The $PM_{10}$ concentrations in the underground should be monitored for the health of commuters on the underground subway system. Seoul Metro and Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation are measuring several air pollutants regularly. As for the measurement of $PM_{10}$ concentrations, instruments based on $\beta$-ray absorption method and gravimetric methods are being used. But the instruments using gravimetric method give us 20-hour-average data and the $\beta$-ray instruments can measure the $PM_{10}$ concentration every one hour. In order to keep the $PM_{10}$ concentrations under a healthy condition, the air quality of the underground platform and tunnels should be monitored and controlled continuously. The $PM_{10}$ instruments using light scattering method can measure the $PM_{10}$ concentrations every less than one minute. However, the reliability of the instruments using light scattering method is still not proved. The purpose of this work is to study the reliability of the instruments using light scattering method to measure the $PM_{10}$ concentrations continuously in the underground platforms. One instrument using $\beta$-ray absorption method and two different instruments using light scattering method (LSM1, LSM2) were placed at the platform of the Jegi station of Seoul metro line Number 1 for 10 days. The correlation between the $\beta$-ray instrument and the LSM2 ($r^2$=0.732) was higher than that between the $\beta$-ray instrument and the LSM1 ($r^2$=0.393). Thus the LSM2 was chosen for further analysis. Three different regression analysis methods were tested: Linear regression analysis, Nonlinear regression analysis and Orthogonal regression analysis. When the instruments using light scattering method were used, the data measured these instruments have to be converted to actual $PM_{10}$ concentrations using some factors. With these analyses, the factors could be calculated successfully as linear and nonlinear forms with respect to the data. And the orthogonal regression analysis was performed better than the ordinary least squares method by 28.45% reduction of RMSE. These findings propose that the instruments using light scattering method light scattering method can be used to measure and control the $PM_{10}$ concentrations of the underground subway stations.
Recently, an increasing number of cutting-edged studies have shown that designing a smart active control for real-time implementation requires piles of hard-work criteria in the design process, including performance controllers to reduce the tracking errors and tolerance to external interference and measure system disturbed perturbations. This article proposes an effective artificial-intelligence method using these rigorous criteria, which can be translated into general control plants for the management of civil engineering installations. To facilitate the calculation, an efficient solution process based on linear matrix (LMI) inequality has been introduced to verify the relevance of the proposed method, and extensive simulators have been carried out for the numerical constructive model in the seismic stimulation of the active rigidity. Additionally, a fuzzy model of the neural network based system (NN) is developed using an interconnected method for LDI (linear differential) representation determined for arbitrary dynamics. This expression is constructed with a nonlinear sector which converts the nonlinear model into a multiple linear deformation of the linear model and a new state sufficient to guarantee the asymptomatic stability of the Lyapunov function of the linear matrix inequality. In the control design, we incorporated H Infinity optimized development algorithm and performance analysis stability. Finally, there is a numerical practical example with simulations to show the results. The implication results in the RMS response with as well as without tuned mass damper (TMD) of the benchmark building under the external excitation, the El-Centro Earthquake, in which it also showed the simulation using evolved bat algorithmic LMI fuzzy controllers in term of RMS in acceleration and displacement of the building.
최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 스마트 워치와 스마트 밴드 등 다양한 웨어러블 디바이스(Wearable Device)들이 연구되고 있다. 그러나 기존의 웨어러블 디바이스들은 측정된 생체정보를 단순 모니터링이나 질병 예방법, 운동량 등을 제공하는 형태로만 서비스하고 있어 실제 사용자가 위험상황이 발생할 경우에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 위험상황 알림 시스템을 제안한다. 아두이노를 통해 가속도 센서와 심박 센서로 측정된 생체정보를 실시간으로 어플리케이션에 전송하고 센서 우선순위 측정과 위험상황 식별 알고리즘을 통해 위험상황을 식별한 후 위험상황이 발생하면 보호자에게 사용자의 현재 위치를 알림 메시지를 전송한다. 이에 따라 보호가 필요한 사용자에게 위험한 상황이 발생하면 신속하게 대처할 수 있을 것으로 사료된다.
Objectives : This article aims to describe the development of smartphone application for the case management of patients with schizophrenia. Methods : Gwangju Bukgu-Community Mental Health Center developed and launched a smartphone application (HYM) for cognitive-behavioral case management and symptom monitoring. The development of the application involved psychiatrists, nurses, social workers, psychologists, and software technicians from a software development company (Goosl Corp.). Results : The HYM application for clients includes six main modules including Thought record, Symptom record, Daily life record, Official notices, Communication, and Scales. The key module is the 'Thought Record' for self-directed cognitive-behavioral treatment (CBT). When the client writes and sends the self-CBT sheet to the case manager, the latter receives a notification and can provide feedback in real time. 'Communication' and 'Official notices' are useful for promoting communication between case managers and clients with schizophrenia. Ratings in 'Symptom record', 'Daily life record', and 'Scales' modules are stored in graphic or table form representing changes in them and shared with case managers. Conclusion : The interactive function of this application is the key characteristics that distinguishes it from other mobile self-treatment tools. This smartphone application may contribute to the development of a youth- and customer-friendly case management system for individuals with early psychosis.
본 연구에서는 기존 배관 가스 누출 감지에 사용되던 음향방출 센서가 실시간 모니터링에 적용될 때 발생할 수 있는 문제들을 개선하기 위해, Macro-fiber composite (MFC) 트랜스듀서를 음향방출 센서로 사용하여 가스 누출 감지 시스템에 적용하였다. 적용 전 MFC의 구조를 최적화하기 위해 구조해석을 진행하여 제작하였고, 그 결과 MFC가 가지는 유연성으로 굴곡진 배관에 잘 밀착되어 AE 신호를 문제없이 수신할 수 있었다. AE 신호 분석 결과 고압 누출, 저압 누출 모두 파라미터 값 변화에 유의미한 결과를 보였으며, 특히, FFT 그래프의 파라미터에서 고압 누출의 경우 누출이 없는 경우 대비 120~626%의 변화량, 저압 누출의 경우 9~22%의 변화량을 보였다. 또한, 누출 발생 부위에서의 거리에 따라, 거리가 멀수록 이러한 파라미터 변화량이 줄어드는 경향을 보여, 추후 파라미터 변화량 감지를 통해 누출 감지가 가능할 뿐만 아니라, 변화량으로부터 누출 발생 위치를 파악할 수 있을 것으로 보인다.
최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.
1990년대 후반 이후 스마트 의류는 인간과 컴퓨터의 상호작용, 사용자 중심의 디자인 등 다각적으로 연구, 개발되고 있다. 최근에는 보다 기능화, 감성화된 스마트 의류가 개발되기 시작하였으며, 이는 다양한 어플리케이션으로 연구, 개발되어 제시되고 있다. 그 중 센서를 기반으로 한 건강관리용 스마트 의류는 스마트 의류의 여러유형 중 가장 예상 수요가 높은 유형으로 예측되며, 이러한 전망으로 인해 연구, 개발이 가속화되고 있는 분야이다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트 의류에 적합한 생체 신호 센서를 도출하고, 그를 기반으로 기본적인 생체신호, 심장질환, 호흡기 질환을 측정할 수 있는 스마트 의류 디자인을 개발하였다. 즉, 본 연구에서 개발된 스마트의류는 기존의 의류의 외관 형태는 그대로 유지하면서, 직물 신호선을 제작, 와이어의 이물감을 없애 착용성을 높였으며, 착장 시 생체신호가 컴퓨터로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안되었다. 이 스마트 의류는 생체 신호 센서를 이용하여 심장질환, 호흡기 질환과 다양한 질병 예방을 보조할 수 있는 건강관리용 의류로서 센서기반 스마트 의류의 한 모형을 제시하였다.
본 논문은 멀티센서를 장착한 스마트의류에서 수집된 데이터를 기반으로 사용자 상황 및 행동을 추론하는 기법을 제안하고 이를 스마트폰 앱으로 구현하였다 제안된 스마트 의류는 자이로, 온도, 가속도 센서로 착용자의 건강상태와 활동 수준을 모니터링 할 수 있다. 스마트의류에 생체신호는 블루투스로 스마트폰에 전달된다. 이를 통해, 사용자는 스마트 앱에서 사용자의 상태와 활동수준에 대한 실시간 정보를 확보할 수 있다. 멀티 센서로 사용자 상황 및 행동 추론은 매우 어려우며, 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라지는 잡음환경에서, 잡음을 줄이면서도 사용자 행동을 판단할 수 있는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 멀티블록필터를 적용하고, 행동인지를 위한 3축 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 SVM을 사용하였다.
최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.
극초고층성, 비정형 형상, 공기단축을 위한 구획 시공 등 최근 초고층 건물의 경향을 고려할 때, 설계 및 시공 계획의 단계에서 시공 중 건물의 구조적 안정성 문제가 핵심 사항으로 부각되고 있다. 시공 중 초고층 건물의 안정성을 확보하기 위해서는 횡력저항시스템이 완전히 형성되기 전 구조체 자중의 불균형 분포에 의해 발생하는 수직부재의 불균등 축소, 골조의 기울어짐 혹은 횡변위, 기초의 부등 침하 등이 시공단계해석에 의하여 검토되어야 하며, 시공단계해석은 구조건전성모니터링, 시공 보정 프로그램, 시공계획 수립 등과 체계적으로 결합되어 진행되어야 한다. 이 논문은 시공 중 초고층 건물의 구조 안정성 검토를 위하여 기존의 범용구조해석프로그램을 활용한 구역 기반 시공단계해석 기법을 제시하고 있으며, 이를 실제 초고층 프로젝트의 3차원 구조해석에 적용하였다. 정밀한 해석을 위하여 시간 의존적 재료 성질 및 실제 시공 일정이 적용되었으며, 시공 일정 변화나 계측 결과와의 비교에 따른 재료 물성 변화 등을 지속적으로 변경하며 해석이 진행되었다. 이러한 실제 프로젝트에 대한 시공단계해석 적용을 통하여, 시공 중 초고층 건물의 안정성 확보를 위한 주요 검토 항목 및 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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