본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R2가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
본 연구의 목적은 코로나-19가 몰고 온 갑작스러운 환경변화 중 여행산업의 변화에 있어서 가장 핵심이 될 디지털 건강/면역 여권(DHP, Digital Health Passport)에 대한 접근법을 제시하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 최근 DHP에 관한 다양한 실증적 문헌 고찰을 통해 DHP에 대한 프레임워크를 제안했다. 본 프레임워크는 크게 여행 의도, 건강정보 제공 의도, 신기술 채택·수용 등으로 구성된다. 첫째, 여행 의도의 관점에서, DHP에 정보를 제공하는 것이 여행자의 여행 의도를 훼손하지 않아야 한다. 여행자로부터 받은 정보를 활용하여 여행자의 여행 즐거움을 배증 할 수 있어야 한다. 또한, 여행자에게 받은 데이터가 신뢰할 수 있는 방법으로 관리된다는 것을 확신시켜줄 필요가 있다. 둘째, 건강 관련 정보를 의무적 정보 제공의 관점에서만 보지 말고 여행자가 자신의 개인정보를 제공함으로써 얻을 수 있는 것이 무엇인지 인지시킬 필요가 있다. 마지막으로, 신기술의 관점에서 DHP에 대한 여행자들의 활용·수용 의도를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 트래블 버블(Travel Bubble)을 실현하는 데 있어서 핵심기술인 DHP에 대한 여행자들의 반응을 예측하고 대응할 방안을 제안했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 농촌 지역에 거주하며 치매안심센터에 등록된 노인을 대상으로 태블릿을 활용한 웹 기반 인지훈련 프로그램이 인지와 우울에 미치는 영향과 효과를 확인하고자 시행된 단일군 전후 설계 연구이다. 대상자는 치매 고위험 노인과 경도 치매 노인 18명으로 웹 기반 인지훈련 프로그램은 주 1회, 1시간, 10회기 동안 제공되었다. 자료는 SPSS 24.0을 이용하여 Wilcoxon 검정의 비모수검정 방법으로 분석하였고, 프로그램 종료 후 시행한 면담은 분류과정을 거쳐 분석하고 서술하였다. 연구 결과, 대상자의 인지 점수는 유의하게 상승(Z=-3.35, p=.001) 되었고, 우울 점수는 유의하게 감소(Z=-3.13, p=.002) 되었다. 또한, 면담에서도 인지와 우울에 긍정적인 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구를 바탕으로 시간과 장소에 제한을 받지 않도록 스마트 기기 접근 환경을 보완하고, 인지 수준별 다양한 종류의 웹 기반 프로그램이 개발, 적용되어야 한다. 그러면 농촌 지역의 치매 예방과 관리를 위한 정보통신 기술이 융합된 인지훈련 프로그램으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 본 연구는 수도권 폐기물 차량을 대상으로 네트워크 차원에서의 자율주행기술 적용에 따른 이산화탄소(CO2) 배출량 변화를 정량적으로 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 2030년을 목표연도로 분석 방법은 미시행시 사용자균형배정을 통해 도로 링크별 이산화탄소(CO2) 배출량을 추정하였다. 시행시는 폐기물 차량의 자율주행기술 적용에 따라 군집주행한다는 전제하는 노선배정을 수행하였으며, 그 외 수단은 노선배정 결과를 반영한 사용자균형배정으로 이산화탄소(CO2) 배출량을 추정하였다. 연구결과: 분석 결과, 이산화탄소(CO2) 배출량은 전국단위의 네트워크에서 약 56.9톤/일이 감축되는 것으로 나타났으며, 수도권은 약 54.7톤/일이 감축되는 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 자율주행기술이 가져올 다양한 사회적 효과 중 환경적 측면에서의 영향을 정량적으로 제시하였으며, 향후 다양한 분석 방법론 개발과 관련 연구가 지속적으로 수행되어야 할 것이다.
대규모 해상풍력단지 개발을 위한 입지 적합성을 효과적으로 확보하기 위해서는 개발로 인한 환경영향을 최소화하고 사회적·생태적·경제적 핵심가치에 대한 편익 상충에 대한 분석이 필수적이다. 또한 해양공간계획상 타 용도구역과 충돌하지 않도록 입지 적정성에 대한 사전검토가 반드시 선행되어야 하며, 추가로 전남 해역 인근의 풍력자원을 포함한 국지적인 기상 특성 분석도 사업타당성 조사 이전에 수행되어야 할 필요가 있다. 이에 영광군 안마도 인근 왕등여에 설치된 기상탑의 관측자료를 활용하여 풍력자원분석을 수행하였고, 해상풍력 단지 입지 관련 지리적 제약조건을 배제한 후 최적 입지구역을 선정하였다. 또한, 국지적 풍력자원 특성에 적합한 풍력단지 최적배치 결과를 WindSim 기반으로 도출하여 연간발전량을 산출하였으며, 향후 해상풍력 프로젝트의 입지발굴 및 적합지 선정에 기초연구자료로 활용하고자 한다.
미세유체 반응기(microfluidic reactor)는 다양한 분야에 적용할 수 있는 새로운 기능성 재료합성을 위해 상당한 발전이 이루어지고 있다. 지난 10년 동안, 미세유체 반응기는 크기, 모양, 조성 및 표면 특성과 같은 물리화학적 (physicochemical) 매개변수를 제어할 수 있는 최종 사용자를 위한 방법론이 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 원심력 기반의 미세유체 반응기를 개발하였으며 이를 통해 유도되는 원심력을 이용하여 유체의 흐름을 제어하고 합성되는 다기능성 입자의 다양한 크기 및 조성제어를 수행하였다. 원심력 기반 미세유체 반응기는 실험실에서 쉽게 구할 수 있는 미세바늘, 미세원심분리 튜브, 대용량 원심분리 튜브의 조립을 통해 제작된다. 원심분리기의 회전 속도, 알긴산 전구체의 농도, 칼슘이온의 농도, 그리고 주사침과 칼슘 수용액 간의 거리와 같은 실험적 제어변수 조절을 통해 쉽고 재현성 있게 크기제어가 이루어진 미세입자의 합성이 가능할 뿐만 아니라 복잡한 기술이나 첨단 장비 없이 대량생산이 가능하였다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.
에너지 수확장치는 석유자원의 고갈로 인한 자원난을 해결할 수 있는 대안으로 유망하다고 알려져 있다. 기계적 움직임을 전기 에너지로 전환할 수 있는 압전 소자들의 한계(환경오염 및 낮은 기계적 특성)를 극복하기 위하여, 고분자 기지재 기반 복합재료 압전 에너지 수확장치에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 사용된 재료 및 공정에 기초하여, 보고된 압전 복합재료의 출력 성능 및 관련된 응용 분야를 검토하였다. 압전 필러는 티탄산 지르콘산 연 및 티탄산바륨 기반의 세라믹 필러뿐만 아니라, 친환경, 생체적합성 및 유연성 측면에서 유리한 산화아연을 검토하였다. 기지재는 폴리비닐리덴플로오라이드 및 공중합체로 구성된 압전 고분자 및 에폭시 및 폴리디메틸실록산 기반의 유연한 고분자로 분류하여 복합재료의 압전 시너지 및 높은 외력 적용에 의한 압전 출력 향상을 논의하였다. 또한, 금속 혹은 탄소 소재 기반 2차 필러의 적용에 의한 복합재료의 전도성 혹은 기계적 특성의 향상이 압전 수확장치의 출력 성능에 미치는 영향을 복합재료의 구조 측면에서 검토하였다. 향상된 성능으로 소형 전자기기, 스마트 센서, 의학 분야 등에 응용 가능한 복합재료 기반 압전 수확장치는 미래의 일상에서 접할 수 있는 무선 전자 장치의 전원으로써 잠재적인 통찰을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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