• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.115-124
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• 2021

코로나(COVID-19) 폭발로 인해 비접촉 서비스의 특징과 장점이 갈수록 두드러졌고 스마트호텔의 발전이 가속화되었다. 본 연구는 서로 다른 접촉점에서고객 체험 과정에 발생하는 스마트 서비스 체험을 식별, 분류 및 정의하는 데에 목적을 두고 있다. 기존 연구와 문헌을 바탕으로 스마트 호텔의 개념과 특징에 대해 연구 토론해 보았다. 스마트 호텔의 스마트 체험 인자와 고객 접촉점을 활용하여 분석 프레임 워크를 디자인하였다. 이로써 중국에서 선별된 스마트 호텔에 대해 현장 조사 및 분석을 수행한다. 사례 분석 결과를 보면 스마트 호텔의 고객 체험 디자인이 교호성, 개별화, 접근 가능성, 정보성, 프라이버시 안전성에 어느 정도 발전하고 있다는 것을 알 수가 있다. 위의 결과를 바탕으로 본 논문에서는 미래의 스마트 호텔 CX 디자인이 개인화된 서비스 관련 체험을 개발하기 위해 데이터를 통합하는 방향으로 발전하는것을 제안한다.

• 패션비즈니스
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• 제26권5호
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• pp.91-104
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• 2022

In this study, a cycling smart wear for measuring cycling posture and motion was developed using a three-dimensional motion analysis camera and an IMU inertial sensor. Results were compared according to parts to derive the optimal smart device attachment location, enabling correct posture measurement and cycle motion analysis to design a pattern. Conclusions were as follows: 1) 'S-T8' > 'S-T10' > 'S-L4' was the most significant area for each lumbar spine using a 3D motion analysis system with representative posture change (90°, 60°, 30°) to derive incisions and size specifications; 2) the part with the smallest relative angle change among significant section reference points during pattern design was applied as a reference point for attaching a cycling smart device to secure detachable safety of the device. Optimal locations for attaching the cycling device were the "S-L4" hip bone (Sacrum) and lumbar spine No. 4 (Lumbar 4^th); 3) the most suitable sensor attachment location for monitoring knee induction-abduction was the anatomical location of the rectus femoris; 4) a cycling smart wear pattern was developed without incision in the part where the sensor and electrode passed. The wearing was confirmed with 3D CLO. This study aims to provide basic research on exercise analysis smart wear, to expand the smart cycling area that could only be realized with smart devices and smart watches attached to current cycles, and to provide an opportunity to commercialize it as cycling smart wear.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.143-151
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• 2016

스마트 케어 감시 시스템은 스마트 디바이스에 내장된 GPS 수신 기능을 사용하여 이용자의 위치 정보를 획득하고 주변의 CCTV를 제어하여 이용자를 추적하는 시스템이다. 그러나 일반적인 스마트 디바이스의 GPS 위치 정보는 상당한 오차를 포함하고 있기 때문에 추적을 원활히 하기 위하여 GPS 위치 정보의 보정을 필요로 한다. 기존의 스마트 케어 시스템에서는 두 대 이상의 CCTV를 이용하여 이러한 GPS 위치 정보 오차를 보정하였다. 그러나 이러한 방법은 반드시 두 대 이상이 동일한 지점을 촬영해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 위치 정보의 오차를 보정하기 위하여 단지 하나의 CCTV만을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과, 하나의 CCTV만을 이용하더라도 두 대의 CCTV를 이용한 위치 정보 보정방법 만큼 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.225-228
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• 2017

본 논문은 IOT 체계에서 우리 실생활에 밀접하게 관련되어 있는 전자기기,헬스케어,스마트카,스마트홈,원격검침,원격진료 같은 실효성이 있는 시스템 사용이 증가함에 따라, 점차적으로 IOT 체계시스템을 다루기 위해서는 사용자가 어느 시점에 얼마의 기간 동안 어떠한 용도로 시스템에 접근하여 사용했는지에 대한 확인 및 관리 필요에 수요가 증가함에 따라 이러한 문제를 해결 할 수 있는 방법인 IOT 통합계정솔루션이 필요하다. 각 사물인터넷에 endpoint 시스템에 대한 통신 알고리즘, IOT 시스템 관리권한정책, 사용자 정보 등을 구성하며, IOT시스템 스마트카, 스마트홈에 어떻게 적용할 것인지를 제안한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.131-135
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• 2011

본 논문에서는 에너지 센서 네트워크 적용을 위한 AC 전력센싱 기능과 지능형 대기전력 차단제어 기능을 가진 무선 스마트 플러그 설계와 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘은 사무기기나 가전기기마다 상이한 대기전력 문턱치를 학습기능에 의해 자동 감지하고, 적응 설정되게 함으로서 사용자의 편이성과 신뢰성 높은 대기전력 차단제어 기능을 제공하여 에너지소비 절감 효과를 극대화 할 수 있도록 하였다. 구현된 시제품의 기능을 검증한 결과, 설계 요구기능을 모두 만족하였으며 대기전력 소비를 절감할 수 있는 지능형 전력센서로서 실용성이 있음을 확인하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제38권5호
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• pp.75-84
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• 2018

The most crucial point of reducing building energy is application of high performance envelope. The amount of heat exchange through window is highest in comparison of other envelopes so that heat exchange through window influence directly with building energy consumption. The window energy performance can be define with thermal, leakage and optical performance. In previous study we can confirmed that not only thermal performance but also optical performance are considered, 11% to 15% of building energy consumption can be reduced. Smart window system has potential of energy saving so that many industry field use smart window system including architectural area and these aspect causes smart window market continuous growth year by year. In this study, building energy consumption has been analyzed which consist of smart window that dynamically control optical states. The consideration of standard commercial building model for research, the reference medium size commercial building model of DOE (Department Of Energy, USA) has been used. The building energy simulation result of 4 axis in 8 regions in Korea shows 8% to 22% reduction of building energy consumption by application of smart window system.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.9-16
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• 2017

열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.397-406
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• 2022

Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권2호
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• pp.332-342
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• 2018

This paper proposes a parameter design method for multi-element resonant converters (MERCs) with a unique resonant zero point (RZP). This method is mainly composed of four steps. These steps include program filtration, loss comparison, 3D figure fine-tuning and priority compromise. It features easy implementation, effectiveness and universal applicability for almost all of the existing RZP-MERCs. Meanwhile, other design methods are always exclusive for a specific topology. In addition, a novel dual-CTL converter is also proposed here. It belongs to the RZP-MERC family and is designed in detail to explain the process of parameter selection. The performance of the proposed method is verified experimentally on a 500W prototype. The obtained results indicate that with the selected parameters, an extensive dc voltage gain is obtained. It also possesses over-current protection and minimal switching loss. The designed converter achieves high efficiencies among wide load ranges, and the peak efficiency reaches 96.9%.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.569-579
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is the time series analysis for predicting the yield of crops applicable to each farm using environmental variables measured by smart farms cultivating tomato. In addition, it is intended to confirm the influence of environmental variables using a deep learning model that can be explained to some extent. Methods: A time series analysis was performed to predict production using environmental variables measured at 75 smart farms cultivating tomato in two periods. An LSTM-based encoder-decoder model was used for cases of several farms with similar length. In particular, Dual Attention Mechanism was applied to use environmental variables as exogenous variables and to confirm their influence. Results: As a result of the analysis, Dual Attention LSTM with a window size of 12 weeks showed the best predictive power. It was verified that the environmental variables has a similar effect on prediction through wieghtss extracted from the prediction model, and it was also verified that the previous time point has a greater effect than the time point close to the prediction point. Conclusion: It is expected that it will be possible to attempt various crops as a model that can be explained by supplementing the shortcomings of general deep learning model.