본 연구는 스마트 디바이스와 기술을 활용한 운동 사례와 이슈를 분석하고 기존의 실버세대와 달리 높은 활동력과 경제력을 지닌 액티브시니어의 웰니스 라이프에 적합한 향후 스마트 운동 환경의 발전 방향을 제시하고자 하였다. 피트니스 산업에서도 필요한 운동도구나 서비스, 디지털 콘텐츠 등을 정기적으로 받아보거나 이용하는 구독경제가 확장되고 있는 추세이며, 하드웨어 판매와 콘텐츠 구독을 기반으로 한 비즈니스 모델이 계속 등장하고 있다. 액티브시니어에게 건강관리를 위한 통합적인 운동 서비스를 제공하는 플랫폼으로서의 가치경쟁력을 갖추기 위해서는 피트니스센터 뿐만 아니라 홈트레이닝 운동기구, 피트니스 관련 애플리케이션, 스마트 웨어러블 디바이스 시장 등이 유기적으로 연결되어 확장된 토털 플랫폼으로서의 모습을 이루어야 할 것이다. 개인별 건강상태에 알맞은 운동프로그램을 제안 받고 선택하여 운동 전, 후, 운동 중 웨어러블 디바이스를 통해 지속적인 모니터링과 피드백에 따른 운동프로그램에 실시간 변화를 주는 디지털 헬스케어 기능 연동이 스마트 피트니스 모델의 차별적 요소이다.
인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1540-1560
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2022
Latest technological innovation in the development of compact lower power radios has led to the explosion of Internet of Things. With Wi-Fi, Zigbee and other physical layer protocols offering short coverage area there was a need for a RF protocol that had a larger coverage area with low power consumption. LoRa offers Long Range with lower power consumption. LoRa offers point to point and point to multipoint connections. with Single hop communication in place the need for routing protocols are eliminated. LoRa Wide Area Network stack can accommodate thousands of nodes under a single LoRa gateway with a single hop communication between the end nodes and LoRaWAN gateway. This paper takes an experimental approach to analyze the basic physical layer parameters of LoRa and the practical coverage offered by a LoRaWAN under highly dense urban conditions with variable topography. The insights gained from the practical deployment of the LoRaWAN network, and the subsequent performance analysis is used to design a novel public utility monitoring platform. The second half of the papers is designing a robust platform to integrate both existing wired sensor water meters, current and future generation wireless water meters. The Common Automated Metering Platform is designed to integrate both wired sensors and wireless (LoRaWAN and Wi-Fi) supported water meters. This integrated platform reduces the number of nodes under each LoRaWAN gateway and thus improves the scalability of the network. This architecture is currently designed to accommodate one utility application but can be modified to integrate multi-utility applications.
This study applied a real-time IoT (Internet of Things) environmental monitoring system to wooden cultural heritages (WCHs) located in suburbs and forests in Korea. It automated the graphs of seasonal Temperature (T) and relative humidity (RH) changes inside the heritage structures and seasonal Performance Index (PI) values. While utilizing line graphs of the existing T and RH change trends and a bar graph expressing the PI values, this study examined the current status of the conservation environment inside the WCHs throughout the year and its diagnosis. Consequently, at higher latitudes, the organic cultural heritage repeatedly experienced large T fluctuations, and the risk of physical and chemical degradation of the materials was greater. However, the RH showed significant seasonal differences, even within the same latitude, indicating that the impact of latitude was not significant. Therefore, the staff in charge must manage RH by considering the surrounding environmental conditions and adjusting the internal environment of the structures. The PI values for the year-round T and RH inside the heritages were confirmed to only be a maximum of approximately 60% of the environmental suitability for conservation throughout the year, depending on the season. The relationship between the germination and growth potential period of xerophilic fungi and the monthly internal temperature and humidity in five heritages located at different latitudes was analyzed. As a result, we could thus determine that four particular months of the year (June-September) represent the periods with the highest risk of damage from xerophilic fungi in the country, regardless of latitude.
하천의 개발 및 보전 계획을 수립하는 데에 있어 자연하천의 부유사량 및 총유사량을 계측하는 것은 매우 중요하다. 우리나라에서는 매년 국내 자연하천을 대상으로 부유사량을 실측하고 실측 부유사량을 바탕으로 수정 아인슈타인 방법을 적용해 총유사량을 산정하고 있으나 이 또한 홍수기에 국한되어 있다. 가장 일반적인 유사량 계측 방법인 시료 채집에 의한 방법은 많은 노력과 비용을 수반하기 때문에 유사량 관측소와 관측 빈도를 늘릴 수 없는 실정이다. 최근에는 ADCP 음파 신호의 후방산란도가 부유사 농도에 따라 증가한다는 성질을 이용해 부유사 농도 계측에 ADCP를 이용하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 이러한 특성을 이용해 본 연구에서는 전라남도 나주시에 위치한 남평교 자동유량관측소에 설치된 횡방향 ADCP (H-ADCP)를 대상으로 서포트 벡터 회귀(SVR)를 적용한 실시간 유사량 모니터링 모형을 제안하였다. 여기서 제시하는 유사량산정 모형은 크게 유량과 초음파 산란도를 입력 변수로 해 부유사 농도를 산정하는 서포트 벡터 회귀 모형과 첫 번째 모형으로부터 산정된 부유사 농도와 흐름 정보를 이용해 총유사량을 산정하는 모형으로 구성되어 있다. 개발된 SVR 부유사량 및 총유사량 산정 모형의 정확도가 결정계수(R2) 기준으로 각각 0.82, 0.90 으로 나타났다. 주목할 점은, 본 연구에서 제시하는 SVR 모형을 이용해 멱함수 기반 유사량 관계식으로는 예측할 수 없는 유사량의 이력현상을 재현해낼 수 있다는 것이다. 본 연구에서 제시하는 H-ADCP 기반 총유사량 모니터링 방법은 기존 자동 유량 관측소 시설을 그대로 이용할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 실무 적용 시 낮은 추가비용으로 양질의 유사량 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
Existing child car seats do not have a monitoring means for the driver or guardian to effectively recognize the status of whether the seat belt of car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened to the inside device of the vehicle. In this paper, we propose a smart car seat system which can monitor in real time, whether the seat belt of a child seated in the car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened. The proposed system has been developed with a prototype, in which a Hall sensor, magnet, Bluetooth, and display device are used to detect whether these are fastened and to display the detection results. The prototype system provides the detection results as texts and alarm signal to the display for driver or guardian' smartphone in the car in motion. With functional tests of the prototype system, it was confirmed that the detection functions are properly operated, and the detection results were transmitted to the display device and smartphone via Bluetooth within 0.5 seconds. It is expected that the development system can effectively prevent safety accidents of child car seats.
본 논문은 광혈류신호를 이용하여 혈압을 예측하는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 먼저, 광혈류신호를 측정한 후, 전처리 과정을 통해 아티펙트를 제거하고 학습을 위한 신호를 얻는다. 그리고 혈압에 영향을 주는 몸무게와 키를 부가 정보로 측정한다. 다음으로, 인공지능 알고리즘을 통해 광혈류신호, 키, 그리고 몸무게를 입력변수로 학습하여 수축기와 이완기 혈압을 추정하도록 시스템을 구축한다. 구축된 시스템은 사전에 입력된 키와, 몸무게, 그리고 측정한 광혈류신호를 가지고 수축기와 이완기 혈압을 예측한다. 제안한 방법은 무구속 방식으로 피검자의 키와 몸무게, 그리고 심장 및 혈관의 상태를 반영하는 광혈류신호를 입력받아 실시간, 연속적으로 혈압 예측이 가능하다. 본 연구에서 제시한 인공지능 기반 혈압예측시스템의 유용성을 확인하기 위해 측정한 혈압과 예측한 혈압의 비교를 통해 결과의 유용성을 확인한다.
최근 웨어러블 소자를 이용한 신체와 주변 온도의 실시간 모니터링에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그래핀 기반 써미스터가 고성능 유연 온도 센서로 개발되어 왔다. 본 연구에서는 단일층 그래핀의 온도 측정 성능을 개선하기 위하여 표면에 polyethylenimine(PEI)를 코팅하여 저항 온도 계수(TCR)를 조절하였다. 화학기상증착법(CVD)에 의해 합성한 단일층 그래핀은 습식 전사 공정을 통해 원하는 기판에 전사되었다. PEI에 의한 계면 도핑을 유도하기 위하여, 소수성의 그래핀 표면을 산소 플라즈마 처리를 통해 결함을 최소화하면서 친수성으로 제어하였다. PEI 도핑 효과를 전계효과트랜지스터(FET)를 이용하여 확인하였다. PEI 도핑에 의해서 CVD 그래핀의 TCR 값이 30~50℃의 온도 범위에서 -0.49(±0.03)%/K로 향상된 것을 확인하였다.
In order to improve the predictability of marine high-impacts weather such as typhoon and high waves, the marine observation network is an essential because it could be rapidly changed by strong air-sea interaction. In this regard, the National Institute of Meteorological Sciences, Korea Meteorological Administration (NIMS/KMA) has promoted the Argo float observation program since 2001 to participate in the International Argo program. In this study, current status and future direction of the NIMS/KMA Argo program are presented through the internal meeting and external expert forum. To date, a total of 264 Argo floats have been deployed into the offshore around the Korean Peninsula and the Northwestern Pacific Ocean. The real-time and delayed modes quality control (QC) system of Argo data was developed, and an official regional data assembling center (call-sign 'KM') was run. In 2002, the Argo homepage was established for the systematic management and dissemination of Argo data for domestic and international users. The future goal of the NIMS/KMA Argo program is to improve response to the marine high-impacts weather through a marine environment monitoring and observing system. The promotion strategy for this is divided into four areas: strengthening policy communication, developing observation strategies, promoting utilization research, and activating international cooperation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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