• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.81-87
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• 2023

수소충전소와 수소전기차 간의 통신 프로토콜인 SAE J2601과 SAE J2799는 수소 충전에 관련된 내용만을 다루고 있다. 본 논문에서는 수소전기차의 수소검출, 전류, 전압을 측정하여, 수소충전소로 WiFi 프로토콜을 변화시켜 가면서 센서 데이터를 전송한다. 수소전기차의 센싱, 제어 및 센서 데이터 전송을 위해, 라즈베리파이를 이용하여 소규모 실험실 모델을 만들었다. 센서 데이터를 수소충전소의 데이터베이스에 저장하였고, 저장된 데이터 분석을 위해 그라파나를 이용하여 대쉬보드를 구성하였다. 수소가 검출되면 수소충전소의 디스펜서 밸브를 잠근다. 그리고 WiFi 프로토콜에 따른 평균 전송 지연을 측정하였다. 전송 지연 측정 결과, 수소충전소와 수소전기차간의 센서 데이터 전송을 위한 WiFi 프로토콜은 IEEE 802.11a가 가장 적합하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1313-1320
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• 2023

본 논문에서는 그로브 제스처를 사용하여 스마트 미러의 화면을 제어하고 음성인식 기능을 통해 화면에 웹 브라우저 검색 기능과 거울화면을 제어할 수 있는 스마트 미러를 제안하였다. 스마트 미러의 하드웨어 구성은 LCD모니터에 아크릴 판을 결합하고 반사율 37% 투과율 36%의 하프미러필름을 아크릴판에 부착하여 거울처럼 사용함과 동시에 거울에 디스플레이를 표시하도록 제작하였다. 제안한 스마트 미러는 사용자가 직접 거울을 터치하거나 키보드를 조작하는 등의 번거로운 작업 없이 그로브 제스처 센서를 통해 간단한 손동작만으로 화면을 제어할 수 있는 기능을 구현하였으며 음성인식 기능과 GoogleAssistant를 도입하여 사용자가 내린 음성명령에 일치하는 결과를 화면에 출력하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.151-158
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• 2024

Although on-device artificial intelligence (AI) has gained attention to diagnosing machine faults in real time, most previous studies did not consider the model retraining and redeployment processes that must be performed in real-world industrial environments. Our study addresses this challenge by proposing an on-device AI-based real-time machine fault diagnosis system that utilizes continual learning. Our proposed system includes a lightweight convolutional neural network (CNN) model, a continual learning algorithm, and a real-time monitoring service. First, we developed a lightweight 1D CNN model to reduce the cost of model deployment and enable real-time inference on the target edge device with limited computing resources. We then compared the performance of five continual learning algorithms with three public bearing fault datasets and selected the most effective algorithm for our system. Finally, we implemented a real-time monitoring service using an open-source data visualization framework. In the performance comparison results between continual learning algorithms, we found that the replay-based algorithms outperformed the regularization-based algorithms, and the experience replay (ER) algorithm had the best diagnostic accuracy. We further tuned the number and length of data samples used for a memory buffer of the ER algorithm to maximize its performance. We confirmed that the performance of the ER algorithm becomes higher when a longer data length is used. Consequently, the proposed system showed an accuracy of 98.7%, while only 16.5% of the previous data was stored in memory buffer. Our lightweight CNN model was also able to diagnose a fault type of one data sample within 3.76 ms on the Raspberry Pi 4B device.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.103-108
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• 2024

본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의 유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한 스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-89
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• 2024

본 논문에서는 중소형 매장에서 판매 상품 진열대를 모니터링할 수 있는 소형 카메라를 이용해 진열 상품에 대한 재고 관리 및 도난 방지 기능을 제공할 수 있는 무인 매장 관리 시스템을 제시한다. 이 시스템은 객체 인식, 실시간 통신, 보안 관리, 출입 관리, 그리고 모바일 인증을 종합적으로 통합한 서비스 솔루션이다. 제안 시스템은 소형 카메라를 통해 실시간으로 촬영되고 있는 영상을 커스텀 YOLOv5-x 모델을 활용하여 진열대의 물체를 인식하고 수량을 실시간 측정하며, 라즈베리파이를 통해 서버와의 실시간 데이터 통신을 지원한다. 또한, 데이터베이스 내 객체 수량과 객체 인식 결과를 비교하여 도난 의심 상황을 탐지하고 도난 발생 시점의 매장 영상을 제공한다. 제안된 무인 매장 솔루션은 중소형 무인 매장 운영의 효율성을 향상시키고 도난을 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.107-116
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• 2024

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 MicroVM의 AI 애플리케이션 수행 시 성능을 분석하고, 이것이 현재 사용되고 있는 컨테이너 기술과 전통적인 가상머신을 대체할 수 있는지 알아본다. 이를 위해 라즈베리파이 4에서 Docker 컨테이너, Firecracker MicroVM, KVM 가상머신 환경을 각각 구축하고 대표적인 AI 애플리케이션들을 실행하였다. 그리고 실험 환경별로 추론 시간, 총 CPU 사용량 및 추세, 파일 I/O 성능을 분석하였다. 실험 결과, MicroVM에서 AI 애플리케이션을 수행하였을 때 컨테이너와의 큰 성능 차이는 없었으며, 오히려 반복적인 애플리케이션 수행에서 평균적으로 안정적인 추론 시간을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통해 엣지 컴퓨팅 환경에서 컨테이너와 가상머신을 대체하여 MicroVM을 사용한 AI 애플리케이션 운용이 적합할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Clinical Endoscopy
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• 제57권4호
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• pp.486-494
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• 2024

Background/Aims: Helicobacter pylori infection-negative gastric cancer (HPNGC) has not been systematically investigated in consecutive patients. Hence, this study aimed to investigate the clinicopathological and endoscopic features of HPNGC. Methods: This single-center retrospective study selected participants from patients with gastric cancer who were treated at the Fukuoka University Chikushi Hospital between January 2013 and December 2021. Only patients diagnosed with HPNGC were enrolled, and their clinicopathological and endoscopic features were analyzed in detail. Results: The prevalence of HPNGC in the present study was 2.6% (54/2,112). The types of HPNGC observed in each gastric region were as follows: advanced gastric cancer was observed in the cardia; gastric adenocarcinoma of fundic-gland differentiation, gastric adenocarcinoma of foveolar-type presenting with whitish elevation and raspberry-like foveolar-type gastric adenocarcinoma, gastric adenocarcinoma arising in polyposis, and gastric adenocarcinoma with autoimmune gastritis were observed in the fundic gland region ranging from the gastric fornix to the gastric body; signet-ring cell carcinoma was observed in the gastric-pyloric transition region ranging from the lower gastric body to the gastric angle; and well-differentiated tubular adenocarcinoma with low-grade atypia was observed in the antrum. Conclusions: This study revealed that tumors from each gastric region exhibited distinct macroscopic and histological types in HPNGC.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권8호
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• pp.1105-1113
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• 2015

혈행 개선 기능성을 평가하기 위하여 8주 동안 일반식이와 고지방식이를 제공하는 그룹에 오메가-3 지방산과 복분자종자유를 일정량 제공하는 실험을 실시하였다. 실험군은 일반식이 그룹과 고지방식이 그룹으로 나누어 각 그룹 내에 음성대조군, 양성대조군(오메가-3 지방산), 복분자종자유(2 g, 4 g/2,000 kcal) 급이군으로 구성하였다. 양성대조군과 복분자종자유는 매일 경구 투여되었고 실험기간 종료 후 동물을 희생시켜 혈액과 장기를 얻어 혈중중성지방 및 콜레스테롤, 혈행 개선에 관련된 바이오마커(coagulation factor7, 12, serotonin과 TXB2)를 측정하였는데, 그 결과 복분자종자유는 혈중지질의 농도 개선을 통해 혈액의 점도를 감소시키고 혈액의 응고를 억제하여 혈행을 개선하는 기능성이 있는 것을 확인하게 되었다. 따라서 복분자종자유를 이용한 건강기능식품 개발은 혈관질환 환자들에게 혈행 개선을 통한 건강증진 효과를 보여줄 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1589-1597
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• 2016

본 논문에서는 사막, 해양과 같은 개활지역에서 모바일 센서 네트워크에서 사용하는 전력량을 감소시킬 수 있는 시스템을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 데이터 전송 전력 소모는 거리의 제곱에 비례하다는 특징이 있다. 따라서 배터리로 동작하는 모바일 센서의 위치가 센서 데이터를 수집하는 싱크 노드와 멀리 떨어져 있을 경우, 데이터를 전송하는데 요구되는 전력 사용량이 높아지게 되어 센서의 동작 시간이 짧아지는 문제가 발생한다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 모바일 센서의 전송 가능 거리보다 짧은 전송 거리를 설정하여 센서가 해당 거리 이내에 존재할 때만 데이터를 보내게 함으로써 필요한 전력량을 감소시키는 시스템에 대하여 제안하였다. 뿐만 아니라, 싱크노드에서는 압축 센싱을 이용하여 센서로부터 수집한 데이터를 더 적은 전송 횟수로 게이트웨이에 전송함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라즈베리 파이와 아두이노를 이용하여 실제로 구현하였으며, 싱크노드로부터 적은 데이터를 수신하여도 게이트웨이에서 원 데이터와 매우 근사적으로 복호가 가능함을 실험을 통하여 확인하였고 실제 실험 환경에서 제안된 시스템의 성능을 이론적으로 검증하였다.

• 동아시아식생활학회지
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• 제25권6호
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• pp.1007-1017
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• 2015

본 연구에서는 베리 종류에 따른 식혜의 품질 특성을 평가하기 위하여 블루베리, 복분자, 오디, 딸기, 라즈베리식혜의 일반성분, pH, 정미성분, 항산화 특성 및 색을 비교하고자 하였다. 베리식혜의 일반성분은 조지방 함량을 제외하고 베리 종류에 따라 유의적인 차이를 보였으며, 복분자식혜의 조단백과 회분함량이 가장 높았다. pH는 딸기식혜가 가장 높은 값을 나타냈으며, 베리 종류에 따라 유의적인 차이를 보였다. 정미성분의 당도, 유리당, 적정산도, 총산도 및 유기산은 다음과 같다. 당 함량은 딸기식혜가 $17.71^{\circ}Bx$로 가장 높은 값을 나타냈으며, 블루베리식혜가 $15.15^{\circ}Bx$로 가장 낮은 값을 나타냈다. 유리당 함량은 블루베리식혜가 가장 높은 값을 보였고, 라즈베리식혜가 가장 낮은 값을 나타냈다. 적정산도, 총산도 및 유기산 함량은 라즈베리식혜가 가장 높은 값을 나타냈다. 복분자식혜의 총 폴리페놀, 총 플라보노이드, 총 안토시아닌 함량은 148.83 mg GAE/g, 52.04 mg CAE/g, 61.61 mg CGE/g으로 다른 베리식혜에 비해 가장 높은 항산화 성분 함량을 보였다. 또한 복분자식혜의 DPPH radical 소거능, 환원력 및 FRAP법을 이용한 항산화력은 87.71%, 97.73 mg AAE/g, 126.33 mg AAE/g으로 다른 베리식혜에 비해 가장 높은 항산화력을 나타냈다. 베리식혜의 백색도는 딸기식혜가 적색도와 황색도는 라즈베리식혜가 가장 높은 값을 나타냈다. 이와 같은 연구 결과는 베리식혜 종류에 따른 일반성분, pH, 정미성분, 항산화 특성 연구에 있어 기초 자료로서 활용된 것으로 예상되며, 건강증진 식품으로서의 베리식혜를 인식시켜 나아가 소비 촉진에 상당한 영향을 미칠 것으로 기대된다.