치아는 주기적으로 치과에 가서 검진을 하지 않으면 평소에 통증이나 불편이 있기 전에는 치아 질병을 알아차리기 어렵다. 치석은 구강 내 음식 또는 이물질과 세균의 결합으로 생성된다. 치석을 이루고 있는 세균으로부터 전분이 분해되는데 이때 발생하는 산이 치아의 법랑질을 녹여 충치가 되기 때문에 치석관리가 중요하다. 입속 세균의 대사 산물인 포피린은 405nm 파장에서 반응하여 붉은 형광을 띠게 되며 특정 파장의 필터를 거치면 영상으로 세균을 확인할 수 있다. 위의 방법으로 프라그 및 치석을 형광으로 검출하고 500nm 이상의 파장을 통과시키는 노란색 계열의 필터를 카메라 앞에 부착하여 촬영한다. 이는 매트랩을 이용하여 이미지 영상처리를 통해 적색 형광 부분을 검출 후 표시한다. 또한, 광계측 회로를 통해 정상 치아와 치석의 치아 전압값 차이를 이용해 아두이노로 연결하여 LCD에 표시한다. 사용자는 이를 통해 보다 정확한 치석의 유무와 위치를 알 수 있다.
대부분의 비즈니스에서는 고객의 움직임에 대한 의미 있는 정보를 얻어낼 수 있는 유동인구 계측 데이터가 매우 중요하게 작용한다. 슈퍼마켓의 경우, 손님들의 수에 따라 계산대 수를 늘리거나 줄일 수 있다. 스마트 빌딩 또한, 각 객실의 수용 인원에 따라 냉난방 시스템을 제어하는 스마트 컨트롤러 같이 다양하게 적용될 수 있다. 카메라 기반 유동인구 계측 시스템과 같이 첨단 기술을 활용하여 보다 정확한 결과를 얻을 수도 있지만, 가격이 비싸고, 현장 설치가 어려우며, 사생활 침해의 문제가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 특정 통로 혹은 IR 적외선 센서가 설치된 출입구의 유동인구 계측 방법을 제시한다. 나아가, 사람과 다른 물체를 구분하여 인식하는 방법을 제시하는데, 해당 솔루션은 저렴하고, 설치가 간편하며, 무엇보다 실시간 계측이 가능하다. 우리의 유동인구 계측 솔루션은 약 95%의 정확도를 보이고 있다.
Global climate change and urbanization have various demerits, such as water pollution, flood damage, and deterioration of water circulation. Thus, attention is drawn to Nature-based Solution (NbS) that solve environmental problems in ways that imitate nature. Among the NbS, urban wetlands are facilities that perform functions, such as removing pollutants from a city, improving water circulation, and providing ecological habitats, by strengthening original natural wetland pillars. Frequent monitoring and maintenance are essential for urban wetlands to maintain their performance; therefore, there is a need to apply the Internet of Things (IoT) technology to wetland monitoring. Therefore, in this study, we attempted to develop a real-time wetland monitoring device and interface. Temperature, water temperature, humidity, soil humidity, PM1, PM2.5, and PM10 were measured, and the measurements were taken at 10-minute intervals for three days in both indoor and wetland. Sensors suitable for conditions that needed to be measured and an Arduino MEGA 2560 were connected to enable sensing, and communication modules were connected to transmit data to real-time databases. The transmitted data were displayed on a developed web page. The data measured to verify the monitoring device were compared with data from the Korea meteorological administration and the Korea environment corporation, and the output and upward or downward trend were similar. Moreover, findings from a related patent search indicated that there are a minimal number of instances where information and communication technology (ICT) has been applied in wetland contexts. Hence, it is essential to consider further research, development, and implementation of ICT to address this gap. The results of this study could be the basis for time-series data analysis research using automation, machine learning, or deep learning in urban wetland maintenance.
본 논문에서는 사막, 해양과 같은 개활지역에서 모바일 센서 네트워크에서 사용하는 전력량을 감소시킬 수 있는 시스템을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 데이터 전송 전력 소모는 거리의 제곱에 비례하다는 특징이 있다. 따라서 배터리로 동작하는 모바일 센서의 위치가 센서 데이터를 수집하는 싱크 노드와 멀리 떨어져 있을 경우, 데이터를 전송하는데 요구되는 전력 사용량이 높아지게 되어 센서의 동작 시간이 짧아지는 문제가 발생한다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 모바일 센서의 전송 가능 거리보다 짧은 전송 거리를 설정하여 센서가 해당 거리 이내에 존재할 때만 데이터를 보내게 함으로써 필요한 전력량을 감소시키는 시스템에 대하여 제안하였다. 뿐만 아니라, 싱크노드에서는 압축 센싱을 이용하여 센서로부터 수집한 데이터를 더 적은 전송 횟수로 게이트웨이에 전송함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라즈베리 파이와 아두이노를 이용하여 실제로 구현하였으며, 싱크노드로부터 적은 데이터를 수신하여도 게이트웨이에서 원 데이터와 매우 근사적으로 복호가 가능함을 실험을 통하여 확인하였고 실제 실험 환경에서 제안된 시스템의 성능을 이론적으로 검증하였다.
본 논문에서는 표정 감지 시스템을 통한 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하는 로봇을 설계 및 구현한다. 복합적인 사회적 요인들로 인해 1인 가구의 수와 그 비율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한, 다인 가구 대비 1인 가구의 정신질환 유병률도 큰 차이를 보인다. 정신질병을 가진 환자는 대부분 스스로 질병을 인지하지 못하기 때문에 전문의와의 상담 및 치료를 하지 못하고 방치되는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 표정 감지 시스템 구축을 Thecorpora 사에서 제작한 소셜 로봇 Q.bo One에 구축하여 직장 생활을 하는 1인 가구의 정신질환 발병 위험도를 분석하도록 설계 및 구현한다. Q.bo One은 아두이노와 라즈베리파이 및 기타 센서들로 구성된 소셜 로봇으로 사용자가 구현하고자 하는 방향에 맞추어 센서를 감지하고 그에 반응 할 수 있도록 제작된 로봇이다. 미국 정신의학회에서 제공한 정신질환의 기준 DSM-5를 기반으로 정신질환 발병 위험도를 구체화하고, Q.bo One이 대상의 얼굴 표정을 1주~2주간 분석하여 정신질환 발병 위험도를 측정하고 위험도가 높을 경우 전문의와의 상담 및 치료를 유도하도록 설계한다.
크레인 훈련 프로그램은 실제 항만과 동일한 환경의 훈련 시스템을 구축하고 이를 활용하는 것이 가장 바람직하지만 시공간의 제약과 비용 등의 문제를 가지고 있다. 이런 제약점을 극복하고자 AR/VR을 기반으로 한 차세대 훈련 프로그램이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 가상현실을 기반으로 하는 항만 크레인 훈련 시스템의 프로토타입을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 아두이노를 기반으로 한 IoT 조작 단말기와 유니티 응용프로그램을 탑재한 HMD 2가지 요소로 구성된다. IoT 조작 단말기는 2개의 컨트롤러와 2개의 토클 스위치 및 8개의버튼 스위치로 이루어져 사용자의 조작에 따라 발생하는 데이터를 처리한다. HMD는 Oculus Quest2를 사용하며IoT 단말기와 무선통신으로 연결되어 사용자의 편의성을 제공한다. 본 논문에서 구현한 훈련 시스템은 가상현실을 통해 훈련자에게 시간과 장소에 구애받지 않는 훈련 환경을 제공하고 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
This study was to develop a portable digital radiography (PDR) system with a function measuring the X-ray source-with-detector angle (SDA) and to evaluate the imaging performance for the diagnosis of chest imaging. The SDA device consisted of an Arduino, an accelerometer and gyro sensor, and a Bluetooth module. According to different angle degrees, five anatomical landmarks on chest images were assessed using a 5-point scale. Mean signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio were 182.47 and 141.43. Spatial resolution (10% MTF) and entrance surface dose were 3.17 lp/mm ($157{\mu}m$) and 0.266mGy. The angle values of SDA device were not significant difference as compared to those of the digital angle meter. In chest imaging, SNR and CNR values were not significantly different according to different angle degrees (repeated-measures ANOVA, p>0.05). The visibility scores of the border of heart, 5th rib and scapula showed significant differences according to different angles (rmANOVA, p<0.05), whereas the scores of the clavicle and 1st rib were not significant. It is noticeable that the increase in SDA degree was consistent with the increase of visibility score. Our PDR with SDA device would be useful to be applicable to clinical radiography setting according to the standard radiography guideline at various fields.
냉동기는 얼음을 만드는 기계이다. 이를 제조 및 판매하는 회사는 대부분 중소기업으로, 판매 후 사후 관리에 어려움을 겪고 있다. 사후관리의 어려움은 대부분 구매처의 불필요한 고객 서비스 요청에 기인하며, 이 요청은 결국 판매처와 구매처의 불필요한 비용 지출로 이어진다. 하지만 재정적으로 열악한 냉동기 제조 기업은 이 비용을 최대한 줄이고자 한다. 뿐만 아니라, 국외에 냉동기를 판매하고 싶어도 사후 관리 때문에 주저하고 있는 상황이다. 이러한 이유로 냉동기 제조업체는 직접 방문 없이 원격지에서 냉동기의 상태를 확인하고 적절한 조치를 취할 수 있는 시스템을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 원격지에서 냉동기의 상태를 모니터링하고 필요에 따라 제어할 수 있는 냉동기 원격 제어 및 운전 상태 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템을 통해, 냉동기 제조업체와 냉동기 구매업체는 냉동기의 상태를 빠르게 파악함으로써 즉각적으로 고장에 대응할 수 있다. 게다가, 판매 후 유지보수 및 관리를 효율적으로 할 수 있어 비용절감에 큰 효과가 있을 것으로 예상된다.
최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.
전 세계적인 지구온난화의 위협에 대응하고자 세계 각국은 신재생 에너지의 확산, 탄소 배출 감소 등을 추진하고 있다. 또한, UN의 SDGs에도 포함된 기후변화에 맞서기 위한 노력으로 글로벌 자동차 제조사들은 향후 10년내에 전기 자동차로의 전면 전환을 추진하고 있다. 전기자동차는 탄소 배출 감소를 위한 유용한 수단이 될 수 있으나, 충전용 전기를 생산하는 단계에서 발생하는 탄소의 저감을 위해서는 친환경 신재생 에너지를 이용한 발전시스템이 요구된다. 본 연구에서는 아프리카 탄자니아에 설립된 태양광 발전소와 통합된 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템에 대한 비전을 제안한다. 아두이노 컴퓨팅 장치를 기반으로 하는 스마트 모니터링 및 통신 기능을 적용하여 전기자동차 또는 전기 오토바이의 배터리 잔존용량, 배터리 상태, 위치, 속도, 고도, 도로 상태 등의 정보를 모니터링한다. 또한, 주변의 독립형 태양광 발전소 인프라와 통신하여 주행가능거리를 예측하고 충전 스케쥴 및 목적지까지의 경로 최적화를 수행하는 시나리오를 제시한다. 제안된 시스템의 구현 가능성은 전기 오토바이의 시험운행을 통해 검증되었다. 탄자니아에서 운영될 전기 모빌리티 시스템은 현지의 환경과 특성을 고려하여 친환경성, 경제성, 운용 용이성, 호환성 등의 요소가 고려되어야 한다. 본 연구에서 제안하는 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템은 SDGs의 이행을 위한 중요한 기반이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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