최근 국내에서 홈네트워크에 관한 제품과 정책 및 제도의 개발이 다양하게 진행 중이고 대학에서의 관련분야 연구도 활발하지만 몇 가지 문제점이 있다. 첫째로 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 홈네트워크 시스템에 사용되는 미들웨어나 게이트웨이 및 센서장비의 성능, 또는 지능형 서비스를 위한 알고리즘을 테스트하기 위해서는 실제 환경과 가까운 실험환경을 구축해야하는데, 비용과 시간의 측면에서 많은 부담이 있다. 둘째로 지능형 서비스를 위한 실험을 하기 위해서는 필수적으로 실 사용자가 실험환경에서 생활을 하여 실험을 하여야하는데 이 또한 많은 어려움이 있다. 그래서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 상황인식 홈오토메이션 테스트베드를 구축하여 비교적 적은 비용으로 홈 네트워크 시스템을 테스트할 수 있는 방법을 제안한다. 2장에서는 홈게이트웨이에 대한 기본적인 배경지식에 대해 알아보고 본 연구에서 사용된 홈네트워크 미들웨어에 관해서 설명한다. 3장에서는 실험에 사용된 게이트웨이, 테스트베드, 통신방법에 대해서 설명한다. 5장에서는 실제로 홈오토메이션 시스템 테스트베드를 구현하고 5장에서 결론 및 향후연구에 관해 논한다.
Artificial intelligence (AI) has been applied to most industries by enhancing automation and contributing greatly to efficient processes and high-quality production. This research analyzes the applications of AI-based automobile accident prevention systems. It deals with AI-based collision prevention systems that learn information from various sensors attached to cars and AI-based accident detection systems that automatically report accidents to the control center in the event of a collision. Based on the literature review, technological and institutional changes are taking place at the national levels, which recognize the effectiveness of the systems. In addition, start-ups at home and abroad as well as major car manufacturers are in the process of commercializing auto parts equipped with AI-based collision prevention technology.
스마트 팩토리화가 진행됨에 따라 자동화 설비 및 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 또한 IT 기술의 발달로 음성인식을 활용한 시스템의 활용도도 올라가고 있다. 음성인식 기술은 스마트홈과 각종 IoT 기술에서 두각을 나타내고 있는 기술이지만 공장의 특수성으로 공장에 적용되기 힘든 상황에 있다. 따라서 본 연구에서는 제조 현장의 상황을 고려한 음성인식 기술을 활용하여 산업용 다관절 로봇을 제어하는 방법을 설계하였다. 모바일을 통해 로봇 조작을 위한 음성명령을입력 받은 후 네트워크 프로토콜 변환 및 명령어 변환 과정을 거쳐 로봇을 제어할 수 있음을 확인하였다.
주변 환경을 감시하도록 구축된 센서 네트워크는 다양한 감지 작업을 수행하는 센서들로 구성되어 있으며 다양한 분야에서 적용되고 있다. 센서 네트워크는 가정 자동화, 화재감지 및 보안 분야 등기 다양한 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 적절한 기능을 가지는 센서의 개발과 적합한 응용을 위한 네트워크 구축이 활발하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 작업자의 안전을 위협하는 요소가 많은 작업현장에 센서 네트워크를 구축하여 각종 설비 현황을 모니터링 하도록 시스템을 설계하고 구현한다. 작업환경을 모니터링 하는 센서는 온도, 습도 데이터를 수집하여 싱크 노드에게 전송하고, 싱크노드와 연결된 서버는 데이터를 수집하여 사용자 인터페이스를 통해 작업자에게 제공한다. 또한, 작업현장에서 발생하는 디지털 데이터는 작업의 효율성을 높일 수 있도록 센서네트워크를 경유하여 전달된다. 제안하는 센서 네트워크는 음식물 폐기업체에 적용되어 음식 폐기물의 온도와 습도를 모니터링하고 업체에 출입하는 트럭의 중량 정보를 전송하여 작업의 편의성을 증대한다.
지구촌 곳곳에서 기후 온난화로 인하여 엄청난 환경적 재난이 매년 되풀이되고 있다. 에너지의 주공급원인 화석연료 과다 사용으로 지구 환경변화에 영향을 끼쳐 지구 생태계를 파괴하고 자원을 고갈시키고 있다. 이를 극복하기 위해서 신재생에너지의 개발을 통하여 탄소 배출량을 줄이려는 노력이 국내외적으로 활발히 연구되고 있는 게 현실이다. 이미 해외에서는 탄소 배출량을 줄이려는 신기술들이 심심치 않게 보도되고 있다. 제로 에너지 하우스는 고단열재 고기밀성 재료사용으로 저탄소 배출 및 에너지 사용량을 줄어들게 하고 최소한의 요구하는 에너지는 신재생에너지를 통해 공급받아 실거주가 가능한 모델이다. 이를 국내에서도 적용하려 노력 중이나 경제성이 떨어지기 때문에 보편화 되기는 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 친환경적 요소인 탄소 배출을 제로화 하고, 환기 시스템과 열교환기 및 에너지 저장장치를 공용으로 사용하여 제로 에너지 하우스의 시공 경제성을 확보하고, 창호 개방/폐쇠에 자동화 시스템을 부착하여 실내 적정온도 유지가 가능한 모델을 연구하고자 한다.
센서네트워크는 유비쿼터스 환경을 실현할 수 있는 기술로서, 최근 무인 경비 시스템이나 에너지 관리, 환경 모니터링, 홈 자동화, 헬스케어와 같은 다양한 분야에 적용 가능하다. 하지만 센서네트워크의 무선 통신 특성은 도청과 전송 메시지에 대한 위변조, 서비스 거부 공격에 취약하다. 현재 센서네트워크 상에는 안전한 통신을 위해 ECC(elliptic curve cryptography)를 통한 PKC(public key cryptography)암호화 기법이 사용된다. 해당 기법은 RSA에 비해 작은 키길이를 통해 동일한 암호화 강도를 제공하기 때문에 제한된 성능을 가진 센서상의 적용에 적합하다. 하지만 ECC에 요구되어지는 높은 부하 때문에 센서상의 구현을 위해서는 성능개선이 필요하다. 본 논문에서는 센서 상에서의 ECC를 가속화하기 위해 ECC연산의 핵심연산인 곱셈에 대한 최적화 기법을 제안한다.
최근들어, U-헬스케어는 진료에 있어 인력 및 시간 등 많은 비용을 절감할 수 있는 연구로 주목받고 있다. 그러나, 센싱, 측정 등 헬스케어에 대한 기반 기술들은 충분히 연구된 반면, IT 기술이 의료 기술과 접목된 IT/의료 융합 기술은 아직 초기 단계에 있다. 이에 본 논문에서는 이미 검증된 기술들과 전문가 시스템을 기반으로 개인 병원이나 가정 등의 중소형 의료 환경에 적용 가능한 U-헬스 케어 솔루션으로서의 헬스케어 시스템을 제안한다. 그 동안 IT 분야의 눈부신 발전으로 네트워크 및 데이터베이스 등 타 분야에 융합 가능한 IT 요소 기술들이 충분히 발전해 있고, 헬스케어의 경우 시간보다는 임무 수행이 중요한(Mission-Critical) 환경이므로, 새로운 기술 개발도 중요하지만 이미 검증된 기술들을 활용하는 것이 바람직하다. 제안된 솔루션은 전문가 시스템을 기반으로 체지방, 혈압, 그리고 혈당 등의 측정된 데이터를 이용해 자동화된 의료 서비스를 제공한다. 또한 의사와 간호사, 관계자등에게 편리한 진료 환경을 제공한다. 또한, 필요시 전문 지식이 없는 사람들도 자가 진단이 가능하므로 향 후 다양한 방면에서 의료 서비스 비용 절감이 기대된다. 특히, 각 장비들이 표준화된 블루투스 기술을 통해 통신하므로, 다양한 의료기기로 확장 가능한 솔루션이다. 이로부터, 우리는 전문가 시스템을 통한 비용 절감에 의해 U-헬스케어의 자가 측정 및 진단 서비스가 향상되었다고 말할 수 있다.
음성 인식은 HCI 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나이다. 가정 자동화, 자동 통역, 차량 내비게이션 등 음성 인식 기술이 적용될 수 있는 많은 응용들이 현재 개발되고 있다. 또한, 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요도 급속히 증대되고 있다. 본 논문은 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅡ'를 빠르게 인식할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 방식은 주파수 영역 대신, 시간 영역에서 계산되는 지표인 벌크 지표를 사용하므로, 인식을 위한 계산 비용을 절감할 수 있다. 모음 'ㅡ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 표현하는 벌크 지표들에 대한 신경망 학습을 수행하며, 최종적인 인식을 위해 학습된 신경망을 사용한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 모음 'ㅡ'를 88.7%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였고, 인식 속도는 어절 당 0.74msec이다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.82-89
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2020
This study is a design study related to the application of 3D printer technology for garment printing. Knitting, which used to be a home industry in the early days, originally comes from hand-knitting. This evolved with various personal devices as a small job for the self-sufficiency of early European housewives. In addition, since the Industrial Revolution, mechanical production entered the mass production mass supply system, and various apparel products were provided to consumers in accordance with mass standardized dimensions. This is similar to the development process in Korea. In addition, it has formed a considerable market with the situation that it can produce and supply apparel products at low labor costs of first-generation Namdaemun and Dongdaemun merchants. As the production shifted to the Southeast Asian region due to the increase in labor costs in the domestically developed social situation, the production of garment products in Korea is now almost 5%. As a result, apparel-related production facilities and related companies are constantly moving to other countries to move production facilities sensitively due to rising labor costs. Recently, smart factory automation has been planned to explore new possibilities. In addition, in recent years, with the evolved appearance of consumers, the appropriate supply of the right amount of production has appeared, and the 3D printer applied to personal garment output has attracted considerable interest in the customized market. Therefore, in order to become a new hope and a small addition to various clothing workers, this study conducted related research on the following 3D printers for clothing output and attempted to proceed with a new design.
가정에서 사람을 보조하기 위해 이동과 작업이 모두 가능한 모바일 매니퓰레이터의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 크기가 작고 낮은 가격으로 구성할 수 있는 모바일 매니퓰레이터를 개발하기 위해 모바일 로봇에 탑재할 수 있는 소형 매니퓰레이터 시스템을 개발하였다. 개발한 매니퓰레이터는 4자유도를 가지며, 끝단에 그리퍼와 카메라를 부착하여 물체의 인식과 인식한 물체에 대한 작업 수행이 가능하다. 개발한 매니퓰레이터는 수직 방향의 선형 이동이 가능하여 상대적으로 높이 위치한 사람의 손에 물건을 전달하거나 협업을 수행하는 데 유리하다. 개발한 매니퓰레이터의 4자유도 동작을 위한 4개의 액츄에이터를 매니퓰레이터의 베이스에 가깝게 배치하고 매니퓰레이터의 회전 관성을 줄임으로써 매니퓰레이터의 작업 중 안정성을 높이고 모바일 매니퓰레이터의 전복 위험을 낮추었다. 개발한 매니퓰레이터의 끝단에 위치한 카메라에서 RGB 영상을 획득하고 영상처리를 통해 물체를 인식하여 목표한 위치로 옮기는 픽 앤 플레이스 동작을 시험하였으며 로봇의 작업영역(workspace) 내에서 성공적으로 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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