GHz 대역의 무선통신 시스템과 무선 랜 시스템간의 전파 간섭 특성을 이해하기 위하여 실내 환경에서 간섭 실험을 수행하여 5 GHz 대역의 주파수 특성을 분석하였다. 신호 발생기에 의해 생성된 간섭 신호를 5 CHz 무선 랜 통신 시스템에 주사하여 주파수 간섭특성을 측정하였으며 전파 간섭의 주요간섭 요소로는 간섭원 주파수의 수신 레벨 이격, 간섭원 주파수 펄스의 주기 및 폭 이격 이다. 마지막으로 측정 시스템인 5 CHz 대역 무선 랜의 신뢰도를 확인하기 위하여 가변적인 데이터 전송률과 패킷 크기에 따른 전송률을 측정하였다. 이러한 측정 요소들을 측정하고자 하는 주파수 대역에서 패킷 손실률과 수신 레벨을 측정하여 간섭요인에 의한 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 일상생활에 편리한 무구속 센서를 활용하여 호흡을 측정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Piezoelectric 센서를 내장한 센서 패드, 센서 패드로부터 출력된 호흡 신호를 증폭 필터링한 후 디지털로 변환하는 호흡 측정 기기, 센서 데이터 시각화 및 호흡 측정 알고리즘을 구현한 뷰어로 구성된다. 제안된 알고리즘은 센서 데이터의 임계값을 통해 추출된 최고점을 기준으로 한 호흡 주기에 기반하고 있다. 3명의 피실험자에 대하여 이동 평균 개수와 임계값을 변경해 가면서 호흡 측정 실험이 수행되었으며, 실험 결과에 의하면, 제안 시스템은 이동 평균 개수 50~60을 중심으로 임계값 800~1300 범위에서 약 5% 이내의 오류율이라는 양호한 성능을 나타내었다. 향후 본 시스템은 영 유아나 독거노인의 수면 중 질식사를 예방하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
하이패스 교통정보시스템은 프로브 차량을 이용하여 직접 구간정보를 수집함으로써, 보다 신뢰성 높은 정보를 운전자에게 제공할 수 있다. 그러나 프로브 차량의 운행상황과 특성, 그리고 통계처리 방법 등이 정보의 신뢰성에 영향을 미치며 특히, 도시부도로에서는 구간통행시간이 신호 지체시간 경험 유무에 의해 크게 영향을 받기 때문에, 수집되는 개별 프로브 데이터 간 많은 편차가 발생하게 된다. 따라서 구간정보의 신뢰도 제고를 위한 다각적인 방면에서의 연구가 필요하다. 그러나 하이패스 정보제공과 관련한 선행연구는, 주로 연속류 특성을 가지는 고속도로 구간을 대상으로 이루어져, 이를 단속류 교통 특성을 가지는 도시부도로에 적용시키기에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 도시부도로에서의 하이패스 교통자료 특성을 분석하고 적절한 가공방안을 마련하는데 의의를 두고자 하였다. 시공간도를 이용하여 RSE로부터 수집하는 도시부도로의 하이패스 자료 특성을 분석한 결과, 수집자료는 종료노드의 신호주기를 주기로 하여 도착 차량의 신호 대기 등에 따라 일정한 패턴을 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한, 신호대기 횟수와 대기시간에 따라 수집데이터의 편차가 발생하는데, 혼잡 상황보다 비혼잡 상황에서 편차가 크게 나타났다. 이는 혼잡상황에서는 신호대기 횟수가 많아지면서, 편차가 일정부분 상쇄되기 때문인 것으로 분석되었다. 이러한 도시부도로의 하이패스 수집자료는 신호대기에 의한 교통특성을 반영하기 위해 평균값을 대표값으로 사용하는 것이 적절하며, 신호 및 도로 특성에 따라 지정체 판단기준을 조절할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 결과가 도시부도로에서의 하이패스 정보의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 초석이 되길 기대한다.
GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 호흡량 측정에 영향을 주는 요인들로부터 정확한 유량을 산출해내는 방법에 대해 고찰하고, 마취용 인공호흡기에 적용하여 수술환자의 호홉특성을 알아내는 호흡측정기를 구현하였다. 차동압력형 유량센서를 이용하여 압력, 온도, 가스구성의 상관관계에 따라 호흡량을 계측하였으며, 휴대형 기기에 적합하도록 전력 효율을 최대화 할 수 있게 시스템을 설계하였다. 구현 시스템은 크게 아날로그 인터페이스(analog interface)부, 신호처리부, 그리고 화면출력부로 나눌 수 있다. 아날로그 인터페이스부는 차동 압력 유량 센서와 차동 압력 센서로 구성된다. 전력소모를 최소화하기 위하여 여러 가지 기능을 단일소자로 수행할 수 있고, 저전력의 8비트 RISC 계열인 AVR프로세서를 중앙처리장치로 선택하였다. 데이터 전송부에서는 직렬(serial)통신(RS232, SPI)으로 측정된 값들의 출력 파형을 PC화면에 표시하거나 마취기로 전송한다. 차동 압력과 유량의 비선형적 관계를 선형화하였고, 센서 보정 기능은 일정 주기로 보정을 자동적으로 수행함으로써, 보다 안정적인 동작이 가능하게 한다. 아날로그 필터와 고속의 디지털 신호처리 알고리즘 구현으로 생체신호의 노이즈를 줄일 수 있었다. 작고, 가벼우며, 저전력인 시스템의 특징은 응급 환자나 이동중인 환자에게 적용될 수 있으며, 가래, 침, 습기와 같은 이물질에 영향이 적은 유량 센서의 사용으로 점액의 발생이 많은 마취기에서 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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