사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.
수용액에 포함된 수소이온$(H^+)$의 농도를 측정하는 유리 전극형 수소이용 농도(pH) 센서의 기본 구조를 bulk micromachining 기술로 구현하여 소형의 pH 센서를 제작하였다. 박막 증착이 가능한 경사 식각으로 개방된 2개의 기본 구조물을 형성하고, 일정 전위를 유지하기 위한 기준전극은 식각된 구조물 경사면에 박막형 Ag/AgCl으로 확보하였다. $H^+$과 교환 반응으로 전위를 발생시키는 감응부는 Na이 20%이상 포함된 glass로 $100{\mu}m$ 내외로 미세 연마하여 기본 구조물에 접합하여 완성하였다. 또한 외부 용액과 기준 용액의 혼합을 방지하면서 전류 도통 역할을 하는 액간 접촉부는 $50{\mu}m{\times}50{\mu}m$ 크기의 Si 이방성 식각 부분에 한천을 삽입하고 난 다음 기존의 구조물에 접합하여 형성하였다. 각 구조물을 완성한 다음 2M 농도의 KCI 기준 용액을 구조물에 채우고, 상용 에폭시로 센서 구조물을 밀봉하여 센서를 완성하였다. 제작된 pH 센서들은 표준 pH 용액에 대하여 약 90mV/pH의 전위값이 측정되었다.
콘크리트 구조물의 내부의 매립된 철근은 부동태 피막으로 인해 부식으로부터 보호된다고 알려져 있다. 구조물의 경제적인 내구수명 산정을 위해 부식 발생 시기를 지연시키거나 초기 부식 시점을 평가하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 3 가지 수준의 피복두께(60 mm, 45 mm, 30 mm), 물-시멘트 비(40.0%, 50.0%, 60.0%), 염화물 농도(0.0%, 3.5%, 7.0%)를 고려한 콘크리트 시편을 대상으로 부식 모니터링을 수행하였는데, 한천(Agar) 기반 소켓 형식 센서를 활용하여 OCP를 측정하였다. OCP 측정 시 습윤 조건에서는 전위가 감소하고 건조 조건에서는 감소된 전위가 일부 회복하는 거동을 확인하였다. 모든 물-시멘트 비에서 피복두께가 30 mm의 경우 가장 낮은 OCP값이 측정되었으며, 피복두께가 30 mm에서 45 mm로 증가할 때 빠르게 OCP가 회복하였다. 이는 피복두께가 염화물 이온의 침투에 효과적인 방어기구로 작용하기 때문이다. 염화물 농도가 증가함에 따라 물-시멘트 비의 영향보다 피복두께에 대한 영향이 더 지배적인 경향을 보이는 것으로 도출되었다. 시편의 해체 후 추가적인 모니터링과 염화물량의 평가를 수행하면 제안된 부식 모니터링 기법의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
To date, there has been no employment of a magnetoelastic (ME) biosensor method to detect Salmonella enterica serovar Typhimurium in soil. The ME biosensor method needs to be investigated and modified for its successful performance. The filtration method, cation-exchange resin method, and combinations of both methods were employed for the extraction of S. Typhimurium from soil. The number of S. Typhimurium and the resonant frequency shift of the ME sensor were then compared using a brilliant green sulfa agar plate and an HP 8751A network analyzer. A blocking study was performed using bovine serum albumin (BSA), polyethylene glycol (PEG), and casein powder suspension. Finally, the modified ME biosensor method was performed to detect S. Typhimurium in soil. The number of S. Typhimurium was significantly decreased from 7.10 log CFU/soil to 4.45-4.72 log CFU/soil after introduction of the cation-exchange resin method. The greatest resonant frequency shift of the measurement sensor was found when employing centrifugation and filtration procedures. The resonant frequency shift of the PEG-blocked measurement sensor was $3,219{\pm}755Hz$, which was significantly greater than those of the BSA- and casein-blocked ME sensor. The optimum concentration of PEG was determined to be 1.0 mg/ml after considering the resonant shift and economic issue. Finally, the modified ME biosensor method was able to detect S. Typhimurium in soil in a dose-response manner. Although these modifications of the ME biosensor method sacrificed some advantages, such as cost, time effectiveness, and operator friendliness, this study demonstrated a novel approach of the ME biosensor method to detect S. Typhimurium in soil.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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