현재 우리의 사회에는 인간보다 기계가 하는 것이 더 효율적인 일에 대해서 많은 부분이 자동화가 되어가고 있다. 그중 떠오르는 미래산업인 항공산업에서 원활한 이/착륙을 위해 승무원들이 항공기 내부를 돌아다니며 승객과 의자 등받이 체크를 하는 등의 과정에서 번거로움과 어느 정도의 시간이 걸리는 것에 대한 문제를 생각했고, 이 문제를 해결하기 위해 승객 탑승 여부, 승객 착석 여부, 안전벨트 착용 여부를 한눈에 볼 수 있게 표시하고, 승무원과 승객의 불필요한 말과 감정을 만드는 일이 줄어들어 승객과 근무하는 승무원 모두 쾌적하고 원활한 비행을 위해 본 연구를 추진하였다.
시각장애인이 길거리에 나설 때 주변에 보행 안전을 위한 시설이 많이 부족하다. 본 연구에서는 시각장애인에게 전방의 장애물을 알려주어 안전한 보행을 위한 스마트 지팡이를 제안한다. 초음파센서를 통하여 사물을 감지하여 진동으로 보행자의 진로 방향을 안내하며 조도 센서를 통하여 다른 사람들이 원거리에서 인식 할 수 있게 발광 기능을 포함한다. 또한, 긴급버튼을 통하여 비상시 보호자에게 알릴 수 있는 통보기능도 내장하고 있다. 향후 소형화와 지능화를 통하여 사회적 약자인 시각장애인의 안전한 보행권을 확보할 수 있는 기술로 발전시키고자 한다.
현재 고령화 시대에 접어들며 대한민국 고령화 노인 비율이 2022년 기준 17%에 도달했다. 그만큼 대한민국의 고령화 시대가 급격하게 진행되고 있다. 노약자 수가 증가함에 따라 안전사고 발생 빈도가 증가했다. 본 논문은 노약자들이 심박, 체온 센서의 측정값을 그래프로 표현한 후 검사결과를 토대로 의사와 원격진료가 가능하여 병원을 방문하지 않고 의사와 상담 및 진료가 가능하다. 또한, 낙상 상황 발생 시에는 낙상 상황 발생 후 일정 시간 동안 움직임이 감지되지 않으면 보호자에게 위치 및 안전문자가 전송되어 안전사고 문제를 예방할 수 있다.
최근 사용되는 스마트 홈 시스템은 다양한 환경의 효율성, 편안함, 기능성을 추구한다. 하지만 기존 스마트 홈 시스템에는 실내 채광 조절이 블라인드나 커튼과 같이 사람의 관리가 필요로 한 부분이 적용된다. 본 논문은 이를 보완하고자 현재 자동차 및 항공기에 사용되는 스마트 윈도우처럼 주변 조명 조건에 따라 투명도를 조절할 수 있는 스마트 글라스나 필름 사용을 제안한다. 기존 별도의 관리가 필요한 블라인드, 커튼 등과 달리 창문 자체적으로 외부 채광을 조절하고 실내 조명과 연동하여 자동적으로 실내의 환경을 변화시킨다면 사용자의 경제성과 편의성을 증가시키는 효과를 얻을 것이다.
우리나라 차량의 수는 매년 증가한다. 한 가구당 2대 이상의 차량을 가지고 있는 경우는 드물지 않다. 이는 도로의 포화를 발생시키고 교통사고의 원인이 된다. 본 연구에서는 안전성을 더욱 증가시키는 것을 전제로 아두이노를 이용한 초음파 센서와 라즈베리를 통한 블루투스 기술을 통해 LED 패널에 적용하고자 한다. 현재 많은 차량에는 후방 감지 센서와 차량 후방에서 다가오는 차량을 감지하는 센서 등을 사용하고 있다. 이 기술들은 운전자를 보호하는 장치이지만 모두 개인적으로 사용되는 장치이므로 다른 운전자를 보호하기 위한 장치가 필요하다. 또한, 이러한 시스템이 설치되어 있지 않은 차량이 많다. 추가로 설치하기 위해서 보다 큰 비용을 내야 하므로 적은 비용에 비해 큰 효율을 발생할 수 있는 가성비 좋은 장치가 필요하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 버스에 장착된 LED 패널과 도로정비 차량 후방에 장착된 LED 패널에서 아이디어에 착안하여 '차량용 후방 안전 LED 패널' 기술을 제안한다. 기존에 글자를 이용해 단순히 의사소통이 가능한 LED 패널을 아두이노와 라즈베리 파이를 통해 사용자가 출력하고 싶은 문구를 실시간으로 출력하여 다른 운전자에게 정보를 전달할 수 있다.
기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.
기존 스마트팜 기술은 수요자 중심이 아닌 대량 생산을 목적으로 시스템화 되어왔다. 이는 고령화에 따른 실질적 농촌 환경에 적용되기에는 경제적인 측면 등의 많은 문제점이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역 인구의 고령화로 인한 적용성을 전제로 스마트팜 기술을 적용하고자 한다. 뜨거워지는 폭염으로 인해 일반적인 온실재배시설의 농작물들은 일소 피해와 시들어 말라가는 경우가 많았다. 피해를 최소화하기 위해서는 온습도 환경을 조절해주거나 차광막을 설치해주어야 한다. 하지만 현재 농촌의 작업자들 나이가 점점 증가하고 있고, 홀로 농사를 짓는 고령자가 대다수여서 많은 일을 혼자 감당하기에는 어려움이 많다. 그리고 신체가 연약한 사람들의 경우, 무거운 짐을 옮기다가 자칫 안전사고로 이어질 위험이 있다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 예방하기 위해 기존의 스마트팜 온실 내부에 작업자를 추종하는 소형 스마트 차량을 적용한 '자동 운반 기능이 가능한 스마트팜' 기술을 제안한다. 기존의 스마트 온실 환경제어 기능을 수행하며, 고랑마다 레일을 설치하고 작업자를 추종하는 차량이 있는 스마트팜이며, 어플리케이션을 통해 직접 온실과 차량을 원격으로 수동 제어할 수 있다.
현대사회의 물류 현장에서 근로자가 직접 물류를 분류하는 작업을 하거나 상하차 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서 제안하는 자율주행 로봇을 이용한 물류 분류 시스템은 물류 운반 로봇과 컨베이어 벨트로 구성된다. 물류 운반 로봇은 경로 설정 및 장애물 감지가 가능한 자율주행 기능을 가지며, 컨베이어 벨트는 하차된 물류의 무게 측정과 배송 가격을 표시하는 기능을 가진다. 본 연구의 결과는 근로자들의 노동 강도와 육체적 또는 정신적인 피해로 인해 발생하는 산업재해의 발생률을 감소시킬 수 있는 기대와 심야 시간에 부족한 인력을 보충하여 24시간 물류센터를 가동할 수 있는 가능성을 가진다.
기존의 스타일러는 옷 건조, 살균 기능을 가지고 있으나, 비용이 비싸며 공간을 차지하는 단점을 가지고 있다. 알림 기능을 가지는 스마트 옷장은 옷장위에 설치된 라즈베리파이 디스플레이에 간단한 날씨정보를 출력하여 그 날의 날씨정보를 시간소비 없이 간편하게 습득할 수 있으며, 한줄 뉴스를 통하여 그 날의 소식을 간편하게 알 수 있다. 또한 옷장 내부에 설치된 아두이노가 온습도 센서와 미세먼지 센서를 통제하여 옷장 내부의 온도, 습도, 미세먼지 농도를 디스플레이를 통해 알 수 있으며, 습도가 높거나, 미세먼지 농도가 높을 경우에 옷장 내부에 부착된 쿨링팬이 자동으로 작동하여 옷장 내부를 환기시킴으로써 습도를 낮추고 먼지, 냄새 등을 제거해주는 효과가 있다. 그리고 습도나 미세먼지 수치가 낮아지면 자동으로 쿨링팬의 작동은 멈춰진다. 또한 미세먼지, 온습도 값에 따라 3색 LED가 색이 변화한다. 이런 스마트옷장으로 바쁜 현대 사회에서 사용자들의 시간을 절약해주고 옷의 관리해줌으로써 편리함을 제공한다.
현대사회의 산업 현장에서 작업효율과 안전사고예방은 기업의 이익과 직결된다. 현장에서의 인력의 사용으로 인한 한계점을 가지고 있기 때문에 효율적이고 안정적으로 작업 효율을 내며 현장의 많은 안전사고를 미연에 방지하기 위해 많은 산업현장들은 4차 산업 혁명을 통해 수많은 작업들을 로봇을 이용한 자동화로 대체해 오고 있다. 단순히 짐을 옮기고 재고를 파악할 뿐인 간단한 작업임에도 불구하고 물류 피킹/분류 작업은 아직까지 인력을 사용한다. 인력을 한계를 극복하기 위해 작업 현장을 라인 트레이서를 통해 이동하고, 영상분석을 이용해 로봇 암으로 원하는 물건을 정확하게 피킹하고자 적재 하도록 설계한 '영상분석을 이용한 자동 피킹.분류시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며 영상분석을 통해 어플리케이션을 이용하여 재고 관리또한 가능하다,
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[게시일 2004년 10월 1일]
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