전 세계적으로 매년 약 5천만 톤의 전기 및 전자 폐기물이 발생하고 있는 상황에서 사물인터넷 디바이스가 2025년 약 750억 개에 달할 것으로 예상하고 있다. 그러나 사물인터넷 디바이스의 폐기 처리에 필요한 식별 기법에 대한 연구는 미미하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 디바이스의 재활용 가능률과 재생 가능률, 각 부품의 재활용률 및 재생률 등의 EoLT(End-of-Life Treatment) 정보를 포함한 식별자를 제안하며, 객체 식별자, 모바일 RFID 및 QR 코드로 구현한다. 구현된 객체 식별자와 모바일 RFID는 통신 네트워크를 통해 원격 서버와 연동하여 사용될 수 있고, 구현된 QR 코드는 스마트폰 앱을 통해 간단히 사용될 수 있다.
사물인터넷 시스템에서 배터리로 동작하는 사물인터넷 장치는 저전력 소모가 필수이다. 일반적으로 사물인터넷 장치들은 주기적으로 수면 상태에 진입하여 전력 소모를 줄인다. 하지만 비동기 사용자 요구 환경에서는 응답시간을 줄이기 위해 듀티 사이클을 줄여야 하므로 전력 소모 절감 효과가 줄어든다. 본 논문에서는 실내 전등 제어와 같은 비동기 제어가 필요한 환경에서도 장치의 전력 소모 절감 효과를 높일 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 반복 깨우기(repetitive wake-up) 기법은 스마트폰에서 깨우기 신호를 반복적으로 전송하고 사물인터넷 장치는 듀티 사이클을 최소화함으로써 전력 소모를 줄일 수 있다. 스마트폰 앱과 사물인터넷 장치를 구현하고 실험을 통해 제안하는 반복 깨우기 기법이 기존의 동기적 수면/활동 기법보다 최대 5배 이상 전력 소모를 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 전통적으로 대면 중심의 오프라인 접촉방식 실험 실습 위주로 진행되었던 전기 전자 제어공학 분야의 마이크로프로세서 응용 교과목 교육에서 시간적, 공간적, 물리적 제약 요소에 상관없이 언제 어디서나 가상적으로 실습할 수 있게 해주는 온라인 가상실험 시스템 구축 연구의 일환으로, 마이크로프로세서가 다른 주변장치와 무선랜을 통해 통신할 수 있게 해주는 시리얼 무선랜 가상 통신 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈은 가상실험 시스템 내의 마이크로프로세서와 시리얼 인터페이스를 통해 연결되고, 이를 통해 송수신되는 데이터를 가상실험 소프트웨어가 수행되고 있는 호스트의 실제 무선랜 인터페이스를 통해 주변 장치들로 전송해 준다. 개발된 시리얼 무선랜 가상 통신 모듈의 기능 검증을 위해 가상실험 시스템 내의 마이크로프로세서가 호스트 컴퓨터의 무선랜 인터페이스를 통해 안드로이드 스마트폰과 데이터를 주고받는 실험을 수행하였으며, 본 연구를 통해 개발된 가상실험용 시리얼 무선랜 통신 모듈을 사용하여 가상 마이크로프로세서가 주변 실물 장치와 무선랜을 통해 통신할 수 있게 되어 마이크로프로세서 응용 교육분야에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 현장검사장치의 소형화 및 디지털화가 급격히 빠르게 진화하고 있다. 뇨검사는 일반인이 요시험지인 딥스틱을 이용하여 시각적인 색비교를 통해 자가진단이 가능하기에 색인지 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 요시험지검사에 사용되는 딥스틱(Dipstick Pad)의 색 변화를 스마트폰 카메라를 이용하여 얻어진 이미지로부터 RGB 값을 분석하였다. 비교 대상은 가장 많이 검사하는 질환으로 당뇨 증상과 관련 있는 요소인 당, 케톤체, pH의 양적변화에 대한 뇨 색 변화를 관찰하였다. 본 실험에서 일반적인 조도의 영향을 기준으로 밝은 조도와 어두운 조도 조건에서 뇨시험지상의 색변화에서 추출된 RGB값의 변화를 관찰하였다. 결과적으로 밝은 조도 조건에서의 색상 추출값이 높고 농도에 따른 반영이 잘 이루어지는 반면 낮은 조도 영역에는 색상 추출값이 낮게 나타났다. 따라서, 색 분리 알고리즘의 문제점을 개선하고자 RGB 수치의 변화값을 제시하였다.
무선 인터넷 접근성이 개선된 스마트폰과 태블릿PC의 등장으로 개인 컴퓨팅 환경이 PC중심에서 모바일 웹(Mobile web) 기반의 모바일 단말기 중심으로 이동하면서, 정보의 이용과 소통 방식이 빠르게 변화하고 있다. 이러한 시점에서 국내 대학들 역시 스마트폰 사용자들을 위한 모바일 웹 사이트 구축이 활발하게 진행 되고 있다. 하지만 이러한 대학들의 모바일 웹사이트들은 사용성이나 접근성을 고려하기 한 사이트가 아닌 다양한 기능과 화려한 디자인에 주력하여 개발하거나 단순한 홍보용으로 제작되고 있기 때문에 이를 사용하는 학생들은 많은 불편을 겪고 있다. 이에 본 논문은 스마트폰 환경에서 사용성과 접근성을 고려한 웹 인터페이스를 새롭게 제안함으로써 사용자들이 원하는 정보로 쉽게 접근할 수 있도록 구현하였다. 모바일 웹사이트 구축 시 고려해야 할 사항은 직관적인 인터페이스 디자인, 사용자 경험(User Experience)에 대한 고려, 사용자 맞춤형 인터페이스, 그리고 웹표준(Web Standard) 준수이다.
최근 사람이 다수 붐비는 지역에 스마트 폰이나, 태블릿 등을 바로 충전할 수 있는 태양광 모듈이 설치되어 서비스를 제공하고 있다. 하지만 버스 출입과 관련된 정보의 연동이 불가능 하여 충전 중인 스마트 폰이나, 태블릿 등을 두고 버스에 승차하여 분실하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 LPWA 기술과 BLE의 Advertising mode를 이용하여 버스가 접근 할 때 스마트폰으로 알려주는 시스템을 제안한다. 실험결과 NLOS에서 낮은 위치에 존재하는 수신 단말과 버스에 장착된 단말간 통신거리가 최대 640 m인 것을 확인하였으며 이를 통해 약 2~3분 전에 버스의 도착 알람을 받을 수 있는 것을 확인하였으며, Ble의 서비스 거리가 최대 87 m로 버스 정류장 인근에 있어도 서비스를 제공받을 수 있는 것을 확인하였다.
스마트 폰과 같은 모바일 기기에서 동작하는 응용 소프트웨어는 제한된 배터리 용량으로 인하여 안정적인 서비스를 지속적으로 제공하는데 어려움을 갖는다. 과거에는 배터리의 수명을 연장 시키거나 소모전력이 적은 하드웨어 장치들을 개발하는 것으로 모바일 기기의 소모전력을 관리하였다. 그러나 시스템에 탑재되는 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 소프트웨어에 대한 소모전력 분석 연구도 관심을 갖게 되었다. 이러한 연구들 중에서 모델 기반의 소모전력 분석은 코드가 개발되기 이전에 미리 소모전력을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 소프트웨어를 개발한다는 측면에서 소모전력 감소를 위한 하나의 중요한 전략으로 인식되어 오고 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어의 행위 모델인 UML의 상태기계(State Machine) 다이어그램을 이용하는 소모전력 분석 기법을 제안한다. 제안하는 분석기법은 상태기계 다이어그램을 페트리 넷으로 변환하고, 이의 시뮬레이션을 통해 소모전력을 예측하게 된다.
이 논문에서는 스마트폰을 이용하여 양안식 증강현실에 필요한 기술들인 스마트폰 기반 시점 추적 및 인터랙션에 대해서 소개한다. 최근 들어 스마트폰의 해상도 및 성능의 향상으로 스마트폰을 이용한 가상현실 장치들이 일반화 되고 있는 상황에서 스마트폰을 이용한 양안식 증강현실에 대한 개발이 절실히 필요한 상태이다. 스마트폰을 이용한 양안식 증강현실에서 필요한 3차원 추적 및 맨손 기반 인터랙션을 구현한 방법을 본 논문에서는 설명하고자 한다. 환경 영상의 분석을 통해 3차원 특징점 지도를 생성하고 그를 이용해서 3차원 공간 추적에 이용한다. 또한 센서를 함께 사용하여 추적 실패의 경우에도 대응하는 방법에 대해서도 다룬다. 맨손을 사용한 3차원 인터랙션을 이런 환경에서 구현하는 방법에 대해서도 논한다.
게임이나 오락 분야에서 많이 적용되어왔던 체감형 콘텐츠와 실감형 기기들은 각기 상호작용을 통해 사용자의 참여도나 재미를 극대화할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반으로 체감형 콘텐츠를 제작하고, 이를 3축 가속도 센서와 진동센서를 갖는 체감형 인터페이스를 통해 제어하는 인체 착용형 블루투스 기기를 설계하고 구현한다. 개발된 체감형 인터페이스 기기는 스마트폰 앱을 이용하여 최적의 3축 동작성 및 기능성을 테스트하고 사용자 편리성을 가진 체감형 기기로서 유용함을 입증한다. 또한 블루투스를 통한 센서 데이터 전송 최적화 프로토콜을 구현하여 스마트폰 콘텐츠의 오동작을 줄일 수 있음을 보인다.
스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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