염전의 자동화 시스템 구성을 위해서는 증발지의 염도 및 수위 측정이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 2개의 고정된 부력체의 부력을 측정하여 함수의 염도 및 수위를 동시에 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 측정방식은 측정 장치가 함수에 잠기게 될 때 주부력체와 비교부력체의 부력을 측정하고, 두 부력의 합과 차를 통해 염도와 수위를 동시에 측정하는 것이다. 부력의 측정에 기계적인 움직임이 없어서 뻘이 포함된 염전의 환경에서 측정 오류와 유지보수가 필요성을 줄일 수 있다. 제안된 방법을 적용하여 염전의 증발지에서 원격으로 염도 및 수위를 동시에 측정할 수는 있는 시스템을 개발하였다. 여러 수준의 염도를 갖는 기준함수를 사용한 측정 실험을 통하여 염도 오차 0%, 수위 오차 2mm의 결과를 얻고, 제안된 염도 및 수위 측정 장치의 유효성을 확인하였다. 개발된 염도 및 수위 측정 장치를 활용하여 자동화 시스템을 구성할 경우 노동력 절감 및 작업 환경 개선과 생산성 증진이 기대된다.

수술 중 마취 깊이를 측정하는 방법으로 뇌파를 이용한 다양한 파라미터들이 사용되고 있으며, 실제 임상에서는 선형분석 기법 중 하나인 SEF가 널리 사용되고 있다. 그러나 최근 EEG를 포함한 생체학적 신호는 비선형 성질을 가지고 있다는 연구결과가 발표되면서, 이를 기반으로 한 파라미터 개발이 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 EEG 측정과 분석을 위해 비선형 분석 기법 기반의 파라미터를 개발과 이에 대한 정현파 분석을 통한 데이터와의 비교 분석을 통해 수술 중 전자장비와 EEG 계측 시 혼입될 수 있는 노이즈를 추출하고자 한다.

조선소에서는 선박 건조 시 설계 및 각 선체 블록의 제작 조립 후 선행의장이라는 것을 실시한다. 선행의장은 선체를 제외한 다른 부품, 장비들을 탑재하는 것을 의미하는데, 이 과정에서 블록 내 존재하는 파이프 및 다양한 장비들의 체결이 각 블록 간 조립 시 정확히 이루어지지 않는다면 오작업 및 그에 따른 생산품질 저하와 재작업 등에 따른 막대한 비용이 발생한다. 또한 이미 완료한 의장작업이라도 파이프 및 내부 자재 공간배치 등의 문제 발생 시 재작업에 따른 선박 생산효율이 나빠진다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점 해결을 위해 3D 설계도면을 이용하여 공존현실 기술을 기반으로 한 선체의장 작업 전후 공간 배치 및 검사 시스템에 대해 소개하고자 한다. 본 연구에서 개발 및 소개한 다양한 공존현실 알고리즘 및 검사 시스템은 국내에는 도입이 전무한 AR 서비스를 기반으로 하고 있으므로 조선 선박제조 공정뿐 아니라 자동차, 건축 등 설계도면을 이용한 다양한 제조 산업 분야에 널리 적용 가능할 것으로 사료된다.

본 논문에서는 새로운 형태의 전동 외발 손수레를 제안하였다. 제안된 전동 외발 손수레는 작업 동작을 감지하여 작업자의 의도에 따라 안전하고 균형을 잃지 않도록 하면서 자동으로 외발 손수레를 이동시킬 수 있도록 해 준다. 작업자가 손수레의 손잡이를 잡고 위 아래로 기울이면 외발 손수레에 장착된 방위각 센서를 이용하여 전후 방향의 각도인 피치각을 감지하고 이를 전후진 이동 의도로 간주하여 각도의 크기에 비례하는 속력으로 손수레의 바퀴를 가감속 제어하여 전후진시킨다. 또한 기존 손수레와 달리 적재함에도 추가의 자유도를 부가하여 회전할 수 있도록 하였고, 작업 중 손수레가 좌우 방향으로 기울어질 때 기울기인 롤각을 감지하고 이를 기반으로 하여 적재함이 항상 지면과 수평을 유지할 수 있도록 위치 제어하여 작업자가 손수레의 균형을 잃지 않고 안전하고 쉽게 손수레를 운전할 수 있도록 해 준다. 농업 현장이나 산업 현장에서 실제로 사용할 수 있도록 DC 모터와 인휠모터, 모터 드라이버, 2축 방위각 센서와 저가의 마이크로 컨트롤러를 사용하여 경제적이고 효율적인 제어 시스템을 구성하고 기구부 설계 제작도 수행하였다. 또한 피치각의 변화만 있는 경우, 롤각의 변화만 있는 경우, 그리고 피치각과 롤각이 동시에 변화하는 경우에 대한 실험을 통해 개발된 전동 외발 손수레의 안정성과 유용성을 검증하였다.

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 반려견에 대한 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로부터 반려견 행동을 분류하는 방법을 구현한다. 반려견 객체 탐지를 위해서 Darknet YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지로부터 행동 패턴 분류는 구글에서 제공하고 있는 Teachable Machine을 이용하였다. 학습된 Teachable Machine은 구글 드라이브에 저장되어 node.js 서버 상에서 ml5.js로 구현하여 사용할 수 있다. 분류된 행동 패턴 결과는 사용자의 스마트 폰 또는 PC로 실시간 전송되며, 언제 어디서든 확인 가능할 수 있게 node.js 서버에서 socket.io 모듈을 사용해서 상호반응 웹 서버를 구현하였다.

기존에 건조되어 있거나, 신규로 건조되고 있는 선저를 검사하기 위해선 전문 잠수부가 직접 수중 하부에서 육안으로 검사를 한다. 하지만 직접 사람이 하는 일이기 때문에 인명사고, 충돌사고 등 많은 위험이 뒤따른다. 이를 해결하기 위해 Visual Inspection을 위한 선박 검사용 수중 드론 개발이 필요하다. 수중 드론에 적용되는 기술과 각 부품의 용도와 제작 과정, 펌웨어 개발과 같은 제작 방법에 관해 기술하였으며 수중에서 드론 자체의 주행 능력과 크롤러를 이용한 주행 능력을 측정하여 차이를 비교해보고 위치 추적 장치 테스트를 통해 실제 위치와의 오차를 확인하였다. 본 연구를 통해 제작된 수중 드론을 작업 현장에서 사용하였을 때 인명사고를 예방하고 경제적 효과와 안정성을 얻을 것으로 기대된다.

심혈관질환은 전 세계 주요 사망 원인으로 다양한 원인에 의해 발생한다. 심혈관질환의 가장 높은 위험인자는 고혈압으로 뚜렷한 증상이 없지만 방치할 경우 여러 합병증을 유발한다. 고혈압을 치료하기 위하여 약물치료와 규칙적 운동을 진행해야한다. 고혈압 환자의 경우 과도한 신체 활동 시 심장에 큰 무리가 발생해 심혈관질환으로 이어질 수 있다. 따라서 적정 강도로 운동을 진행할 수 있는 PTT 계측을 통한 운동 강도 모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 심전도와 맥파 계측을 통해 PTT를 산출하여 운동 강도에 따른 PTT 변화 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도의 R-peak와 맥파의 P-peak를 미분하여 peak간의 시간차를 이용하여 PTT를 산출한다. 운동 강도에 따른 PTT 변화 모니터링을 위하여 달리기 실험을 진행하였다. 실험결과 저강도는 0.313s, 중강도는 0.220s, 고강도는 0.188s의 PTT가 측정되었으며, 운동 강도가 증가함에 따라 PTT는 감소하는 것을 확인하였다.