최근에는 시각적으로 건설현장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특별히 폭이 좁고 거리가 긴 건설현장의 육상보다는 공중에서 무인항공기(UAV)나 드론(Drone) 등에 의하여 실시간으로 현장의 상황을 시각적으로 촬영하여 기록하거나 분석할 수 있는 방법이 매우 유용하다. 본 연구에서는 현재 진행되고 있는 현장을 대상으로 무인항공사진촬영을 주기적으로 3회 이상 촬영하고 촬영시점에 주요 구조물에 대하여 USN 센서를 동시에 작동시켜서 건설현장에서의 공사 진행정도와 환경상태를 동시에 확인하고 매칭시킴으로서 건설현장의 영상정보와 환경정보를 효율적인 공사관리를 위하여 활용할 수 있도록 하는 것을 연구목표로 하였다. 그 결과, 건설 현장의 전문기술자뿐만 아니라 행정 관리자도 건설현장의 진행과정과 그 준공상황을 원하는 시점에 상세한 현장상황을 시각적으로 확인하고 적절한 예산투입과 적합한 자원의 지원에 있어서의 의사결정을 도울 수 있도록 함으로서 자연적인 환경요인에 의하여 수시로 변할 수 있는 건설현장의 안전관리와 재난예방, 다각적인 변화 요인의 검토를 각 분야의 전문가들이 함께 의논하여 최적의 해답을 도출하였다.
To adapt to environmental changes and to maintain cellular homeostasis, microorganisms adjust the intracellular concentrations of biochemical compounds, including metal ions; these are essential for the catalytic function of many enzymes in cells, but excessive amounts of essential metals and heavy metals cause cellular damage. Metal-responsive transcriptional regulators play pivotal roles in metal uptake, pumping out, sequestration, and oxidation or reduction to a less toxic status via regulating the expression of the detoxification-related genes. The sensory and regulatory functions of the metalloregulators have made them as attractive biological parts for synthetic biology, and the exceptional sensitivity and selectivity of metalloregulators toward metal ions have been used in heavy metal biosensors to cope with prevalent heavy metal contamination. Due to their importance, substantial efforts have been made to characterize heavy metal-responsive transcriptional regulators and to develop heavy metal-sensing biosensors. In this review, we summarize the biochemical data for the two major metalloregulator families, SmtB/ArsR and MerR, to describe their metal-binding sites, specific chelating chemistry, and conformational changes. Based on our understanding of the regulatory mechanisms, previously developed metal biosensors are examined to point out their limitations, such as high background noise and a lack of well-characterized biological parts. We discuss several strategies to improve the functionality of the metal biosensors, such as reducing the background noise and amplifying the output signal. From the perspective of making heavy metal biosensors, we suggest that the characterization of novel metalloregulators and the fabrication of exquisitely designed genetic circuits will be required.
RS-232 또는 RS-422의 단순한 통신 구조로 인하여 여전히 선박 대부분은 이를 기반으로 한 통신인프라를 내부 네트워크 환경으로 구축하고 있다. NMEA-0183은 선교 항해 당직 경보시스템(BNWAS: Bridge Navigational Watch Alarm System)을 위한 세 개의 계층을 구성하는 규격 중 하나이며 다양한 통신방식을 제공하지만, 여전히 이미 구축된 RS-232 나 RS-422를 사용하고 있다. 선교 항해 당직 경보시스템은 선박 상태 및 환경요소 등을 감지하는 각종 센서, GPS, AIS 등 다양한 장치들을 연결하여 운영한다. 본 논문에서는 이 NMEA-0183 환경에서 영상센서의 적용 가능성을 확인하고 영상데이터를 스트리밍하기 위한 기법을 제안한다. 그리고 동인 통신채널을 공유하는 다른 센서들로부터 생성된 NMEA 메시지 개수에 따른 영상품질의 변화를 분석하고 적용 타당성을 입증한다.
지능형 전력망은 전력기술에 정보통신 기술을 접목하여 친환경, 고효율, 고신뢰의 지능화된 차세대 전력시스템이다. 이는 종래의 전력 네트워크와는 달리 수용가 및 전력 생산자와 전력망 운영 주체 사이의 양방향 정보 교환을 통해 보다 안정적이고 효율적으로 전력을 공급하도록 한다. 또한 재생 에너지원을 전력계통 운영에 포함시킴으로써 환경문제에도 도움을 준다. 하지만 지능형 전력망은 양방향 서비스, 중 소규모 에너지원의 증가, 다량의 센서 및 제어기기의 설치 등으로 많은 사이버 보안 위협을 지닌다. 이러한 사이버 위협은 한 번의 실수로 큰 피해를 입게 되는 국가전력망에 있어서 치명적인 문제가 된다. 따라서 이러한 사이버 보안 위협을 해소하기 위해 지능형 전력망의 사이버보안 전략을 수립하고, 이를 개발 단계에서부터 실제 도입단계에 이르는 전 과정에서 적용해야 한다. 본 논문에서는 지능형 전력망의 사이버 보안 위협을 분석하고 이를 해소할 수 있는 지능형 전력망에 필요한 사이버 보안전략을 제안한다. 사이버 보안전략을 지능형 전력망에 적용함으로써 안전하고 신뢰성 있는 지능형 전력망 구축의 초석이 될 것으로 기대된다.
순천만 갯벌에서 3차원 초음파풍속계로 바람과 기온을 측정하고, 적외선 센서를 이용하여 이산화탄소 농도를 측정하였다. 일반적으로 기온이 증가하면 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가하고, 기온이 감소하면 이산화탄소도 감소한다. 그러나 일몰 직후에는 광합성이 줄어들기 때문에, 기온이 감소함에도 이산화탄소 농도는 증가하였다. 또한 갯벌이 해수로 덮이게 되는 고조기에는 기온 증가에도 불구하고 대기 난류가 강하게 나타나 이산화탄소 농도가 감소하였다. 이산화탄소의 농도 변화에 미치는 갯벌 생태계의 광합성과 호흡 그리고 대기 난류의 영향에 대한 정량적 평가가 필요하다.
최근 언택트(Untact) 시대에 강제적인 실내 생활의 중요성이 높아지면서 공간 환경들의 연계성과 관계성이 높아졌다. 즉, 다양한 공간에서의 서비스 제공을 위한 스마트 인터랙션 환경은 다양한 센서들을 통해 주변 정보를 수집 가공하여 필요한 장소와 시간에 맞게 사용자에게 정보들을 제공한다. 이러한 환경에서 사용자가 정보에 대한 선택과 집중을 위한 새로운 형태의 인터랙션 패러다임이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 인터랙션 환경을 중심으로 인터랙션 공간 설계를 위한 패턴들에 대해서 연구한다. 즉, 인터랙션 모델기반의 기술을 통해 공간 중심으로 인터랙션 설계를 위한 가이드라인을 제공한다. 또한 다양한 사례를 기반으로 패턴과 템플릿 연구를 통해 이상적인 인터랙션 환경을 제안한다. 이를 통해 스마트 인터랙션 환경에 적합한 공간 중심 인터랙션 모델을 제공함으로써 사용자가 원하는 정보를 얻도록 한다.
최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.
최근 회전 회전기계의 건전성 관련 연구가 활발하게 진행중이며, 조선업의 대표적인 회전기계인 갠트리 크레인에도 이를 적용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 조선업의 갠트리 크레인의 경우 상대적으로 낮은 RPM으로 구동되고 잦은 운전과 정지가 이루어지며 충격, 소음 등의 외부환경 인자가 측정 데이터에 영향을 크게 미쳐 오차를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 조선업의 내업공정에서 사용되는 갠트리 크레인의 Hoist 모사장비를 제작하여, 운전조건(RPM) 변화와 데이터 획득 센서의 위치 차이가 획득 데이터에 미치는 오차를 통계적으로 분석하였다. 연구결과 상대적으로 낮은 운전조건에서는 센서 위치 차이에 따른 획득 데이터의 오차는 크게 발생하지 않았으나, 상대적으로 높은 운전조건에서는 획득 데이터의 오차가 크게 발생하는 것으로 확인하였으며, 회전기계의 데이터 획득 시 운전조건과 획득 센서위치가 획득 데이터에 영향을 미치는 것으로 확인하였다.
자율주행 자동차는 기본적으로 차량과 도로에 설치된 센서를 활용해 수집된 도로·교통 정보를 통해 자율주행 기능을 수행한다. 그러나 이러한 기술과 정보만으로는 완전한 자율주행을 구현하는 것에 한계가 있음을 인정하고 있다. 최근에는 센서 기반 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 다양한 방면에서 노력을 하고 있으며, 동적지도정보(local dynamic map: LDM)라 불리는 보다 구체적이고 정확한 도로 및 교통정보를 활용하는 노력도 진행 중이다. 그러나 LDM 관련 데이터 표준 및 데이터 세부항목 등이 아직 충분히 검증되지 않았으며, 자율주행 중 LDM의 시공간적 제공 범위에 대한 연구는 극히 제한적이다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 기존 LDM 관련 연구 사례를 통해 기존 연구의 한계를 도출하고, 나아가 LDM 기반 도로·교통정보의 시공간적 활성화 구간 산정 프레임워크을 제시하는 것이다.
본 연구에서 엔터테인먼트 장치들의 전원 공급을 위한 스마트 배전반은 다음과 같은 목적에 의해 개발하였다. 첫째, 내부의 고온 다습한 공기가 열전 모듈에 의해 냉각 시 발생된 열이 배전반 외부로 원활하게 방출하여 냉각 효과를 극대화할 수 있다. 그래서 배전반 내부의 과도한 온도 상승을 방지할 수 있다. 여름철에 과도한 열로 화재가 발생하는 배전반의 온도 제어와 냉각 효과로 인한 습기 제거와 겨울철에는 냉각 대신 발열을 함으로써 배전반 내부 결로 현상 등의 여러 문제점을 예방할 수 있다. 둘째, 배전반 내부에 스며들 수 있는 염분을 저감시킬 수 있는 스마트 배전반 제어 시스템이다. 셋째, 스마트 배전반 시스템은 다양한 센서들을 이용하여 환경 데이터를 수집하여 필요시 스마트폰을 통해 원격에서 장치를 제어할 수 있는 IoT 제어 배전반으로 다양한 분야에 쉽게 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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