산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.

본 연구에서는 신경망포텐셜(Neural Network Potential)의 효율성과 정확도를 동시에 달성할 수 있는 기술자 벡터 조건을 도출하고자 한다. 소재 시스템은 단원소 소재인 실리콘으로 선정하였으며, 인공신경망 학습을 위한 원자 구조별 에너지 데이터는 밀도범함수이론 계산을 통하여 생성하였다. Behler-Parrinello 타입의 원자중심대칭함수를 기술자 벡터로 사용하였고, 다양한 벡터 길이에 대한 신경망포텐셜 생성 후 분자동역학 시뮬레이션에 적용하여 실리콘 소재의 구조 및 기계적 물성 재현성을 평가하였다. 실험 결과, 물성 재현 정확도를 유지하면서 학습 및 계산 효율성을 동시에 달성할 수 있는 기술자벡터의 최소 길이는 약 50이고, 소재의 기계적 물성이 이 길이에 더 큰 영향을 받으며, 같은 길이의 조건에서는 방사 대비 각도 방향 대칭함수를 더 반영하면 신경망포텐셜의 정확도가 올라감을 발견하였다. 이를 토대로 신경망포텐셜의 효율성과 정확도 동시 달성을 위한 최적의 기술자벡터 설정 가이드라인 제공이 가능할 것으로 기대된다.

최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.

본 논문에서는 김치 제조 공정 중 배추 심 제거 공정의 로봇 자동화를 위한 배추 심 영역 및 깊이를 판별하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한 계측된 배추의 심 깊이를 예측하는 것이 아닌 discrete 클래스로 변환하여 영역 검출 및 분류를 동시에 하는 모델을 제시하였다. 딥러닝 모델 학습 및 검증을 위하여 전처리 과정을 거지치 않고 수확된 배추 522 포기에 대한 RGB 영상을 획득하였다. 획득한 영상으로부터 심 영역 및 깊이 라벨링 그리고 데이터 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 YOLO-v4 딥러닝 모델 기반 배추 심 영역 검출 및 분류 모델의 성능을 평가하기 위하여 mAP, IoU, accuracy, sensitivity, specificity 그리고 F1-score로 선정하였다. 그 결과 배추 심 영역 검출은 mAP 그리고 IoU 값이 각각 0.97 그리고 0.91로 나타났으며, 심 깊이 분류의 경우 accuracy 그리고 F1-score 값이 각각 96.2% 그리고 95.5%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 배추의 심 영역 검출 및 깊이 정보 분류가 가능하며, 추후 배추 심 제거 공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

현재 도립진자는 많은 분야에서 연구 중이며 미사일, 로켓, 등의 자세 제어와 2족 보행 로봇 등에 응용되고 있다. 본 연구에서는 256펄스의 로터리 엔코더와 DC 모터를 이용한 회전형 도립진자(Rotary Inverted Pendulum)를 구성하여 회전형 역 진자의 수직 자세 제어를 연구하였다. 비선형 시스템의 경우 복잡한 알고리즘과 제어기가 필요하지만 고전적이며 비교적 간단한 PID(Proportional Integral Derivation)알고리즘을 이용한 제어 방법을 회전형 도립진자 시스템에 적용하였으며 간단하지만 원하는 성능을 높이는 방안을 연구하였다. 본 연구에서 사용된 회전형 도립진자 시스템은 비선형적이고 불안정한 시스템으로 선형화된 모델링에서 마이크로칩 사의 dsPIC30F4013 임베디드 프로세서를 이용한 PID 제어기를 설계 및 구현하였다. 보통 PID 제어기는 하나 혹은 두 가지 이상을 조합하여 설계하며 우수한 제어 성능에 비해 구조가 간단하며 제어 이득 조정이 다른 제어기들에 비해 비교적 쉽다는 장점이 있다. 본 연구에서는 시스템의 물리적 구조를 수학적 방법으로 분석하고 모델링을 통한 회전형 도립진자의 수직 균형을 위한 제어를 실현하였다. 또한 회전형 역 진자를 이용하여 PID 제어기로 제어가 가능한지 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.

본 논문에서는 주변광으로 인한 잡음이 적외선을 사용한 반사형 PPG 측정 장치에 미치는 영향을 고찰하였다. 주변광으로 인한 잡음은 일반적인 상황과 특수한 상황으로 나누어 고찰하였으며, 일반적인 상황은 시간과 주변 광원의 변화로 인한 잡음을 무작위로 관찰하였고, 특수한 상황은 할로겐램프를 사용하여 측정 장치와 광원과의 거리에 따른 잡음 변화를 관찰하였다. 실험은 각각의 상황에 따라 PPG 신호를 실시간으로 측정하고 데이터를 획득하였으며, 측정된 데이터는 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하였다. 먼저 일반적인 상황 실험을 통해 주변광의 밝기에 따라 잡음이 커짐을 육안으로 확인하였고, 주파수 분석을 통해 백색잡음, 전력선 잡음, 회로 내부 잡음이 발생함을 확인하였다. 또한 할로겐램프를 사용하여 주변광과의 거리 변화에 따른 잡음의 변화를 실험하고 SNR을 계산하였다, 실험 결과, 278.3W/m²의 복사조도를 갖는 50cm 거리에서는 3.2dB의 SNR을 나타내었고 그 이하의 SNR에서는 정상적인 측정이 어려움을 확인하였으며, 27.7W/m²의 복사조도를 갖는 2m의 거리에서 18.2dB 값을 나타내었고 그 이상 값에서 필터를 통해 정상적인 PPG 측정이 가능함을 확인하였다.

LED는 조명뿐만 아니라 휴대폰, 자동차, 디스플레이 등과 같은 다양한 분야에 널리 사용되고 있으며, LED 조명과 통신이 융합된 가시광 통신(VLC)이 크게 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 일반적인 차량에서 사용되고 있는 적색, 황색 LED를 이용하여 차량 간(V2V) 데이터를 전송할 수 있는 차량 간 가시광 통신시스템을 직접 구현하고 실험하였다. 전위 차량에서 수집된 데이터와 속도 데이터인 서로 다른 데이터들을 차량의 후미등인 적색, 황색 LED를 이용해 NRZ-OOK로 변조하여 가시광으로 각각 전송했으며, 광 검출기(PD)는 가시광 신호를 수신하여 데이터를 복원한다. 형광등과 자연광의 간섭 광의 영향을 감소시키기 위해, 간섭제거를 위한 PD를 설치하였으며, 편광필터와 차동증폭기를 이용한 간섭제거기를 사용하였다. 제안된 가시광 통신시스템이 이상적인 경우, 실내 그리고 실외환경에서 성능을 분석하였다. 실외환경에서 약 30[cm]거리를 유지하고 4800[bps] 전송속도를 갖는 차량 간 데이터전송에서 적색 LED는 약 13.63[dB], 황색 LED는 약 11.90[dB]의 성능 향상을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

ICT 기술의 발달로 데이터를 기반으로 하는 다양한 시스템과 서비스가 도입되면서 데이터, 인프라, 서비스에 대한 신뢰 제공 기술의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 기존 ICT 서비스 환경은 특정 서비스를 구성하는 다양한 구성요소의 신뢰(콘텐츠, 인프라, 프로세스, 서비스 제공자 등)를 객관적으로 판단하고 관리할 방법이 없으며, 오로지 서비스 제공자의 자체적인 품질 기준에 의지해야만 하는 한계가 있다. 본 논문은 ITU-T 국제표준 관점의 신뢰성 있는 ICT 서비스 제공을 위한 요구사항, 기능구조, 처리절차를 제공한다. 신뢰할 수 있는 서비스 프로비저닝을 통해 기존 ICT 서비스 주체(서비스 자원, 이해관계자, 사용자)에 신뢰 제공을 위한 부가적인 기능을 추가하여, 관련정보를 수집하고, 분석하여 제공함으로써 사용자는 자신의 요구사항을 기반으로 분석된 신뢰를 기반으로 서비스 구성요소의 신뢰를 고려할 수 있다.

본 논문에서는 교류 서보 전동기 PI 전류제어를 위한 주요 시스템 파라미터인 상저항과 상인덕턴스를 측정하는 방법을 제시한다. 서보 전동기 전류제어를 위한 PI 제어이득은 주요 계통 파라미터인 권선간 저항과 인덕턴스 정보를 활용하여 튜닝하는 자동적 방법이 기본적으로 사용된다. 본 연구에서는 이 두 파라미터를 3상 인버터 제어를 통해 계측하는 방법을 제시한다. 이 제어 및 계측 방법은 3상 인버터를 이용하여 3상 권선에 비례입력 만을 이용하는 스텝 전류제어를 수행하고 그 결과로 얻어진 출력 상전류를 측정함으로써 구현된다. 더불어 이 방법은 권선간 인덕턴스 계측을 위해 특정 스위칭모드에서의 인버터 자연-순환(freewheeling) 전류를 이용한다. 이 인버터 제어를 이용하는 측정 방법은 새로운 추가 계측 회로 및 복잡한 계측 알고리즘을 사용하지 않고 실시간으로 파라미터들을 계측 및 연산할 수 있는 해석적 방법이다. 실제 전동기 제어에 사용되어지는 구동기 회로를 그대로 사용하면서 스위칭소자의 도통저항과 각종 결선 저항을 포함하는 합성 저항 및 인덕턴스를 계측할 수 있는 방법이다.

정맥 주입요법은 의료기관에서 대상자의 점액 내로 약물, 수액, 혈액 및 영양분을 환자에게 제공하는 표준적인 간호 절차로, 주로 간호사가 담당하여 실행하고 관리하고 있다. 또한 혈관 속으로 약물을 직접 투여하는 주사법으로서 응급상황 시 신속한 효과를 보기 위해 실시하며, 빠르고 정확한 효과를 기대할 수 있다. 교육 훈련을 통한 숙련된 간호사들도 종종 실수를 하여 환자들에게 불편함을 유발할 수 있을 뿐만 아니라 환자의 안전을 위협하는 다양한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 실수로 인한 고충을 줄이기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 영상 검출 기기를 통해 3명의 피검자의 손등 정맥 영상을 획득하였고 수집한 영상을 영상처리를 통해 선명한 정맥 영상을 제공하기 위한 알고리즘을 도출하기 위한 연구이다. 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 기존 알고리즘인 Histogram Equalization, CLAHE, Unsharp Masking을 선별하고 이를 조합했다. 개별 알고리즘과 알고리즘 조합을 영상에 적용하여 도출한 영상을 비교하기 위해 히스토그램 그래프를 사용하였다. 분포된 픽셀의 최솟값과 최댓값의 차이를 구하고 평균을 내는 방법으로 히스토그램 그래프를 확인했다. 본 논문에서 제시한 알고리즘 조합이 209.1로 개별 알고리즘 평균값인 138.7, 132.3, 126.2보다 높게 나왔으며 실제 영상에서도 가시성이 좋은 것을 확인했다.

소형 쿼드콥터 드론의 제작이 다양화되고, 고속 처리가 가능한 MCU의 보급으로 인해 FC에 멀티 센서가 장착되면서, 단순 동작이 아닌 특수 목적의 동작을 수행할 수 있는 소형 드론이 구현되었다. 드론에 장착된 FC 안의 IMU를 통하여 호버링과 자세제어 그리고 위치 이동 제어를 할 수 있었으나, 복잡구조를 갖는 폐쇄된 건물 안에서 GPS 연결과 영상통신이 불가능한 경우는 제어가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 공간에서 고저 변화가 있는 장애물을 만났을 경우, Lucas-Kanade 방법을 이용한 optical flow와 IR 센서를 이용하여 스스로 장애물을 넘어서 자율 비행을 수행하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 안정적인 호버링 동작과 폐쇄 공간의 복잡구조를 대신하는 계단에서, 드론의 고저 비행은 주변의 외적 영향에 의한 허용 오차 10[cm] 이내로 98%의 성공률을 보이며 오르고 내리는 신뢰성 있는 자율 비행이 이루어지는 것을 확인하였다.

본 논문은 센서 노드 응용을 위한 1MS/s의 샘플링 속도를 가지는 저전력 8비트 비동기 축차근사형(successive approximation register, SAR) 아날로그-디지털 변환기(analog-to-digital converter, ADC)를 제안한다. 이 ADC는 선형성을 개선하기 위해 부트스트랩 스위치를 사용하며, 공통모드 전압(Common-mode voltage, VCM) 기반의 커패시터 디지털-아날로그 변환기 (capacitor digital-to-analog converter, CDAC) 스위칭 기법을 적용하여 DAC의 전력 소모와 면적을 줄인다. 외부 클럭에 동기화해서 동작하는 기존 동기 방식의 SAR ADC는 샘플링 속도보다 빠른 클럭의 사용으로 인해 전력 소비가 커지는 단점을 가지며 이는 내부 비교를 비동기 방식으로 처리하는 비동기 SAR ADC 구조를 사용하여 해결할 수 있다. 또한, 낮은 해상도의 설계에서 발생하는 큰 디지털 전력 소모를 줄이기 위해 동적 논리 회로를 사용하여 SAR 로직를 설계하였다. 제안된 회로는 180nm CMOS 공정으로 시뮬레이션을 수행하였으며, 1.8V 전원전압과 1MS/s의 샘플링 속도에서 46.06𝜇W의 전력을 소비하고, 49.76dB의 신호 대 잡음 및 왜곡 비율(signal-to-noise and distortion ratio, SNDR)과 7.9738bit의 유효 비트 수(effective number of bits, ENOB)를 달성하였으며 183.2fJ/conv-step의 성능 지수(figure-of-merit, FoM)를 얻었다. 시뮬레이션으로 측정된 차동 비선형성(differential non-linearity, DNL)과 적분 비선형성(integral non-linearity, INL)은 각각 +0.186/-0.157 LSB와 +0.111/-0.169 LSB이다.

본 논문은 CMOS Image Sensor(CIS)에 사용되는 single-slope ADC(SS-ADC)의 노이즈와 출력의 지연을 개선한 비교기 구조를 제안한다. 노이즈와 출력의 지연 특성을 개선하기 위해 비교기의 첫 번째 단의 출력 노드와 두 번째 단의 출력 노드 사이에 커패시터를 삽입하여 miller effect를 이용한 비교기 구조를 설계하였다. 제안하는 비교기 구조는 작은 capacitor를 이용하여 노이즈와 출력의 지연 및 layout 면적을 개선하였다. Single slop ADC에서 사용되는 CDS 카운터는 T-filp flop과 bitwise inversion 회로를 사용하여 설계하였고 전력 소모와 속도가 개선되었다. 또한 single slop ADC는 analog correlated double sampling(CDS)와 digital CDS를 함께 동작하는 dual CDS를 수행한다. Dual CDS를 수행함으로써 fixed pattern noise(FPN), reset noise, ADC error를 줄여 이미지 품질이 향상된다. 제안하는 comparator 구조가 사용된 single-slope ADC는 0.18㎛ CMOS 공정으로 설계되었다.

본 논문에서는 쿼드콥터 드론이 동적인 외부 환경 아래서도 외란에서도 효과적으로 경로를 추종하고 비행 안전성을 유지할 수 있도록 모델 예측 제어(MPC) 기법을 제안한다. MATLAB/Simulink에서 수행된 시뮬레이션을 통해, 외란이 주어지는 비행 시나리오에서 PID와 MPC 두 제어기의 성능을 비교한다. 제안된 설계 방법으로 MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때에 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였다. 그리고, 외란을 주었을 때에는 0.8을 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.

본 논문은 수중 환경에서의 전통적인 음파 통신을 대체할 수 있는 레이저 통신의 해군 적용 방안을 연구한다. 아두이노 및 MATLAB을 활용한 레이저 송수신기를 구성하여 수조 실험을 진행하여 다양한 수중 환경에서 통신 가능 여부를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 레이저를 통해 데이터를 전송할 때, 통신 간 원하는 메시지를 데이터화하여 전송하고 이를 수신하여 올바른 메시지로 변환되는지 확인하였다. 두 번째 실험에서는 수중 상황에서의 통신 작동 여부를 확인하였으며, 세 번째 실험에서는 CDS 조도 센서 모듈을 사용하여 빛의 세기를 측정하고 다양한 수중 상황에서 레이저 통신의 한계를 측정하여 확인하였다. 또한, MATLAB Code를 활용해 염도, 수온, 수심 등의 데이터를 수집하여 탁도를 계산하고 계산된 탁도(5, 20, 55, 180)에 대해서 최적의 파장값(532nm, 633nm, 785nm, 1064nm)을 제시하였다. 이를 바탕으로 해군 전술 통신, 원격 센싱, 수중 드론 제어 등의 분야에서의 활용방안을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 현재의 기술 한계를 극복하고 성능을 향상하는 개선방안을 제시하였다.

하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 3차원 공간 내에서 동일 평면 상에 존재하는 특징점들의 좌표를 추정하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 영상만을 이용하여 3차원 공간 내에 존재하는 다수의 특징점들을 검출한 다음 동일 평면 상에 위치하지 않는 특징점들은 제거시킨다. 이를 위해서 3차원 공간 내의 평면 객체와 2차원 카메라 영상 평면 사이의 평면 호모그래피(homography) 관계를 추정한 다음 각 특징점들의 평면 객체 상에서의 역사영 오차를 계산하고 오차값이 기준 값보다 큰 특징점들은 좌표값 추정 과정에서 제외시킨다. 제안된 방법은 별도의 센서 또는 최적화 알고리즘 없이 카메라 영상으로부터 추정된 평면 호모그래피 만을 이용한다. 실험 결과를 통해서 초당 40프레임 이상의 처리 속도를 보인다는 것을 확인할 수 있었으며, 또한 RGB-D 카메라를 이용하는 경우와 비교해도 처리 속도에 큰 차이를 보이지 않았으며, 특히 제안된 방법은 검출되는 특징점의 수가 지속적으로 증가하는 조건에서도 처리 속도가 거의 영향을 받지 않음을 알 수 있었다.

본 논문에서는 아날로그 회로 트리밍과 Calibration 등에 필요한 4Kb Poly-Fuse OTP IP를 설계하였다. NMOS Select 트랜지스터와 Poly-Fuse 링크로 구성된 Poly-Fuse OTP 셀의 BL 저항을 줄이기 위해 BL은 Metal 2와 Metal 3를 stack하였다. 그리고 BL 라우팅 저항을 줄이기 위해 4Kb 셀은 64행 × 32열 Sub-block 셀 어레이 2개로 나뉘었으며, BL 구동회로는 Top과 Bottom으로 나누어진 2Kb Sub-block 셀 어레이의 가운데에 위치하고 있다. 한편 본 논문에서는 1 Select 트랜지스터에 1 Poly-Fuse 링크를 사용하는 OTP 셀에 맞게 코어회로를 제안하였다. 그리고 OTP IP 개발 초기 단계에서 프로그램되지 않은 Poly-Fuse의 저항이 5kΩ까지 나올수 있는 경우까지를 고려한 데이터 센싱 회로를 제안하였다. 또한 Read 모드에서 프로그램되지 않은 Poly-Fuse 링크를 통해 흐르는 전류를 138㎂ 이하로 제한하였다. DB HiTek 90nm CMOS 공정으로 설계된 Poly-Fuse OTP 셀 사이즈는 11.43㎛ × 2.88㎛ (=32.9184㎛2)이고, 4Kb Poly-Fuse OTP IP 사이즈는 432.442㎛ × 524.6㎛ (=0.227mm²)이다.

인간의 뇌는 끊임없이 전기적인 임펄스를 발산하는데 이것을 뇌파라고 하고, 뇌파는 뇌 세포들의 생화학적 상호 작용에 의해 발생하는 이온의 흐름으로 인해서 생성되는 뇌의 전기적 활동으로 정의할 수 있다. 감정이 스트레스를 유발할 수 있는 요인중 하나라는 연구가 있으며, 감정에 대한 연구에서는 뇌파를 많이 사용하고 있다. 본 논문은 감정이 스트레스에 영향을 주는지에 대한 연구로서, 4명의 실험자에게 공포, 기쁨 2가지 영상을 보여주고 시청 전, 시청 중, 시청 후 3단계로 나누었다. 측정 도구로는 뇌파 측정, 분석, 뇌파 강화 그리고 억제 트레이닝을 원격제어로 자동화가 가능한 시스템인 NeuroBrain System(뉴로브레인 시스템)을 사용하여 Fp1과 Fp2의 위치에서의 뇌파를 측정했다. 그리고 각각의 감정에 대한 뇌파 데이터를 얻은 후 평균 값을 구해 연구를 진행했다. 스트레스와 관련 있는 주파수로는 Alpha(알파)파와 Beta(베타)파이기에 측정된 주파수 중 Alpha와 SMR, Low Beta와 High Beta 수치를 위주로 분석했다. 뇌파 분석을 통해 감정 상태에 따라 스트레스 영향을 주는데 '공포' 감정은 Beta 수치를 높여 불안을 유발해 Mind Stress 수치를 높아지게 하는 결과가 나왔고, '기쁨' 감정은 Beta의 수치를 낮추어 Mind Stress도 많이 하락하는 결과가 나왔다.

낙상사고는 세계적으로 매년 42만 건 이상 발생하는 치명적인 사고이다. 따라서, 낙상 환자를 연구하고자 낙상환자의 손상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 찾고, 낙상 환자의 주진단 S코드 데이터를 가지고 손상외인코드를 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉시에 있는 A 기관의 2020~2021년 2년간의 데이터를 받아 낙상에 관련된 손상외인코드 W00~W19까지 데이터만 추출하고, 낙상 손상외인코드 중 예측모형을 개발할 정도의 주진단 S코드를 가지고 있는 W01, W10, W13, W18 데이터를 가지고 예측모형 개발하였다. 데이터 중 80%는 훈련용 데이터, 20%는 테스트용 데이터로 분류하였다. 모형 개발은 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 6개의 변수(성별, 나이, 주진단S코드, 수술유무, 입원유무, 음주유무)를 입력층에 64개의 노드를 가진 2개의 은닉층, 출력층은 softmax 활성화 함수를 이용하여 손상외인코드 W01, W10, W13, W18 총 4개의 노드를 가진 출력층으로 구성하여 개발하였다. 학습결과 첫 번째 학습했을 때 31.2%의 정확도를 가졌지만, 30번째는 87.5%의 정확도를 나타냈고 이를 통해 낙상환자의 낙상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 확인할 수 있었다.

본 연구는 강원도 강릉시에 위치한 A기관의 2020년부터 2021년 중심 데이터로 손상으로 입원한 환자를 손상외인코드를 통해 낙상환자를 분석하고자 하였다. 낙상환자의 손상외인코드인 W00부터 W19까지 20건의 코드를 분류한 후, 많이 발생한 W18, W01, W10, W13을 분석하였다. 손상외인코드 W18은 동일 면상에서의 기타 낙상으로 S72, Z47의 빈도수가 가장 많았으며, S72는 대퇴골의 골절, Z47은 정형외과적 추적치료이다. 손상외인코드 W01은 미끄러짐, 걸림 및 헛디딤에 의한 동일 면상에서의 낙상으로 W18과 같이 대퇴골의 골절인 S72와 정형외과적 추적치료 Z47이 많이 나타나는 것으로 판단하였다. W10은 계단에서의 낙상으로 뇌진탕, 경막외출혈 등이 있는 두개내손상 S06이 많이 나타났다. 마지막으로 W13은 빌딩 또는 구조물에서의 낙상으로 40대~70대에서 91%가 발생하여 중장년층이 많이 발생하는 것을 확인할 수 있었고, Z47은 정형외과적 추적치료가 가장 많았으며, S72는 대퇴골의 골절이 두 번째로 많은 것으로 나타났다. 이와 같이 낙상환자의 빈도수를 분석하여 낙상사고별 많이 발생하는 나이와 주진단코드를 분석하였다.

IoT는 관련 기술의 발전으로 인해 사용범위가 넓어졌으며 다양한 서비스의 구현을 위한 수요를 충족하기 위해 다양한 센서가 개발되고 보급되었다. 센서를 이용한 알코올 농도의 측정은 음주운전 방지에 활용할 수 있으며 이를 가능하게하기 위해서는 정확한 알코올 농도를 측정하고 스마트폰에서 서버로 안전한 전송을 보장하여야 한다. 또한 측정한 알코올 농도 값을 음주 수준을 판단하는 기준값으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 센서를 사용하여 알코올 탐지기술을 적용한 음주측정기기에서 수집한 알코올 농도 정보를 보정 알고리즘을 통해 수치를 변환하고 원격지에 위치한 서버에 안전하게 전송하고 관리하는 시스템을 제안하고 구현한다. 원격지 서버와의 보안은 네트워크 계층의 SSL을 적용하여 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하도록 하였으며 서버는 수신된 정보를 암호화하여 데이터베이스에 저장하여 추가적인 보안을 제공하도록 하였다. 알코올 농도 측정의 정확성, 통신의 효율성을 분석한 결과 에러 허용치 내에서 측정되고 전송되는 것을 확인하였다.