대형 누수와 같은 상수도 사고가 발생했을 경우 신속한 대응조치를 위해서는 현장 관리자가 문제가 발생한 관로의 제수변을 찾아 제어해야 한다. 그러나 현재 상수도 시스템으로는 해당 제수변을 찾는 것이 쉽지 않고, 찾았다하더라도 관련 정보를 바로 알 수 없어 신속하게 대응하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 GPS와 증강현실 기술을 사용하여 제수변 위치를 찾는 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 자이로, 가속도계, 자기 센서를 포함한 안도로이드 장치의 센서를 활용하여 원격 데이터베이스 서버의 위치 데이터와 장치의 현재 GSP 위치가 일치하는 밸브를 찾는다. 또한 증강현실 기술을 사용하여 캡처한 실제 장면에 그래픽 패턴과 추가 정보들을 오버레이하여 나타내었다. 본 연구의 시스템 구현으로 제수변의 체계적인 관리가 가능하므로 사고 발생 시 신속한 대응으로 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국내에서는 PSC(Prestressed Concrete) 박스 거더 교량의 교폭을 늘리고 자중을 줄이기 위한 목적으로 박스의 수를 줄이는 대신 콘크리트 충진 FRP(Concrete Filled FRP, CFFRP) 스트럿을 상판 캔틸레버 부분에 설치하는 공법이 시공되고 있다. 이러한 CFFRP 스트럿은 사례가 많지 않은 교량 구조물로서 설계 및 시공에서의 불확실성을 제거하기 위해 교량 시스템에서의 스트럿 거동을 실험적으로 분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 대상교량에 대해 현장시험을 실시하여 CFFRP 스트럿의 국부 거동을 분석하고자 한다. 특히 전자기파 간섭에 대해 면역이 우수한 광센서인 FBG(fiber Bragg grating) 센서를 기반으로 시험을 실시하여 잡음이 없는 우수한 응답을 성공적으로 획득하였다. 현장시험에서는 재하트럭의 속도와 횡방향 위치를 매개변수로 시험을 실시하였다. 그 결과 CFFRP 스트럿은 하중재하 위치와 속도에 관계없이 압축상태에 존재하고 있으며, 통과 차량의 횡방향 위치가 CFFRP 스트럿의 거동에 민감한 요소임을 확인하였다.
$YBa_{2}Cu_{3}O_{7}$ 단일층 박막으로 된 직접결합형 직류 SQUID magnetometer를 설계하여 $SrTiO_{3}$기판위에 제작하였다. 검출코일은 외변 8.5 mm, 선폭은 2.6 mm로 하였으며, 조셉슨 접합의 선폭은 $3\;{\mu}m$, SQUID 인덕턴스는 50pH로 하였다. 제작된 소자의 외부 자속에 대한 전압 변조신호의 크기는 최대 $65\;{\mu}V$, 자장잡음은 1 Hz에서 약0.6 pT/$\sqrt{Hz}$ 이었다. 이 SQUID magnetometer를 사용하여 자기차폐실 내에서 심자도 파형을 측정하여 가산평균하였을 때 매우 양호한 심자도 파형을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 지하수 수자원의 부존 및 대수층의 역학적 변화를 원격 탐사 방법으로 해석한 연구사례를 고찰하였다. 지질 분포, 지표수 및 지형 고도차, 식생 분포, 강수량과 증발산량의 변화를 측정하는 기법에는 항공 자력 탐사 분석에 의한 지질 선구조 해석, DEM, 엽면적지수, 정규 식생 지수 및 지표면 에너지 밸런스 계산 등이 있으며, 모두 원격 탐사로 수득된 자료에 기반하며, 광역적 차원에서의 지하수 수자원 부존 여부를 정성적으로 분석할 수 있다. 위성 센서 자료의 직접 이용을 통한 지하수 부존 및 동력학의 정량적 해석은 현재까지 GRACE와 InSAR가 가장 각광받는 탐사 방법임을 알 수 있었다. GRACE는 미소 중력장 변화를 지구 표면 및 내부 수체의 질량 변화로 전환할 수 있는 센서 보유 위성으로서, 센서 자료의 보정이 필요 없고, 지하수 부존 정량 분석을 위한 보조 자료를 모두 다른 위성 센서 자료에서 수득할 수 있으며, 자료처리 알고리즘의 지속적인 개선이 진행되고 있어서, 전세계적으로 수많은 연구가 수행되었다. 그러나, 위성센서의 검출 한계로 인해 협소한 지역에서의 지하수 질량 변화 정량이 부정확할 수 있고, 현장 조사 자료와 연동할 경우 과대 추정된 결과가 도출될 수 있다. InSAR는 특정 대수층에서 지표의 수직 변위가 지하수위와 비례한다는 원리를 이용, mm 단위의 지표 수직 변위를 측정하여 대수층 및 대수층 내 지하수의 물리적 특징을 정량화할 수 있다. 그러나, 지표의 토지 피복이 단순한 건조-반건조 기후 지역에 한정되어 적용되고 있으며, 지표면과의 긴밀도 값 손실이 우려되는 지역에서는 적용이 힘들다. 상기 두 위성을 이용하여 우리나라 지하수 수자원의 질량 변화 및 흐름 특징을 광역적으로 정량화하기 위해서는 우리나라의 지형 및 지질, 자연 조건에 알맞은 자료 전처리 알고리즘 개발 및 적용이 선행되어야 할 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.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
We propose a method to measure atrial arrhythmias (AA) such as atrial fibrillation (Afb) and atrial flutter (Afl) with a SQUID magnetocardiograph (MCG) system. To detect AA is one of challenging topics in MCG. As the AA generally have irregular rhythm and atrio-ventricular conduction, the MCG signal cannot be improved by QRS averaging; therefore a SQUID MCG system having a high SNR is required to measure informative atrial excitation with a single scan. In the case of Afb, diminished f waves are much smaller than normal P waves because the sources are usually located on the posterior wall of the heart. In this study, we utilize an MCG system measuring tangential field components, which is known to be more sensitive to a deeper current source. The average noise spectral density of the whole system in a magnetic shielded room was $10\;fT/{\surd}Hz(a)\;1\;Hz\;and\;5\;fT/{\surd}Hz\;(a)\;100\;Hz$. We measured the MCG signals of patients with chronic Afb and Afl. Before the AA measurement, the comparison between the measurements in supine and prone positions for P waves has been conducted and the experiment gave a result that the supine position is more suitable to measure the atrial excitation. Therefore, the AA was measured in subject's supine position. Clinical potential of AA measurement in MCG is to find an aspect of a reentry circuit and to localize the abnormal stimulation noninvasively. To give useful information about the abnormal excitation, we have developed a method, separative synthetic aperture magnetometry (sSAM). The basic idea of sSAM is to visualize current source distribution corresponding to the atrial excitation, which are separated from the ventricular excitation and the Gaussian sensor noises. By using sSAM, we localized the source of an Afl successfully.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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