이어도 종합해양과학기지(IORS, Ieodo Ocean Research Station) 주변 해역은 시 공간적으로 해양 환경 변화가 심하여, 해양-대기교환 과정을 비롯하여 해양 생태계와 기후 변화 연구에 필수적인 해수면온도(SST, Sea surface temperature) 자료의 지속적인 측정이 요구되는 해역이다. 본 연구에서는 이어도 종합해양과학기지에 열적외선 센서를 이용하여 해수면온도 연속 관측이 가능한 시스템을 구축하였다. 자동 대기 보정 및 해양 조건에 따른 방사율 계산이 가능한 해수면온도 추출 알고리즘을 개발하였고, 현장측정 해수면온도 자료와의 비교 및 검증을 통해 정확도를 평가하였다. 2015년 5월 17일부터 26일, 그리고 2016년 7월 15일부터 18일까지 기지에 체류하는 동안 열적외선 관측 시스템으로 측정된 해수면온도와 기지 부착 CT (Conductivity-Temperature) 및 튜브 부착 수온 센서들을 이용하여 현장에서 측정된 해수면온도 시계열을 비교하여 상호상관계수0.72-0.85, 평균제곱근 편차 $0.37-0.90^{\circ}C$의 정확도를 얻었다. 이 시스템은 이어도 종합해양과학기지뿐만 아니라 신안 가거초 및 옹진 소청초 등의 다른 종합해양과학기지에도 쉽게 구축이 가능한 시스템으로써 향후 발사될 인공위성의 해수면온도 산출알고리즘 개발의 테스트사이트나 검보정사이트로 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Mi-jin;Kim, Ji-ho;Lee, Dong-hyeon;Han, Jung-hoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권9호
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pp.49-57
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2022
현재 우리 사회는 기후 문제와 세계 인구 증가로 인해 식량 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 해결할 방안으로 인공지능(Artificial Intelligent, AI)와 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)을 접목 시킨 다중 원격 제어 스마트팜을 제안한다. 제안하는 스마트팜은 ICT 기술을 접목시켜 공간과 시간에 제약 없이 원격으로 제어 및 관리하고 작물의 생육환경을 다중 제어한다. 아두이노를 활용하여 스마트폰 애플리케이션(Application, APP)을 통한 다중 제어가 가능한 스마트팜 시스템을 제안하였고, 딥러닝 기술을 적용하여 작물의 생장을 실시간으로 관찰하면서 다양한 데이터 확보 및 진단 기능을 가지는 AI기술을 포함하였다. 스마트팜 내의 각종 센서들을 제어하고 센서들의 데이터 값을 구축한 데이터베이스에 저장하여 사용자가 APP을 통하여 확인할 수 있도록 하였다. 사용자는 APP에서 현재 기상을 참고하여 제어할 수 있도록 하였고 캠을 통해 생육 환경을 실시간으로 확인할 수 있다. 다중 작물을 위한 다중 제어에는 2개 이상의 생육 환경에 대한 각각의 LED, COOLING FAN, WATER PUMP를 적용하여 사용자가 편리하게 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고 딥러닝 기술을 사용하여 TensorFlow 프레임워크를 통해 생육 단계를 진단해주는 APP을 구현하여 사용자가 현재 작물이 어느 단계의 생육 상태인지 손쉽게 진단할 수 있도록 도와주는 애플리케이션을 개발 하고 적용하였다.
의류산업은 대표적인 노동집약적인 산업 중 하나로 의류 제조의 기본 공정인 봉제 작업은 인력에 대한 의존도가 매우 높다. 의류 생산비용은 라인의 효율성에서 큰 영향을 받는데, 생산비용의 절감을 위해서는 생산 속도를 조절하여 라인의 균형 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 현재 의류 생산라인에서 활용되고 있는 인력에 의한 생산 실적 집계 방식은 이를 위한 부수적인 인력의 소요 등으로 인한 추가 비용이 소요되어 중소기업들이 직접 적용하기 쉽지 않다. 완제품의 인력에 대한 의존도는 집계 시간의 추가 소요와 인적 오류가 크게 잠재되어 생산비용의 증가와 함께 효율성의 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 소비 데이터를 수집하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network) 기법을 적용하여 분석함으로써 재봉 작업을 통하여 생산한 제품의 수량을 추적하고 자동으로 집계할 수 있는 봉제 작업 생산 추적 시스템을 제안한다. 개발된 시스템을 통하여 2종의 재봉 작업을 테스트 한 결과, 최대 98.6 %의 정확도를 보이며 재봉 작업을 감지할 수 있었다. 개발도상국에서 의류봉제산업은 매우 중요한 산업이나, 위에 언급한 문제들을 해결하기 위하여 고가의 첨단기술을 적용하는 등 많은 자본을 투입하는 것은 크게 제한된다. 적정 기술을 적용한 본 기술은 이러한 개발도상국의 의류산업에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
가정에서 IoT 장비가 많이 활용되면서, IoT 장비를 통합하여 사용자의 편의에 맞게 사용하는 IoT automation system을 향한 관심도 많아졌다. IoT automation system에서는 사전 정의된 자동화규칙에 따라 IoT 장비의 정보를 수집하고, IoT 장비가 작동한다. 하지만 공격자는 패킷을 지연시켜 실제 상태와 시스템에서 인식한 상태의 불일치가 되는 시간을 만든다. 이 시간 동안 시스템은 사전 정의한 자동화 규칙대로 동작하지 않는다. 제안된 지연공격 탐지방법이 일부 있지만, 트래픽량이나 배터리에 민감한 IoT system에 적용하기에 제한사항이 있다. 본 논문에서는 IoT 시스템에 적용할 수 있는 실용적인 패킷 지연 공격 탐지 방법을 제시한다. 제안 방법은 메시지를 전송할 때, 메세지의 전송을 알리는 패킷을 브로드캐스트로 발송함으로써 서버가 이벤트의 발생을 인지할 수 있도록 한다. 평가를 위하여 Raberry pi로 구현된 IoT system을 구성하고, 패킷 지연 공격에 대하여 평균2.2초이내로탐지할 수 있음을 보였다. 실험 결과 소모 전류 Overhead는 초당 평균 2.5 mA, 트래픽 Overhead는 15% 발생하였고, 기존 제안된 탐지방법보다 효율적으로 Delay attack을 탐지할 수 있음을 밝혔다.
본 논문에서는 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈 설계방법을 제안한다. 제안된 ZigBee 원칩형 통신모듈 설계는 ZigBee 시스템 구성을 위해 일반적으로 사용되는 2개의 칩 제어 프로세서와 ZigBee RF 디바이스로 구성되는 방식을 한 개의 칩 모듈로 설계한다. 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈은 무선통신 통합제어부, 센서 및 고전압 발생부, 충전 및 전원회로부, 유선통신부, RF 회로부 및 안테나부 등으로 구성된다. 무선통신 통합제어부는 ZigBee를 위한 무선통신 제어 기능 및 방사선 측정 및 제어를 위한 기능을 수행한다. 센서 및 고전압 발생부는 2차에 걸쳐 500V의 고전압을 생성하여 GM Tube를 통해 감지된 방사선에 대한 펄스를 증폭 필터링 하는 기능을 수행한다. 충전 및 전원회로부는 리튬이온 배터리의 충전 및 원칩 프로세서에 전원을 공급하는 기능을 수행한다. 유선통신부는 PC와의 인터페이스 및 디버깅을 위한 USB 인터페이스 및 원거리 유선 통신이 가능하도록 RS-485/422 인터페이스 기능을 수행한다. RF 회로부 및 안테나부는 칩안테나를 적용할 수 있도록 RLC 수동소자를 적용하여 BALUN 및 안테나 임피던스 매칭 회로를 구성하여 무선통신이 가능하도록 한다. 제안된 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈을 설계 실험한 결과, 10m, 100m 구간에서 모두 데이터가 정상적으로 전송되어서 원격 방사선량 측정이 되었음을 확인할 수가 있었다. 또한 낮은 소비전류와 적은 비용으로 원격 방사선량 측정환경을 구축할 수 있었다. 따라서 방사선 측정장치의 선형성 확보 및 장치의 소형화를 통해 안정적인 방사선 측정 및 실시간 모니터링 환경을 구축할 수가 있었다.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
지상원격측정 센서 반사율 지표는 비파괴적으로 실시간으로 빠르게 생육 중 작물의 생체량, 질소 스트레스 정도를 예측할 수 있는 도구로 연구되고 있다. 본 연구의 목적은 질소 시비량 수준별로 재배된 벼 (Oryza sativa L.)의 질소흡수량, 생체량 및 수량과 지상원격측정센서 반사율 지표들의 상호관계로부터 효율적인 반사율 지표를 선발하고 반사율 지표를 통한 벼 생육 중 질소시비수준을 평가하고자 하였다. 질소시비수준 0, 70, 100, 130 kg N $ha^{-1}$별로 처리된 시험구의 캐노피 반사율을 여러 종류의 수동형과 능동형 지상원격측정 센서로 각 생육시기별로 측정하였고 생체량과 질소흡수량 및 수량을 조사하여 상호관계를 분석하였다. 수동형 센서보다는 능동형 센서가 생육시기별 벼의 지상부 건물중, 수량, 질소농도 및 질소흡수량과 더 밀접한 상관을 나타냈으며 생육 후반으로 갈수록 상관계수 크기는 낮아지는 경향이었으나 유의성은 P<0.01 수준이 계속 유지되었다. 가장 밀접한 관계를 보인 반사율 지표는 Crop Circle-active 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표였다. 특히 이삭거름 시비시기인 7월 중순의 Crop Circle 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표는 건물중, 엽면적 지수와 상관계수 0.92 이상의 고도로 유의성 있는 정의 상관관계 (P<0.01)를 보였다. NIR/Red와 NIR/Amber 지표로 계산한 충족지수의 시비수준에 대한 회귀에서 회귀곡선은 충족지수 변동의 91%와 92%를 각각 설명하였다. 따라서 7월 중순~8월 초에 측정한 반사율지표의 충족지수는 실시간에 비파괴적으로 시비수준을 예측하여 위치별로 변량적인 질소시비량을 결정할 수 있는 방법으로 활용 가능할 것으로 판단되었다.
최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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