본 논문에서 혼합현실에서 공동 작업을 위한 환경 구축에 대한 연구와 웨어러블 IOT 디바이스와 연동하기 위한 방법을 제안한다. 혼합현실은 가상현실과 증강현실의 혼합되어진 형태로서 실세계와 가상세계의 물체가 동시에 보이고, 가상현실과 달리 멀미 현상이 일어나지 않고 무선 방식이라 산업현장에서 적용될 기술로 주목 받고 있다. 마이오 웨어러블 디바이스는 삼축 센서, 근전도 센서, 가속도 센서를 이용하여 팔의 회전 트래킹과 손 제스처 인식을 가능하게 하는 디바이스이다. 혼합현실 관련 다양한 연구가 진행되고 있지만 여러 사람이 함께 혼합 현실 참여할 수 있는 환경 구축, 가상 객체를 직접 손으로 조작하는 것에 대한 논의는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 혼합 현실을 적용하기 위해 공동 작업이 가능한 환경 구축 방법에 대해 연구하였고, 상호작용이 원활하게 이루어지기 위한 인터랙션 방법에 대해 논의하였다. 그 결과 2인이 동시에 혼합현실 환경에 참여하여 객체에 대한 일원화된 객체를 공유할 수 있었고, 마이오 웨어러블 인터페이스 장비를 가지고 각자 인터랙션 할 수 있는 환경을 조성하였다.
모빌리티 기술의 급격한 성장으로 산업 분야의 수요는 차량 내에 다양한 장비와 센서의 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 저장장치를 요구하고 있다. NAND 플래시 메모리는 외부에 강한 충격뿐만 아니라 저전력, 빠른 데이터 처리 속도의 장점이 있기 때문에 모빌리티 환경의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 고온에 장기 노출될 경우 데이터 손상이 발생할 수 있는 특징이 있다. 따라서 태양 복사열 등 날씨나 외부 열원에 의한 고온 노출이 빈번한 모빌리티 환경에서는 온도를 관리하기 위한 전용 시스템이 필요하다. 본 논문은 모빌리티 환경에서 저장장치 온도 관리하기 위한 전용 온도 관리 시스템을 설계한다. 설계한 온도 관리 시스템은 전통적인 공기 냉각 방식과 수 냉각방식의 기술을 하이브리드로 적용하였다. 냉각 방식은 저장장치의 온도에 따라 적응형으로 동작하도록 설계하였으며, 온도 단계가 낮을 경우 동작하지 않도록 설계하여 에너지 효율을 높였다. 마지막으로 실험을 통해 각 냉각방식과 방열재질의 차이 따른 온도 차이를 분석하였고, 온도 관리 정책이 성능을 유지하는데 효과가 있음을 증명하였다.
본 연구의 목적은 언론빅데이터를 활용하여 1990년 이후 최근까지 치매환자의 배회와 실종에 관련된 기술특성과 변화를 이해하는데 있다. 언론빅데이터인 빅카인즈를 활용하여 두 단계로 분석하였다. 1단계는 기술변화의 일반적 특성을 분석하였고 2단계는 1단계에서 추출된 가중치가 높은 연관키워드의 상세분석을 하였다. 연구결과, 첫째, 언론보도는 2000년 초반부터 보도되기 시작하였고 2014년 이후에야 점차 보도가 증가되는 추세를 나타냈다. 둘째, 기술 및 기기활용의 변화특성으로 GPS를 중심으로 AI, IoT등의 기술과 융합되는 특성을 보였다. '드론'은 고도의 기술로 최근에 보도가 증가하였지만 실제 적용을 위한 윤리적 문제해결이 요구되었다. 마지막으로, 경찰과 보호자를 중심으로 위치확인 기술에 집중된 특성이 나타났다. 본 연구결과를 토대로 지역사회에서 치매환자의 배회와 실종을 예방하고 안전보행을 지원할 수 있는 기술개발 및 지역사회 협력에 대해 논의하였다.
본 연구에서는 레이저와 치아조직과의 상호작용에 대한 연구의 일환으로, $CO_2$ 레이저의 발진파장인 $10.6\mu\textrm{m}$의 레이저 빔 조사시에 일어나는 치아의 온도변화를 조사하기 위하여 $CO_2$ 레이저 발진장치를 제작하여 여러 가지 조사 에너지, 조사시간에 대하여 발거된 치아의 치수강의 온도변화를 측정 분석하였다. 측정한 data를 분석하여 최대 상승온도 $\DeltaT_m$를 추정할 수 있는 다음과 같은 실용적인 경험식을 얻었다. $\DeltaT_m=\alphaP\Delta\tauexp(-\betad)$$ 여기서 P는 레이저의 출력(W)이고 $\Delta\tau$는 조사시간(sec), d는 치아의 두께(mm)이다.
WoT(Web of Things)는 웹 표준화 기술을 이용하여 사물간 지능화 통신을 실체화하기 위해 제안된 기술이다. WoT 환경은 LLN(Low-power, Lossy Network)과 자원이 제한적인 센서 장치 등을 포함하고 있으므로 기존 인터넷 환경에 적용했던 보안 기술들을 그대로 적용하기는 어렵다. 최근 IETF 표준화 그룹에서는 WoT 환경에서 보안 서비스를 제공하기 위해 DTLS 프로토콜을 이용한 방안이 제시되었다. 하지만 DTLS 프로토콜은 사전 설정(핸드 쉐이킹) 과정의 복잡성과 전송되는 메시지양이 많아 WoT 환경에서 종단간 보안 서비스를 제공하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 WoT 환경을 DTLS 적용 가능 구간과 경량화 보안 기술이 적용될 구간으로 나누고, 경량화 구간을 위한 상호 인증 및 세션키 분배 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 관리가 용이한 스마트기기를 모바일 게이트웨이 및 WoT 프락시로 사용한다. 제안기술은 ISO 9798 표준화 기술을 수정하여 메시지 전송량을 줄이고 암호 프리미티브 계산량을 감소시키도록 했다. 또한 제안 기술은 재전송 공격, 스푸핑 공격, 선택 평문/암호문 공격, 및 DoS 공격 등에 대응 할 수 있다.
Although smart homes have been much developed in China, smart homes has been mainly towards the adoption of new technologies. There is little development of smart homes to consider and meet residents' needs in China. This study investigated residents' living in apartments in China using a questionnaire to identify their demands on smart homes. Through the survey, this study analyzed residents' space use patterns, daily living patterns etc. according to their ages. The results implied that there are significant differences in the use of spaces and demands on daily living within apartments. The results of this study should be considered for the development of smart homes in future. For example, it might be easier for people in the 20's to adopt Internet of Things (IoT) and environmental control systems compared to other age groups because most of them in the 20's use smart phones effectively without difficulties. In case of people in their 50's who stay home more times for taking a rest and eating meals compared to other age groups, smart technologies should be applied to support their health care and works in housings. This research emphasizing residents' experiences could be basis for the development of smart homes in China.
사물 인터넷 환경에서 모바일 어플리케이션과 웨어러블 기기를 연동하기 위해 BLE (Bluetooth Low Energy) 기반 통신을 많이 활용하고 있다. 특히 BLE 연동 안드로이드 어플리케이션을 개발할 때 개발 환경에서 BLE 에뮬레이션을 지원하지 않아 반드시 웨어러블 기기가 필요한 제약이 있다. 본 연구에서는 처음으로 안드로이드 BLE 에뮬레이터를 설계 및 구현하였다. 이를 활용하여 웨어러블 기기가 없어도 BLE 연동 어플리케이션을 개발할 수 있음을 확인하였다. 그리고 그래프 모델 기반의 안드로이드 BLE 시나리오 자동 생성 방법을 제안하고 자동 생성한 시나리오들을 제안한 안드로이드 BLE 에뮬레이터 상에서 실행하여 어플리케이션의 BLE 응용 프로토콜을 체계적으로 테스트하는데 유용함을 보였다.
생활 주변의 사물들이 인터넷에 접속되어 사물들과의 통신이 가능한 "사물 인터넷" 시대의 흐름에 맞춰 본 논문에서는 스마트 전력 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 와이파이 기능을 내장한 파워 콘센트와 전력 소비량을 모니터링하고 제어할 수 있는 웹서버로 구성되어 있다. 또한, 사용자가 쉽게 전력 소비 상태를 체크하고 콘센트의 전원 상태를 조작할 수 있는 스마트폰용 웹페이지도 함께 개발하였다. 본 시스템은 방화벽 또는 컴퓨터의 환경 설정 문제가 없도록 고안되어 사용의 편리성을 보장하였다.
인터넷을 활용하고 있는 지금까지 우리는 인터넷을 인간이 정보의 생산자 혹은 소비자로서 정보를 공유할 수 있는 최적의 공간으로 활용하여 왔다. 하지만 최근 들어 네트워크 및 디바이스들의 발전으로 현실 세계의 사물들과 가상 세계의 네트워크를 통해 서로 연결되어 사람과 사물, 사물과 사물간에 언제, 어디서나, 소통 가능한 사물 인터넷에 대한 관심이 높아지고 있다. 인터넷이 이제는 퍼스널 컴퓨터나 모바일 기기들을 뛰어 넘어 현장 설비와 같은 기업의 자산뿐만 아니라 차 나 TV등 소비자 기호품으로 확대되고 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷이 갖는 다양한 의미 및 해석들을 다루었으며 특별히 가전산업 분야 및 자동차 분야에서의 사물 인터넷의 활용성을 조명하였다.
Gohel, Hardik A.;Upadhyay, Himanshu;Lagos, Leonel;Cooper, Kevin;Sanzetenea, Andrew
Nuclear Engineering and Technology
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제52권7호
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pp.1436-1442
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2020
Nuclear infrastructure systems play an important role in national security. The functions and missions of nuclear infrastructure systems are vital to government, businesses, society and citizen's lives. It is crucial to design nuclear infrastructure for scalability, reliability and robustness. To do this, we can use machine learning, which is a state of the art technology used in various fields ranging from voice recognition, Internet of Things (IoT) device management and autonomous vehicles. In this paper, we propose to design and develop a machine learning algorithm to perform predictive maintenance of nuclear infrastructure. Support vector machine and logistic regression algorithms will be used to perform the prediction. These machine learning techniques have been used to explore and compare rare events that could occur in nuclear infrastructure. As per our literature review, support vector machines provide better performance metrics. In this paper, we have performed parameter optimization for both algorithms mentioned. Existing research has been done in conditions with a great volume of data, but this paper presents a novel approach to correlate nuclear infrastructure data samples where the density of probability is very low. This paper also identifies the respective motivations and distinguishes between benefits and drawbacks of the selected machine learning algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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