조도센서 칩은 아날로그 회로의 트리밍이나 디지털 레지스터의 초기 값을 셋팅하기 위해 소용량의 eFuse(electrical Fuse) OTP(One-Time Programmable) 메모리 IP(Intellectual Property)를 필요로 한다. 본 논문에서는 1.8V LV(Low-Voltage) 로직 소자를 사용하지 않고 3.3V MV(Medium Voltage) 소자만 사용하여 128비트 eFuse OTP IP를 설계하였다. 3.3V 단일 MOS 소자로 설계한 eFuse OTP IP는 1.8V LV 소자의 gate oxide 마스크, NMOS와 PMOS의 LDD implant 마스크에 해당되는 총 3개의 마스크에 해당되는 공정비용을 줄일 수 있다. 그리고 1.8V voltage regulator 회로가 필요하지 않으므로 조도센서 칩 사이즈를 줄일 수 있다. 또한 조도센서 칩의 패키지 핀 수를 줄이기 위해 프로그램 전압인 VPGM 전압을 웨이퍼 테스트 동안 VPGM 패드를 통해 인가하고 패키징 이후는 PMOS 파워 스위칭 회로를 통해 VDD 전압을 인가하므로 패키지 핀 수를 줄일 수 있다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)는 선박의 정보를 자동으로 송수신하는 장치로 선박에 탑재된다. 연안 인근 선박의 AIS 정보는 지상에서 수신 가능하지만, 50해리 이상의 먼 해상으로 나가게 되면 지상과 통신이 두절되는 한계점을 가진다. 이를 해결하기 위해 AIS 수신기를 탑재한 AIS 위성을 통하여 먼 해상의 선박 정보를 지상으로 전송할 수 있다. 국내에서는 아직 AIS 위성 개발 사례가 없으며, 국내 다수의 선사는 해외의 AIS 서비스를 이용하고 있다. PNUSAT-1은 부산대학교에서 개발 중인 1U+ 큐브위성으로, 선박 모니터링을 위해 AIS 수신기를 탑재하여 선박 정보를 지상으로 전달하는 임무를 수행한다. PNUSAT-1은 임무 데이터가 텍스트 형태로 큰 용량의 데이터를 전송하지 않으므로 이에 부합하는 통신 장비, 저정밀 센서 및 구동기를 선택하였다. 본 논문에서 PNUSAT-1의 시스템 예비 설계를 수행하였으며, 임무 수행을 위한 요구사항, 운용 시나리오 및 모드 설계, 하드웨어 및 소프트웨어 선정 그리고 각 서브시스템의 예비설계를 수행하였다.
본 연구는 경주 중·저준위 지하 처분환경에서의 사일로 콘크리트의 음향방출(AE) 신호 감쇠계수(α)를 결정하기 위해 신호감쇠 실험을 수행하였다. 활용된 시료들은 경주 중·저준위 처분장 사일로에 사용된 콘크리트 배합비로 제작하였으며 28일간 수중 양생 후 처분환경에 맞도록 온도 및 포화유무에 따라 추가적으로 노출시켰다. 처분조건 별 각 3개씩의 공시체에 대하여 신호전달거리에 따른 AE 신호를 측정한 결과, 초기구간에서는 포화콘크리트의 AE 진폭과 절대에너지가 건조콘크리트의 경우보다 더 높게 나타났지만, α는 포화콘크리트의 경우가 더 높게 산정되었다. 또한, 포화유무와 상관없이 온도가 증가함에 따라 α는 감소하는 경향을 보였다. α는 온도조건보다는 포화유무에 따른 영향이 큰 것으로 분석되었으며, 이는 콘크리트 처분구조물의 감쇠신호 측정 시 포화여부를 고려한 판단이 중요하다는 것을 의미한다. 처분환경에서의 콘크리트 α는 균열이 발생한 위치에서의 실제 AE 특성 파라미터 값을 추정함으로써 경주 중·저준위 처분환경에서 사일로 콘크리트의 건전성을 예측하고 센서의 최적 배치를 결정하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.
금속유기골격체(metal-organic frameworks, MOFs)는 나노사이즈의 기공을 가진 다공성 물질로, 금속이온과 유기리간드의 종류에 따라 기체흡착도 및 기공크기의 조절이 가능하다. 이러한 장점을 이용하여, 기체 포집 및 분리, 그리고 기체센서분야에서 금속유기골격체에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 신속하고, 정량적인 기체 흡탈착 분석을 위해서는, 센서 표면에 균일한 필름 형태의 다양한 MOF 구조체를 형성해야 한다. 본 총설논문에서는 양극산화알루미늄, 산화아연 나노막대, 구리 박막으로부터 직접합성법을 이용하여 각각 MIL-53 (Al), ZIF-8, Cu-BDC와 같은 MOF를 마이크로진동자 센서 표면에 균일하게 합성하는 방법에 대해 정리하였다. 또한, 대표적인 마이크로진동자인 수정진동자미세저울과 마이크로캔틸레버의 작동원리와 금속유기골격체에 기체흡착 시 변하는 신호해석에 대한 내용을 다룬다. 이를 통해, 마이크로진동자 기반 금속유기골격체의 기체 흡탈착 분석에 대한 이해를 높이고자 한다.
식생은 인간에게 다양한 생태공간을 제공하고 수자원 및 기후환경 측면에서도 매우 중요하기 때문에 근적외선 센서 기반의 식생지수를 활용한 식생 모니터링 연구가 많이 수행되어 왔다. 따라서 근적외선 센서를 구비하지 못할 경우 식생 모니터링 연구가 현실적으로 어려운 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하고자 NDVI 식생지수를 기준자료로 하여 광학센서 기반의 식생지수 정확도를 평가하였다. 먼저 현장에서 조사한 식생조사 지점과 NDVI 식생지수와의 중첩을 통해 Kappa 계수를 계산하였으며, 그 결과 Kappa 계수가 0.930으로 가장 높게 나타난 0.6 이상의 임계값을 갖는 식생영역을 광학센서 기반의 식생지수 정확도 평가의 기준자료로 선정할 수 있었다. NDVI 식생지수를 기준자료로 선정하여 광학센서 기반의 식생지수와 비교한 결과, 0.04, 0.08, 0.30 이상의 임계값 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.713, 0.713, 0.828로 가장 높게 분석되었다. 특히 RGBVI 식생지수의 경우 Kappa 계수가 0.828로 높게 나타났으며, 따라서 근적외선 센서를 활용하지 못하는 환경에서도 광학센서를 활용한 식생 모니터링 연구가 가능함을 알 수 있었다.
측량, 지도, 통신 기술의 발달로 다양한 길안내 앱 및 차량용 내비게이션 등이 개발 및 보급되었다. 그 결과, 보행 및 운전 전반에 널리 활용되며 많은 도움을 주고 있으나 여전히 사회적 약자의 일상 편의를 향상시키는데 있어서는 한계가 존재한다. 이는 일반 길안내 앱이나 내비게이션이 일반인의 보행이나 차량을 중심으로 서비스되고 있어 시각장애인이 이동 시 혼란을 유발하거나 위험 요소가 되는 정보를 제공하지 못하는데 따른 것이다. 이에 본 연구에서는 시각장애인과 같이 보행(이동)에 제약을 받는 교통약자를 대상으로 한 공간정보 기반 서비스를 구현하기 위한 데이터 구축 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 데이터를 기반으로 시각장애인의 보행과 관련되어 요구되는 항목과 구성요소를 선정하고, 이를 기반으로 상용 앱(app)에 접목할 수 있는 보행용 길안내 네트워크를 구성·분석하였다. 그 결과, 공간정보 기반의 점자블럭(점형/선형), 음향신호기, 버스정류장, 볼라드 등의 추가적인 시각장애인용 컨텐츠 정보가 확보될 경우 교통약자의 독립적인 보행을 위한 길안내 서비스가 가능하다는 결론을 도출했다. 또한, 길안내를 위한 데이터 모델을 정립하고 이를 기반으로 초기 버전의 모바일 앱을 구현했으며, 시각장애인을 대상으로 한 검증을 통해 시각장애인용 컨텐츠 정보 제공이 보행 시 유용함을 확인했다. 보다 안정적인 보행을 지원하기 위해서는 타 기관 또는 여러 부처에서 제공되는 공간정보 자료의 DB (DataBase)화 및 활용이 필요하며, 동시에 ICT (Information and Communications Technologies)기술 접목을 통해 다양한 센서 및 음성기술 등을 연계·활용한 고도화 방안도 모색되어야 할 것으로 판단된다.
최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에도 많은 영향을 주고 있다. 꿀벌의 개체수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 이에 따라 양봉에도 IoT 기술을 도입한 스마트 양봉에 관심이 집중되고 있다. 양봉의 특성에 따라 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하고, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 특히, 벌통 내부에 꿀벌의 이동 경로와 이동량을 측정하는 부분에 대한 연구는 전무한 상황이다. 벌통 내부의 꿀벌의 이동에 대한 부분은 양봉에서 가장 중요한 분봉 시기를 예측할 수 있는 기본적인 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 꿀벌의 이동 경로를 파악하고 벌집(소비)간 입·출입 데이터를 실시간 측정하고 기록하는 장치를 제안한다. 본 연구에서 제안한 장치를 양봉 농가에서 활용할 수 있도록 기존 벌통의 벌집(소비) 규격에 맞춰서 개발했다. 개발방법은 꿀벌의 이동을 감지할 수 있는 포토 디텍터를 활용하여 16개의 이동통로를 구성하고 꿀벌의 이동상황을 실시간 감지할 수 있도록 했다. 이렇게 측정한 꿀벌의 이동상황을 활용하게 된다면 분봉시기를 놓치지 않기 위해 육안으로 봉군을 직접 관찰해야하는 문제를 해결할 수 있다. 나아가 꿀벌의 벌집 간 입출입 기록 데이터를 AI 알고리즘을 적용하면 자동으로 봉군 확장 시기를 예측할 수 있는 시스템 구현도 가능할 것이다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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