• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.153-158
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• 2023

Most agriculture plantings are based on traditional farming and demand a lot of human work processes. In order to improve the efficiency as well as the productivity of their farms, modern agricultural technology was proven to be better than traditional practices. Internet of Things (IoT) is usually related in modern agriculture which provides the farmer with a real-time monitoring condition of their farm from anywhere and anytime. Therefore, the application of IoT with a sensor to measure and monitors the humidity and the temperature in the mushroom farm that can overcome this problem. This paper proposes an IoT based monitoring system forindoor Ganoderma lucidum cultivation at a minimal cost in terms of hardware resources and practicality. The results show that the data of temperature and humidity are changing depending on the weather and the preliminary experimental results demonstrated that all parameters of the system were optimized and successful to achieve the objective. In addition, the analysis results show that the quality of Ganoderma lucidum produced on the research method conforms to regulations in Vietnam.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.422-424
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• 2021

In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.92-99
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• 2023

Autonomous vehicles should recognize and respond to the specified speed to drive in compliance with regulations. To recognize the specified speed, the most representative method is to read the numbers of the signs by recognizing the speed signs in the front camera image. This study proposes a method that utilizes YOLO-Labeling-Labeling-EfficientNet. The sign box is first recognized with YOLO, and the numeric digit is extracted according to the pixel value from the recognized box through two labeling stages. After that, the number of each digit is recognized using EfficientNet (CNN) learned with the virtual environment dataset produced directly. In addition, we estimated the depth of information from the height value of the recognized sign through regression analysis. We verified the proposed algorithm using the virtual racing environment and GTSRB, and proved its real-time performance and efficient recognition performance.

• Molecules and Cells
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• 제43권11호
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• pp.909-920
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• 2020

Cytosolic Ca²⁺ levels ([Ca²⁺]_c) change dynamically in response to inducers, repressors, and physiological conditions, and aberrant [Ca²⁺]_c concentration regulation is associated with cancer, heart failure, and diabetes. Therefore, [Ca²⁺]_c is considered as a good indicator of physiological and pathological cellular responses, and is a crucial biomarker for drug discovery. A genetically encoded calcium indicator (GECI) was recently developed to measure [Ca²⁺]_c in single cells and animal models. GECI have some advantages over chemically synthesized indicators, although they also have some drawbacks such as poor signal-to-noise ratio (SNR), low positive signal, delayed response, artifactual responses due to protein overexpression, and expensive detection equipment. Here, we developed an indicator based on interactions between Ca²⁺-loaded calmodulin and target proteins, and generated an innovative GECI sensor using split nano-luciferase (Nluc) fragments to detect changes in [Ca²⁺]_c. Stimulation-dependent luciferase activities were optimized by combining large and small subunits of Nluc binary technology (NanoBiT, LgBiT:SmBiT) fusion proteins and regulating the receptor expression levels. We constructed the binary [Ca²⁺]_c sensors using a multicistronic expression system in a single vector linked via the internal ribosome entry site (IRES), and examined the detection efficiencies. Promoter optimization studies indicated that promoter-dependent protein expression levels were crucial to optimize SNR and sensitivity. This novel [Ca²⁺]_c assay has high SNR and sensitivity, is easy to use, suitable for high-throughput assays, and may be useful to detect [Ca²⁺]_c in single cells and animal models.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.93-99
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• 2020

디지털 기술의 발전과 함께 놀이와 참여 상호작용을 통해 스스로 문제해결 능력을 높여가는 방식의 학습 수요가 늘어나면서 다양한 에듀테인먼트 게임 콘텐츠들이 개발되고 있다. 최근까지 개발된 에듀테인먼트 게임 콘텐츠들은 유·아동을 위한 한글, 영어 수학 등의 지식전달이나 지능개발을 위한 콘텐츠들이 다수를 차지해 왔다. 최근에는 과학, 기술, 공학, 수학, 예술을 포함하여 교과간의 융합적 교육방식을 통해 종합적인 사고능력과 과학적 탐구정신을 갖춘 융합형 과학 기술 인재를 키워 내는 STEAM 교육의 필요성 및 효과에 대한 다양한 연구가 수행되고 있고, STEAM 교육에 적합한 교구 개발에 대한 필요성이 많이 제기되고 있다. 하지만 다양한 학문의 경계를 넘나들며 스스로 생각하고 문제를 해결할 수 있는 인재를 키우기 위해 창의융합인재 교육 기술을 접목 STEAM 교육 콘텐츠의 개발이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 종합적인 사고능력과 과학적 탐구정신을 갖춘 융합형 과학 기술 인재를 키워 내는 STEAM 교육을 접목하여 유아 학습 교육용 게임 콘텐츠를 개발한다. 그리고 스마트폰의 자이로스코프 센서를 이용하여 유아들의 흥미를 유발하고 재미있게 체험할 수 있는 유아 학습 교육용 STEAM 게임 콘텐츠를 설계하고 구현하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권2호
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• pp.95-101
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• 2015

본 연구에서는 레인지 센서와 광학 센서 간의 시스템 캘리브레이션을 효율적으로 수행하기 위한 방법을 시뮬레이션 수행을 통하여 검증한다. 이를 위하여 먼저 레인지 및 광학 센서의 특성을 반영한 단일 캘리브레이션 검정 대상지를 디자인하였으며, 각 센서의 다양한 특징 및 오차 수준을 반영하여 시뮬레이션 환경을 설계하였다. 시뮬레이션 데이터는 영상 및 거리 데이터의 획득 위치가 시스템 캘리브레이션 정확도에 미치는 영향을 확인하기 위하여 다양한 위치에서 획득된 것으로 가정하여 제작되었다. 이와 같이 획득된 시뮬레이션 데이터는 단사진 표정과 블록 조정의 두 가지 방법의 시스템 캘리브레이션을 통하여 처리하고, 각각의 정확도를 비교 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 검정 대상지를 기준으로 2~4m 거리에서 다양한 각도로 촬영한 데이터들을 이용하여 블록 조정을 수행할 경우, 보다 효율적이고 정확도 높은 시스템 캘리브레이션을 수행할 수 있었다. 또한 레인지 센서의 거리관측값을 포함하여 시스템 캘리브레이션을 수행할 경우 보다 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.865-871
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• 2011

현재 선박의 자동운항을 위해서는 항체의 위치정보 및 방위정보가 반드시 필요하다. 그 중에서도 방위정보는 자동조타 시스템에 필수적인 요소로 측정 장비로는 자이로컴퍼스, 마그네틱 컴퍼스 그리고 GPS 컴퍼스가 있다. 자이로컴퍼스는 주로 GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System)의 대형선박에 사용되고 있으며 정밀도와 신뢰도가 우수하지만 부피가 크고 고가라는 단점이 있다. 그리고 마그네틱 컴퍼스는 비교적 정확하고 저렴하지만 선박의 철제 구조물 등과 같은 자성물체에 의한 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. GPS컴퍼스의 경우는 위치정보의 변화에 따라 진북을 가리키지만 항체가 정지해있거나 오차범위 내에서 운동을 할 경우 정확한 방향을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 방위각 센서의 상호보완을 위해서 least-square curve fitting 방법을 이용하여 GPS 컴퍼스의 성능을 향상시키고 이를 마그네틱 컴퍼스와 공분산 오차의 크기에 따른 가중치를 적용하여 방위각의 정밀도를 향상 시키는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 특성을 분석하고 성능을 검증하였으며 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.17-26
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• 1998

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권10호
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• pp.37-46
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• 2007

무선 센서네트워크에서 프로토콜을 설계하는데 가장 중요한 목표는 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 많은 수의 노드를 임으로 살포하기 때문에 노드는 주변의 많은 노드들과 센싱영역과 통신영역에 있어 중첩되는 부분이 많다. 이렇게 심한 중첩으로 인한 부하는 네트워크 수명에 심각한 영향을 미친다. 따라서 일반적으로 모든 노드들이 항상 센싱과 통신을 위해 활성화도리 필요는 없다. 네트워크 수명을 연장시키는 최적의 방법 중의 하나가 네트워크 커버리지와 연결성 보장을 유지하기위해 필요한 주변노드의 수를 구하는 것이다. 최근까지 무선 네트워크 분야에서 이를 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 만일 네트워크 커버리지와 연결성을 만족시키는데 필수적으로 필요한 이웃노드들을 확보할 수 있다면, 노드들의 상태를 스케줄 하는 것이 아주 유용하다. 본 논문에서는 각 노드들이 자신만의 확률 값을 가지고 자신을 활성화 할지를 판단하는 새로운 활성 노드선택기법을 제안한다. 이 확률 값은 네트워크 커버리지와 연결성을 보장하기 위해 필수적으로 필요한 이웃노드의 개수와 확보된 이웃 노드의 수를 이용하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 F. Xue et al과 S. Song et al 의 연구결과를 이용하였으며, 필수적으로 필요한 노드수의 검증을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며, 일정한 확률 값을 가지는 기법과 비교하여 시뮬레이션 한 결과를 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권3호
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• pp.219-229
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• 2018

본 논문에서는 복수 Position Sensitive Detector(PSD) 센서와 IR Beacon Module(적외선 비콘 모듈)을 이용하여 우주비행체의 랑데부/도킹/군집 운용과 같은 근접 운용을 위한 칼만 필터 기반의 상대항법 알고리즘 연구를 수행한다. PSD 센서와 적외선 비콘 모듈은 각각 Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되어 위성의 상대 위치와 상대 자세 정보를 획득하여 위성간 근접운용에 사용한다. 각각의 상대 항법 기법의 성능을 비교 분석하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행한다. 상대항법 알고리즘에 사용된 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 광학적 모델링과 작동 원리를 기반으로 칼만필터의 측정 모델을 구성한다. 확장 칼만 필터(EKF)와 무향 칼만 필터(UKF)는 우주비행체의 병진 운동 및 회전 운동에 대한 운동학 및 동역학적 특성을 활용하는 측정 융합에 기반을 둔 확률론적 상대항법 기법으로 사용된다. EKF와 UKF, 두 필터의 상대 자세 및 상대 위치 추정 성능을 비교한다. Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되는 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 개수와 상대항법기법의 변화에 따른 수치 시뮬레이션을 수행하여 성능 변화를 확인하였다.