• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1994-2000
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• 2016

개인의 위치를 확인할 수 있는 기술은 위치기반제어, 개인화된 광고 등 다양한 응용분야에서 요구된다. 미아발생 방지나 현장 학습을 위한 지원, 사용자의 위치에 따른 적절한 Push 이벤트 등 그 응용분야는 무궁무진하다. 기존의 많은 연구들이 위치 확인의 정확도에 비중을 두고 연구되어, 별도의 장비를 장착하거나 시설물에 특정 장치를 해야 하는 등의 제약 조건이 있었던 것과 달리 본 논문에서 제안한 알고리즘은 대부분의 사용자가 갖고 있는 스마트폰의 기본 사양만으로 위치 추적을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 스마트 폰에 의해 수집 가능한 GPS와 WiFi RSS, 가속도계 센서 데이터를 파티클 필터를 적용하여 센서 융합을 실행하여 위치를 확인하는 알고리즘을 설계 구현하였고, 실험 결과, 사용자의 위치 확인 정확도가 다른 비교 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여, 해당 알고리즘의 실제 환경 사용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.364-370
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• 2008

최근 무선통신 및 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 확대로 다양한 환경에서 정보를 수집, 가공 할 수 있게 되었다. 특히 센서들의 크기가 소형화되면서 노드의 개수도 많아짐에 따라 이웃노드와의 채널간섭 및 충돌, 에너지 소모 등의 문제가 대두되었다. 본 논문에서는 지하공간에서 효율적인 통신을 위하여 비컨을 사용하고 TinyOS기반으로 설계 및 구현하여, 멀티홉 메쉬 구조에 적합한 무선 센서 네트워크를 구축하였다. 구현한 프로토콜은 비컨 간의 충돌방지를 위한 스케줄링을 제공하여 안정적인 Association이 가능하도록 하였으며, NAA(Next Address Assignment) 기법을 이용하여 동적인 주소할당과 재사용을 지원한다. 또한 실시간 정보처리를 위한 지식정보 서버를 구축하였다. 끝으로 실제 테스트베드 구축을 통하여 화재, 대기오염 등 다양한 환경에서의 높은 전송률을 가짐을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.509-515
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• 2004

폐 기능 검사는 임상에서 환자의 진단 및 치료 판단에 널리 이용되고 있을 뿐 아니라 폐의 연구, 특히 폐의 생리학 및 폐질환의 역학 연구에 일찍부터 사용되어 왔다. 여러 가지 폐 기능 검사 중 가장 쉽고 경제적으로 시행할 수 있는 기본적인 검사법으로 폐활량 검사법(Spirometer)이 있다. 폐활량 검사기는 호흡 기체의 용적 유량의 순간적인 변화량을 측정하는 의학 기기이다. 과거에는 기계식 폐활량기가 주로 사용되었으며, 현재까지도 많이 사용되는 방법은 유체 흐름의 "양" 변화를 유체의 압력 변화로 전환시키는 차압식 방식이다. 그러나 이러한 형태는 압력 손실과 유지 보수가 힘들고, 특성 검사 주기가 짧은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 구현하고자 하는 것은 관성의 오차 및 압력의 오차에 영향을 거의 받지 않는, 그리고 반영구적으로 사용이 가능한 초음파 센싱 방식을 이용한 임베디드 환경의 호흡 량 측정기의 개발을 최종 목표로 하여, 호흡 기체 특성에 적합한 센서, 신호 측정 구현 회로를 포함한 유량 측정 단말부 개발과 측정신호를 이용한 호흡 측정 알고리즘과 진단 알고리즘 구현에 중점을 두었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2354-2360
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용 가능한 분야는 헬스케어 분야이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 마이닝 기반 멀티 에이전트 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 환자의 몸으로부터 생성된 센싱 데이터를 마이닝을 이용하여 진단 패턴을 뽑아내어 정상 상태, 긴급 상태, 응급 상황으로 분류할 수 있다. 이는 실시간으로 센싱되는 엄청난 양의 생체 데이터를 처리할 수 있으며, 환자의 병력 데이터와 비교, 분석한다. 이를 위해 연관 규칙 탐사를 2가지 데이터 그룹으로 구분하여 적용한다. 첫 번째는, 기존의 방대한 의료 병력 데이터로 두 번째는, 체온, 혈압, 맥박등과 같은 센서로부터 센싱한 환자의 실시간 생체데이터로 분류한다. 제안하는 시스템은 PDA 같은 모바일 디바이스 등을 통하여 병원과 멀리 떨어진 지역에서도 긴급 상황을 판단하여 처리할 수 있다. 또한 환자(노인)의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 요구되는 시간과 비용을 단축하게 되고, 의료 서비스의 지원에 대한 효율성을 높이게 된다.

• Agribusiness and Information Management
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• 제10권2호
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• pp.1-7
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• 2018

In the present day context of changing information needs of the farmers and diversified production systems there is an urgent need to look for the effective extension support system for the small and marginal farmers in the developing countries like India. The rapid developments in the collection and analysis of field data by using the spatial technologies like GPS&GIS were made available for the extension functionaries and clientele for the diversified information needs. This article describes the GIS and GPS based decision support system in precision agriculture for the resource poor farmers. Precision farming techniques are employed to increase yield, reduce production costs, and minimize negative impacts to the environment. The parameters those can affect the crop yields, anomalous factors and variations in management practices can be evaluated through this GPS and GIS based applications. The spatial visualisation capabilities of GIS technology interfaced with a relational database provide an effective method for analysing and displaying the impacts of Extension education and outreach projects for small and marginal farmers in precision agriculture. This approach mainly benefits from the emergence and convergence of several technologies, including the Global Positioning System (GPS), geographic information system (GIS), miniaturised computer components, automatic control, in-field and remote sensing, mobile computing, advanced information processing, and telecommunications. The PPP convergence of person (farmer), project (the operational field) and pixel (the digital images related to the field and the crop grown in the field) will better be addressed by this decision support model. So the convergence and emergence of such information will further pave the way for categorisation and grouping of the production systems for the better extension delivery. In a big country like India where the farmers and holdings are many in number and diversified categorically such grouping is inevitable and also economical. With this premise an attempt has been made to develop a precision farming model suitable for the developing countries like India.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.132-142
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• 2021

본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.49-58
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• 2009

로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.3030-3038
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• 2023

Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.579-586
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• 2022

Modular building is a fast-growing construction method, mainly due to its ability to drastically reduce the amount of time it takes to construct a building and produce higher-quality buildings at a more consistent rate. However, while modular construction is relatively safer than traditional construction methods, workers are still exposed to hazards that lead to injuries and fatalities, and these hazards could be controlled using emerging smart technologies. Currently, limited information is available at the intersection of modular construction, safety risk, and smart safety technologies. This paper aims to investigate what aspects of modular construction are most dangerous for its workers, highlight specific risks in its processes, and propose ways to utilize smart technologies to mitigate these safety risks. Findings from the archival analysis of accident reports in Occupational Safety and Health Administration (OSHA) Fatality and Catastrophe Investigation Summaries indicate that 114 significant injuries were reported between 2002 and 2021, of which 67 were fatalities. About 72% of fatalities occurred during the installation phase, while 57% were caused by crushing and 85% of crash-related incidents were caused by jack failure/slippage. IoT-enabled wearable sensing devices, computer vision, smart safety harness, and Augment and Virtual Reality were identified as potential solutions for mitigating identified safety risks. The present study contributes to knowledge by identifying important safety trends, critical safety risk factors and proposing practical emerging methods for controlling these risks.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제47권4호
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• pp.264-271
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• 2023

Environmental crises caused by climate change and human-induced disturbances have become urgent challenges to the sustainability of human beings. These issues can be addressed based on a data-driven understanding and forecasting of ecosystem responses to environmental changes. In this study, we introduce a long-term ecological monitoring system in Korean Long-Term Ecological Research (KLTER), and a plan for the Korean Ecological Observatory Network (KEON). KLTER has been conducted since 2004 and has yielded valuable scientific results. However, the KLTER approach has limitations in data integration and coordinated observations. To overcome these limitations, we developed a KEON plan focused on multidisciplinary monitoring of the physiochemical, meteorological, and biological components of ecosystems to deepen process-based understanding of ecosystem functions and detect changes. KEON aims to answer nationwide and long-term ecological questions by using a standardized monitoring approach. We are preparing three types of observatories: two supersites depending on the climate-vegetation zones, three local sites depending on the ecosystem types, and two mobile deployment platforms to act on urgent ecological issues. The main observation topics were species diversity, population dynamics, biogeochemistry (carbon, methane, and water cycles), phenology, and remote sensing. We believe that KEON can address environmental challenges and play an important role in ecological observations through partnerships with international observatories.