드론의 제어는 가까운 거리의 경우 블루투스 통신과 같은 방법으로 제어가 가능하고, 원거리는 네트워크 통신을 통해서 제어가 가능하다. 특히 활동범위가 원거리인 경우는 GPS를 이용하여 좌표를 설정하고 네트워크 통신과 영상통신을 이용하여 드론을 제어하게 된다. 그러나 네트워크 통신이나 영상통신에 문제가 발생하여 드론이 제어권한 영역 밖으로 이탈했을 경우, 이를 적절하게 대응하여 제어권한을 강제로 받아서 드론을 조종하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 이를 위하여 상호 약속된 단순 동작으로 드론을 제어하는 방법을 제안하고, 드론이 제어권한 밖으로 이탈 했을 경우에도 제안한 방법으로 드론을 제어할 수 있도록 하고자 한다. 이를 구현하기 위하여 제안한 상호 약속된 단순 동작 알고리즘은 기준자세를 설정하고, 드론이 이를 인식했을 경우 자동으로 드론의 제어권한을 기준자세를 취하는 사람에게도 넘어가게 하였다. 그리고 모든 명령의 시작은 기준자세(드론의 호버링 자세)로부터 출발하여 드론의 모든 동작을 제어할 수 있도록 하였다. 마지막으로 드론의 제어권한은 목적 달성 이후 반드시 돌려주고, 드론 스스로 다음 동작을 할 수 있도록 알고리즘을 구현하였고, 맵핑된 명령에 의해 드론이 정상적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
최근 고령화로 인한 치매환자의 증가로 그들의 배회행동과 실종예방을 위한 대책이 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 인증 방법과 위치 탐지 기법들이 소개되고 있으나 개인인증의 보안성 문제와 실내·외를 전반적으로 확인할 수 있는 시스템은 찾아보기 어려웠다. 본 연구에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 웨어러블 디바이스를 활용해 개인인증, 기본적 건강 상태 파악 및 실내·외의 전반적인 위치를 파악할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서 개인인증은 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG를, 실내는 저전력, 비접촉 및 자동 송수신 방식으로 사용이 용이한 블루투스 비콘을, 실외는 GPS 위성의 의사거리 오차를 보정한 DGPS를 활용하여 치매환자의 위치를 파악함으로써 배회행동 및 이상징후를 탐지하고자 한다. 이를 통해 재가나 요양시설 등에서 생활하는 치매환자의 배회행동 및 이상징후 시 신속한 대처와 실종예방에 기여하고자 한다.
토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.
일상생활의 전반에 걸쳐 필요한 생활용품들이 자동화, 스마트화, 지능화됨으로 인해 물리적인 활동이 줄고 앉아 있는 시간이 늘어가는 추세이다. 최근 헬스케어 연구에서는 앉아 있는 시간에 비례해서 비만, 당뇨병, 심장혈관질환, 그리고 조기사망의 가능성이 높아진다고 보고되었다. 본 논문에서는 전도성 섬유 기반 전기용량성 압력 센서를 이용한 실시간 앉은 자세 교정 방석을 개발한다. 자세 교정 방석의 핵심 부품인 전도성 섬유를 이용한 압력 센서를 개발하고, 저전력 기반의 압력 측정 회로를 개발한다. 자세 교정 방석에서 BLE(Bluetooth Low Energy) 근거리 무선통신을 이용하여 실시간으로 측정된 센서값을 스마트 폰으로 전송할 수 있는 기능을 제공하고, 이 센서값을 통해 앉은 자세의 상태를 확인할 수 있도록 모바일 앱을 개발한다. 모바일 앱에서는 앉은 자세를 시각화하여 실시간으로 확인할 수 있고 잘못된 자세로 일정시간 유지할 경우 알람으로 알릴 수 있다. 또한, 앉아 있는 시간 및 자세 정확도를 그래프로 시각화할 수 있도록 한다. 본 논문의 교정 방석을 통해 사용자의 앉아 있는 자세 상태를 인지하여 실제적으로 사용자 자세 교정에 얼마나 효과적인지를 실험해 보고 타제품과 비교하여 차별성과 우수성을 제시한다.
스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30)로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분야에 적용될 것이다.
본 논문에서는 자동항법 비행이 가능한 무인기를 활용하여 미세먼지 등의 대기 오염물질을 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 기존 대기 질 관리 시스템은 고정된 센서 박스를 통한 관제나 조종장치를 이용한 드론의 측정 센서를 통하여 정보를 취득하는 방식을 사용했다. 이는 한정된 공간과 모니터링을 위한 별도의 데이터 수집 및 전송들의 추가적인 절차가 진행되어야 하는 단점을 가진다. 본 논문에서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비행정보 지정을 통한 자율항법 비행이 가능한 무인기에 위치 정보를 위한 GPS 모듈과 미세먼지 측정을 위한 PMS7003 모듈을 내장하고 수집된 정보는 SD 모듈에 저장하고 비행 종료 후 전송버튼을 통해 블루투스로 연결된 스마트폰 앱을 통하여 원격 데이터베이스에 저장되는 원스톱 구조의 시스템을 구성한다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 HTML5 기반의 웹 모니터링 페이지를 구성하여 관심 사용자에게 제공된다. 본 연구의 결과는 무인 비행체를 통한 환경 모니터링 시스템에 활용될 수 있으며, 향후 아황산가스 및 이산화탄소 등의 다양한 오염물질 측정 센서를 추가하여 토털 환경 관제 시스템으로 발전시키고자 한다.
기술의 발전은 사람의 삶을 편하게 개선했고, 더 쉽고 안전하고 간단하게 발전해 왔다. 우리는 주로 화장실에서 물의 온도를 맞추기 위해 뜨거운 물로 틀고 온도를 점점 맞춰가며 자신이 원하는 온도를 피부로 찾는다. 이러한 상황에서 '만약 물의 온도를 눈으로 볼 수 있고, 안전한 시스템을 포함하면서 화장실의 인테리어까지 도울 수 있는 장치가 있으면 어떨까'라는 생각을 했고, 안정성을 중요시하는 시스템을 만들고자 했다. LCD와 LED를 넣어 우리가 온도를 촉각적으로 느끼기 전에 시각적으로 먼저 알 수 있게 하여, 보다 나은 안전성을 확보하는 것이 가장 큰 목적이다. 실험 결과 수온 센서에서 감지되는 온도와 LCD에서 표시되는 온도는 실 온도와의 오차가 없었고 초음파 센서를 이용한 거리 측정 실험에서는 27cm까지는 오차가 발생하지 않았다. 28cm 이상부터는 2% 정도의 오차가 발생했지만, 수도꼭지라는 카테고리 안에서 사용하기에는 큰 불편함은 없다.
본 논문은 스마트폰 탈착형 혈관 탄성 모니터링 모듈을 제안한다. 제안하는 센서 모듈은 광용적맥파(photoplethysmogram, PPG)를 계측하고 가속도 맥파를 복원한다. 복원된 가속도 맥파로부터 특징점을 추출하며, 해당 특징점을 이용하여 혈관 탄성 수치를 추정한다. 해당 모듈은 스마트폰의 USB 단자를 통해 전원을 공급 받으며, 블루투스 방식으로 가속도 맥파 파형과 혈관 탄성 수치를 스마트폰으로 전송한다. 스마트폰으로 전송된 파형과 혈관 탄성 수치는 안드로이드 어플리케이션을 통해 화면에 디스플레이 된다. 본 연구는 PPG 계측의 일관성을 평가하는 기법을 제안하며, 해당 기법은 모듈의 프로세서 내에 구현되었다. 본 연구에서 개발한 혈관 탄성 모니터링 모듈은 PPG 신호의 계측 및 분석을 지원하지 않는 스마트폰에 쉽게 탈착이 가능한 형태로 적용이 가능하며, 혈관 탄성의 손쉬운 계측 및 수치 분석을 제공하는 특징을 지닌다. 구현된 혈관 탄성 모니터링 모듈의 성능 검증을 위해, 29명의 피험자를 대상으로 혈관 탄성 수치와 맥압을 측정하였다. 맥압은 상용 혈압계를 이용하여 획득하였으며, 해당 지표는 혈관 탄성을 나타내는 대표적 지표에 해당한다. 분석 결과, 제작된 혈관 탄성 모니터링 모듈로부터 획득한 혈관 탄성 수치와 맥압 간의 피어슨 상관계수는 0.778이며, 두 수치 간의 비교적 높은 상관 관계를 확인하였다.
인공부화기 내에 종란이 입란하여 18일간 발생기를 거쳐 발육기로 이란을 한다. 발생기 동안 계태아 무게 손실은 곧 기실형성과 상관되며 적당한 기실 형성은 곧 건강한 초생추와 입란 대비 부화율과도 연결된다. 그러나 국내 부화장의 부화기에는 현재 무게를 측정하는 장치 없이 부화실장과 관계자의 경험과 발육기로 이란시 표준 무게 측정으로 결과적 측면을 습득하는 것이 현실이다. 그로 인하여 부화 중 조기 폐사, 약추, 병약한 초생추 발생이 빈번한 실정이다. 종란 중량 감소를 모니터링하는 것은 발육장치기 안에서의 무게 변화에 따른 병아리 품질과 부화율 성과를 얻는 데에 절대적으로 중요하다. 종란의 크기와 난각질, 노계 군에 따라 수분 손실은 각기 다르다. 발육기 안에서 무게 변화를 실시간 측정하고 그에 따른 환기 변화를 최적화하여 부화율의 증가를 기대할 수 있으며 부화 시 전체 무게의 10~13% 감소를 컨트롤할 수 있는 실시간 측정 시스템의 개발 필요성이 대두된다. 본 연구를 통한 시스템은 기존의 입란과 이란시 직접적으로 일회성을 체크하는 방식으로 발육 기간 내에는 계태아 수분 증발 측정 제어가 불가능하여 부화율에 영향을 못 미치는 시스템과 달리 아두이노 스케치 보드에 로드셀 4개를 병렬로 연결하고 실시간으로 휴대폰, 컴퓨터를 연결하기 위해 Hyper-terminal 프로그램을 이용하여 AT-command 명령어를 활용하여 정상적으로 연동하였다. 블루투스의 통신속도는 15200으로 설정하여 아두이노와 Hyper-terminal 프로그램의 통신 속도를 맞춰주었다. 실시간 모니터링을 하여 인공부화기 내의 계태아 무게의 변화를 육안으로 확인할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 이와 같은 방법으로 종란의 부화율 상승 및 건강상태의 향상을 목표로 하였으며 실시간 모니터링으로 인하여 사용자의 편의성을 확대하고자 하였다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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