전달받은 음성신호를 전기신호로 바꾸어주는 마이크로폰은 라디오, 스마트 기기, 차량 등의 다양한 산업 분야에 널리 사용되어왔다. 최근 스마트폰 기술의 발달과 무선이어폰의 소형화에 따라 초소형 고감도 마이크로폰에 대한 요구가 증가하고 있다. 차세대 초소형 마이크로폰 시스템의 후보로 MEMS 센서가 개발되고 있으며 이를 지원하는 ROIC 대한 개발 또한 활발하다. 마이크로폰 시스템은 주변의 잡음뿐만 아니라, 함께 사용되는 전자회로의 잡음에 대해서도 민감하므로, 낮은 노이즈를 갖는 전원을 공급할 수 있는 전원장치와 노이즈를 최소화할 수 있는 설계 방법들이 필요하다. 이에 본 논문은 MEMS 마이크로폰 센서 모듈에 사용 가능한 낮은 전원 노이즈를 갖는 LDO(low drop output) 레귤레이터 IC 구조를 제안한다. 제안한 회로는 2.0~3.6V를 공급받아 1.3V의 출력을 내보낼 수 있으며 라이트 로드에서 10mA까지 드라이브할 수 있다. 제안하는 LDO는 1.2mV/V의 line regulation, 0.63mV/mA의 load regulation 특성을 가지며 20Hz~20kHz까지 누적 적분 출력 잡음은 13uV 이하의 특성을 가진다. TSMC 180nm 공정으로 post layout simulation을 진행하였으며 설계한 칩의 면적은 325㎛ × 165㎛다.
현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.
본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
The objective of this study was to analyze the accuracy of estrus detection of heat detector and analysis of estrus behavior (mounting and mounted), and the evaluation of conditions required for improving reproductive efficiency in Holstein dairy cows fitted with a estrous detector. The heat detection system consists of estrous detector based on wireless sensor and an electric bulletin board displayed estrus behavior data. When cow mounting other cows, the accuracy of estrus behavior displayed an electric bulletin board were 87.5% (mounting other cows only), 100% (mounting other cows but not standing), 80.0% (mounting other cows with standing for 1~4 seconds), 90.0% (mounting other cows but not standing for 1~4 seconds), 80% (mounting other cows with standing for more than 5 seconds) and 90.0% (mounting other cows but not standing for more than 5 seconds). When cow mounted other cows, the accuracy of estrus behavior displayed an electric bulletin board were 100% (mounted other cows but not standing), 100% (mounted other cows with standing for 1~4 seconds), 100% (mounted other cows but not standing for 1~4 seconds) and 100% (mounted other cows with standing for more than 5 seconds). Circadian distribution of first observed in estrus were 59.1% (am 8~pm 6) and 40.9% (pm 6~am 8). Distribution for the number of estrus behavior were 40.9% (less than 3 times), 36.4% (4~6 times) and 22.7% (more than 4 times). The conception rates relative to interval from first estrus behavior to insemination for estrus periods were 23.1% (less than 11 hours) and 55.6% (12~20 hours).
기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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