최근 지속적으로 증가하는 생활폐기물의 배출과 처리가 사회적인 문제로 대두됨에 따라 새로운 폐기물의 수거 및 운반방식으로 쓰레기 이송관로시스템이 최근 부각되고 있다. 이러한 이송관로시스템은 긴 연장을 갖기 때문에 이송관로에 문제가 발생할 경우 즉각적으로 해당 위치를 파악하여 조치할 수 있는 적절한 장기계측시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 FBG 광섬유 변형률 센서를 이용한 계측시스템의 적용성을 검토하고, 이를 이용한 최적의 계측시스템을 도출할 수 있는 자료를 확보하기 위한 실험적 연구로서, 이송관로에 발생할 수 있는 대표적인 손상유형으로 압력누출, 관로변형 및 관로폐색의 3가지 현상을 실제규모의 모형 이송관로실험체에 모사한 후 관로에 설치된 FBG센서로부터 응답을 측정하였다. 실험결과를 바탕으로 실험변수로 적용한 각각의 손상유형에 따른 효과적인 센서설치 방법과 배치방법을 도출하였다. 특히 관로변형실험 결과는 변형발생지점으로부터의 센서와의 거리에 따른 응답 상관관계를 통해 센서배치간격을 산출하여 FBG센서를 이용한 계측설계를 수행하였다.
산업의 성장으로 가스사용량이 증가함에 따라 가스설비, 화학플랜트 등 시설 또한 점차로 증가하고 있으나, 가스에 대한 안전관리는 여전히 미흡한 실정이다. 공장과 가정에서 많이 사용되고 있는 메탄은 천연가스의 주성분으로 가연성이면서 폭발성가스이어서 그에 대한 안전관리도 매우 중요하다. 그 한 가지 방안으로 $3.2\;{\mu}m$ 중적외선 영역의 LED 및 PD를 이용하여 메탄가스누출검지시스템을 개발하고자 한다. 이 파장대역의 센서로 레이저를 이용할 경우 고열이 발생하여 초저온 냉각장치가 필요하나 LED는 상온에서 동작함으로 냉각장치가 필요 없다. 그래서 초소형이나 휴대용으로 구현이 가능하다. $3.2\;{\mu}m$ 부근의 파장대역은 $1.67\;{\mu}m$에 비하여 메탄흡수강도가 강하여서 극미량의 가스탐지가 가능하고 응답성 또한 빠르다. 본 연구에서는 이를 상용화하여 매설 및 노출배관 등 가스설비의 가스누출을 보다 정확하고 신속히 검지함으로써 사고를 미연에 방지하고 그 피해를 최소화하고자 한다.
한국항공우주연구소 총괄주관하에 개발 중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호기는 지도 제작, 해양관측, 우주과학실험에 활용할 지구저궤도용 실용위성으로서 고해상도 전자광학 카메라 (Electro-Optical Camera: ECO), 해양관측카메라(Ocean Color Images: OCI), 과학실험 탑재체 (Space Physics Sensor: SPS)를 탑재한다. 다목적 실용위성 1호기는 무게 약 500kg의 위성으로 고도 685km의 태양동기궤도에서 궤도주기 98분과 재방문 주기 28일을 갖는다. 본 위성은 1999년 8-9월 발사 예정이며 최소 3년의 궤도 수명을 갖는다. EOC는 한반도 표준 지도 제작을 위한 위 성영상정보 획득의 임무를 가지며, 가시광선 영역의 관측 파장 대역 510-730nm으로 주어지는 흑 백 단일 채널을 통해 수직촬영시 지상해상도 6.6m와 최소 15km 이상의 지상관측폭을 갖고 push-broom방식으로 한 궤도당 800km의 지상 길이를 촬영한다. OCI의 임무는 생물학적 해양지 리학 연구를 위한 전세계 해표면 색깔 관측이다. OCI는 다중 스펙트랄 영상 카메라로서 whisk-broom방식을 사용하여 지상관측폭 800km이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖는 6가지 색의 해표면 영상을 만들어낸다. OCI는 중심 파장이 443, 490, 510, 555, 670, 865nm인 6개의 관측 파장대역을 수시로 선정할 수 있다. SPS는 고에너지 입자 검출기(High Energy Particle Detector: HEPD)와 이온 측정기 (Ionosphere Measurement Sensor: IMS)로 구성된다. HEPD는 저고도 우 주 공간의 방사선입자 측정을 수행하며 이를 통해 우주방사선이 전자회로에 미치는 영향을 연구 할 수 있으며, IMS는 지구 이온층의 전자 밀도와 전자 온도 측정을 통해 KOMPSAT 궤도상의 이온층의 전지구적 특성 조사에 이용된다.
최근 우범 지역, 어린이 보호 구역, 방범 지역 등에 인명과 재산을 보호하기 위하여 감시용 카메라가 설치되고, 그 효과가 인정되어 점점 많이 설치되고 있다. 일반적인 감시용 카메라는 한 곳만 촬영할 수 있기 때문에 다수의 장소를 상세히 감시하기 위하서는 여러 대의 카메라를 설치해야 하는 비용적인 문제가 있다. 팬, 틸트 그리고 줌 기능을 갖춘 PTZ 카메라는 내부 스케쥴 또는 원격 조정으로 카메라의 초점을 이동시켜서 여러 장소를 감시할 수 있는 장점이 있지만, 감시 이벤트가 발생한 지점을 인식할 수는 없기 때문에 이벤트가 발생한 지점으로 카메라의 초점을 자동으로 이동시킬 수 없는 단점이 있다. 본 연구는 다수의 장소를 능동적이면서 저비용으로 감시하기 위하여 각각의 감시 지역에 온도, 조도, 인체 감지 또는 가스 센서 등을 탑재한 무선 센서 노드를 설치하고, 감시지역에 설치된 무선 센서로부터 수신한 각종 센서 데이터를 분석하여 이상 징후로 판단될 경우, 사전에 설정된 위치로 PTZ 카메라의 초점을 자동으로 이동시키고 촬영한 영상을 사용자에게 전송하여 다중 지역을 효율적으로 모니터링할 수 있는 시스템을 연구하였다. 또한 야간에 적외선을 이용하여 촬영할 수 있지만, 해상도를 높이기 위하여 사용된 조명 장치의 전력 소모를 줄이기 위하여 이벤트가 발생한 경우에만 조명 장치의 전원을 공급함으로써 절전형 그린 모니터링 시스템을 구현할 수 있었다.
본 논문은 창의 지식기반산업 중에 중추적 역할을 담당하는 IOT분야와 디자인분야가 집약된 감성조명콘텐츠 기반의 LED 캠핑등을 디자인하기 위한 기술적인 선택과 구현과정에 대한 정보를 제시하는데 목적이 있다. 휴대형 LED 캠핑등인 'i-Light'는 사람과 공간 그리고 감성을 서로 연결하는 '커넥티드 조명'으로 IOT와 감성조명콘텐츠 기반의 스마트한 캠핑조명제품이다. 'i-Light'는 자연스러운 색상 색온도 조절이 가능한 조명기능과 유해가스를 감지하는 안전기능이 있고, 빛의 교감과 풍미를 경험할 수 있는 다양한 감성기능이 있다. 이를 위해 먼저, 휴대형 LED 캠핑등을 제품디자인하였고 고연색성/풀컬러 조명모듈과 스마트 센서모듈, 그리고 IOT 디바이스 플랫폼 개발하였다. 또한, 감성조명콘텐츠의 상세데이터를 구축하여 이를 바탕으로 한 Web 어플리케이션을 개발하였다. 최종적으로 휴대형 LED 캠프등의 프로토타입을 만들어 관련기관에 테스트 벤치와 사용성 평가를 받았다. 개발된 감성 조명콘텐츠 12종과 IOT 안전센서 3종은 모두 적합 판정과 만족스러운 시제품이 나왔다는 결과를 받았다. 향후 인공지능과 빅 데이터가 상호연동하는 콘텐츠와 제품개발에 있어서 실질적인 기술적인 선택과 구현과정에 대한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
가로등 및 방폭등용 고출력 LED 조명 시스템의 광원으로서, 다수의 LED 칩이 실장된 50와트급 LED 어레이 모듈을 chip-on-board형 고방열 세라믹-메탈 하이브리드 기판을 사용하여 제작하였다. 고방열 세라믹-메탈 하이브리드 기판은 고열전도 알루미늄 금속 열확산 기판에 저온소결용 글라스-세라믹 절연 페이스트와 은 전극 페이스트를 후막 스크린 공정에 의해 도포한 다음, 건조 후 $515^{\circ}C$에서 동시소성하여 LED 칩을 실장할 세라믹 절연층과 은전극 회로층을 형성하여 제조하였다. 이 하이브리드 기판의 방열특성 평가를 위한 비교 샘플로서 기존의 에폭시 기반 FR-4 복합수지로 만든 써멀비아형 PCB 기판에도 동일한 디자인의 LED 어레이 모듈을 제작한 다음, 다중채널 온도측정장치와 열저항 측정기로 방열특성을 비교 분석하였다. 그 결과, $4{\times}9$ type LED 어레이 모듈에서 세라믹-메탈 하이브리드 기판의 열저항은 써멀비아형 FR-4 기판에 비하여 약 1/3로 나타났으며, 이것은 곧 방열성능이 적어도 3배 이상 높은 것으로 볼 수 있다.
연구목적: 연기/CO/열 복합형 화재감지기와 무선 IoT통신을 결합한 IoT 멀티화재감지기를 개발하고 화재감지 실험을 통하여 연기/CO/열 복합형 IoT 멀티화재감지기의 화재감지성능을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 연기/CO 복합형 과 연기/열 복합형의 IoT 멀티화재감지기를 연기발생기와 면 심지 연소를 통하여 화재감지성능을 실험하였으며, 화제 신호를 발하는 기준을 확인하였다. 연구결과: 연기/CO 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험에서 화재를 감지하였으나 연기발생기 실험에서는 화재를 감지하지 않았다. 반면 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 두 실험 모두 화재를 감지하지 않았다. 결론: 연기/CO 복합형 IoT 멀티화재감지기는 CO가 포함된 연기만을 감지하였으며, 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 열의 부족에 의해 화재를 잠지하지 않았다. 이와 같은 결과로 개발된 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험과 연기발생기 실험을 통해 2가지 센서의 기준값 이상 신호를 검출하여야 화재 신호를 발한다는 것을 확인하였다.
최근 웨어러블 디바이스에 대한 수요가 증가하면서 유연 전극 소재 개발에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 헬스케어용 웨어러블 센서들은 체온이나 심장 박동, 혈당, 혈중 산소 농도 등 신체 정보들의 실시간·지속적인 모니터링과 정확한 진단, 검출이 가능해야 하기 때문에 고성능 유연 전극 소재의 개발이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 탄소나노튜브 섬유(carbon nanotube fiber; CNT fiber) 기반의 유연 전극 소재의 성능을 개선시키기 위해 CNT fiber 위에 전기화학적 중합(electrochemical polymerization) 공정을 통해 polyaniline (PANI) layer를 합성하고, 이에 대한 전기화학적 특성 분석과 비효소적 글루코스(glucose) 검출 특성을 확인하였다. 제작된 PANI/CNT fiber 전극의 표면 분석은 주사전자 현미경(SEM)을 이용하여 진행되었으며, 전극의 전기화학적 특성 및 글루코스에 대한 센싱 성능은 시간대전류법(CA)과 순환전압 전류법(CV), 전기화학 임피던스법(EIS)을 이용하여 분석되었다. PANI/CNT fiber 전극의 전기화학적 특성은 bare CNT fiber 전극에 비해 작은 electron transfer resistance와 낮은 peak separation potential, 증가된 전극 면적을 나타내며, 이런 향상된 특성들 덕분에 글루코스 검출에 대한 센싱 성능이 개선되었다. 따라서, 본 연구를 기반으로 다양한 나노구조체를 도입하고 접목을 통해 고성능 CNT fiber 기반의 유연 전극 소재 개발이 가능할 것으로 기대된다.
최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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