• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5276-5298
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• 2019

Internet of Things (IoT) based sensor networks have gained unprecedented popularity in recent years. With the exponential explosion of the objects (sensors and mobiles), the bandwidth and the speed of data transmission are dwarfed by the anticipated emergence of IoT. In this paper, we propose a novel heterogeneous IoT model integrated the power line communication (PLC) and WiFi network to increase the network capacity and cope with the rapid growth of the objects. We firstly propose the mean transmission delay calculation algorithm based the 3D Markov chain according to the multi-priority of the objects. Then, the attractor selection algorithm, which is based on the adaptive behavior of the biological system, is exploited. The combined the 3D Markov chain and the attractor selection model, named MASM, can select the optimal path adaptively in the heterogeneous IoT according to the environment. Furthermore, we verify that the MASM improves the transmission efficiency and reduce the transmission delay effectively. The simulation results show that the MASM is stable to changes in the environment and more applicable for the heterogeneous IoT, compared with the other algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.558-567
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• 2017

본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1071-1080
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• 2017

최근 4차 산업혁명과 스마트 팩토리라는 용어를 뉴스나 매체를 통해 자주 들을 수 있다. 하지만 스마트 팩토리에 대한 정보와 어떻게 스마트 팩토리를 구축해야 하는지에 대한 구체적인 가이드라인이 없기 때문에 기업들로부터 외면 받고 있다. 스마트 팩토리의 구축은 도입 목적을 고려하여 회사의 규모에 적합하게 수행되어야한다. 기존 논문 연구에서 국내 대 중 소기업들을 대상으로 스마트 팩토리 성공구축 사례들을 분석 하였다. 사례분석 결과, 대기업의 경우 일부공장을 대상으로 시범적으로 스마트 팩토리를 구축한 후 성공적으로 평가될 시 전체공장으로 확대시키는 전략이 효과적이다. 중소기업의 경우, 낮은 수준의 스마트 팩토리 구축레벨에서 높은 수준의 구축레벨로 업그레이드하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 전통제조업체를 1개 선정하고, 3D가상공정설계를 통해 병목 구간과 개선이 필요한 공정을 파악한 후 센서를 설치한다. 최종적으로 센서를 통해 수집 된 데이터를 분석한 후 공정을 개선하고, 생산성이 향상된 스마트 팩토리를 구축하여 그 효과를 검증해 보고자 한다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 제7회 특별심포지움 논문집
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• pp.11-18
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• 2005

Filament inversion routines are highly effective for target definition whenever total-field DHTEM vectors can be obtained using three-component logging tools. However most cross-hole components contain significant noise related to sensor design and errors in observation of probe rotation. Standard stacking methods can be used to improve data quality but additional statistical methods based on cross-correlation and spatial averaging of orthogonal components may be required to ensure a consistent vector migration path. Apart from assisting with spatial averaging, multiple filaments generated for successive time-windows can provide additional imaging information relating to target geometry and current migration. New digital receiver systems provide additional time-windows to provide better tracking options necessary for high-resolution imaging of this type.

• KIEAE Journal
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• 제8권3호
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• pp.101-106
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• 2008

The use of daylighting has been increased recently due to energy and visual comfort. The aims of interior daylighting are to adequately illuminate visual tasks, to create an attractive visual environment, and to save electrical energy. Lightpipe can improve the distribution of light to interior spaces. This study aims to evaluate the comparative daylighting performance of lightpipe under different sky conditions with mock-up model, sized $6m{\times}6m{\times}4m$ ($w{\times}d{\times}h$). For the purpose, perpendicular lightpipe system was designed as 650 diameter, with an aspect ratio of 2. Totally 49 measuring points of and two of outdoor illuminance on the horizontal plane were monitored from 09:00 to 18:30 on April 29 and May 15 2008. Agilent data logger and photometric sensor were used. Light factor were used to analyse daylight performance under different sky condition. Under overcast sky condition and clear sky condition, the lightpipe system is suitable for KS recommendation level of illuminance.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7902-7909
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• 2015

도시의 확장 및 인구 증가로 사회기반시설물 들의 대형화, 복잡화, 노령화가 진행되고 있다. 사회기반시설을 효율적으로 관리하고 유지비용을 절약하기 위해, 정보통신기술과 건설기술을 융합한 스마트 도시관리 기술의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 센서기술, BIM의 3차원 모델을 기반으로 한 교량 관리 시스템을 제안하여, 현행 교량 시설물 관리 시스템이 가지는 운영체계의 미흡과 정보관리의 객관성, 일관성 및 확장성의 문제를 해결하고자 하였다. 또한, 제안한 시스템의 요소기술인 센서 네트워크 기술, BIM 기술과 표준정보체계 현황을 조사하여 스마트 교량 관리시스템을 개발하기 위한 요구사항을 도출하였으며, 활용 시나리오를 제시하여 향후 개발 방향에 대해 논의하였다. 본 연구는 향후 교량 중심의 스마트 시설물 유지관리 시스템의 개발 프레임워크 구축을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 전기학회논문지
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• 제60권9호
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• pp.1770-1776
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• 2011

In this study, a new method that can estimate ICG data from a subject's both hands to measure Cardiac Output under convenient sensor environment. With this aim, a grip-type electrode was implemented to measure ICG. To improve the accuracy of measurement, the regression equation was extracted using multiple bio-parameters and our result was compared with the thoracic ICG equipment(Physio Flow$^{(R)}$, PF104D, Manatec Biomedical, France), which is being used in clinics. The subjects consist of 26 men and 4 women(age in $22.0{\pm}3.32$). They are no cardiac disease. Parameters available for regression model were used gender, BMI, MBP, LVET, dZ/dt(max), distance between the measured electrodes, body impedance, and PTT. As a result of analyzing the ICG measurement value on thorax and both hands, the correlation with stroke volume, heart rate, and cardiac output was $R^2$=0.853, $R^2$=0.958 and $R^2$=0.899, respectively.

• KIEAE Journal
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• 제7권1호
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• pp.23-31
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• 2007

This study aims to evaluate the illuminance performance of sloped light guide with automated venetian blind systems. For the purpose, a mock-up model was constructed as a prototype of Korean office building with $12.0m{\times}7.3m{\times}3.7m$ ($w{\times}d{\times}h$) and south facing side-window mounted between the clerestory window($2.0m^2$) and the view window($5.6m^2$). The light guide of 1.28m deepth and $29^{\circ}$ tilted angle, is covered with 0.6mm galvanized steel sheet and 97% reflective film. To protect the room from low solar angle, a blind systems, 0.15m deepth and $30^{\circ}$ automated slat angle was installed. To assess illuminance performance, the totally 37 measuring points for illuminance were monitored. For the detailed analysis, photometric sensors were installed at work-plane (8 points), wall (7 points), ceiling (3points), and exterior horizontal illuminance (1 point) respectively. The performance was measured under clear sky and is monitored by Agilent data logger, photometric sensor Li-cor and the Radiant Imaging ProMetric 1400. Comparisons of light factor and uniformity are discussed.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제57권6호
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• pp.293-308
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• 2018

본 연구는 알파인 스키와 관련하여 과거부터 최근까지 진행된 운동역학 연구의 동향을 파악하여 향후 운동역학 분야에서 진행되어야 할 연구 방향을 제언하고자 수행하였다. 운동역학 연구 분야에서는 스키 턴의 메커니즘과 스키어의 등급과 기술 수준에 따른 자세 분석, 스키와 눈의 마찰력, 공기저항 등의 연구가 주로 진행되었다. 이후 측정 센서와 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 연구에서는 IMU와 GPS 센서를 활용하여 스키 장비 개발 및 획득 데이터 검증에 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구동향을 반영하여 추후 알파인 스키 분야에서 진행되어야 할 운동역학 연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 기존 운동역학 분석 범위의 한계를 넘어 스키 전 구간이 분석 가능하고 스포츠 현장에서 간편하게 활용할 수 있는 측정 장비가 개발되어야 한다. 둘째, 측정 센서를 활용하여 획득한 정보의 정확도 향상과 이를 바탕으로 다양한 분석기법에 관한 연구가 지속적으로 진행되어 스포츠 현장에 도움이 될 수 있는 자료가 제공되어야 한다. 셋째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 스키에서 발생하는 부상 메커니즘을 명확히 정립하고 부상을 예방할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 넷째, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 3차원 스키 모델을 개발하여 실제 주행데이터와 비교 검증함으로써 최적화된 스키 궤적 알고리즘 제공이 필요하다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.181-193
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• 2022

Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.