세균검사실의 검사업무는 균종 및 검사종류가 다양하고 최소시간에 검사결과를 도출해야 하므로 업무내용이 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 에이전트를 이용하여 세균검사에 스케줄링 시스템을 구현하였고, 스케줄링을 관리하는 워크플로우 관리 시스템을 도입하였다. 스케줄링 체크를 위한 쿼리들은 조회가 가능하도록 궈리 시스템을 구현하였다. 그리고 세균검사의 중간 리포트나 결과리포트를 자동으로 보고할 수 있게 하였다. 구현된 스케줄링 시스템은 자원의 낭비나 부족을 파악하고 효율적인 자원할당 및 관리를 할 수 있었다. 궈리 시스템은 스케줄링 체크와 세균검사의 진척상황을 짧은 응답시간에 조회할 수 있었구 리포트의 자동보고 및 근거리나 원거리에서의 조회가 가능하고, 확인과정으로 인한 검사업무의 지연이나 방해요소를 줄일 수 있었다. 또한 검사기기의 오류나 배지, 시약의 부족 등 예측치 못한 예외사항에 대해 검사의뢰자가 확인할 수 있기 때문에 예외사항으로 발생할 수 있는 인간관계의 갈등 요소를 해결할 수 있었고, 작업진행의 효율화를 기대할 수 있었다.
스마트 홈은 집에서 사용하는 가전기기를 집 밖에 있는 사람이 원격으로 제어할 수 있는 기술 및 서비스로서 사용자에게 편의성을 제공한다. 사람과 가장 밀접한 장소인 집 내부에 서비스를 제공하기 때문에 공격자에 의한 악의적인 기기제어, 사생활 침해와 같은 보안 사고가 있는 경우 피해 규모가 클 것으로 예상된다. 현재 해외 제품의 경우 가전기기의 취약점들이 매년 지속적으로 발표되고 있으며 이러한 취약점들은 사용자의 안전과 개인 자산에 심각한 문제를 발생할 수 있다. 따라서 국내의 스마트 홈 서비스를 안전하게 이용하기 위해서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 전체적인 위협을 체계적으로 식별하고 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 위협 모델링을 사용하여 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 위협을 체계적으로 식별하고 스마트 홈 환경의 보안을 분석하기 위한 체크리스트를 제안한다. 제안한 체크리스트의 실효성을 위해 실제 서비스에 적용하여 스마트 홈을 분석한다.
본 논문에서 소개하는 스마트 멀티탭은 스마트 폰으로 서버 PC를 통해 제어되는 전자기기이다. 네트워크 망에서 동작하는 스마트 멀티탭은 기존 멀티탭에 무선통신 프로토콜인 Zigbee 통신 모듈을 내장시켜서 사용자가 홈서버를 통해 원격에서 가전기기의 전원을 제어할 수 있게 한다. 게이트웨이의 역할을 하는 홈 서버는 인터넷을 통해 스마트 기기와 연결되어 있다. 본 논문의 최종 결과물을 통해 사용자는 스마트 기기로 멀티탭의 ON/OFF 상태정보를 확인하고 즉시 제어를 하거나 사용자가 원하는 시간에 맞춰 제어를 할 수 있다. OFF시에는 SSR모듈로 전기가 지나가는 통로를 막기 때문에 스마트 멀티탭을 구동하는데 드는 미량의 전력 소모(2watt) 이외에 모든 대기전력이 차단된다. 이를 통해 전기에너지 절감 효과를 기대할 수 있다.
본 연구는 침상의 인체 위치와 생체신호를 검출할 수 있는 스마트 침상제어시스템의 개발에 관한 것이다. 침상제어 시스템의 메인 제어보드는 인체 감지부, 모터 구동부, MCU로 구성된다. 여기서, 침상의 인체존재 확인의 신뢰성을 높이기 위해 맴브레인 센서에 의한 인체위치 검출부와 EMFI 센서의 생체신호 검출부를 인체감지부로 결합하였다. 또한 검출된 두 신호를 원격으로 앱 모드의 응용 프로그램에 연결하여, 침상위 인체정보를 모니터링할 수 있는 앱모드의 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 블루투스 통신에 의해 침상 인체 정보를 모니터링하는 원격 기능은 병원 및 요양기관의 낙상 및 침상부재사고 예방기법으로 활용될 수 있을 것이다.
특수목적 차량은 일반적으로 사용자의 요구에 따라 주문 제작된다. 이러한 차량들이 고장을 일으키는 경우에는 수리비용 및 시간이 많이 든다. 이러한 문제점들을 해결하고자 차량의 이상여부를 원격으로 점검하고 고장부위를 원격에서 파악하여 수리비용 및 수리 기간을 단축하고자 한다. 본 연구에서는 전기제어부의 고장부위를 자동으로 판별하고 이를 사용자의 휴대폰앱을 통하여 바로 파악하여 즉각적인 고장코드를 특장차 제조사측에 통보하여 고장수리를 빠르고 원활하게 하고자 한다. 이를 구현하기 위하여 IoT 사물인터넷의 기술을 이용하여 특수목적의 차량 분야의 현장에서 요구되는 항목에 따라 고장부위를 스스로 판단하고 기기 자체적으로 제작사측에 고장여부를 알려주는 시스템을 구축하고자 한다.
Piping systems play an important role in gas and oil transferring system. In the piping system, there are many elements, such as valves and flow meters. In order to check their normal operating conditions, each signal from each element is displayed on the monitor in the pipe control room. By the way, there are several accidental cases in the piping system even if all signals from the local elements are judged to be normal on the monitor in the control room. Further, opposite cases often happen even the monitor shows abnormal while the local elements work normal. To overcome this abnormal functions, it is not so easy to construct the environment in which sensors detecting the working states of all elements installed in the piping system. In this paper, a new non-contact measurement technique which can calculate the elements' delicate displacements by using a PIV(particle image velocimetry) and diagnose their working states by using a neural network is proposed. The measurement system consists of a host computer, a micro system, a telescope and a high-resolution camera. As a preliminary test, the constructed measurement system was applied to measure delicate vibrations of mobile phones. For practical application, a pneumatic system was measured by the constructed system.
본 논문에서는 정합된 특징점 가운데 과대 오차를 포함한 정합점을 제거한 후에 삼각망 기반 지역 변환(Triangulation-based Local Transformation, TLT)을 이용한 영상 등록 방법을 제안한다. 기하 평균 기반의 코너 검출기를 통해 검출된 코너점에 대해 Pearson's correlation coefficient를 이용한 코너 정합을 수행하고 임계값 이상의 유사도를 가지는 코너 가운데 좌우 일관성 검사(Left-Right Consistency, LRC)를 통과한 코너를 1차 정합쌍으로 선정한다. 1차 정합쌍 가운데 RANSAC 기반 글로벌 변환(RANSAC-based Global Transformation, RGT) 오차가 이상치 임계값보다 작은 정합쌍을 최종 정합쌍으로 결정한다. 최종 정합쌍 코너를 이용해서 기준 영상과 관측 영상에서 Delaunay Triangulated Irregular Networks(TINs)을 각각 구성한 후에 서로 대응되는 각 삼각형마다 어파인 변환을 수행하고 각 삼각형 내부의 모든 화소들을 기준 영상 좌표로 변환한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 RANSAC 기반 글로벌 변환보다 우수한 영상 등록 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 RF시스템을 이용하여 도로 가로등의 자기제어와 수동제어에 대한 알고리즘과 제어시스템을 제안하였다. 자기제어 알고리즘에는 그룹제어와 개별제어가 있다. 그룹제어의 경우, 도로 가로등에 설치된 시스템의 물체감지센서를 통해 차량이 감지되면 RF신호를 송신하여 그룹별로 도로 가로등이 점등되며, 개별제어의 경우 도로의 갓길에 주차된 차량이나 사람을 도로 가로등이 인식하면 개별적으로 점등된다. 또한, 관리자가 RF신호와 각종센서를 통해 도로 가로등의 상태와 주변 환경도 점검 할 수 있는 수동제어 알고리즘도 있다. 따라서, 제안된 시스템을 통해 무의미하게 소모되는 에너지를 절감할 수 있으며, 도로 가로등의 유지 관리에 있어서도 편의성을 제공한다.
현재 정보통신기술 분야의 핵심 용어라고 할 수 있는 클라우드, 빅데이터, 모바일 등이 다양한 플랫폼 및 서비스에 따라 상호 연결되면서 활용되고 있다. 특히 모바일과 연계된 클라우드는 모바일의 장점과 클라우드 컴퓨팅 기술 적용에 따른 장점을 모두 유지하고 향상시킬 수 있다. 그러나 아직 다른 나라에서도 공간영상정보의 처리나 분석 등과 같은 모바일 공공 클라우드 서비스를 제공하는 사례는 거의 없으며 실무적인 적용을 위한 실험 연구가 필요한 상황이다. 이번 연구에서는 위성영상정보의 베이지안 영상융합 기법을 적용한 모바일 클라우드 서비스 성능 실험을 수행하였다. 두 가지 플랫폼을 대상으로 하였는바, Amazon 클라우드 서비스 환경과 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경인 OpenStack을 기반으로 한 자체적인 클라우드 환경을 구축하였다. 모바일 클라우드 성능 비교에 대한 기준이 아직 설정되어 있지 않는 실정이므로 가능한 간단하고 유사한 실험 조건을 적용한 실험 결과로 두 가지 클라우드 환경에서 처리 결과가 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 이는 오픈소스 기반의 모바일 클라우드 환경을 공간정보 서비스 분야에서도 충분히 적용할 수 있음을 의미한다.
S The need for an automated geo-positioning approach for near real-time results and to boost cost-effectiveness has become increasingly urgent. Following this trend, a new approach to automatically compensate for the bias of the rational function model (RFM) was proposed. The core idea of this approach is to remove the bias of RFM only using tie points, which are corrected by matching with the digital elevation model (DEM) without any additional ground control points (GCPs). However, there has to be a additional evaluation according to the quality of DEM because DEM is used as a core element in this approach. To address this issue, this paper compared the quality effects of DEM in the conduct of the this approach using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM with the spatial resolution of 90m. and the National Geographic Information Institute (NGII) DEM with the spatial resolution of 5m. One KOMPSAT-2 stereo-pair image acquired at Busan, Korea was used as experimental data. The accuracy was compared to 29 check points acquired by GPS surveying. After bias-compensation using the two DEMs, the Root Mean Square (RMS) errors were less than 6 m in all coordinate components. When SRTM DEM was used, the RMSE vector was about 11.2m. On the other hand, when NGII DEM was used, the RMSE vector was about 7.8 m. The experimental results showed that automated geo-positioning approach can be accomplished more effectively by using NGII DEM with higher resolution than SRTM DEM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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