KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2103-2123
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2018
Ships built today are larger in scale and feature more complex structures. The ever-evolving systems used on board a ship require vast amounts of data processing. In the future, with the advent of smart ships, unmanned ships and other next-generation ships, the volumes of data to be processed will continue to increase. Yet, to date, ship data has been processed using wired networks. Placed at fixed locations, the nodes on wired networks often fail to process data from mobile devices. Despite many attempts made to use Wi-Fi on ships just as on land to create wireless networks, Wi-Fi has hardly been available due to the complex metal structures of ships. Therefore, Wi-Fi on ships has been patchy as the ship-wide total Wi-Fi coverage has not properly implemented. A new ship-wide wireless network environment is part of the technology conducive to the shipbuilding industry. The wireless network environment should not only serve the purpose of communication but also be able to manage and control multiple features in real-time: fault diagnostics, tracking, accident prevention and safety management. To better understand the characteristics of wireless frequencies for ships, this paper tests the widely used TETRA, UHF and Wi-Fi and sheds light on the features, advantages and disadvantages of each technology in ship settings. The proposed deployment of a Super Wi-Fi network leveraging the legacy UHF system of TMS generates a ship-wide wireless network environment. The experimental findings corroborate the feasibility of the proposed ship-wide Super Wi-Fi network environment.
본 논문에서 유기동물 발생 통계를 통해 유기견이 매년 증가함을 알 수있다. 유기견의 발생 건수를 줄이는 것을 목표로 ESP32 모듈과 GPS센서를 이용해 실시간 위치추적 시스템을 기반으로 스마트 애완견 어깨줄을 구현하였다. 블루투스 모듈이 내장된 ESP32모듈로 각종센서를 이용해 MCU로 입력시켜 최종적으로 스마트폰 어플로 출력하여, 내장 블루투스 모듈을 통해 통신한다. 추가적으로 네오픽셀을 이용해 야간에 취약한 점을 LED 발광을 통해 보완하고, 경고거리를 설정해 자동으로 LED 점멸효과와 MP3모듈을 통한 음악재생 시스템을 설계한다. 또한 자이로센서를 통해 활동량 측정해 애완견의 헬스케어에도 도움을 줄 수 있는 스마트 애완견 어깨줄을 설계하였다.
Khan, Numan;Kim, Youjin;Lee, Doyeop;Tran, Si Van-Tien;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.87-95
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2020
Generally, occupational safety and particularly construction safety is an intricate phenomenon. Industry professionals have devoted vital attention to enforcing Occupational Safety and Health (OHS) from the last three decades to enhance safety management in construction. Despite the efforts of the safety professionals and government agencies, current safety management still relies on manual inspections which are infrequent, time-consuming and prone to error. Extensive research has been carried out to deal with high fatality rates confronting by the construction industry. Sensor systems, visualization-based technologies, and tracking techniques have been deployed by researchers in the last decade. Recently in the construction industry, computer vision has attracted significant attention worldwide. However, the literature revealed the narrow scope of the computer vision technology for safety management, hence, broad scope research for safety monitoring is desired to attain a complete automatic job site monitoring. With this regard, the development of a broader scope computer vision-based risk recognition system for correlation detection between the construction entities is inevitable. For this purpose, a detailed analysis has been conducted and related rules which depict the correlations (positive and negative) between the construction entities were extracted. Deep learning supported Mask R-CNN algorithm is applied to train the model. As proof of concept, a prototype is developed based on real scenarios. The proposed approach is expected to enhance the effectiveness of safety inspection and reduce the encountered burden on safety managers. It is anticipated that this approach may enable a reduction in injuries and fatalities by implementing the exact relevant safety rules and will contribute to enhance the overall safety management and monitoring performance.
4차 산업혁명에서 AI(Artificial Intelligence)와 IoT(Internet of Things) 기술은 다양한 분야에서 혁신적으로 활용되고 있으며, 특히 자산 관리, 재해 관리, 기상 관측 분야에서의 성장세가 돋보인다. 이러한 분야에서는 실시간으로 대상의 위치와 상태를 정확히 파악하고, 기존 센서로 감지하기 어려운 상황에서도 다양한 데이터를 수집할 필요가 있다. 이를 위해 위성항법시스템 기술의 활용이 필수적이며, 이 기술을 통해 자산의 효율적인 관리, 재해 예방 및 대응, 정확한 기상 상황 예측 등이 가능하다. 본 논문은 AI 또는 IoT를 접목한 다양한 분야 중 자산관리, 재난 관리, 기상 관측 분야에서 위성항법시스템 기술이 적용된 최신 동향을 조사한 결과를 제시하고 분석한다.
최근 화학사고 증가와 함께 사고로 인한 재해에 대한 건수가 2012년부터 계속적으로 증가하고 있으며 국내 화학물질 사고 대표 사례인 구미 불산 사고를 보았을 때, 사고현장에 적용 가능한 기술이 미흡하여 피해가 확산되었다는 결과가 발생하였다. 따라서 본 논문에서 수질오염사고 대응체계를 위치기반에 맞춰 화학사고 발생 시 수환경에서 실시간 대응을 위한 위치기반의 지표측정방식의 GPS전자부자를 이용한 대체지표 추적에 대한 측정방법과 그에 대한 연구결과를 소개하고자 한다. 연구대상지는 불산사고가 발생했었던 지역인 구미시를 대상으로 김천시와 구미시 등 2개 시 로 이루어진 감천을 선정하였고 해당 대상지에 수질-수리 측정을 통해 GPS전자부자를 이용한 대체추적물질 추적에 대한 실험을 진행하였다. 이를 통해 GPS전자부자를 이용한 추적자실험에 있어 수질-수리 측정이 동시에 가능하며, 특히 해당 연구결과를 통해 GPS 전자부자를 활용한다면 하천 분야에서의 유출사고에 대한 재난대응체계에 상당히 도움이 될 것으로 사료된다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 두 개의 치료빔 가속기가 사용되는 구조에서 종양 위치 추적을 하는 두 쌍의 kV 영상시스템의 기하학적 설계 및 종양 위치 추적 정확도 분석을 목표로 하고 있다. 특히, 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하였고, 두 쌍의 kV 영상 시스템이 비직교 위치에 놓일 때 검출기 해상도가 종양 위치 추적 오차에 미치는 영향에 대해서 모의실험으로 분석하여 보았다. 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하기 위해서 각 엑스선원, 검출기 등의 절대좌표는 동차방정식을 이용하여 설정하였으며, 삼차원 상의 두 직선의 방정식을 통하여 병변의 절대위치를 찾아내도록 하였다. XCAT 프로그램을 이용한 모의실험을 통해서 영상 검출기의 해상도가 미치는 영향을 두 개의 kV 영상시스템의 각도에 따라서 분석하여보았다. XCAT 소프트웨어를 이용하여서 팬텀에 병변 추적을 위한 금속 기점 마커를 삽입하였고, CT projection 프로그램을 이용하여 각 kV 영상시스템의 각도별, 검출기의 해상도별 영상을 획득할 수 있다. 모의실험 결과, 두 kV영상시스템의 각도가 $90^{\circ}$에서 $50^{\circ}$까지는 검출기 해상도가 1.5 mm/pixel보다 고해상도 일 때 약 1 mm 이하의 위치 오차를 보였다. 하지만, 검출기의 해상도가 1.5 mm/pixel 이상으로 나빠질수록 오차가 약 1 mm 이상으로 나타날 뿐만 아니라 각도에 따른 오차의 변동이 컸다. 검출기의 해상도가 개선될 수록 그 각도별 오차의 변동이 줄어들고, $90^{\circ}$에서 가장 적은 오차가 발생 하는 것을 볼 수 있었다. 충분한 해상도의 검출기가 사용된다면 듀얼헤드 겐트리 시스템과 같이 공간적으로 제한된 방사선 치료기기에 두 개의 kV 영상시스템을 예각으로 설치하여도 된다는 결론을 도출할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 모의실험 방법론은 병변의 위치, 검출기의 특성, kV 영상 시스템의 기하학적 배치에 따른 종양추적 위치 추적시스템의 정확도를 분석하는 도구로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 0.5V 이하의 낮은 전압을 출력하는 초소형 PV(photovoltaic) 셀을 이용한 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 기능을 갖는 마이크로 빛에너지 하베스팅 시스템을 제안한다. MPPT 제어는 PV 셀의 개방전압과 MPP(Maximum Power Point) 전압간의 비례관계를 이용하여, 파일럿(pilot) PV 셀로 하여금 주(main) PV 셀의 MPP를 실시간 추적할 수 있도록 설계하였다. 제안된 회로는 0.18um CMOS 공정으로 설계되었으며, 칩 면적은 부하단 전하펌프와 패드를 포함하여 $900um{\times}1370um$이다. 제작된 칩을 측정한 결과 설계된 회로가 빛 세기의 변화에 따른 MPP 전압 변화를 실시간 트래킹하는 것을 확인하였다. 또한 MPPT 제어기능을 적용했을 때 부하가 큰 경우에도 MPP 근처의 전압을 부하에 공급함으로써 MPPT 제어기능을 적용하지 않았을 때에 비해 더 많은 전력을 부하로 공급하는 것을 확인하였다. 기존의 마이크로 빛에너지 하베스팅 회로에 비해 제안된 회로는 제어회로 구동을 위해 미리 충전된 배터리가 필요하지 않기 때문에 배터리를 사용하지 않는 초소형 자가발전 시스템에 적합하다.
국내에 수입되어 판매되는 해외식품 수입액은 매년 급증하는 추세이며, 원재료를 수입하여 가공하는 것을 포함하면 규모는 더 클 것으로 예상된다. 수입 농수산물 완제품에 대한 화물신고 시 원재료에 대한 원산지는 표기되나, 원재료에 대한 검사 정보는 아직 미흡한 편이다. 이에 농수산물 제품 구매 시 원재료 또는 제품에 남아 있는 방사능 존재 여부, 생산 이력 관리 등에 대한 우려가 커지고 있다. 국내 수입농수산물의 위해식품정보는 관리되고 있으나, 미생물, 잔류농약, 식품첨가물, 알레르기 성분 등 주로 글로벌 이슈가 되는 위해요소들이 대부분이다. 그러므로 원재료의 생산이력 및 검사정보의 체계적인 관리를 위해서는 전체 운송과정에서의 물류 주체들 간 관련 데이터의 공유와 활용도 제고를 위한 아키텍처, 비즈니스 모델 등에 대한 표준화가 필요하다고 판단된다. 이에 본 논문에서는 수입농수산물 운송 중 상태 추적을 위해 단계별 정보를 수집, 가공, 처리하기 위한 아키텍처를 설계하고, 비즈니스 프로세스 간에 발생하는 업무 흐름을 정의하였다. 또한 도출한 데이터 엘리먼트로 정보 모델을 정의하고 UBL 기반의 XML 스키마를 정의하였다. 제안한 표준 모델을 통해 물류 주체 간 정보 유통 및 공유가 용이할 것이며, 실시간 관리가 필요한 농수산물 운송에 대한 가시성, 신뢰성, 안전성 및 신선도 체계 수립이 가능할 것으로 기대한다.
최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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