주요 도시의 대규모 주차장에서 실내 차량 측위는 필수 구성 요소지만, 다양한 기술적 한계 및 불완전한 무선 채널 환경은 기존 측위 기법의 정확도를 심각하게 저하시킨다. 본 논문은 저비용 비콘을 활용하여 실내 공간 내 이동 차량이 비콘의 RSS (Received Signal Strength) 값만을 사용하여 근접 비콘 및 이동 방향을 감지하는 기법을 제시한다. 제안된 근접 감지 기법은 다방향 DRSS (Differential RSS) 기술을 활용하여 주위 환경, 차량 및 모바일 기기의 영향을 최소화한다. 본 논문에서는 저가의 블루투스 모듈을 사용하여 다방향 비콘 프로토타입을 개발하였으며, 측위 성능은 394.8m×304.3m 대규모 면적의 실제 지하 주차장에 96개의 비콘을 설치하여 관련 성능을 평가하였다. 실험 결과 근접 감지 오차의 90번째 백분위수는 0.8m이며, 제안된 기법은 다양한 차량 및 모바일 기기의 영향을 최소화하여 강건한 근접 감지 성능을 보장한다.
본 논문에서는 다양한 분야에 사용되는 드론의 제어에 편의성과 접근성을 높이기 위해 스마트 글러브를 통한 짐벌 카메라 제어를 구현하였다. 스마트 글러브는 사람의 제스처를 파악하여 블루투스를 통해 신호를 전달한다. 전달받은 신호는 GCS(Gound Control Station)을 통해 드론에 적합한 신호로 변환한다. 스마트 글러브의 신호는 짐벌락을 방지하기 위해 쿼터니언 방식으로 표현되지만, 짐벌 카메라의 경우 Roll, Pitch, Yaw의 방식을 사용하기에 변환이 필요하다. 데이터 변환 임무를 수행한 GCS는 Wi-Fi를 통해 드론의 제어보드로 입력 신호를 전송한다. 제어보드에서는 전송받은 신호를 PWM 방식으로 생성하여 출력된다. 출력된 신호는 SBUS 방식을 통해 짐벌 카메라에 입력되어 제어하게 된다. 스마트 글러브의 입력 신호는 짐벌 카메라에 출력까지 평균 0.093 s, 최대 0.099 s로 실시간 사용에 문제가 없음을 보였다.
실내 측위 시스템에 사용되는 Beacon의 신호는 반사 및 왜곡되어 노이즈 신호가 발생한다. 이 노이즈를 제거하기 위해 KF(Kalman Filter)가 널리 사용되어 왔다. KF를 적용하기 위해서는 각 제품의 신호 종류와 강도, 환경을 고려한 Parameters 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 BLE Beacon 기반 실내 측위 시스템에서 GA(Genetic Algorithm)를 활용한 KF Parameters의 최적화 문제 해결 방안을 제안한다. Beacon과 수신기 사이에 일정 거리를 두고 제안한 기법을 적용하여 KF Parameters를 최적화한 후, KF를 통과한 추정거리와 필터링을 거치지 않은 거리를 비교하였다. 제안하는 기법은 RSSI(Received Signal Strength Indi- cation)를 기반으로 하는 실내 측위 시스템에서 KF의 Parameters 최적화 소요시간 단축과 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.
재난상황이나 인명 구조, 위험물 처리와 위험지역 정찰 등 사람들이 하기 어려운 위험작업을 대신 처리해 실질적으로 많은 도움을 줄 수 있는 로봇들이 지속적으로 이슈가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사람의 모션 의지를 로봇팔에 구현하여 상황에 따른 능동적인 대응이 가능하도록 한다. 또한 손동작에 따라 차량을 제어하여 이동성을 부여할 수 있는 이동형 로봇팔을 구현하고자 한다. 플렉스 센서와 자이로센서를 활용하여 컨트롤러를 제작하고 자이로센서 2개의 Roll과 Pitch 값을 조절하여 로봇팔의 각도를 제어하며 차량의 방향을 지정한다. 또한 플렉스 센서 3개의 레벨을 지정함으로써 손동작에 따라 모터가 동작되며 물체를 집고 이동할 수 있도록 로봇팔을 구현하였다.
본 연구에서는 광산 현장에서 트럭 운전자들이 스마트 기기를 이용해 원석 생산 데이터를 기록하고, 이를 이용해 PC 환경에서 작업일지(운행일지)를 작성할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 이를 위해 국내에서 가행 중인 4곳의 광산을 연구지역으로 선정한 다음 현장에서 사용하고 있는 작업일지를 확보하였다. 광산별로 작업일지에 포함되는 정보 요소를 분석하였다. 광산별로 작업일지 작성을 위해 기록하는 정보와 양식이 서로 다르므로, 원석 생산 데이터 기록과 작업일지 작성을 위한 애플리케이션은 연구지역 맞춤형으로 4종을 개발하였다. 블루투스 비콘의 신호를 수신하는 방법과 사용자가 직접 애플리케이션을 조작하는 방법으로 원석 생산 데이터를 기록할 수 있다. 기록된 데이터 파일은 클라우드 서버에 업로드되고, 업로드된 파일은 PC 환경에서 작업일지 작성 애플리케이션에 의해 현장에서 사용하는 형태의 작업일지로 변환할 수 있다.
본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 제안한 시간 사용 모델과 핵심성과지표(KPIs)들을 이용하여 트럭 운반작업에 대한 성과를 평가한 결과를 제시하였다. 이를 위해 철과 티탄 철을 주로 생산하는 국내 지하광산을 연구지역으로 선정한 다음 블루투스 비콘과 태블릿 PC를 이용하여 트럭 운반작업 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 분석하여 트럭 운반작업의 단위작업, 활동 및 이벤트, 소요시간을 식별하였으며, 시간 사용 모델을 기반으로 시간 범주를 분류하였다. 트럭 운반작업의 성과는 가용률, 이용률, 효율성 측면의 9개 성과지표를 이용하여 평가하였다. 그 결과, 가용률 측면에서는 가동시간이 33.9%, 물리적 가용률은 95.7%, 기계적 가용률은 94.9%로 나타났다. 이용률의 경우, 가용장비 이용률은 83.1%, 자산 이용률은 28.1%, 운영 및 유효 이용률은 각각 79.6%, 77.7%로 나타났다. 또한, 효율성 측면에서는 운영 효율성이 97.6%로 높게 나타났으며, 생산 효율성은 49%로 나타났다.
최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.
본 논문에서 유기동물 발생 통계를 통해 유기견이 매년 증가함을 알 수있다. 유기견의 발생 건수를 줄이는 것을 목표로 ESP32 모듈과 GPS센서를 이용해 실시간 위치추적 시스템을 기반으로 스마트 애완견 어깨줄을 구현하였다. 블루투스 모듈이 내장된 ESP32모듈로 각종센서를 이용해 MCU로 입력시켜 최종적으로 스마트폰 어플로 출력하여, 내장 블루투스 모듈을 통해 통신한다. 추가적으로 네오픽셀을 이용해 야간에 취약한 점을 LED 발광을 통해 보완하고, 경고거리를 설정해 자동으로 LED 점멸효과와 MP3모듈을 통한 음악재생 시스템을 설계한다. 또한 자이로센서를 통해 활동량 측정해 애완견의 헬스케어에도 도움을 줄 수 있는 스마트 애완견 어깨줄을 설계하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3950-3969
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2021
Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.
본 논문에서는 현대사회에서 전자기기를 스마트폰의 앱을 통해 쉽게 작동시킬 수 있다는 것에 의해 기존의 키패드로만 제어되는 도어락과는 달리 스마트폰을 이용하여 도어락을 제어할 수 있게 앱 인벤터를 이용하여 앱을 제작하였다. 블루투스 모듈 실험을 통해 장애물이 없을 시 스마트폰과 통신거리가 최대 10m까지 제어가 되었고, 음성인식 실험을 통해 60dB의 소음 시 주파수가 500~1000Hz와 1000~1500Hz에서는 인식률이 각각 85%와 90%로 나왔으며, 80dB 소음 시 500~1000Hz와 1000~1500Hz일 때는 각각 70%와 80%의 인식률을 보였다. 실험 평가 결과를 통해 편의성과 보안성을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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