사람과 사람 사이의 통신을 넘어 사람과 사물, 사물과 사물 간에 정보를 주고받는 사물인터넷 시대가 다가오고 있다. 스마트 센서는 지능화에 의해 스마트폰, 지능형 자동차, 스마트홈 시스템, 착용형 전자기기, 원격진료 시스템, 대규모의 환경 감시 시스템 등으로 활용영역을 넓히고 있다. 최신 스마트폰에는 이미지센서, 터치센서, 마이크로폰, GPS, 모션센서, 지자기센서, 조도센서, 근접센서, 지문센서 등 다양한 스마트 센서가 적용되고 있다. 센서 기술은 기존 센서에 제어 판단 저장 통신 등 다양한 기능이 결합되어 기존 산업과 IT 산업을 융합하는 차세대 유망기술로 주목을 받는다. 특히 촉각 시각 청각 미각 후각 등 인간의 감각을 모방하는 오감인식 기술이 부상하고 있다. 본 연구보고서에서는 인간의 오감에 대한 생물학적 원리와 오감센서의 동작 원리, 국내외 연구개발 현황, 기술 및 시장 동향을 정리하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권4호
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pp.301-311
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2016
This paper describes the whole procedures to determine ice-induced global loads on the ship using measured full-scale data in accordance with the method proposed by the Canadian Hydraulics Centre of the National Research Council of Canada. Ship motions of 6 degrees of freedom (dof) are found by processing the commercial sensor signals named Motion Pak II under the assumption of rigid body motion. Linear accelerations as well as angular rates were measured by Motion Pak II data. To eliminate the noise of the measured data and the staircase signals due to the resolution of the sensor, a band pass filter that passes frequencies between 0.001 and 0.6 Hz and cubic spline interpolation resampling had been applied. 6 dof motions were computed by the integrating and/or differentiating the filtered signals. Added mass and damping force of the ship had been computed by the 3-dimensional panel method under the assumption of zero frequency. Once the coefficients of hydrodynamic and hydrostatic data as well as all the 6 dof motion data had been obtained, global ice loads can be computed by solving the fully coupled 6 dof equations of motion. Full-scale data were acquired while the ARAON rammed old ice floes in the high Arctic. Estimated ice impact forces for two representative events showed 7e15 MN when ship operated in heavy ice conditions.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)와 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌고 스마트폰에 일반적으로 설치되는 관성센서 (IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내 환경에서 응용하는 시도도 일정부분 성과를 거두었다. LED 조명을 이용한 실내 측위는 LED 조명으로부터 특정 신호를 수신하여 해석을 하는 Li-Fi (Light Fidelity) 통신의 부가 서비스의 한 형태로 조명 받았으나, LED 조명으로부터 신호를 수신하기 위한 수신기를 갖추어야 하는 실제적인 문제가 있다. 본 논문에서는 부가 장비 없이 스마트폰의 이미지 센서만을 이용하여 LED 조명으로부터 신호를 수신하여 해석하는 방식을 제시하고 이를 실내 측위에 이용하는 응용 서비스 기술을 제안한다.
사회가 발전함에 따라서 보다 높은 수준의 삶을 추구하고자 하는 욕구가 증대되고 있으며 이에 따라 많은 주요한 시설물이 구축되고 있다. 그 중 도로 및 노변에 존재하는 시설물은 사고예방, 재해방지, 운전자의 편의성 제공 등 다양한 목적으로 사용되므로 적절한 유지관리가 요구된다. 현재 이 시간에도 많은 지역에서 도로 및 노변에 존재하는 시설물 공사가 진행중이거나 유지보수중인 상태에 있다. 도로 시설물 유지관리를 위해서 인력을 이용한 현장조사도면과 관리대장작성의 업무가 수작업에 의존하고 있어 자료의 구축에 많은 시간이 걸리는 실정이다. 본 연구에서는 인력을 이용하여 현장을 조사하는 기존 방법과는 달리 멀티 센서(multi sensor)를 장착한 모바일 매핑 차량 시스템을 한국건설기술연구원에서 개발하였다. 본 연구에서는 연구목적에 적합한 센서의 선정 및 차량 시스템을 설계하였으며, 그에 따른 전체적인 데이터의 처리절차를 설명하였다. 처리된 데이터를 DB화하여 사용자가 쉽게 접근이 용이하게 할 수 있도록 하여 공무원 및 유관기관 담당자가 현장에 갈 필요 없이 찾고자 하는 도로구간의 위치에 해당하는 도로 및 노변 영상과 그에 따른 속성 정보를 확인하여 해당 시설물에 대한 정보를 확인 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구축된 시스템의 데이터를 사용하여 도로 시설물관리 업무의 효율성이 향상될 수 있을 것으로 판단된다.
오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.
스마트폰은 다양한 고성능의 센서가 포함되어 있으며 센서에서 발생하는 데이터를 이용하여 인간의 활동을 분석하는 연구가 진행되어왔다. 이러한 인간 활동 인식은 생활 패턴 분석, 운동량 측정, 위험 상황 감지 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 기존 연구의 경우 인간의 기본 행동의 인식에 초점을 두거나 효율적인 배터리 사용을 위해 최적의 인식 결과를 내는 방법을 연구하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 기본 행동에 건강 관리 목적으로 실내 및 실외에서 행해지는 운동 동작을 총 10가지로 정의하여 인식하도록 하였다. 이를 위해 가속도, 자이로 및 위치 센서의 값을 수집하고 데이터 전처리 과정을 거치고, 활동을 인식하기 위해서 SVM 모델 외에 안정적인 성능을 가진 앙상블 기반의 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 모델을 결합하여 투표 기반으로 인식 결과를 결정하였다. 그 결과 높은 정확도로 정의된 활동의 인식이 가능하였으며 특히 유사한 종류의 실내 및 실외 운동 활동의 분류가 가능하였다.
본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.
1981년 우리나라에 기계경비가 도입된 이후 짧은 기간 동안 엄청난 성장을 보이고 있으며, 기계경비는 민간경비의 성장에 중요한 역할을 하고 있다. 앞으로도 지속적인 성장이 전망되는 가운데, 사회적 안전수요 증가와 안전의식 변화, 독신자나 독거노인 가구의 증가 등은 기계경비 산업발전에 긍정적으로 작용하게 될 것이다. 기계경비서비스를 이용하는 사람이 증가하고 기계경비에 대해 잘 알려지면서 서비스를 이용하는 사람들의 요구사항이나 불만도 증가할 것으로 예상되는 가운데 이에 능동적으로 대응하기 위해 다음과 같은 다양한 방안 모색이 필요하다. 기계경비는 다른 형태의 경비와 달리 전자기기와 통신매체, 관제용 소프트웨어, 관제업무와 출동업무를 담당하는 사람 등과 같이 여러 가지 요소가 복합적으로 구성되어 작용하므로 모든 구성요소를 균등하게 향상시킬 수 있어야 한다. 특히 기계경비는 생활에 꼭 필요한 것이 아니므로 가입자의 기본적인 요구를 충족시킬 수 있어야 할 뿐 아니라 고객에 따라 차별화된 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 사용자 뿐 아니라 일반인들도 자주 보고 접하게 되는 기기는 조작이 편리하고 주변에 잘 어울리게 디자인 되어야 한다. 기계경비의 신뢰를 저하시키는 오작동문제를 해결하기 위하여 센서의 성능개선과 함께 기존의 공간감지 센서를 대체할 수 있는 새로운 형태의 센서개발이 필요하다. 가입자와 논쟁이 잦은 출동시간과 배상 문제를 감소시키고 경비회사와 가입자 사이의 신뢰를 향상시키기 위하여 기계경비의 대응방식과 한계점에 대해 가입자에게 기술적으로 설명하고 가입자를 경비업무의 협조자로서 참여시킬 수 있는 인식전환이 필요하다. 출동시간 단축을 위해 충분한 기동장비와 인원을 확보하는 것이 우선이지만 GPS(Global positioning System) 보다 진화된 GIS(Global Information System)의 도입을 고려해 볼 수 있다. 상업용 시설에 집중되어 있는 가입자 분포를 주택으로 넓히기 위한 상품개발과 기계경비시장 성장의 한계에 대비한 새로운 비즈니스모델 개발이 필요하다. 이를 위해 홈네트워크와 연계 할 수 있는 서비스 상품이나 영상관제서비스와 연계된 서비스 상품, 유비쿼터스 환경에 맞는 새로운 경비방법을 통한 저가 서비스 상품, 가입자와 경비회사 사이에 연결된 통신망을 이용해 제공할 수 있는 부가서비스 상품을 개발하는 것을 고려해 볼 수 있다. 경비원으로부터 발생하는 신뢰도 문제를 개선하기 위하여 경비원의 교육 훈련도 중요하지만 근무환경이나 처우개선이 같이 고려되어야 하고, 이직률을 낮추기 위한 복지 및 인사관리의 모색이 필요하다. 내부 근무자에 의한 범죄를 감소시키기 위하여 경찰과 연계하여 배치된 경비원에 대한 신상 변동이 있을 때 그 정보를 제공받을 수 있는 협조시스템 구축이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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