본 논문에서는 온도 센서로부터 얻어지는 데이터를 전송하고 실시간으로 처리하기 위하여 RF방식을 이용한 단 방향 데이터 전송 시스템을 설계하고 그 특성을 측정하였다. 설계된 무선 전송기능의 온도 측정 시스템은 온도센서 및 제어부, 데이터 전송용 RF module로 구성되었다. 온도 측정을 위한 센서는 AD590 전류 구동 형 전압출력 센서이며 제어부는 PIC one-chip microprocessor를 사용하였다. 또한 데이터의 무선 전송을 위해 433MHz 주파수 대역의 반 이중 RF Module을 사용하여 system을 구현하였다. 실험은 10M 이내의 실내 공간 내에서 수행되었고, 임의의 온도측정 구간에 따른 온도 변화 환경에서 3가지 경우의 (3M,5M,10M) 거리 변화를 두고 데이터를 측정 및 비교 분석하였다. 실험결과 10M 이내의 거리에서는 온도센서로부터 얻어진 데이터를 실시간으로 송수신하여 결과를 처리할 수 있었으며 이를 이용한 다중 Sensor 시스템 구현이 가능한 결과를 얻었다.
과학기술테이터는 엄격한 평가기준에 의해 신뢰성과 정확성이 보장된 참조표준(standard reference data)값을 지닐 수 있어야 한다. 참조표준은 측정표준을 바탕으로 구하여진 결과 값을 표준화시키는 작업으로서 테잍의 생산조건, 실험환경, 측정방법, 데이터 처리 등이 검토되어 참조데이터(reference data)와 구분된다. 참조표준은 '공인된 수치데이터'로 표현되고 이는 측정결과의 신뢰도를 정량적으로 나타내는 불확도(uncertainty)로 표기된다.본고에서는 참조표준에 대한 의미를 이해하고,평가되지 않은 과학기술 데이터가 어떤 평가 과정을 거쳐 참조표준으로 분류되는지를 알아보기 위해 소재물성분야를 예로 살펴보았다.
포항공과대학교의 포항풍력에너지연구센터(PoWER Center)가 개발에 참여했던 750 kW급 직접구동형 국산화 풍력발전 시스템(KBP-750D)은 그 개발이 완료 단계에 이르러 설치를 준비하고 있으며 현재 KBP-750D의 상용화를 추진하기 위한 출력성능 및 하중 측정을 통한 실증연구가 진행되고 있다. IEC 61400-13의 규격을 기준으로 수행되는 하중 측정은 수개월간 지속되는 측정을 통한 방대한 하중 데이터 수집 과정과 데이터 검증, 데이터 분류, 시계열 해석, 하중 통계 해석, 주파수 분석, 하중 스펙트럼 해석과 등가하중 해석의 측정 데이터 처리 과정으로 구성된다. 본 연구에서는 하중 측정 데이터를 처리 해석함에 있어서 성력화를 도모하고 정확하면서도 객관적인 성능평가 자료를 확보하기 위하여, 하중 측정에 대한 전용 해석 프로그램의 개발을 추진하였다. 본 논문에서는 하중 측정 데이터에 대한 처리 및 해석 과정을 소개하고 해석 프로그램의 개발 과정 및 수행 결과를 보고한다.
하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.
스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
오늘날 대부분의 감시 시스템은 유선에 의한 계측 시스템을 사용하고 있다. 하지만, 유선 감시 시스템은 흩어져 있는 많은 지점의 데이터를 측정하기 어렵고, 초기 설치시나 변경 시에 많은 비용이 소요된다. 우리나라에는 다수의 통신 기지국이 설치되어 있어, 무선 통신망의 구축이 잘 되어 있기 때문에 무선 통신망을 계측 시스템에 적용할 경우 이용하기 용이하고 계측 된 데이터를 송수신시 소모되는 비용 또한 저렴하다. 때문에, 넓게 분포되어 있는 지점의 데이터 측정에는 무선 통신망을 이용하는 것이 유선 계측 시스템의 여러 단점들을 보완할 수 있어 시스템 구성 및 관리에 유리하다. 무선 감시 시스템은 넘게 분포된 불특정 지점의 데이터를 측정할 수 있으며, 무선 통신에 기본적으로 사용되는 시간 정보를 이용하여 여러 계측기의 데이터를 동시에 측정할 수 있다. 또한 센서에서 데이터를 메인 서버로 전송하는 동작 이외에 메인 서버의 명령으로 센서에서 데이터를 취득하여 메인 서버로 재전송할 수 있는 양방향 통신의 구축 또한 용이하다. 본 논문에서는 CDMA 모듈을 통한 무선 통신을 이용하여 여러 지점의 데이터를 동시에 계측할 수 있는 양방향 통신 시스템 구축에 관하여 연구한다.
본 논문은 실시간 데이터와 시간지연데이터를 함께 전송하고 비행시험 이후 두 개의 데이터를 병합하는 원격측정방식을 제안한다. 이는 비행시험 중에 원격측정데이터를 수신하는 과정에서 다중경로페이딩과 송신안테나 패턴에 의해 영향 받는 통신환경에서 오류데이터를 최소화하기 위한 것이다. 제안된 방식이 원격측정장치 설계와 데이터 병합 프로그램 개발에 적용되어졌다. 비행시험 결과 데이터를 병합하고 동기에러를 분석함으로 원격측정을 위한 그 유효성을 입증한다.
생태학 분야에서는 생물의 분포, 변동, 서식환경요인의 변화, 등의 여러 종류의 데이터들이 수집되고 있는데 데이터의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용형태도 다양하게 나타나고 있다. 근래에 들어 각 종 측정기기들이 개발되면서 생태조사 분야에서도 데이터의 양이 급증하는 시점에 있다. 수생태계 분야에서도 전통적인 생물상조사의 데이터는 크게 증가하지 않고 있지만 자동측정센서가 개발된 항목의 경우에는 데이터가 급증하는 단계에 있다. 수생태계에서 흔히 조사되는 플랑크톤의 군집구조 자료를 보면 하나의 조사대상 시료에서 출현하는 종의 수가 50 종정도에 이르며 각 개체의 종을 육안으로 확인하고 있으므로 종조성조사는 아직 자동화가 어렵다. 그러므로 플랑크톤 자료의 특성은 조사의 시료수(case)는 적고 측정항목(변수 variable)이 많은 특성을 가진다. 반면에 센서가 개발된 수질과 관련된 항목들은 자동측정설비가 확대되고 있어 변수는 적지만 장기간의 time series 들이 수집되고 있다. 녹조현상이 관심을 끌면서 여러 곳에 식물플랑크톤의 양을 측정하는 chlorophyll 센서가 설치되고 있는 것이 대표적인 사례이다. 그 외에 정량화되지 못하는 정성적 자료들도 수집되고 있으며 자료수집방법의 표준화도 미흡한 예가 많이 있고, 자료의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용을 어렵게 한다. 환경부는 전국의 주요 하천 지점에서 정기적으로 수질을 측정하여 공개하고 있으며, 일부 지점에는 자동수질측정시설을 설치하여 측정의 빈도를 높이고 있다. 하천이나 호수에서 센서를 이용한 고빈도 모니터링은 그 동안 인지하지 못하였던 단기적 생태계 변화에 대해 새로운 정보를 제공하여 연구의 장르를 넓혀 가고 있다. 도시하천에서 산소를 측정한 사례를 보면 강우 시에 일시적으로 산소가 고갈되는 현상이 관찰되며, 부영양한 호수와 하천에서는 주야간 산소의 급격한 변동이 생태계 스트레스 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 식물플랑크톤 센서의 연구에 의해 단기적인 변동이 크게 나타나고 있음이 새로이 밝혀지기도 하였다. 데이터의 수집과 활용도를 높이려는 노력도 이루어지고 있다. 과거에는 개인단위로 이루어지던 연구가 이제는 데이터를 수집하고 공유하는 플랫폼이 만들어 지면서 공동연구가 확대되고 있고, 국제적으로 지역을 초월하는 공동연구도 가능하게 되었다. 국제호수관측망학회(Global Lake Ecological Observatory Network, GLEON)이 그 사례이며 세계 여러 나라의 학자들이 참여하여 국제적으로 데이터를 공유하고 공동연구를 촉진하는 역할을 하고 있다. 생태계데이터의 증가는 생태학자들의 연구역량을 초과하는 데이터의 관리와 활용의 능력을 요구할 것이며 환경 생태 IT 분야의 융합연구의 필요성이 크게 대두되고 있다. 그간 데이터베이스의 구축에는 일부 성과가 있었으나 아직 수집된 데이터의 활용도를 높이고 타분야와의 협력연구 시너지를 확대하려는 노력은 부족하다. 이제는 데이터의 수집과 저장뿐 아니라 데이터의 활용도를 높일 수 있도록 학제적 협력연구를 촉진하는 off-line 모임도 확대할 때이다.
최근의 기업환경에서는 데이터 분석을 통한 마케팅이 기업의 경쟁력에서 중요한 부분을 차지하며, 이를 지원하기 위하여 분석 정보를 추출하여 저장하는 데이터웨어하우스가 사용된다. 그러나 데이터웨어하우스는 다양한 종류의 업무 시스템으로부터 대규모의 데이터를 처리하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 문제의 해결방안으로 지속적인 데이터웨어하우스의 프로세스 개선을 통해 시간과 비용의 절검이 가능하다. 프로세스 개선을 위해 본 연구에서는 생산성, 프로세스 품질, 데이터 품질의 영역에서 측정지표를 제안한다. 측정 지표를 통해 프로세스 개선과 제어를 위한 기반을 제공한다.
본 연구는 현재 국내에서 생산되는 주요 승용차의 운전석과 운전석 주변 제어장치간의 규 격이 한국 성인의 신체에 맞게 설계되었는지를 분석하고 평가하여 한국인의 신체에 적합한 승용차 내부설계의 개선안을 제시하고자 한다. 이를 위해 최근의 한국인 인체 측정 자료를 이용하여 운전자가 운전석에서 갖추어야 할 편안한 자세를 3차원 인체 모델링 도구인 SAFEWORK을 이용하여 모델링하였다. 이 모델링을 위해 본 연구에서는 사람과 환경과의 관계를 고정적인 인체 측정 데이터와 기능적인 인체 측정 데이터를 동시에 고려하여 삼차원으로 모델링한 다음 현재 국 내에 판매중인 소형, 준중형, 중형승용차 3종류의 규격차를 적용한 시트를 SAFEWORK으로 설계하였다. 한국인 인체 측정 데이터로 만들어진 마네킨을 설계된 각각의 시트에 앉혀 시트의 규격과, 운전석 주변의 제어장치간의 규격에 대한 적합성 여부를 판단한 결과, 운전석에서 accelerator pedal까지의 거리와 volume control 까지의 거리, 운전석의 깊이와 뒷좌석 폭 등 연구대상이 된 3종류의 내수용 승용차의 주요 규격이 한국 성인의 신체에 부적합하다는 결과가 나왔다. 이에 한국 성인의 인체 측정 데이터에 적합한 시트와 주변 제어장치간의 설계 규격을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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