일반인의 건강상태를 모니터하는 간편 착용 임베디드 장치가 홈 헬tm케어의 용이한 해법으로 소개되어지고 있다. 본 논문에서는 매일 일상 활동을 검사하고 활동성을 분류하는 방법을 보여주고 있다. 노약자나 장애인에 대한 일상 모니터링은 일반적인 건강상태 뿐 만아니라 넘어지거나 도움이 필요한 상황 등 비상시에 경보를 알려주게 된다. 이 같은 위기 상황에서 적시의 도움은 생명 손실을 줄여줄 수 있다. 본 연구에서는 3축 가속도계를 탑재한 흥부 착용센서로부터 수신되는 데이터를 분석하고 어떤 특징 값들이 인체활동분류에서 중요하게 되는가를 알려줄 수 있음을 보여주었다. 주성분 분석법은 특징 세트를 수정하거나 동일 정보에 대한 크기를 줄이는데 유용하다. 마지막으로, 신경 분류기법이 정확도 분류를 분석하기 위해 적용되었다. 넘어짐에 대해서 는 86%의 측정 정확도를 얻을 수 있었고, 일일 생활 활동에 대한 전체 활동성 분류 정확도는 94%를 얻을 수 있었다.
KRISO (Korea Research Institute of Ship & Ocean Engineering) started a project to develop the core algorithms for autonomous intervention using an underwater robot in 2017. This paper introduces the development of the robot platform for the core algorithms, which is an ROV (Remotely Operated Vehicle) type with one 7-function manipulator. Before the detailed design of the robot platform, the 7E-MINI arm of the ECA Group was selected as the manipulator. It is an electrical type, with a weight of 51 kg in air (30 kg in water) and a full reach of 1.4 m. To design a platform with a small size and light weight to fit in a water tank, the medium-size manipulator was placed on the center of platform, and the structural analysis of the body frame was conducted by ABAQUS. The robot had an IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and a depth sensor for measuring the underwater position and attitude. To control the robot motion, eight thrusters were installed, four for vertical and the rest for horizontal motion. The operation system was composed of an on-board control station and operation S/W. The former included devices such as a 300 VDC power supplier, Fiber-Optic (F/O) to Ethernet communication converter, and main control PC. The latter was developed using an ROS (Robot Operation System) based on Linux. The basic performance of the manufactured robot platform was verified through a water tank test, where the robot was manually operated using a joystick, and the robot motion and attitude variation that resulted from the manipulator movement were closely observed.
본 논문에서는 IoT 센서 처리를 위한 1.8V 공급전압의 CMOS SAR(Successive Approximation Register) A/D 변환기를 설계하였다. 본 논문에서 2개의 A/D 변환기를 병렬로 사용하여 샘플링 속도를 향상시킨 12비트 SAR A/D 변환기를 제안한다. 2개의 A/D 변환기 중 1개의 A/D 변환기는 12자리 비트를 모두 결정하고, 또 다른 A/D 변환기는 다른 A/D 변환기의 상위 6비트를 그대로 사용하여 전력소모와 스위칭 에너지를 최소화하였다. 두 번째 A/D 변환기는 상위 6비트를 결정하지 않기 때문에 컨트롤 회로와 SAR 로직이 필요하지 않아 면적을 최소화하였다. 또한 스위칭 에너지는 커패시터 용량과 C-DAC 내 전압 변화가 클수록 값이 커지는데 두 번째 A/D 변환기는 상위 6비트를 결정하지 않아 스위칭 에너지를 줄일 수 있다. 또한 커패시터 내 스플릿 커패시터 용량을 유닛 커패시터 용량과 동일하게 회로를 구성하여 C-DAC 내 공정오차를 줄일 수 있다. 제안하는 SAR A/D 변환기는 180nm CMOS 공정을 이용하여 설계하였고, 1.8V의 공급전압, 10MS/s의 변환속도, 10.2비트의 ENOB(Effective Number of Bit)이 측정되었다. 핵심 블록의 면적은 $600{\times}900um^2$, 총 전력소모는 $79.58{\mu}W$, FoM(Figure of Merit)는 6.716fJ/step로 확인할 수 있다.
콘크리트 구조물의 균열은 장기간 지속 시 철근의 부식을 촉진시키므로 구조적 사용성을 보장하고 열화를 방지하기 위해 정기적인 현장 점검이 필수적이다. 대부분의 시설물 안전점검은 육안 검사에 의존하고 있어 비용과 시간 소모가 심하고 점검자에 따라 결과의 신뢰도 차이가 발생한다. 본 연구에서는 카메라로 촬영된 균열의 이미지 분석을 통해 콘크리트 균열의 폭과 길이를 측정하는 장치로서 안전진단 및 유지관리에 사용할 수 있는 휴대용 측정 장치를 개발하였다. 이 장치는 측정자가 육안으로 발견한 균열을 가까운 거리 (3m) 이내에서 촬영하고 레이저 거리측정으로 단위 픽셀크기를 정확히 산정하여, 본 연구에서 개발한 이미지 처리 알고리즘으로 균열 길이와 폭을 자동으로 산정할 수 있다. 측정결과 실험에 적용한 균열 이미지를 이용하여 3m 거리 이내에서 0.3mm 균열의 길이 측정은 약 10% 오차 범위에서 측정 가능하였다. 균열 폭의 경우 이진화 과정에서 진동 및 Blurring에 의한 주변픽셀을 검출해 과대평가되는 경향을 나타내었으나, 균열 폭 감소함수를 적용하여 효과적으로 보정할 수 있었다.
드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
정압기 EVENT는 각 지역정압기(이하 "정압기")에 설치된 원격감시장치가 보내는 신호로 당사 Client서버에서 직관적으로 확인할 수 있는 이상경보이다. 이는 정압기 이상발생 시 상황실에서 즉각적으로 출동명령 및 초동조치를 가능토록 하며 정압기 이상원인을 분석할 수 있는 중요한 Data이다. 최근 3년간 정압기 EVENT Data의 추이를 살펴보면 비점검 EVENT Data 증가 추세가 뚜렷하다. 비점검 EVENT(실제이상 또는 Noise EVENT)가 증가한다는 것은 첫째로 실제 정압기에 기계적 이상이나 압력이상 발생이 증가한다는 의미일 수도 있으며, 둘째로 실제 정압기엔 이상이 없지만 원격감시장치에서 발생한 통신오류, Reset오류, 센서오류, 전원오류(순간정전) 등에 의하여 정압기에 이상이 생긴 것처럼 EVENT Data가 형성될 수도 있다. 이중 본 연구에서는 최근 발생한 비점검 EVENT Data를 분석하여 Noise EVENT인 원격감시장치 오류 중 Critical Noise Event를 확인하고 이를 감소시켜 정압기 EVENT의 신뢰성을 높일 수 있는 방안에 대해 검토하였다.
안전하고 지속가능한 건설현장의 운영을 위해 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보 모니터링은 매우 중요하다. 하지만, 상용 센서들은 단가가 상당하고, 건설현장과 같이 가혹한 환경에서 사용하도록 설계되지 않아 쉽게 고장나거나 측정값이 불안정하며, 각 환경정보마다 개별적인 센서를 설치 및 관리해야 하기 때문에 인력/비용/공간의 확보가 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 건설현장의 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보를 측정하는 통합 센싱모듈을 개발했다. 구체적으로, 설치 비용을 상용 센서의 3.3% 수준으로 낮추고, 야외의 가혹한 환경에서 사용 가능하도록 설계하며, 다수의 센서를 통합하여 설치와 관리가 편리하도록 개선했다. 또한, 건설현장에서 센싱모듈을 효과적으로 사용하기 위해 GPS, LTE, 실시간 센싱(1분 이내)을 지원한다. 센싱모듈을 검증하기 위해 국가 인증 센서와 측정 성능을 비교했고, 데이터 통신을 검증하기 위해 7곳의 현장에 25회 방문하여 테스트를 진행했다. 그 결과, 소음 측정 정확도 97.5% 및 정밀도 99.9%, 분진 측정 정확도 89.7%, 데이터 송신 안정률 93.5% 등 우수한 성능을 확인했다. 본 연구는 현장으로부터 대량 및 양질의 환경정보 데이터를 수집하도록 지원하여 (1) 관련 규정/법령의 준수 여부 평가, (2) 환경정보 시뮬레이션, (3) 환경대책 수립 등 현장 의사결정에 기여한다.
본 연구를 통해 병 재배 느타리버섯 '춘추2호'의 정밀 재배를 위한 최적 생육모델 개발하기 위하여 느타리 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $114m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 10마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 10KW를 사용하였고, 5,500병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯 재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로 부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 온도는 균 긁기한 후 입상시 $19.5^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기 후 5일차까지 거의 $21^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $18^{\circ}C$에서 $14^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도는 균 긁기한 후 입상시 거의 100%에 가까웠고, 버섯 발생 및 생육과정 중에도 습도는 거의 95~100%를 유지하였다. 이산화탄소농도는 입상후 5일까지는 최고 5,500 ppm까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,600 ppm을 유지하였다. 조도는 입상후 6일차까지는 8 lux의 빛을 조사하였고, 그 이후 주기적으로 4 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '춘추2호'의 자실체 특성은 갓 직경은 26.5 mm, 갓 두께는 4.9 mm이며, 대 굵기는 8.9 mm, 대 길이는 68.7 mm였다. 대 경도는 3.9 g/mm, 갓 경도는 0.9 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 78.2와 60.5이였다. 자실체 수량은 166.8 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
본 연구에서는 산업분야에서 다양하게 이용되고 있는 연동펌프를 농축양액 주입장치로 사용한 관비장치를 개발하고 성능시험을 실시하였으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 튜브 내경별, 회전수별, 롤러수별 유량특성 시험결과 펌프 회전속도가 빨라짐에 따라 유량은 직선적으로 증가하였으며, 튜브 내경이 커질수록 기울기도 커졌으며, 롤러수가 3개일 때가 4개일 때의 유량 보다 더 많은 것으로 나타났다. 또한 튜브재질에 있어서는 복원력이 우수한 재질의 노프렌 튜브에서 유량이 많은 것으로 나타났다. 관비장치의 농축양액 주입위치에 따른 혼삽성능 실험결과 안정화 시간은 농축양액을 공급펌프의 흡입 측에 주입한 경우에는 17초, 공급펌프의 토출 측에 주입한 경우에는 16초 이었으며, EC는 안정화 구간에서 각각 1.42±0.05, 1.39±0.02 dS/m로 나타나 주입위치에 따른 영향은 크지 않은 것으로 판단된다. 측정 센서 설치위치에 따른 안정화시간은 주관에 삽입 설치한 경우에는 17초, 여수관에 설치한 경우에는 27초로 나타나 센서는 주관에 삽입 설치하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. EC는 안정화 구간에서 각각 1.43±0.05, 1.45±0.07dS/m의 근소한 차이를 보였다. 시작기의 제어성능 실험결과 제어정밀도가 ±0.05dS/m로 나타나 제어성능이 우수한 것으로 나타났다. 농가 현장시험결과 개발한 관비장치에 의해 재배한 오이가 정상적인 생육을 하는 것으로 나타나 개발한 시험용 장치의 실용화가 이루어진다면 관비재배 농가에서 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
목적. 이 연구의 목적은 치의학 교육을 위한 프로토타입 로봇 시뮬레이터를 제작하고, 하악운동을 시뮬레이션 할 수 있는지 여부를 테스트하며, 치과실습 중 자극에 대한 시뮬레이터의 반응 가능성을 평가하는 것이었다. 재료 및 방법. 가상 시뮬레이터 모델은 cone-beam computed tomography (CBCT) 데이터를 사용하여 경조직을 구획화한 후 제작되었다. 시뮬레이터의 프레임은 polylactic acid (PLA) 소재를 사용하여 3D 프린팅 되었으며, 덴티폼과 실리콘 얼굴 스킨을 장착하여 모델을 형성하였다. 서보 액추에이터는 시뮬레이터의 움직임을 제어하는데 사용되었고, 다양한 센서들로 시뮬레이터의 반응을 생성하였다. 수위 센서가 반응하는 물의 양을 측정하기 위해 수위테스트가 수행되었다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델을 통해 시뮬레이터의 하악운동과 하악운동 범위를 테스트하였다. 결과. 프로토타입 로봇 시뮬레이터는 작동 장치, 전기 장치가 있는 상반신, 턱관절을 포함하는 머리 및 덴티폼으로 구성되었다. 시뮬레이터의 턱관절은 회전 및 병진 운동을 구현하면서 2자유도를 구동할 수 있었다. 수위 테스트에서 수위 센서의 특정 임계값은 10.35 ml였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델 모두에서 인간의 움직임을 모방하였고, 시뮬레이터의 하악운동 시 개구범위는 50 mm였다. 결론. 효율성과 안정성을 개선하기 위해서는 더 많은 발전이 필요하지만, 본 상반신 프로토타입의 시뮬레이터는 향후 치과실습 교육에 잠재적으로 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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