본 논문에서는 3축 가속도 센서를 소형 디바이스(활동량 측정기)로 구성하고 이를 사람의 신체에 착용하고 사람이 보행 시 발생하는 가속도 센서의 Raw 데이터 출력 값을 획득하여 실시간 활동량으로 변환하고 모니터링 할 수 있는 활동량 측정기와 알고리즘을 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀(Treadmill)에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 활동량 측정기를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음(느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기)에 대해서 실험을 하였다. 가속도 센서의 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였으며 이는 실험시 같이 착용한 Actical보다 제안하는 활동량 변환 알고리즘의 성능이 1.61% 향상 되었다.
This paper presents techniques for evaluation and compensation of total measuring errors in a commercial CMM. The probe errors as well as the machine geometric errors are assessed from probing of the mechanical artefacts such as shpere, step, and rings. For the error compensation, the integrated volumetric error equations are considered, including the probe error adn the machine geometric error. The error compensation is performed on the absolute scale coordinate system, in order to overcome the redundant degree of freedom in the CMM with multi-axis probe. A interface box and corresponding software driver are developed for data intercepting/correction between the machine controller and machine, thus the volumetric errors can be compensated in real time with minimum interference to the operating software and hardware of a commercial CMM. The developed system applied to a practical CMM installed on the shop floor, and demonstrated its performance.
미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.
맥박산소측정기는 비침습적으로 사용자의 혈중 산소포화도(percentage oxygen saturation of haemoglobin: SpO2)를 측정 및 모니터링 하는 기기이다. 맥박산소측정기를 포함한 대부분의 개인건강기기 (Personal Health Device: PHD) 들은 데스크톱 컴퓨터에 비해 제한된 리소스를 가지므로, 측정한 데이터를 근거리의 매니저 (스마트폰, PC)에 전송하고, 매니저를 통해 원격의 모니터링 서버로 전송하는 방식을 사용한다. 따라서 개인건강기기와 매니저 간의 통신 프로토콜은 상호호환성의 관점에서 중요한 연구 분야이다. 이에 본 논문에서는 개인건강기기에 관한 국제 표준인 ISO/IEEE 11073 (X73) 프로토콜 기반 산소포화도 전송 에이전트의 설계 결과를 제시한다. 본 논문의 에이전트는 맥박산소측정기가 측정한 사용자의 산소포화도 및 맥박 수를 X73 메시지로 생성하여 매니저에게 전송하는 임베디드 프로그램으로 세션핸들러, 메시지 핸들러, 그리고 메모리 핸들러로 구성된다. 세션 핸들러는 원격 모니터링 서버와의 통신 세션 연결, 해제를 담당하고, 메시지 핸들러는 X73 메시지의 생성 및 해석을 담당한다. 메모리 핸들러는 맥박산소측정기 메모리에 저장된 맥박 및 산소포화도를 추출한다. 본 논문의 산소포화도 전송 에이전트를 사용함으로써, 맥박산소측정기는 x73 표준을 따르는 여러 매니저들과의 통신이 가능하게 되며, 이를 통해 맥박산소측정기와 매니저 간 상호호환성을 보장할 수 있다.
본 연구는 막구조물의 장력 측정을 위한 휴대용 막장력측정기기의 개발을 목적으로 한다. 2축시험기에 장착된 막의 장력을 간이 측정기에 의해 측정하여 구한 실험 데이터를 근거로 효율적인 2축방향 막 장력측정기기를 개발하는데 그 목적이 있다. 연구결과 개발된 휴대용 간이 장력측정기기는 정량적이고 정성적인 측면에서 데이터의 정밀도가 매우 높아 향후 상용제픔으로도 개발이 가능함을 알 수 있었다.
금속 와이어를 전기폭발법에 의해 증기 상태로 만든 후 응축시킬 때 제조되는 금속나노분말의 크기특성을 파악하기 위하여 제조장치에 샘플링 포트를 삽입하여 실시간 입자 측정기(Scanning Mobility Particle Sizer; SMPS) 로 14~615 nm 범위의 크기분포를 측정하였다. SMPS는 입자의 크기에 따라 전기적 이동도가 달라지는 원리를 이용하여 공기 중에 부유된 나노입자의 크기분포를 수 분내에 측정하는 실시간 입자 측정기이다. 금속나노분말 제조장치 내부는 약 0.5 bar 수준으로 불활성가스로 채워져 있어서 대기압보다 높은 고압조건이므로 SMPS 전단에 작은 노즐이 삽입된 pressure reducer를 부착하여 적정한 압력 수준으로 낮춘 후 SMPS로 나노분말의 크기분포를 실시간으로 측정하였다. 제조공정이 진행되면서 전기폭발이 주기적으로 발생하는 동안에 SMPS로 측정한 14~615 nm 범위 입자의 총 수농도는 약 $10^7$ 개/$cm^3$ 수준으로 매우 높았고, 약 100 nm와 200 nm에서 고농도 피크를 나타내는 bimodal 분포를 나타냈다. 반면 전기폭발이 잠시 중단되는 경우 입자의 총 수 농도는 약 $10^4$ 개/$cm^3$ 수준으로 낮아지고, 약 20 nm 이하의 입자가 대부분을 차지하면서 입자의 크기가 커질수록 농도가 낮아지는 형태의 크기분포로 바뀌었다. 본 연구를 통해 얻어진 제조장치 내부의 나노분말 크기분포 자료는 고품질 제품을 생산하기 위해 나노분말의 크기분포를 제어하는 분급장치 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 발사되어 임무를 수행중인 GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment) 위성사업은 편대비행하는 두 개의 저궤도 위성 간 거리를 측정하여 지구중력장을 관측하는 연구인데, 여기에 사용되는 위성간 거리측정기 성능분석을 위한 기본연구단계로, 해석식을 이용하여 외력과 위성간 거리변화와의 관계를 연구하였다. 원궤도에 근접한 궤도를 비행하는 위성의 운동은 Hill's 방정식을 사용하여 나타낼 수 있는데, 이로부터 위성에 가해지는 외력에 의한 위성의 운동 관계식을 얻을 수 있다. (중략)
고도화된 현대사회는 도시산업화와 대중교통으로 인한 대기오염 물질 중 미세먼지는 실외에서 실내로 유입되는 현상이 있다. 실내에서 사용하는 미세먼지 측정기는 제한적인 정보 제공과 오염 수치가 다르게 측정되어 사용자에게 원하는 데이터와 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실내 공기 질 데이터 미세먼지와 초미세먼지인 Dust(PM1.0, PM2.5, PM10), VOC(Volatile Organic Compounds)와 PIR(Passive Infrared Sensor)로 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 설계 및 구현하였다. 측정기는 지정한 구역에 설치하여 미세먼지를 실시간 측정하고 Google Cloud Platform의 App Engine을 통하여 데이터 수집 및 저장하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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