• 센서학회지
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• 제15권5호
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• pp.334-340
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• 2006

A compact biosignal monitoring device was developed. Electrodes for electrocardiogram (ECG) and a LED and silicon detector for photoplethysmogram (PPG) were used. A lead II type was arranged for ECG measurement and reflected light was measured at the finger tip for PPG. A single chip microprocessor (model ADuC812, Analog Device) controlled a measurement protocol and processed measured signals. PPG and ECG had a sampling rate of 300 Hz with 8-bit resolution. The maximum power consumption was 100 mW. The microprocessor computed pulse transit time (PTT) between the R-wave of ECG and the peak of PPG. To increase the resolution of PTT, analog peak detectors obtained the peaks of ECG and PPG whose interval was calculated using an internal clock cycle of 921.6 kHz. The device was designed to be operated by 3-volt battery. Biosignals can be measured for $2{\sim}3$ days continuously without the external interruptions and data is stored to an on-board memory. Our system was successfully tested with human subjects.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.65-72
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• 2006

In new generation vehicle technologies, a fuel cell vehicle becomes more important, by virtue of their emission merits. In addition, a fuel cell is considered as a major source to generate the electricity for vehicles in near future. This paper focuses on modeling of not only an electric vehicle and but also a fuel cell vehicle to estimate performances. And an EV cart is manufactured to verify the modeling. Speed, voltage, and current of the vehicle and modeling are compared to estimate them at acceleration test and driving mode test. The estimations are also compared with the data of the Ballard Nexa fuel cell stack. In order to investigate a fuel cell based vehicle, motor and fuel cell models are integrated in a electric vehicle model. The characteristics of individual components are also integrated. Calculated fuel cell equations show good agreements with test results. In the fuel cell vehicle simulation, maximum speed and hydrogen fuel consumption are estimated. Even though there is no experimental data from vehicle tests, the vehicle simulation showed physically-acceptable vehicle characteristics.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1170-1181
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• 2012

다양한 응용에서 사용되고 있는 무선 센서 네트워크(WSN)는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 메모리 크기, MCU, RF transceiver 등과 같은 하드웨어에서 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크 수명을 연장하기 위한 효율적인 알고리즘이 요구된다. 군 환경에서 침입자를 탐지하기 위한 감시 정찰 응용은 이벤트 구동형(event-driven) 전송 모델로써, 이벤트 발생 빈도가 드물고(rare), 폭발적(bursty), 지역적(local)으로 발생하는 특징이 있다. 이와 같은 응용에서는 Data Aggregation의 장점이 있는 클러스터링 알고리즘을 이용하는 것이 각 노드가 개별적으로 데이터를 전송하는 것 보다 데이터 전송량을 줄여 에너지 효율을 높일 수 있다. 하지만 기존의 클러스터링 알고리즘은 감시 정찰 응용의 이벤트 발생에 대한 특징을 고려하고 있지 않기 때문에 여러 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선한 감시 정찰 응용에서의 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 타깃을 탐지한 노드들이 각각 Cluster Head Election Window (CHEW)를 생성하여 지역적 경쟁 방식으로 클러스터를 구성하고, 타깃의 이동성을 고려하였다. 시뮬레이션 결과에서는 타깃의 이동에 따라 클러스터가 형성되는 자취를 분석하고, 에너지 효율이 증가되는 것을 증명하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권6호
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• pp.455-466
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• 2020

본 연구에서는 다수의 우주 환경 관측용 탑재체를 장착한 6U급 초소형위성에 대한 열모델을 구축하여 이를 기반으로 수행된 열설계에 대해 기술하였으며, 궤도 열해석을 통해 적용된 열설계의 유효성을 입증하였다. 초소형위성의 특성을 고려하여 표면 처리 및 절연체, 열전도체 등의 수동 열제어 기법 위주로 열설계를 진행하였지만, 배터리 및 추력기 등과 같이 작동 온도의 범위가 좁고 궤도 열환경에 직접적으로 노출되는 부품들에 대해서는 능동 열제어 기법 중 하나인 히터를 적용하였다. 궤도 열해석 조건은 기본적으로 위성의 궤도 조건을 바탕으로 하며, 임무 시나리오에 따른 발열량 및 위성의 자세에 따라 임무 모드, 초기 운용 모드, 비상운용 모드, 편대 비행 모드로 분류하여 궤도 열해석을 수행하였다. 각 모드 별 해석 결과를 통해 모든 부품들이 작동 온도 조건을 만족하는 것을 확인하였고, 비상운용 모드의 해석 결과를 통해 배터리 및 추력기의 히터 용량과 작동 주기를 산출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.580-585
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• 2009

RTLS 태그는 추적 대상이 되는 사람이나 물체에 부착되어 리더에게 주기적인 블링크를 전송하는 역할을 하며, 배터리 등의 제한된 전원에 의해 동작한다. 특히, 블링크 전송 주기는 태그의 에너지 효율에 직접적인 영향을 미치며, 태그의 이동성은 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도에 영향을 준다. 블링크 주기와 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도는 서로 상충 관계에 있으며, 본 논문에서는 태그의 에너지 효율과 RTLS 시스템의 위치 측위 정밀도를 동시에 향상시키기 위해 모션 센서를 이용하여 태그의 이동 정도를 측정하고, 이에 따라 블링크 주기를 조절하는 기법을 제안한다. 결과적으로 기존 연구 대비 40% 가량 송신 횟수를 줄이면서도 비슷한 수준의 위치 측위 정밀도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권5호
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• pp.203-208
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• 2013

스마트폰이 널리 사용됨에 따라 이에 탑재되는 어플리케이션이 점차 고도화 되고 있다. 일면 하드웨어의 성능이 소프트웨어의 요구사항을 능가한 모습도 보이는 Personal Computer와는 달리 스마트폰의 경우 보다 얇은 것을 추구하는 디자인적 한계점과 여타 하드웨어에 비해 더딘 발전 속도를 보이는 배터리에 의해 저전력을 추구해야 한다는 한계점으로 인해 하드웨어의 성능이 소프트웨어의 요구사항을 충족시키지 못하는 모습이다. 이를 보완하기 위한 대표적인 기술로 연산 오프로딩이 각광받고 있다. 하지만, 확실히 성능 및 전력 소모에 있어서 이점을 가져다준다는 연구에도 불구하고 오프로딩은 현재 널리 사용되는 기술이 아니다. 이는 기존 오프로딩 프레임워크는 어플리케이션 개발자가 사용하기에 난해한 점이 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 어플리케이션 개발자 친화적인 오프로딩 프레임워크인 SorMob을 소개한다. SorMob은 안드로이드 상에서 동작하며, Aspect Oriented Programming 개념을 차용하여 개발자 친화적인 환경을 구축할 수 있었으며 실험을 통해 기존의 오프로딩 프레임워크에 뒤떨어지지 않는 성능을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.159-164
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• 2016

무선통신시스템은 한정된 에너지를 갖는 배터리를 사용하기 때문에 저전력 회로로 구현되어야 하며, 이를 위하여 주파수와 상관없이 일정한 전력을 나타내는 전류모드 회로가 연구되어왔다. 본 논문에서는 초저전력 동작이 가능하도록 Dynamic Voltage Scaling 전원을 유도하며, 전류모드 신호처리 중 메모리 동작에서 저장된 에너지가 누설되는 Clock-Feedthrough 문제를 최소화하는 전류메모리 회로를 제안한다. $0.35{\mu}m$ 공정의 BSIM3 모델로 Near-threshold 영역의 전원 전압을 사용한 시뮬레이션을 진행한 결과, 1MHz의 스위칭 동작에서 $2{\mu}m$의 메모리 MOS Width, $0.3{\mu}m$의 스위치 MOS Width, $13{\mu}m$의 Dummy MOS Width로 설계할 때, Clock-Feedthrough의 영향을 최소화시킬 수 있었으며 1.2V의 Near-threshold 전원전압에서 소비전력은 $3.7{\mu}W$가 계산되었다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권2호
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• pp.85-91
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• 2016

내연기관 자동차와 달리 전기자동차는 배터리 폐열이 부족하여 실내 난방을 위해 추가적으로 PTC 히터를 사용하고 있지만 전력소모가 큰 단점이 있다. 최근 이러한 단점을 보완할 수 있는 히트펌프 적용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 히트펌프의 운전특성 해석을 위해 MATLAB/SIMULINK$^{(R)}$환경에서 R134a 히트펌프 모델과 캐빈 모델을 개발하였다. 모델은 여름과 겨울에서 히트펌프의 작동 특성에 따른 실내 온도변화를 나타낼 수 있으며, 모델 검증은 구성품 수준에서 응축기와 증발기의 용량 비교를 수행하였다. 또한 동일한 냉방조건에서 캐빈온도 변화 비교를 통해 캐빈 모델을 검증하였다. 해석 결과 전동압축기 소비전력은 모든 외기온도 조건에서 PTC 히터 보다 낮은 것으로 나타났다. 또한 영하조건에서 히트펌프의 난방용량이 부족한 현상에 대해 폐열회수를 적용하여 효율적인 난방 작동을 할 수 있는 조건을 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.73-82
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• 2011

지금까지의 위치인식 환경은 사람이나 사물 또는 이동체 자체에 대해서만 연구되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 주행 중인 차량에 있는 여러 탑승자의 위치를 실시간으로 식별하고 추적하는 서비스에 대한 위치인식 모델을 제안하였다. 탑승자의 위치를 식별하려면 GPS기능이 탑재된 고가형 단말기를 이용하는 경우와 GPS기능이 없는 저가형 소형단말기를 이용하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 소형단말기가 GPS를 탑재한 차량용 인터페이스와 센서네트워크로 메시지를 전송하게 함으로써 탑승상황에 따른 효율적인 위치인식을 제공하도록 하였다. 이 기법은 먼저 차량의 상태(정차, 주행)를 감지하고, 주행상태라면 탑승자가 탑승이나 하차를 할 수 없기 때문에 굳이 위치정보를 송수신할 필요가 없어 트래픽을 감소시킬 수 있다. 이것은 전력소모를 줄여 배터리 수명을 늘릴 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 제안한 차량정차 감지알고리즘을 탑승자 위치추적 시스템으로 구현하여 그 효용성을 확인하기 위해 실험하였다. 또한 설계하여 구현한 시스템을 이용하여 실험한 결과 최대수신거리는 12m로 측정되었으며, 200회의 실험을 통해 탑승인식과 하차인식이 모두 성공했음을 알 수 있었다. 또한 주행인식 측정실험에서는 차량정차 알고리즘을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해서 41.6%의 전송트래픽을 감소시킬 수 있었다.