본 논문은 고령자를 위한 하이브리형 전동 휠체어의 개발에 대해서 서술하였다. 개발된 하이브리드형 휠체어는 기존 전동 휠체어에 비해 기구적 및 제어적 특징을 가지고 있다. 기구적 특징으로써 인체공학적 등받이 브레이크 메커니즘을 새롭게 고안하였고, 이로부터 고령자들이 몸동작을 이용하여 손쉽게 제동을 할 수 있도록 하였다. 제어적 특징으로써, 휠 토크 보조, 마찰/관성보상, 중력보상 및 한 손 구동과 같은 다양한 동력보조 기능을 융합하여 고령 탑승자의 근력 부담을 현격히 감소시켰다. 휠 토크의 보조를 위해 핸드림에 스트레인게이지를 부착하여 탑승자가 가하는 휠 토크를 측정하였으며, 마찰보상과 관성보상을 위해 바퀴와 시트에 각각 자이로스코프와 가속도센서를 부착하였다. 또한, 중력보상을 위해 기울기 센서를 추가적으로 부착하였으며, 편마비 환자들과 같이 한 손 만을 사용할 수 있는 사용자들 위해서 시트 밑면에 부착된 압력 센서로부터 휠체어의 주행 방향을 인식하고 자이로스코프를 이용하여 반대편 휠의 각속도를 제어하는 한 손 주행 알고리즘을 새롭게 고안하였다. 최종적으로 본 연구에서 고안한 운동 보조 알고리즘의 성능을 각종 실험으로부터 검증하였다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
본 연구에서는 파랑하중에 의해 부유구조체 하면에서 발생하는 파압 현상을 규명하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 서로 다른 측면 형상과 하면 형상을 갖는 4개의 폰툰형 시험체를 제작하여 5 종류 파랑하중에 대한 수리모형실험을 실시하였다. 시험체의 하면에는 6개의 파압센서를 설치하였으며, 수리모형실험 동안 시험체 하면에 작용하는 파압을 측정하였다. 측정된 파압을 분석한 결과, 와플형의 하면 형상은 부유구조체 하면에 작용하는 파압에 거의 영향을 미치지 않으며, 하이브리드형의 측면 형상은 파압에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 하이브리드형의 측면에 형성된 에어갭(Airgap)이 부유구조체에 작용하는 파랑의 충격 에너지를 일부 흡수하여 파압을 저감시키는데 기여하는 것으로 판단된다. 기존의 상자형 폰툰과 비교하였을 때 하이브리드형의 파압은 선수부에서 약 83%, 중간부에서 약 74% 및 선미부에서 약 53% 수준인 것으로 나타났다.
Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰의 하이브리드 앱을 활용해 가속도 센서를 활용하여 입력하거나 직접 입력하는 방식으로 웹에 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 웹에 있는 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.
소리에 방향성을 부여하여 특정 영역에서만 소리를 들을 수 있도록 활용되는 초음파 스피커는 일반 스피커와 비교하여 음질 및 비용적인 이슈에서 다양한 개선 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 초음파 스피커의 센서 특성상 500 Hz 미만 저음 구현이 어려운 점을 감안하여 500 Hz 대의 소리를 보완할 수 있도록 일반 스피커와 동시 사용이 가능한 DSP 기반의 하이브리드형 초음파 스피커를 제안한다. 일반 스피커와 초음파 스피커의 단순 연결로 각각의 분리 처리 및 송출하는 시스템은 초음파 재생성 처리 시간 차에 따른 음질저하뿐만 아니라 일반 음원과 초음파 음원이 2개의 앰프로 구동되어 높은 비용 이슈가 있으며 제반 제어적인 측면에서도 어려움이 있다. 이러한 점을 개선하고자 제안한 DSP 기반의 앰프에서 Dynamic Range Control(DRC) 및 Equalizer(EQ)의 기존 코덱 기능은 물론, 초음파 음원으로의 재생성, 일반/초음파 음원을 동기화함으로써 동시 재생이 가능한 하이브리드형 초음파 스피커를 개발하였다.
수중 센서 네트워크(UWSN: Underwater Wireless Sensor Networks)는 수중 센서 노드들의 에너지 자원의 제약이 심하고, 제한된 통신 대역폭과 다양한 전파지연 등의 환경적인 특성 때문에 효율적이고 안정적인 데이터전송 방법이 요구된다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크의 센서 노드들이 해양 바닥에 고정된 2차원 구조(2D: two-dimensional underwater wireless sensor network model)에서 이상적인 셀 크기의 육각 모자이크 구조를 이용한 향상된 하이브리드 전송 방법을 설명하고, 또한 센서 노드를 해양 바닥의 닻에 매달아 움직임이 가능한 3차원 구조(3D: three-dimensional underwater wireless sensor network model)에서 효과적인 데이터전송을 위한 에너지 효율적인 인식 및 통신범위를 확장하는 방법을 제안한다. 2D 및 3D 구조에서 제안된 방법들은 시뮬레이션 결과에 의해 기존의 전송 방법보다 높은 에너지 효율성을 가지는 것이 확인되었다.
기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.
본 연구에서는 복권형 하이브리드 스테핑 전동기의 회전자 위치 함수로 주어지는 순시 상전류식을 유도하여 Laad Angle에 따른 순시 상전류값의 변화를 보이고, 특히 여자 펄스 인가후 ${\pi}/2$ 시점의 수닛 상전류값으로부터 회전자 위치 정보를 얻을 수 있음을 이론식 및 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 확인하였다. 이러한 사실으로부터 복권형 하이브리드 스테핑 전동기의 폐루프 운전을 위해 회전자 위치 검출기를 사용하지 않고 전동기의 파라미터가 고려된 최적 Lead Angle이 실현된 여자 펄스를 생성시키는 제어기를 마이크로컨트롤러에 의해 구성하고 실험하였다. 구성된 제어기는 A/D 변환기, 프로그래머블 입.출력 타이머 및 전동기 속도에 대한 최적 Lead Angle 값을 갖는 변환 테이블 등의 기능을 갖는 마이크로컨트롤러와 또한 전동기의 속도와 여자 펄스 인가후 ${\pi}/2$ 시점의 순시 상전류값에 대한 정토오크 발생영역에 해당하는 Lead Angle 값을 갖는 변환 테이블을 위한 ROM 등으로 구성되어 외부 부가회로를 최소화하였으며, 전동기의 파라미터 등의 변화에 따른 제어량의 병환 테이블이 내용과 제어 S/W 에 의존함으로써 유연성을 확보하였다. 이와 같이 구성된 복권형 하이브리드 스테핑 전동기의 회전자 위 센서리스 최적 Lead Angle 시의 순시 상전류 파형과 유사한 파형을 얻음으로써 최적 Lead Angle 이 실현되었음을 확인할 수 있었다.
서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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