본 연구에서는 안드로이드 기기와 차량에서 발생하는 안전을 위한 제반정보를 수집, 전송시켜주는 MCU (Micro-control Unit)를 기반으로 개발한 융합형 차량용 스마트 기기인 OSD (On-board Smart Device)를 제안한다. OSD는 RRA (Record, Report & Alarm)의 핵심 기능을 제공하는 안전 및 편의지향 스마트 시스템으로 주행 중 모니터링 데이터의 저장 기능 (Recording as a blackbox), 사고 발생 후 사고 및 긴급 구조의 자동신고 기능 (Report on Accident & Rescue) 및 안전 예방 기능으로 차량의 상태를 알려주는 (Alarm for Status of Vehicle) 경고 시스템을 갖추고 있다. 또한 운전자가 기기를 편리하게 제어하기 위한 음성인식 인터페이스를 도입해 운전자의 안전 운행을 도모하였으며 차량의 정보를 Database 서버에 업로드하여 보다 쉽고 편리하게 정보에 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 OSD는 상대적으로 단순 기능만 제공하는 기존의 차량용 안전 기기와 달리, 친사용자 환경에서 종합적으로 차량안전 데이터 무선전송 뿐만 아니라 영상 그리고 음성인식 기술을 함께 적용한 스마트 기기로서 향후 차량 안전 및 사고예방을 위한 필수 차량 무선 스마트 시스템이 될 것으로 예상된다.
As the function of a product is advanced and the process is refined, the yield in the fine manufacturing process becomes an important variable that determines the cost and quality of the product. Since a fine manufacturing process generally produces a product through many steps, it is difficult to find which process or equipment has a defect, and thus it is practically difficult to ensure a high yield. This paper presents the system architecture of how to build a smart manufacturing system to analyze the big data of the manufacturing plant, and the equipment factor analysis methodology to increase the yield of products in the smart manufacturing system. In order to improve the yield of the product, it is necessary to analyze the defect factor that causes the low yield among the numerous factors of the equipment, and find and manage the equipment factor that affects the defect factor. This study analyzed the key factors of abnormal equipment that affect the yield of products in the manufacturing process using the data mining technique. Eventually, a methodology for finding key factors of abnormal equipment that directly affect the yield of products in smart manufacturing systems is presented. The methodology presented in this study was applied to the actual manufacturing plant to confirm the effect of key factors of important facilities on yield.
본 논문은 여러 인공지능 기술 중 이미지 분류를 통한 사람의 얼굴 표정을 인식하는 프로그램을 통해 사람의 표정을 인식하여 거울에 나타내는 스마트미러 기술을 소개한다. 여러 사람의 5가지 표정이미지를 통하여 인공지능으로 학습하였고, 사람이 거울을 볼 때 거울이 그 표정을 인식하여 인식한 결과를 거울에 나타내는 방식이다. 여러 사람의 얼굴을 표정별로 구분되어있는 dataset을 kaggle에서 제공하는 fer2013을 이용하여 사용하였고, 이미지 데이터 분류를 위해 네트워크 구조는 컨볼루션 신경망 구조를 이용하여 학습하였다. 최종적으로 학습된 모델을 임베디드 보드인 라즈베리파이4를 통해서 얼굴을 인식하여 거울을 통해 디스플레이에 나타내는 구조이다.
지식기반사회에서 스마트기기를 활용한 교수 학습을 위하여 전국적으로 스마트교실을 설치하고 있다. 이러한 경향은 빠르게 확산돼 갈 것으로 예상되며, 현재 사용 중인 스마트기기를 교육적 활용을 위하여 교사들을 중심으로 활용 수준과 사용에 따른 문제점을 조사하였다. 스마트기기의 접근 용이성에 따른 영향 평가를 위해 스마트교실 업무를 담당하고 있는 교사와 일반교실을 주로 사용하는 교사로 대상을 구분하여 스마트 수업을 위해 요구되는 스마트기기에 대한 요구사항, 학생들의 변화에 대한 교사의 기대 수준 등에 대해 조사하였으며, 스마트교실 및 스마트기기에 대한 활용 및 만족 정도를 통해 현재 설치된 스마트기기에 대한 수준을 분석하였다. 교사들은 스마트기기에 대한 막연한 기대효과를 갖고 있으며, 활용도 높은 기자재와 주변 기기와의 호환성 개선, 수업에 적합한 전자칠판을 필요로 하고 있으며, 정보검색, 동영상 등 기본적인 활용 수준으로 교사에게 익숙한 전자칠판의 기능 향상이 교육에 효과적인 것으로 나타났다.
일반적으로 자동차드라이버의 스마트폰을 통한 데이터전송은 자동차운전자의 핸드폰은 데이터를 실시간으로 원격데이터 센터에 전송하는 경우에 용량 의존적인 순위를 가지고 있다. 생성되는 진단보드 데이터들은 드라이버의 폰에서의 모바일 진단 어플리케이션에 임시적으로 저장하고, 인터넷에 연결 되었을 때 데이터 센터에 전송한다. 클라우드에서 실행에 방해하는 다른 태스크들이 없는 원격 자동차 어플리케이션 사용방법을 위한 node.js는 모바일 네트워크을 통한 클라우드에서 데이터 저장업무를 다루기 위하여 적합하다. 우리는 외부 어플리케이션으로부터 driver inputs and delivers output을 패스하는 원격 유저와 운용하는 스마트폰 어플리케이션에서 자동차와의 어플리케이션 interface 방법을 사용하는 실시간 분석 안드로이드 어플리케이션 반응을 시뮬레이션 통해 제안된 아키텍쳐의 유효성을 입증한다. 이 논문에서, 우리는 이벤트 루프 접근을 기반으로 하는 이것은 웹서버 구조를 특징으로 하는 원격 자동차 결함 진단 시스템 연구를 제안한다.
본 논문은 스마트 폰을 활용하여 광 전송망 구간을 실시간으로 감시하는 시스템이다. 기존의 광 통신망 구간은 스마트 폰과 접속함체의 여장판에 스위치 설치를 활용하여 현장의 상황을 실시간으로 인지 하는 시스템이 없었다. 본 연구는 스마트 폰의 Application과 접속함체 스위치를 이용하여 실시간으로 유지보수를 할 수 있도록 했다. 스마트 폰 Web은 접속함체 장애 위치를 찾는데 유용하며, 접속함체 내부에 있는 여장판 벨크로 타이를 분리하면 스위치가 작동하여 심선의 밴딩을 주어서push message를 발생하게 한다. 접속함체 작업과 장애가 발생하면 스마트폰을 이용하여 OTDR측정을 하여 위치 추적을 할 수 있도록 하는 연구이다. 스마트 폰을 이용하여 실시간 광케이블 구간을 관리함으로써 장애 시간 단축과 전송망 품질을 효율적으로 유지보수 할 수 있다.
IoT(Internet of Things) 상용화에 따라 무선 통신이 가능한 하드웨어 구조 개발의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 간 연동이 가능한 Smart Frame System이 내장된 SoC(System on a Chip) 플랫폼 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 디지털 액자에 무선통신 기능과 실시간 처리가 가능한 하드웨어 구조를 적용하였고, Bluetooth를 이용하여 제어할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. 제안하는 SoC 플랫폼의 하드웨어 구조는 CIS(CMOS Image Sensor) Controller 모듈, Memory Controller 모듈, 확대, 축소, 회전 등의 다양한 영상처리를 위한 ISP(Image Signal Processing) 모듈, 디바이스 간 통신을 위한 Bluetooth Interface, 영상 출력을 위한 VGA Controller 모듈, TFT-LCD Controller 모듈로 구성된다. IoT 서비스를 지원하는 Smart Frame System은 Virtex4 XC4VLX80 FPGA 디바이스가 장착된 HBE-SoC-IPD 테스트 보드를 사용하여 구현 및 검증하였으며, 동작 주파수는 54MHz이다.
본 논문에서는 IPTV와 셋톱박스의 전원 동기화를 통한 전력 손실을 줄이는 알고리즘을 연구하였다. 그리고 임베디드 보드에서 Android 7.0으로 IPTV (Miracast 및 인터넷)를 제어 할 수 있는 안드로이드 시작프로그램을 설계하였다. 시작 프로그램은 IPTV의 원격 제어로 제어 할 수 있다. 그리고 IPTV를 사용할 때 TV를 수신할 수 있으며, Miracast 및 Embedded 보드는 절전 모드로 전환된다. 이러한 방식으로 한 모드를 선택하면 다른 두 모드가 절전 모드로 전환되고 절전 제어 기술이 적용되어 에너지 소비를 줄일 수 있었다. 이 논문에서 사용 된 보드는 Android 버전 7.1.2 버전의 Raspberry pie 3B / B + 및 Asus Tinker 보드이며, Android Studio 프로그램을 사용하여 안드로이드 시작 프로그램을 작성 하였다. 동기화 제어 알고리즘은 IPTV 원격 제어와 함께 작동하도록 개발 되었다. 이러한 방식으로 개발 된 절전 제어 기술 및 원격 제어 동기화 제어 알고리즘은 Android 시작 프로그램에서 리모컨으로 IPTV, Miracast 및 인터넷 선택 및 작동이 정상적인 것을 확인할 수 있었다.
Rice, Jennifer A.;Mechitov, Kirill;Sim, Sung-Han;Nagayama, Tomonori;Jang, Shinae;Kim, Robin;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul;Fujino, Yozo
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.423-438
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2010
Wireless smart sensors enable new approaches to improve structural health monitoring (SHM) practices through the use of distributed data processing. Such an approach is scalable to the large number of sensor nodes required for high-fidelity modal analysis and damage detection. While much of the technology associated with smart sensors has been available for nearly a decade, there have been limited numbers of fulls-cale implementations due to the lack of critical hardware and software elements. This research develops a flexible wireless smart sensor framework for full-scale, autonomous SHM that integrates the necessary software and hardware while addressing key implementation requirements. The Imote2 smart sensor platform is employed, providing the computation and communication resources that support demanding sensor network applications such as SHM of civil infrastructure. A multi-metric Imote2 sensor board with onboard signal processing specifically designed for SHM applications has been designed and validated. The framework software is based on a service-oriented architecture that is modular, reusable and extensible, thus allowing engineers to more readily realize the potential of smart sensor technology. Flexible network management software combines a sleep/wake cycle for enhanced power efficiency with threshold detection for triggering network wide operations such as synchronized sensing or decentralized modal analysis. The framework developed in this research has been validated on a full-scale a cable-stayed bridge in South Korea.
최근 해양 레포츠 활동에 대한 사람들의 참여가 증가하면서 마리나에 대한 수요가 폭증하고 있다. 이와 같은 수요를 충당하기 위하여 국토해양부에서는 2019년까지 총 1조 7000억원을 투입하여 전국 43개소에 5,600여척을 계류할 수 있는 마리나 시설을 건립할 계획이다. 마리나 시설에 가장 필요한 시설이 바로 레저 보트에 전기와 물을 공급할 수 있는 페데스털 시스템이다. 현재, 우리나라에 설치되는 페데스털 시스템은 전부 해외에서 수입하고 있다. 이에 본 논문에서는 국내 최초로 IT 융합 기술을 이용하여 스마트 페데스털 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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