• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.89-97
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• 2012

최근 환경 문제가 전 세계적으로 대두가 되면서 효율적인 에너지 관리 기술이 요구 되고 있다. 이러한 추세에 따라 앞으로의 홈 네트워크 서비스는 효율적인 에너지 관리 기술을 중심으로 한 스마트 홈 서비스 가 대두가 될 것으로 보이며 사용자 중심의 실시간 에너지 감시 및 제어 시스템의 통합 기술이 요구가 되고 있다. 본 논문에서는 주택 내 효율적인 에너지 사용 관리를 위하여 스마트폰을 이용하여 위치 기반 그린 홈 서비스를 제시한다. 단독 주택에 그린 홈 서비스를 적용하기 위한 그린 홈 네트워크 시스템을 설계하고 홈 네트워크를 구성하는 각 기기들과 연계하여 통합 게이트웨이를 구현한다. 스마트폰을 활용하여 가전 제어 서비스와 실내 위치 서비스를 구현하고 각 방의 신호세기 변화에 따른 위치 측위를 시행하여 사용자의 재실 여부를 확인한다. 에너지의 절감 여부를 확인하기 위해 에너지 사용 패턴에 대한 시나리오를 설정하고 스마트 미터를 활용하여 실내 위치 서비스 적용에 따른 에너지 변화를 비교하였다. 제안 시스템 적용 전과 적용 후의 에너지 사용량 비교 결과 최대 30%의 에너지 절감 효과를 보여 주택 내 에너지 비용의 절감 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제9권2호
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• pp.141-150
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• 2006

1990년대 후반 이후 스마트 의류는 인간과 컴퓨터의 상호작용, 사용자 중심의 디자인 등 다각적으로 연구, 개발되고 있다. 최근에는 보다 기능화, 감성화된 스마트 의류가 개발되기 시작하였으며, 이는 다양한 어플리케이션으로 연구, 개발되어 제시되고 있다. 그 중 센서를 기반으로 한 건강관리용 스마트 의류는 스마트 의류의 여러유형 중 가장 예상 수요가 높은 유형으로 예측되며, 이러한 전망으로 인해 연구, 개발이 가속화되고 있는 분야이다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트 의류에 적합한 생체 신호 센서를 도출하고, 그를 기반으로 기본적인 생체신호, 심장질환, 호흡기 질환을 측정할 수 있는 스마트 의류 디자인을 개발하였다. 즉, 본 연구에서 개발된 스마트의류는 기존의 의류의 외관 형태는 그대로 유지하면서, 직물 신호선을 제작, 와이어의 이물감을 없애 착용성을 높였으며, 착장 시 생체신호가 컴퓨터로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안되었다. 이 스마트 의류는 생체 신호 센서를 이용하여 심장질환, 호흡기 질환과 다양한 질병 예방을 보조할 수 있는 건강관리용 의류로서 센서기반 스마트 의류의 한 모형을 제시하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제32권2호
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• pp.216-232
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• 2016

In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.

• 식물병연구
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• 제24권3호
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• pp.202-212
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• 2018

본 연구에서는 2015년-2017년 사이에 실시간 예찰 장비인 스마트 공중 포집기(SSNT)에 의해 포획된 멸구류 3종, 애멸구, 흰등멸구, 벼멸구의 비래 밀도를 분석하였으며, 각 멸구류가 전염하는 바이러스에 대하여 보독충률을 조사하였다. 중국과 가까운 충남, 전남, 전북과 경기도의 서해안 지역의 경우, 비래 밀도는 각각 27.5%, 17.2%, 15.3% 및 10.9%로 충남의 비래 밀도가 가장 높았고, 남해안 지역인 경남 지역의 비래 밀도는 15.9%였다. 그러나 경북과 강원도 지역의 동남부 지역에서 비래 밀도는 6.9%, 4.7%로 상대적으로 낮았으며, 충북의 내륙지역에서 비래 밀도는 1.6%로 가장 낮았다. 2015년부터 3년간 멸구류의 월별 대량 비래 시기는 애멸구는 7월, 흰등멸구와 벼멸구는 7-8월이었다. 2016년 이동성 멸구류 3종의 일별 대량 비래는 7월 중 하순에 7월 15일, 21일, 27일로 3회였으며, 2017년은 5월 28일, 6월 7일 및 7월 8일로 3회였다. 이 시기의 기후도는 중국과 필리핀 부근에서 형성된 고기압 사이로 우리나라를 향해 이동하는 저기압 골이 형성되었다. 2015-2017년 SSNT에 포획된 비래 멸구류의 바이러스 보독충률 조사는 RSV 등 5종의 벼 바이러스에 대하여 RT-PCR 유전자 진단을 하였다. 애멸구 1,185마리를 대상으로 RSV와 RBSCV를 검정한 결과 RSV는 검출되지 않았고, RBSDV는 0.4%의 보독충률을 보였다. 흰등멸구 898마리를 검정한 결과 SRBSDV를 보독 한 개체는 없었으며, 벼멸구 33마리를 대상으로 검정한 결과 RRSV와 RGSV를 보독한 개체는 없었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1307-1315
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• 2021

매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R²는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.159-171
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• 2018

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1361-1371
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• 2021

스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.560-564
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• 2007

한국기초과학지원연구원(KBSI, Korea Basic Science Institute)에서는 국내 유일의 초고전압투과전자현미경(HVEM, High Voltage Electron Microscopy)을 비롯하여 3 대의 일반 전자현미경을 보유하고 있다. 전자현미경을 통하여 관찰된 이미지는 각 단계별로 tilting 되어 저장된 이미지로서 관찰자에게 보다 나은 관찰 환경의 구성을 위해 3D로의 reconstruction은 필수 과정이라고 할 수 있겠다. 이 과정 중 카메라 중심에서 벋어난 부분의 왜곡을 warping 기법을 통하여 최대한 감소시킨다. 이런 이미지 전처리 과정과 이를 바탕으로 3D로의 reconstruction과정은 고성능 컴퓨터의 수반을 기본으로 하는데 이 과정을 다수의 grid node PC들이 빠른 시간에 분담하여 처리하게 된다. Grid node PC들의 역할은 소유자가 서로 다른 다양한 컴퓨팅 자원의 효과적인 공유를 목적으로 하며, 시스템의 구축에 필요한 역할 스케줄링, 자원 관리, 보안, 성능 측정 및 상태 모니터링 등의 문제를 해결하기 위한 사용되고 있다. 일반 개인이 사용하기 힘들었던 고성능 PC의 역할을 Grid node PC들이 수행하고 이 기반위에 워핑 기법을 통한 이미지 전처리는 보다 실제 관찰 대상에 가까운 형태로의 재구성이 가능할 수 있는 바탕이 된다. 워핑 전처리를 통한 Grid node PC기반의 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템의 구축은 관찰자에게 보다 편리하며 빠른 실험 환경을 제공하여 줄 수 있고, 이해하기 쉽고 실제 모습에 가까운 형태의 실험 결과물을 접할 수 있게 된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.127-137
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• 2011

본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.