최근 Arduino, Raspberry Pi 등 임베디드(Embedded) 보드의 보편화와 인터넷 기술 발달로 인해 스마트 홈 및 산업분야에서 이를 활용한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서도 시약장과 임베디드 보드가 융합된 스마트 시약장의 개발 필요성이 부각되고 있다. 현재 시약 관리 시스템은 시약 자체를 보관하거나 관리하는데 있어 수기 또는 컴퓨터를 사용하여 프로그램에 저장하는 것이 대부분이다. 또한 사용자가 시약장을 관리하기에 취약한 시간대에 위험 상황 발생 시 관리자가 인식하지 못할 경우 큰 화재가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 시약장에 RFID리더기 및 센서를 부착한 뒤 입력받은 데이터를 데이터베이스에서 관리 하여 사용자에게 보여주고, 시약장 내부에서 이상 상황 시 실시간으로 모바일 기기에 경고 메시지를 전송하여 취약 시간에도 위험 상황을 알려주는 시스템을 설계 및 구현한다. 이는 시약장의 안정성과 효율성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 IoT(Internet of Things)는 다양한 분야에 활용되어 특정 장소에 스마트 환경을 구성함으로써 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 그러나 기존 시스템은 주변 환경의 변화에 따라 디바이스의 동작과 작업이 변화하지 않기 때문에 사용자는 환경 및 상황이 변화할 때마다 수동적으로 동작해야 한다. 이에 본 논문에서는 실시간 데이터 분류 기반 상황별 작업 제어 시스템을 제안한다. 센서 데이터를 서버로 전송하고 실시간, 비 실시간 데이터로 분류한 뒤 의사 결정 트리에 삽입하여 상황에 따른 작업을 식별한다. 또한 위험상황을 가스 누출 및 화재 발생과 같이 2단계로 나눠 경고 메시지를 전송한다. 이에 따라 전력의 낭비와 오작동 발생을 감소시킬 수 있으며 작업 효율이 증대된 서비스를 제공받을 수 있을 것으로 사료된다.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)에서 차선 및 객체 검출을 위한 관심영역은 차도영역으로 설정되어야 한다. 분수계 분할(watershed segmentation)방법은 차도영역을 분리하기에 효과적인 알고리즘이다. 이 알고리즘은 초기 seed에 속해있는 watershed line과 국부 최소값에 따라서 분할 결과가 다르게 나타나는데 차도 seed에 그 이외의 영역이나 차량이 포함될 경우에 차도 이외의 부분이 차도영역으로 포함되어 분할된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 도로 환경에 따라 차도 seed를 적응적으로 변경해야 한다. 그 방법으로 영상을 여러 개의 관심영역으로 분할하여 차선을 검출하고 자기차선을 잇는 직선을 초기 seed로 설정한다. 설정된 seed에 차량이 검출되면 seed 위치를 조정하고 조정된 위치에서 차선을 지나지 않는다면 차선을 지나도록 seed의 크기를 조정하여 최종적인 seed를 결정한다. 최종적으로 결정된 seed를 통해서 도로환경에 따라 적응적으로 차도영역을 검출을 가능하게 한다.
기존에 많은 마트들이 카트를 관리하는데 있어서 분실과 사고로 인한 손해가 발생하고 있다. 그래서 카트들을 효율적으로 관리하기 위해서 기존 카트에 여러 기능을 가지는 라즈베리파이를 설치하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 우선적으로 초음파 센서를 사용하여 카트와 물체간의 거리를 측정, 측정된 거리에 따라 진동 센서를 이용, 진동 수에 변화를 줘서 사용자에게 주의를 주도록하고 실내위치확인시스템(Indoor Positioning System, IPS)을 응용한 Beacon을 사용하여 실시간으로 카트의 위치를 전송 받고 또한 소비자들의 소비 패턴(이동 경로)을 파악하여 카트의 관리와 마트의 수익 창출에 이바지하게 된다. 분실에 관한 문제 또한 일정 거리가 벗어나게 되면(마트 밖, 분실우려가 있는 곳) 경고음을 발생시켜 이러한 문제를 해결한다.
차량 통신 프로토콜은 IEEE 802.11 WG과 P1609에서 진행하고 있는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)가 대표적이며, 보안 등을 제외한 MAC과 PHY에 대한 부분은 표준으로 제정되었다. 이러한 차량통신을 이용하여 운전자들의 안전과 전체 교통 흐름의 원활한 통제를 위해 국내외에서 많은 프로젝트가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교차로에서 좌회전 시도 시에 위험 상황이 예상되면 운전자에게 알려주기 위한 차량간 통신 기반 안전서비스 알고리즘을 설계하였고, 이를 실제 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 자차와 반대편에서의 접근차량에 대한 모델을 구성하고 충돌 위험이 있을 경우 운전자에게 HMI(Human Machine Interface)를 통해 경고를 주게 된다. 본 안전 서비스의 성능 테스트를 위해 테스트 차량을 이용하여 알고리즘을 시스템에 탑재하였으며, 테스트 케이스를 구성하여 성능 시험장에서 검증하였다. 테스트 결과로써, 우수한 성능을 나타냈으며, 앞으로 차량 통신 인프라가 설치된다면 V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신을 이용하여 본 알고리즘을 보다 정밀하게 보완해야 할 것이다.
최근 도시지역은 국지성 호우로 인한 범람의 빈도가 증가하고 있다. 이 연구에서는 HECRAS 모형을 이용하여 중량천 수계에 대한 홍수범람모의를 수행하였다. 분석은 1m 간격의 LiDAR 자료를 기반으로, 하천 정보를 위해 HEC-GeoRAS를 이용하여 Geometry 자료를 구축하여 활용하였다. 홍수에 대한 가상시나리오를 홍수량이 100년 빈도일 경우 200년 빈도일 경우, PMF일 경우로 작성하여 침수 취약지역을 분석하였고, 이를 구역화하고 대피소까지의 대피경로를 분석하였다. 분석 결과 인구가 밀집된 시가화 지역의 면적 비율이 범람지역의 약 70%를 차지하고 있어 홍수 시 상당한 인명 및 재산피해가 예상되었다. 범람지역에서 대피소까지의 최단거리 대피경로는 평균거리 1,000m로 대피 경보에 따라 피해를 최소화 할 수 있음을 알 수 있었다. 이 연구에서 제시한 방법은 향후 도식지역의 홍수대피 계획 수립에 많은 도움이 될 것이다.
Comparing to the other air pollutants like $SO_2$, CO, the number of exceedance of the ozone national ambient air quality standard(NAAQS) and the ozone warning increased recently in Busan. The purpose of this study is to find out the preliminary symptoms for high ozone days in Busan area. In order to find out the preliminary symptoms, the hourly ozone data at air quality monitoring stations and the hourly meterological parameters at Busan regional meteorological 2007 to 2013 were used for the analysis. Averaged daily max ozone concentration was the highest(0.055 ppm) at Noksan and Youngsuri in the ozone season from 2007 to 2013. The horizontal distributions of daily max. ozone including all stations in Busan at high ozone days(the day exceeding 0.1 ppm of ozone concentration at least one station) were classified from two to five clusters by hierarchial cluster analysis. The meteorological variables showing strong correlation with daily max. ozone were the daily mean dew point temperature, averaged total insolation, the daily mean relative humidity and the daily mean cloud amount. And the most frequent levels were $19-23^{\circ}C$ in dew point temperature, $21-24 MJ/m^2$ in total insolation on the day before, $2.6-3.0 MJ/m^2$ on the very day, 67-80% in relative humidity and 0-3 in cloud amount.
현 공중노드의 무선네트워크 환경은 지상중계소 중심으로 구축되어 있는 반면에 한반도 환경여건은 전국토의 약 70% 정도가 산악지역으로 이루어져 있어 전파 음영지역(shadow zone)이 다수 존재하는 실정이다. 항공기가 중 저고도 임무 수행 도중 음영지역에 진입되어 통신 링크가 단절되지 않도록 효율적인 대응책 마련이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 Bezier Curve를 이용한 항공기 위치예측 및 음영지역 진입제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항공기 이동경로 예측이 가능하여 음영지역 진입여부를 사전에 진단할 수 있으며 음영지역 진입 이전에 상황을 경고 전파하고 위험지역 이탈조치를 취하는 등 효율적인 제어가 가능하였다. 모의실험결과 제안된 방법은 항공기 위치예측 및 음영지역 진단이 용이하고 위험지역 진입 이전에 이탈조치 함으로써 항공작전 시 끊김 없는(seamless) 통신 지원이 가능한 것으로 나타나고 있다.
최근의 해마다 발생하는 자연재해를 살펴보면 사망, 실종과 같은 심각한 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해가 동반된다. 이를 극복하기 위해 사회적, 경제적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반의 자연재난 감시 및 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 제안하는 플랫폼은 무인기에 탑재된 다중 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 재난 영상의 획득, 분석, 대응을 수행하는 재난 감시 및 대응 플랫폼의 세부 기능들에 대해서 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반의 산불 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거로부터 반복적으로 발생하는 재난이 촬영된 영상 정보를 사전에 미리 학습함으로써, 새롭게 획득한 재난 영상에 대한 재난 발생 여부를 판단한다. 제안하는 산불 영상 분석 알고리즘에 대한 실험 결과를 확인하여 제안하는 기법의 성능을 검증한다.
최근 빈번히 발생하고 있는 지진, 구조물의 노후화에 따라 구조물 붕괴 및 기울어짐 사고 등이 자주 발생하고 있으며, 이런 구조물에 대한 재난을 방지하기 위하여 다양한 방법이 제시되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기반의 구조물 이상 유무를 실시간으로 모니터링 하여 구조물의 붕괴, 기울어짐, 화재 등에 대한 이상 징후현상을 사전에 제공하는 시스템을 제시한다. MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 센서(Sensor)기반의 기울기 센서, 가속도 센서를 이용, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송, 데이터를 축적하며, 설정된 임계치를 상위할 경우 대응할 수 있는 서비스를 제공 한다. 구조물의 붕괴, 기울어짐, 화재 등의 현상에 대한 임계치 상위 이벤트 발생 시 경고를 함으로, 구조물의 붕괴 및 기울어짐 현상에 대한 대피, 보수가 가능하여, 구조물에서 발생할 수 있는 재난에 대응할 수 있을 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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