본 연구는 재활치료를 받는 뇌졸중과 척수손상 외래환자를 대상으로 주거 유형, 장애유형, 일상생활 수행 정도에 따른 주거환경개선에 대한 요구도를 알아보고자 하였다. 서울 경기 지역의 재활병원이나 종합병원에서 재활치료를 받는 환자 54명을 대상으로 2012년 1월 2일부터 2월 4일까지 설문조사를 실시하여 기술통계와 $x^2$검정을 이용하여 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 주거환경개선에 대한 요구도가 장애 유형에 따라 현관의 계단이나 출입문의 폭, 욕실의 공간이용, 세면대, 양변기, 욕조, 샤워기 걸이와 세면대 높이, 거실과 침실 부엌, 베란다 공간이용 등에서 통계학적으로 유의미한 차이를 보였다. 주거 유형에 따른 주거환경 개선요구는 출입문의 센서 등, 욕실의 휴지걸이와 콘센트 덮개의 개선이 통계학적으로 유의미한 것으로 나타났으며 일상생활 수행정도에 따라 출입문의 폭과 문턱, 욕실의 휴지걸이와 수건걸이, 미끄럼 방지 바닥재, 샤워기, 부엌의 공간과 식탁, 의자, 베란다의 공간이용과 문턱, 조명 밝기의 개선 요구에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 본 연구를 통하여 주거 환경 개선에 대한 요구 정도가 장애유형, 주거 유형, 일상생활 수행 정도에 따라 다르다는 것을 확인할 수 있었으며 앞으로 주거환경개선에 대한 평가와 치료적인 접근의 기초자료로써 활용될 수 있을 것이다.
우주 방사선은 인공위성의 오동작을 유발하거나 수명을 단축하는 주된 요인 중 하나다. 반 알렌벨트라고 불리는 전하를 띤 고에너지 입자들이 지구 자기장에 포획된 공간은 이 지역에서 운용되는 인공위성뿐만 아니라, 지구 자기장을 따라 저고도까지 도달하므로 저궤도 위성들에게도 위협이 된다. 2003년 발사된 과학기술위성 1호에는 자세 제어를 위해 사용된 태양 센서가 탑재되었다. 태양 센서에는 빛을 감지하기 위한 검출기로 실리콘 태양 전지가 사용되었는데, 이 태양 전지의 합선 전류가 시간이 지남에 따라 감소하는 것이 관측되었다. 이 연구에서는 이러한 태양전지의 특성 변화가 어떠한 요인에 의해 발생하는지 지상에서의 방사능 실험을 통해 밝히고자 한다. 이를 위해 과학기술위성 1호에서 사용된 것과 동일한 태양 전지에 여러 에너지 대역의 고에너지 전자와 양성자를 조사하고 이 때 변하는 합선 전류를 측정하였다. 그리고 NOAA POES위성 데이터를 이용하여 과학기술위성 1호에 피폭되었을 방사선량을 예측하였다. 연구 결과, 과학기술위성 1호에 나타난 실리콘 태양 전지의 감쇠 현상은 700keV에서 1.5MeV의 에너지를 갖는 양성자에 의한 것으로 밝혀졌다. 이 연구 결과는 우주에서 태양 전지의 수명을 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 시각, 음향, 위치 정보를 포함하는 멀티모달 센서 입력 정보로부터 사용자가 위치한 장소의 환경 정보를 학습하고 기계학습 추론을 통해 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 음영 지역에서의 정확도 감소나 추가 하드웨어 필요 등 기존 위치 정보 인식 방법이 가지는 제약을 극복 가능하고, 지도상의 단순 좌표 인식이 아닌 논리적 위치 정보 인식을 수행 가능하다는 점에서 해당 위치와 관련된 특정 정보를 활용하여 다양한 생활편의를 제공하는 위치 기반 서비스를 수행하는데 보다 효과적인 방법이 될 수 있다. 제안하는 방법에서는 스마트폰에 내장된 카메라, 마이크로폰, GPS 센서 모듈로부터 획득한 시각, 음향, 위치 정보로부터 특징 벡터들을 추출하여 학습한다. 이때 서로 다른 특성을 가진 특징 벡터들을 학습하기 위해 각각의 특징 벡터들을 서로 다른 분류기를 통해 학습한 후, 그 결과를 기반으로 최종적인 하나의 분류 결과를 얻어내는 앙상블 기법을 사용한다. 실험 결과에서는 각각의 데이터를 따로 학습하여 분류한 결과와 비교하여 높은 성능을 보였다. 또한 사용자 상황인지 기반 서비스의 성능 향상을 위한 방법으로서 제안하는 모델의 스마트폰 앱 구현을 통한 활용 가능성에 대해 논의한다.
본 논문에서는 심층 학습을 이용하여 주변 환경 정보를 분석하고 이후 환경 정보 변화를 예측해 사용자에게 적합한 환경을 제공하는 시스템을 제안한다. 생활의 수준이 향상되면서 삶의 질의 향상에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 최근 황사, 스모그, 미세먼지, 초미세먼지 등의 발생으로 대기질이 악화되자 실외공기뿐 아니라 실내공기의 질 역시 심각한 문제로 대두되었다. 환기의 부족, 화학 물질 사용 등으로 인해 실내 오염이 증가하는 상황은 실내 생활의 비중이 높은 현대인들에게는 심각한 문제이다. 이러한 실내 대기 오염을 해결하기 위해서 센서를 통해 대기질의 상태를 측정하고 적정 온도, 습도를 유지하는 시스템이 제안되었다. 그러나 기존 시스템은 대기 환경 정보의 대부분을 센서에만 의존하여 다양한 사용자에게 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서를 통해 수집한 실내 오염 정보를 심층 학습을 이용해 분석하여 실내 환경을 예측한다. 그리고 예측된 실내 환경을 모델링하여 본 시스템에 학습시킨 후 사용자에게 적합한 환경을 제안한다. 이후, 시스템은 사용자에게 제안된 환경을 최적의 환경 조성이 가능하도록 사용자로부터 피드백을 받고, 이를 재학습하는 과정을 반복한다.
본 연구에서는 국립공원 탐방 성수기와 비수기에 따른 빛공해 특성 차이 분석을 목적으로 하였다. 우리나라 21개 국립공원 중 북한산과 무등산국립공원을 제외한 19개 국립공원의 빛공해는 2012년 10월(성수기)과 2013년 1월(비수기)에 촬영된 VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 DNB(Day and Night Band) 영상 중 구름과 달빛이 없는 시기에 촬영된 영상을 이용하여 추정하였고, bootstrapping 회귀 분석을 이용하여 각 시기별로 어떠한 사회경제적, 정책적 요인이 국립공원 빛공해 수준에 영향을 미치는지 분석하였다. 국립공원 빛공해 특성은 탐방 성수기와 비수기에 따라 다르게 나타났다. 탐방 성수기에는 국립공원 내부의 야간 조명보다 공원 인근 조명이 국립공원 내부의 빛공해 수준에 더 큰 영향을 주었고 비수기에는 공원 인근보다 공원 내부에 의한 영향이 더 큰 것으로 분석되었다. 탐방 성수기에 국립공원 인근 야간 조명 영향이 더 크게 나타난 원인은 공원 인근의 숙박 및 레크리에이션 시설의 야간 조명이 대기 중에서 산란되어 국립공원 내부로 침입하는 스카이글로우현상(sky glow effect)으로 판단된다. 이 결과는 국립공원 빛공해의 피해를 줄이기 위해서는 국립공원 내부 뿐 아니라 특별히 탐방 성수기 동안 인근 지역의 야간 조명을 규제하여야 한다는 것을 시사해준다.
최근 자율주행자동차의 개발이 활발하게 진행되면서 더욱 안전하고 쾌적한 주행을 위해 V2V, V2I 등 V2X 서비스를 활용하는 자율주행시스템의 중요성이 높아지고 있다. 환경 센서에 기반한 부분 자율주행자동차는 장착된 센서의 인식 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단과 센서가 검지하기 힘든 비정형 물체에 대한 대응에 한계가 있다. 따라서 센서 검지 성능의 한계를 개선하고 보다 안전하고 쾌적한 주행을 위한 V2X 서비스 활용은 중요하다. 하지만 V2X의 잘못된 정보 제공으로 인한 자율주행자동차의 사고 위험도 존재할 수 있어 이를 방지하기 위한 기술의 적용 또한 고려되어야 할 것이다. 본 논문에서는 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하고 HARA를 수행하여 V2X 중에서 차량과 인프라의 통신을 활용한 V2I 오작동에 의한 자율주행자동차의 위험원을 도출하고 주요 V2I 사용례의 오작동 시뮬레이션 및 실차 시험을 기반으로 ASIL 등급을 산정하였다.
차세대 전자 디스플레이 관련 제품의 휴대편리성, 유연성, 경량화, 대형화 등의 요구조건을 확보할 수 있는 유기반도체 소재기반 소프트 일렉트로닉스에 많은 관심이 모아지고 있다. 소프트 일렉트로닉스의 응용분야로는 전자 신문, 전자 책, 스마트카드, RFID 태그, 태양전지, 휴대용 컴퓨터, 센서, 메모리 등이 있으며, 핵심소자는 유기 전계효과 트랜지스터(organic field-effect transistor, OFET)이다. OFET의 고성능화를 위해서는 유기반도체, 절연체, 전극 구성소재들이 최적화 구조를 형성하도록 적층되어야 한다. 필름형성화 과정에서 대부분의 유기반도체 소재는 결합력이 약한 van der Waals 결합으로 자기조립 결정구조를 형성하므로, 이들의 결정성 필름구조는 주위 환경(공정변수 및 기질특성)에 의해 크게 달라진다. 특히 기질의 표면 에너지(surface energy) 및 표면 거칠기(surface roughness)에 따라 유기반도체 박막 내 결정 구조 및 배향 등은 크게 달라져, OFET의 전기적 특성에 큰 차이를 미친다. 유기친화적 절연층 소재 및 표면개질화는 전하이동에 유리하도록 용액 및 증착공정 유기반도체 박막의 결정구조 및 배향을 유도시켜 OFET의 전기적 성능을 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 광섬유를 활용한 온도분포 센싱 방법을 실규모 제방 실험에 적용하여, 제방의 사면과 제체 내부의 변화를 모니터링하는 광역형 제방 모니터링 기술의 적용성을 검토하였다. 실규모 제방에 광섬유를 매립하고 저류지의 수위 변화에 따른 제체 내부의 시간적, 공간적 온도 변화를 측정하였다. 저류지 수위가 증가함에 따라 제방 사면의 온도는 감소하였으며, 침투가 진행되면서는 온도 변화가 나타나는 공간적 위치의 변화가 감지되었다. 제방 침투로 인한 온도 변화는 침투 경과 시간에 따라 차이가 나타났고, 침윤선으로 추정되는 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구를 통해 제방 내부의 온도 변화에 대한 정보는 제방 내부의 상태 변화를 판단하고 상대적으로 취약하다고 판정되는 지점에 대한 정보로 해석될 수 있음을 증명하였다.
수중 글라이더는 해양의 수직 물성을 라그랑지안 방식으로 파악하기 위해 새롭게 고안된 관측 플랫폼이다. 한국해양연구원은 2011년 3월 국내 최초로 경북 후포와 울릉 서안까지 177 km의 수평거리를 총 6일(153시간)동안 경로 계획을 통해 자율 잠항관측을 성공하였다. 실험에 사용한 글라이더는 미국 ANT사의 Littoral Glider 였으며, 주관측 센서로는 Applied Microsystem사의 수온 및 음속 센서를 장착하였다. 시험 운항 동안 경로 대상 해역의 수심 5 m에서 200 m까지 매 5초마다의 수온 및 음속 프로파일 총 1408회 취득하였다. 또한 시험 운항 중에 수중 글라이더가 보유하고 있는 다양한 운동모드(정점 수직 관측 모드, 경로 추종 모드, 선수각 유지 모드, 정점 유지 모드, 특정 수심 유지 모드 등)를 시험하였고, 모든 운동모드가 정상적으로 운영됨을 확인하였다. 이번 실해역 조사를 통해, 수중 글라이더는 최대 2노트 이하의 해류 환경 하에서 사용자가 원하는 방향과 심도대로 관측을 수행할 수 있으며, 내부 부력 조절 없이 최대 5 kg의 센서 탑재가 가능함을 확인하였다.
급격히 증가하고 있는 무인해양관측 체계들의 현황을 글로벌 관점에서 조명하고, 이를 범국가적 차원에서 통합, 조정, 관리하기 위한 네트워크에 대해 고찰하였다. 3차원 시공간적으로 변동이 심한 해양환경을 관측/감시하기 위해서 무인해양관측 플랫폼들은 점차 다양화되고 있는데, 여기서는 이동형(표층 뜰개, 중층 플로트, 수중 글라이더)과 고정형(표층 및 수중 계류선, 바닥장착형 관측)으로 구분하여 각각의 목적, 역사, 현황을 조사하고, 향후 변화를 전망했다. 이들을 활용하여 글로벌 해양관측체계에 기여하고 있는 대표적인 고정형과 이동형 무인해양관측 네트워크(ARGO와 OceanSITES) 프로그램들의 현황에 대해서 알아보고, 글로벌 해양관측/모니터링 체계를 위한 시너지 효과를 창출하기 위한 운용 및 활용 증가를 전망했다. 마지막으로 더욱 효과적인 해양관측/모니터링 체계를 설계하기 위해 다종의 플랫폼을 동시에 사용하는 것을 제안하였고, 그 대표적인 예로 미 국립과학재단의 OOI(Ocean Observatories Initiative) 프로그램을 소개하였다. 아울러 심해 및 남반구와 같이 글로벌 관점에서 존재하는 자료의 틈을 줄여나가기 위한 노력과 글로벌 경계류 관측 네트워크와 같은 새로운 해양관측 네트워크를 위한 노력, 그리고 생지화학/음향/광학 센서들을 포함한 센서 기술들의 개발 노력과, 자료의 표준화 및 센서 검/교정을 위한 노력에 대한 제언을 추가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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