본 논문에서는 센서네트워크시스템에서 다양한 센서 정보를 협업시켜 주변 환경을 효율적으로 감시하는 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 카메라, 이동체 및 인체 감지센서를 설치하여 예외시간에 내부 공간으로 침입하는 침입자를 감지하기 위한 목적으로 구현이 되었다. 본 논문에서 제안한 시스템은 센위버 플랫폼 상에서 개발되었으며, 실험한 결과, 다중 센서 정보의 상호보완적 활용으로 보다 효율적인 환경을 감시가 가능함을 알 수 있었다. 또한 센위버 플랫폼의 사용으로 센서 네트워크 구성이 용이하며 다양한 센서의 추가적 설치 및 활용이 가능하다. 또한 영상정보의 분석으로 움직이는 객체에 대한 판별이 가능하게 되어 센서의 동작을 단계적으로 적용시키는 체계적인 모니터링시스템의 구현이 가능함을 보였다.
Background: This study aims to examine the useful- ness of the portable spirometer "The Spirokit" as a clinical diagnostic device through technology introduction, precision test, and correction. Design: Technical note Methods: "The Spirokit" was developed using a propeller-type flow rate and flow rate measurement method using infrared and light detection sensors. The level of agreement between the Pulmonary Waveform Generator and the measured values was checked to determine the precision of "The Spirokit", and the correction equation was included using the Pulmonary Waveform Generator software to correct the error range. The analysis was requested using the ATS 24/26 waveform recognized by the Ministry of Food and Drug Safety and the American Thoracic Society for the values of Forced Voluntary Capacity (FVC), Forced Expiratory Volume in 1second (FEV1), and Peak Expiratory Flow (PEF), which are used as major indicators for pulmonary function tests. All tests were repeated five times to derive an average value, and FVC and FEV1 presented accuracy and PEF presented accuracy as the result values. Results: FVC and FEV1 of 'The Spirokit' developed in this study showed accuracy within ± 3% of the error level in the ATS 24 waveform. The PEF value of 'The Spirokit' showed accuracy within the error level ± 12% of the ATS 26 waveform. Conclusion: Through the results of this study, the precision of 'The Spirokit' as a clinical diagnosis device was identified, and it was confirmed that it can be used as a portable pulmonary function test that can replace a spirometer.
에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 비정질 $WO_{3}$ 박막을 작용전극으로 $V_{2}O_{5}$ 박막과 NiO 박막을 각각의 대향전극으로 사용한 두 종류의 상보형 일렉트로크로믹 소자를 제작하고 그 특성을 조사 연구하였다. 그 결과 $100{\sim}150nm$ 두께로 진공증착된 $V_{2}O_{5}$ 박막을 대향전극으로 이용하여 제작된 $ITO/WO_{3}/LiClO_{4}-PC/V_{2}O_{5}/ITO$ 구조의 상보형 소자에서는 $1{\sim}2V$ 정도의 낮은 인가전압에서 광변조량이 $50{\sim}60%$를 나타내는 우수한 특성을 나타냈다. 그리고, RF 반응성 스퍼터링 방법으로 제작된 NiO 박막을 대향전극으로 이용한 $ITO/WO_{3}/LiClO_{4}-PC/NiO/ITO$ 구조의 경우 1.5V의 인가전압에 가시광선 영역(${\lambda}=550nm$)에서 약 25% 정도, 근적외선 영역(${\lambda}=850nm$)에서 약 30% 정도의 태양광을 변조할 수 있는 특성을 보였다.
본 연구에서는 비분산적외선(NDIR) 방식의 CO$_2$센서를 이용하여 무선 센서 네트워크 기반의 지하 공기질 모니터링 시스템을 구현하고 실제 지하철 승강장에 설치한 후 성능평가를 수행하였다. 서울 지하철은 하루 650만 명이 이용하는 대표적인 대중교통 수단이다. 따라서 승객뿐만 아니라 지하철 역사의 지하 공간에서 근무하는 많은 근로자들의 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 지하철 역사의 공기질 모니터링에 대한 요구가 매우 높아졌다. 현재 이런 요구를 충족하기 위해 환경부와 지하철 운영기관 측에서는 지하철역 공기질 모니터링 시스템을 일부 설치 운영 중이다. 그러나 고가의 수입 센서 이용으로 장비의 규모가 크고 설치 및 상시 운영에 따른 유지보수 비용이 큰 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 저비용으로 CO$_2$ 농도를 상대적으로 정밀하게 측정할 수 있는 상용화된 CO$_2$ 센서에 대해 이론적으로 분석하고 신뢰성 검증 테스트를 수행하였다. 또한 무선 공기질 측정 센서 노드 및 게이트웨이 시스템을 개발하여 지하철 승강장의 실시간 공기질 데이터를 주기적으로 수집할 수 있고, 효율적으로 모니터링 할 수 있는 웹서버를 구축하였다. 본 연구 결과는 향후 지하 공간 공기질 관리 시스템의 확산 설치를 위하여 기초 연구 자료로 활용될 것이다.
수많은 플라스틱이 산업분야에 다양하게 사용되어지고 있다. 또한 많은 양의 플라스틱 폐기물들이 발생하고 있다. 재활용에 대한 연구는 환경오염 뿐만아니라 한정된 유용한 자원이 버려지는 것을 방지하기 위해 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이렇기 때문에 폐플라스틱의 재활용은 재사용 관점에서 주목받고 있는 실정이다. 현재 재활용 센터에서는 플라스틱의 재질을 분류하기 위해 NIR 센서를 이용한 플라스틱 자동 분류 시스템을 구축 및 운용하고 있다. 하지만 흑색 플라스틱은 여전히 분류가 되지 않는 도전적인 목표로 남아있다. 카본 블랙이 포함된 흑색 플라스틱의 경우 검정색의 특성상 NIR 장비에서 나오는 빛을 흡수하기 때문에 분류에 어려움이 있다. 본 연구는 NIR 장비 대신 흑색 플라스틱을 분류하는 방법에 대한 연구이다. 흑색 플라스틱의 정성적, 정량적 분석을 위해 Raman 분광법을 사용하였다. 또한 분류기의 인식률을 높이기 위해 데이터를 특성을 분석하고 흑색 플라스틱을 좀 더 확실하게 분류하기 위해 Support Vector Machine(SVM), 주성분 분석법(PCA) 같은 알고리즘을 이용하였다.
Pt/SiOz!Si의 기판위에 $(Pb,La)TiO_3$(PLT) 박막을 졸-겔 방법으로 제작하여 La 첨가량 및 후속열처리 온도에 따른 결정학적, 전기적 특성율 조사하였다. $600^{\circ}C$ 이상의 온도에서 열처리된 PLT 박막 시료의 경우 La 도핑량에 관계없이 전형적인 perovskite 결정구조를 보여 주었다. La이 전혀 첨가되지 않은 $(Pb,La)TiO_3$(PT) 시료에 10 mole% La을 첨가할 경우 (PLT-I0 시료) c축 배향도는 약 63%에서 26%로 크게 감소하였다. PLT-1O 박막시료의 깊이에 따른 AES 분석결과 박막내의 각 성분원소 들이 비교척 균일하게 분포되어 았고 하부전극(Pt)과 PLT 박막층 사이에는 상호반응없이 비교적 안정된 막을 형성하고 있음을 알 수 있었다. $600^{\circ}C$에서 열처리된 PLT-1O 박막의 유전상수$({\varepsilon}r)$ 와 유전정접 (tan$\delta$) 은 약 193과 0.02의 값을 나타내였다. 후속열처리 온도를 $600^{\circ}C 에서 700^{\circ}C$로 증가함에 따라 잔류분극$(2Pr,Pr_+-Pr_-)$은 약 $4\muC\textrm{cm}^2 에서 약 16\muC\textrm{cm}^2$로 크게 증가하였으며 잔류 분극값의 증가는 후속열처리에 의해 결정성이 개선되었기 때문이라 판단된다. $30^{\circ}C$ 온도부근에셔 초전계수($\gamma$)는 약 $4.0nC/\textrm{cm}^2{\cdot}^{\circ}C$의 값을 냐타내었다.
첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.
소형가전 제품은 종류가 다양할 뿐만 아니라 구성부품의 재질도 복잡하여 폐기시 재활용이 매우 어려운 실정이다. 특히, 폐소형가전의 경우 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 재질이 다양하여 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱의 재질을 인식하여 효율적으로 선별 회수하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 기존 선별기술이 가지고 있는 흑색 플라스틱의 재질별 선별에 대한 기술적 한계 및 단점을 보완하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 기반으로 하는 흑색 플라스틱의 재질별 자동선별 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 정량 공급장치, 위치 자동인식 장치, 레이저유도기반분광분석(LIBS) 장치, 선별분리장치 및 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저유도붕괴분광법(LIBS)을 이용하여 흑색 플라스틱의 재질별 특성 스펙트럼 데이터를 획득하고, 인공지능형 알고리즘을 적용한 분류기를 설계하여 적용함으로써 흑색 플라스틱의 재질을 효율적으로 인식하고 분류할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방사형기저함수신경회로망(RBFNNs) 분류기의 분류율은 약 97% 이상으로 나타났으며, 자동선별 시스템의 흑색 플라스틱의 재질별 인식률은 약 94.0% 이상, 선별효율은 80.0% 이상으로 조사되었다. 본 연구에서는 실험실 규모의 자동선별장치를 개발하였으며, 본 장치에 대한 실험결과를 바탕으로 흑색 플라스틱 재질인식 및 선별효율 등을 분석하므로써 향후 폐소형가전의 재활용 현장에 적용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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