본 논문에서는 Personal Mobility에 사용되는 스마트헬멧의 안전성 보강을 제안한다. 주요 내용은 헬멧이 안전 신호를 보낼 수 있도록 아두이노를 베이스로 사용하여 초음파 센서를 활용한 거리별, 각도별 변화에 따라 센서의 값을 설정하여 오차를 최소화하여 원활한 인식이 되도록 하였다. 또한, 자이로센서를 활용하여 각 기울기에 따른 방향지시등이 점등되도록 하였다. CDS 센서를 이용하여 야간에 150 lux 이하로 내려갈 시 LED가 점등되도록 설계하였다. 최종적으로 5cm 이내에서 헬멧 착용 여부를 확인할 수 있으며, 평균속도 주행 시 10도에서 방향지시등이 점등되며, 150lux 이하에서 LED가 점등됨을 확인하였다.
본 논문에서는 비행 시뮬레이터와 VR분야에서 사용될 수 있는 가속도 센서와 진동 센서를 적용한 와이파이 기반의 조이스틱을 제안한다. 비행시뮬레이터는 ICT 및 SW 응용분야에 속하는 기술로 항공기의 환경을 재현하는 시뮬레이션 환경을 제공한다. 비행시뮬레이터의 일반적인 조종 장치는 고정식으로 특정 장치에 부착되어 사용되어 사용자의 활동 영역의 한계성을 가진다. 본 논문에서는 자유로운 공간 활용성을 위하여 3차원 공간 조종 장치를 구현하였다. 또한, 제안하는 조종 장치는 기존 VR장비의 컨트롤러에 비해 정확하고 정교한 조종을 위하여 3축 센싱과 정보를 표시하는 디스플레이 및 와이파이 통신을 위한 보드를 설계하고 유니티 기반의 가상 환경을 구현하여 적용 가능성을 확인하였다. 구현된 장치는 통신 인터페이스를 통해 조종 장치가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였으며, 게임 내 센싱 값과 구현된 보드에서 측정한 센싱 값이 일치하는 것을 확인하였다. 연구의 결과물은 비행시뮬레이터 외에도 VR 및 다양한 메타버스 관련 콘텐츠에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 직종별 근무 환경에 따른 상대적 운동량을 고려한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스 방법을 제안한다. 가속도 및 자이로 센서를 활용하여 수집된 데이터를 18가지 일상생활의 신체활동으로 분류한 WISDM 데이터베이스를 기반으로 전신, 하체, 상체의 3가지 활동으로 분류한 후 인식된 활동 지표를 통해 적절한 운동을 추천한다. 본 논문에서 신체활동 분류를 위해서 사용하는 1차원 합성곱 신경망(1D CNN; 1 Dimensional Convolutional Neural Network) 모델은 커널 크기가 다른 다수의 1D 컨볼루션(Convolution) 계층을 병렬적으로 연결한 컨볼루션 블록을 사용한다. 컨볼루션 블록은 하나의 입력 데이터에 다층 1D 컨볼루션을 적용함으로써 심층 신경망 모델로 추출할 수 있는 입력 패턴의 세부 지역 특징을 보다 얇은 계층으로도 효과적으로 추출 할 수 있다. 제안한 신경망 모델의 성능 평가를 위해서 기존 순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network) 모델과 비교 실험한 결과 98.4%의 현저한 정확도를 보였다.
지자기를 측정하여 방위각을 추정하는 방법은 매우 오래전부터 사용되어 왔다. 그러나 실내외의 금속 구조물 때문에 지자기에 외란이 발생하여 추정된 방위각에 오차가 발생하는 경우가 많다. 이를 보정하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔지만 오차를 줄이는데 한계가 있다. 본 논문에서는 측정된 지자기 센서 값을 LSTM 구조의 신경망에 적용하여 방위각을 추정하는 방법을 제안한다. 신경망을 학습시키기 위해서는 데이터의 사전 처리가 매우 중요하며, 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서, 지자기 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, EKF를 사용하여 지자기 센서 값을 균등하게 샘플링하는 방법으로 학습 데이터를 생성하였다. 4개의 은닉층을 사용하여 평균 방위각 추정 오차가 0.9도인 결과를 얻었다.
가상현실 콘텐츠는 HMD기기를 이용하여 사용자에게 높은 몰입감을 제공한다. 그러나 HMD기기의 착용 중에는 사용자의 위치나 장애물과의 거리를 파악하기 어렵기 때문에 물리적 충돌로 인해 상처를 입는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 HMD기기의 착용 중에 장애물과의 충돌 위험을 알려 사고를 방지하는 알리미 모듈을 제안한다. 제안하는 모듈은 가속도·자이로 센서로 사용자의 상태를 입력받아 충돌 사고 가능성이 있는 동작을 판별한다. 충돌 예상 범위에 장애물이 있다면 사용자에게 부저로 경고음을 출력한다. 실험 결과, HMD 착용 상태에서 장애물 감지 정확도가 1단계에서 86.6%, 2단계 상황에서 83.3%로 도출되어 사고 방지 알리미의 성능을 확인할 수 있었다.
무형문화유산의 전수 방식은 장인과 이수자의 직접적인 교육으로만 이루어져 왔으며 또한 전수는 긴 시간 동안 이루어지고 전수 방식을 따로 기록하는 경우가 드물며 동작이나 구전으로만 전해지기 때문에 표준화된 전수는 이루어질 수 없었다. 현재 국제 유네스코와 국내문화재청에서는 유무형문화재에 대한 전수와 기록의 중요성을 알고 다양한 디지털 기록을 진행하고 있다. 하지만 4차 산업혁명 시대에 무형유산 기록화 기술은 보유자의 기 예능 장인 공법을 기록하는 부분으로 영상기록 및 사진기록 도서 음원 등 아직까지 기존 아날로그 기술 방법으로 기록이 이루어지고 있으며 최근 5G 상용화와 함께 디지털 4차 산업 혁명시대와 발맞춰 무형유산 정보관리 기관에서도 무형유산 ICT 기반 기술 지원을 활성화되고 있는 시점에서 본 연구는 오랜 시간 동안 숙련도 높은 기술공법으로 한국 전통문화의 맥을 이어가고 있는 무형문화재 장인들의 기술 중에서 손을 사용하는 바느질 중심으로 자이로센서 기반으로 정확한 손동작 정보를 획득하고 기록할 수 있는 시스템 설계 및 연구개발을 통하여 ICT 기반 장인 공법 4D 기록화 기술을 제시하고자 한다. 이와 같은 기술로 무형문화유산의 새로운 4D 기록 방법으로 정확하게 기록하고 보존하여 무형문화유산 전승과 교육을 할 수 있고 문화유산의 유형에 맞는 교육·산업·홍보 등 다양한 사용 목적에 맞는 형태로 폭넓게 사용될 수 있다.
선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 회전형 관성항법장치의 핵심 기술인 최적 회전 절차를 설계하기 위하여 회전 동작별 항법 오차를 분석하는 내용을 다룬다. 회전형 관성항법장치는 관성측정기를 주기적으로 회전시킴으로써 관성센서 오차가 유발하는 항법 오차가 자체적으로 상쇄되도록 고안되었다. 적절히 연이어진 회전 동작은 최대한의 항법 오차를 상쇄시키며, 이를 최적 회전 절차라고 한다. 본 논문에서는 이러한 최적 회전 절차를 설계하기 위하여 회전형 관성항법장치에서 구현 가능한 회전 동작을 구분하고, 각 회전 동작 시 발생되는 항법 오차에 대해 분석한다. 또한 이를 조합하여 회전 절차를 수행할 때 발생되는 항법 오차의 특성을 분석함으로써 최적 회전 절차를 구성하기 위한 조건을 제시한다.
심지층 특성화 기술 확보에 필요한 자체 기기 개발의 일환으로 철재 케이싱이 설치된 시추공에도 적용가능한 공곡검층기 K-DEV를 설계하고 500 m 깊이 용 시작품을 개발하였다. K-DEV는 디지털 출력을 제공하고 이미 성능이 입증된 센서들을 장착하며, 기존에 국내에서 사용하는 윈치시스템과 호환성을 갖추도록 설계되었다. K-DEV 시작품은 외경 48.3 mm 비자성 스테인레스강 하우징을 채용했으며 실험실 내에서 20 MPa까지의 방수 시험, 그리고 1 km 깊이 시추공에 삽입하여 내구성 시험을 거쳤다. 시작품을 이용해 600 m 깊이까지의 하향 및 상향 연속 검층을 수행하여 작동의 안정성 및 자료의 반복성을 확인하였다. 철재 케이싱이 설치되어 있는 시추공내에서 방위각 결정에 필수적인 자이로 센서로 K-DEV 시작품에서는 고정밀도 MEMS 자이로스코프를 채택하였다. 여기에 가속도계 자료와 각속도 자료를 융합하고 무향 칼만 필터링(Unscented Kalman Filtering)을 통해 최적화 함으로써 정확한 궤적 추적을 수행하는 알고리듬을 고안하였다. 시험 시추공에서 K-DEV 시작품과 상업적 기기와의 비교 검층을 통해 서로 매우 근접한 결과를 얻었다. 특히, MEMS 자이로 센서의 시간에 따른 drift에 의한 오차 누적 문제는 검층 전 후에 정두에서 동일한 방향으로 위치한 정지 상태에서 측정한 자료로부터 각속도를 보정함으로써 해소될 수 있으며, 철재 케이싱이 설치된 시추공에서의 공곡검층이 나공 상태에서의 결과와 거의 동일한 궤적 추정 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 이러한 시작품 적용 결과로서 K-DEV 개발의 방법론, 시작품의 안정성 및 자료의 신뢰성을 확보하였다고 판단된다.
최근 증강현실(AR)에 대한 대중적인 관심의 증가와 함께, 건설장비에 AR 기술을 도입하여 효율성을 높이려는 다수의 연구가 진행되고 있다. AR 기술을 도입하기 위해선 실세계와 카메라의 가상세계를 오차없이 연결할 수 있는 정교한 외부 표정이 필수적이다. 하지만 건설 현장에서는 한정된 비용과 시간의 문제와 현재 상용화되어있는 야외용 트래킹 시스템(경사계, GPS시스템 등의 오차로 인해, 정교한 외부 표정을 도입하는 것이 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 굴삭기에 적용되는 AR 시스템인 AR 네비게이터를 위하여 정교하지 않은 외부 표정을 이용하더라도 이미지 프로세싱 기법을 통해 가상 이미지를 매끄럽게(Seamless) 중첩시키는 방법을 제안한다. 본 연구를 기반으로, 건설장비에 특화된 AR 네비게이터의 개발을 완료할 수 있을 것이라 생각이 된다. 또한 개발된 AR 네비게이터를 건설현장에 보급함으로써, 건설현장의 작업 효율성과 크게 향상시킬 것이라 기대하고, 추후 굴삭기 뿐 아니라 다른 건설장비에 적용될 수 있는 AR 기반 시스템이 갖춰질 것이라 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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