• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권10호
• /
• pp.2627-2642
• /
• 2023

Parkinson's disease (PD) is a typical, chronic neurodegenerative disease involving the concentration of dopamine, which can disrupt motor activity and cause different degrees of gait disturbance relevant to PD severity in patients. As current clinical PD diagnosis is a complex, time-consuming, and challenging task that relays on physicians' subjective evaluation of visual observations, gait disturbance has been extensively explored to make automatic detection of PD diagnosis and severity rating and provides auxiliary information for physicians' decisions using gait data from various acquisition devices. Among them, wearable sensors have the advantage of flexibility since they do not limit the wearers' activity sphere in this application scenario. In this paper, an attention-based temporal network (ATN) is designed for the time series structure of gait data (vertical ground reaction force signals) from foot sensor systems, to learn the discriminative differences related to PD severity levels hidden in sequential data. The structure of the proposed method is illuminated by Transformer Network for its success in excavating temporal information, containing three modules: a preprocessing module to map intra-moment features, a feature extractor computing complicated gait characteristic of the whole signal sequence in the temporal dimension, and a classifier for the final decision-making about PD severity assessment. The experiment is conducted on the public dataset PDgait of VGRF signals to verify the proposed model's validity and show promising classification performance compared with several existing methods.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.885-890
• /
• 2023

인공위성의 발전과 함께 초소형 위성, 레이더 위성 등 이전보다 높은 시공간 해상도와 분광 해상도를 제공하는 위성들이 많아지고 있다. 이전에는 국가 단위의 위성개발이 주를 이루었지만 최근에는 민간기업에서도 위성을 개발하고 활용하는 연구들을 꾸준히 진행하고 있다. 본 특별호에서는 우리나라에서 수행되는 최신 원격탐사 기법 기반의 지구환경 분석에 대한 연구 및 기술개발 동향을 확인할 수 있다. 연구결과를 통해 추후 위성센서 개발을 위한 기초자료가 될 수 있으며 인공지능을 이용하는 연구자들에게 도메인에 대한 연구정보를 제공할 수 있다. 이번 특별호에서는 최신 원격탐사 기법을 데이터를 이용하여 지구환경을 모니터링하고 예측하는 연구들에 대한 소개를 중심으로 최근 원격탐사 분야의 기술 동향을 안내한다. 이를 통해 앞으로 원격탐사 분야에서 나아가야 할 방향을 확인하고자 한다.

• Advances in nano research
• /
• 제16권2호
• /
• pp.111-125
• /
• 2024

Recently, a lot of research has been done on the analysis of axial vibrations of homogeneous and FG nanotubes (nanorods) with various aspects of vibrations that have been fully mentioned in history. However, there is a lack of investigation of the dynamic internal resonances of FG nanotubes (nanorods) between them. This is one of the essential or substantial characteristics of nonlinear vibration systems that have many applications in various fields of engineering (making actuators, sensors, etc.) and medicine (improving the course of diseases such as cancers, etc.). For this reason, in this study, for the first time, the dynamic internal resonances of FG nanorods in the simultaneous presence of large-amplitude size dependent behaviour, inertial and shear effects are investigated for general state in detail. Such theoretical patterns permit as to carry out various numerical experiments, which is the key point in the expansion of advanced nano-devices in different sciences. This research presents an AFG novel nano resonator model based on the axial vibration of the elastic nanorod system in terms of derivation from large-amplitude size dependent internal modals interactions. The Hamilton's Principle is applied to achieve the basic equations in movement and boundary conditions, and a harmonic deferential quadrature method, and a multiple scale solution technique are employed to determine a semi-analytical solution. The interest of the current solution is seen in its specific procedure that useful for deriving general relationships of internal resonances of FG nanorods. The numerical results predicted by the presented formulation are compared with results already published in the literature to indicate the precision and efficiency of the used theory and method. The influences of gradient index, aspect ratio of FG nanorod, mode number, nonlinear effects, and nonlocal effects variations on the mechanical behavior of FG nanorods are examined and discussed in detail. Also, the inertial and shear traces on the formations of internal resonances of FG nanorods are studied, simultaneously. The obtained valid results of this research can be useful and practical as input data of experimental works and construction of devices related to axial vibrations of FG nanorods.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제56권2호
• /
• pp.715-727
• /
• 2024

During fast neutron imaging, besides the dark current noise and readout noise of the CCD camera, the main noise in fast neutron imaging comes from high-energy gamma rays generated by neutron nuclear reactions in and around the experimental setup. These high-energy gamma rays result in the presence of high-density gamma white spots (GWS) in the fast neutron image. Due to the microscopic quantum characteristics of the neutron beam itself and environmental scattering effects, fast neutron images typically exhibit a mixture of Gaussian noise. Existing denoising methods in neutron images are difficult to handle when dealing with a mixture of GWS and Gaussian noise. Herein we put forward a deep learning approach based on the Swin Transformer UNet (SUNet) model to remove high-density GWS-Gaussian mixture noise from fast neutron images. The improved denoising model utilizes a customized loss function for training, which combines perceptual loss and mean squared error loss to avoid grid-like artifacts caused by using a single perceptual loss. To address the high cost of acquiring real fast neutron images, this study introduces Monte Carlo method to simulate noise data with GWS characteristics by computing the interaction between gamma rays and sensors based on the principle of GWS generation. Ultimately, the experimental scenarios involving simulated neutron noise images and real fast neutron images demonstrate that the proposed method not only improves the quality and signal-to-noise ratio of fast neutron images but also preserves the details of the original images during denoising.

• 스마트미디어저널
• /
• 제13권1호
• /
• pp.18-23
• /
• 2024

스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제66권1호
• /
• pp.31-56
• /
• 2024

Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.725-734
• /
• 2024

최근 급격하게 성장한 메타버스 환경은 건강과 의료, 문화와 게임, 정치 등 다양한 분야에서 각광받고 있다. 하지만 메타버스 환경에서 사용하는 다양한 센서와 기기들의 과도한 개인정보 데이터 수집으로 인해 사용자의 프라이버시가 크게 위협받고 있다. 본 논문에서는 메타버스 환경에서의 사용자 프라이버시 위협을 해결하기 위해 안전한 다자간 연산 응용 연구 사례를 조사하고, 메타버스 환경의 확장에 필요할 것으로 예상되는 서비스를 분석하였다. 또한, 메타버스 환경에 존재하는 프라이버시 이슈와 현실 세계 서비스의 한계점을 정리하였다. 이를 바탕으로 메타버스 환경에서 안전한 다자간 연산을 활용하여 사용자의 프라이버시를 보존하는 응용 연구 시나리오를 제안하였다. 제안한 다자간 연산 응용 연구 시나리오는 메타버스 보안 연구에 새로운 관점을 제시하며, 향후 안전한 메타버스 서비스 구축에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 센서학회지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.35-42
• /
• 1997

전기적 제한 방출 시스템을 이용한 페록사이드 측정용 광바이오센서가 개발되었다. HPA를 포함한 PEOx와 PMAA의 고분자 복합체는 전류를 가하게 되면 붕괴되면서, HPA를 방출한다. 고분자 복합체의 붕괴 속도 및 방출되는 HPA의 양은 가해지는 전류의 세기에 비례했다. 페록사이드는 HPA와 페록시다아제효소에 의해 반응되어 형광 물질인 DBDA가 생성되었다. Xenon램프를 이용하여 DBDA를 여기시키고 발생되는 형광을 광섬유와 광다이오드어레이로 측정하였다. 측정된 DBDA의 형광의 변화는 페록사이드의 농도에 비례하였다. 페록시다아제 효소는 Ca-alginate를 이용하여 반응기내벽에 고정화시켰다. 개발된 광바이오센서는 페록사이드 0.025mM - 1.0mM 농도의 측정 범위를 가지며, 페록사이드의 단계 변화에 대한 반복성 있는 센서신호가 조사되었다. 효소 반응과 물질전달현상을 통하여 센서의 수학적 모델을 구성하였으며, 제안된 모델은 실험 결과와 잘 일치함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.436-443
• /
• 2017

최근, 지구온난화 등의 문제로 인해 새로운 에너지 기술의 개발이 화제가 되고 있다. 중규모 이상의 출력을 얻도록 최적화된 태양광 및 태양열, 풍력 발전과 같은 신재생에너지 기술과 다르게 에너지 하베스팅기술은 출력전력이 매우 작아 크게 주목받지 못하고 있다. 하지만 최근 모바일 산업이 활성화 되면서 에너지 하베스팅기술의 활용가치가 재평가 받고 있다. 또한, 최대전력점 추적방식기술 역시 활발히 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 일정한 저항부하를 위한 열전모듈의 새로운 최대전력점추적 제어방식을 제안한다. 열전 모듈(이하 TEM: Thermoelectric Module)의 V-I곡선특성과 내부저항을 분석하고. 기존의 MPPT제어방식을 비교하였다. P&O(Perturbation and Observation)제어방식은 전압, 전류를 측정하기위한 센서 2개를 사용해야하기 때문에 CV제어방식보다 경제성이 떨어지지만 보다 정확히 MPP를 찾는다는 장점을 가진다. CV(Constant Voltage)제어방식은 전압센서 1개만 사용하기 때문에 경제적인 측면에서는 P&O제어방식보다 뛰어나지만, MPP가 정확히 못하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 제어방식의 장점만을 가지고 TEM의 최대전력점(MPP)을 추적하도록 설계하였다. 제안된 MPPT 제어 방식은 PSIM 프로그램을 이용한 모의실험으로 확인하였으며, 하드웨어제작을 통해 제안된 MPPT제어 방식을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.4828-4834
• /
• 2015

Action Time이란 탄이 공이가 뇌관을 격발한 순간부터 총구를 이탈할 때까지의 걸리는 시간을 말한다. 40mm 고속유탄은 장전되면서 격발되는 구조이므로 Action Time이 특정 시간 이내여야 탄피 고착과 같은 악작용을 방지 할 수 있다. 기존 40mm 고속유탄의 Action Time 계측은 신뢰성 있는 측정 장비의 부재로, 그동안 Action Time이 K4기관총 품질 보증에 적용되는 것에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 다양한 센서 간 비교와 별도의 발사 장치 고안을 통해 정확한 Action Time을 측정하고자 하였다. 이 장치에서는 공이 부분에 설치된 광센서의 신호와 총열 부분에 설치된 와전류 탐촉자 신호 간 간격이 계측되고, 실시간으로 컴퓨터로 데이터가 전송되게 된다. 계측된 Action Time 결과가 시스템 요구 성능에 충족하는지 여부를 즉시 확인함으로써 40mm 고속유탄의 품질 보증에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.