본 논문에서는 실제 주행하는 철도가 지나가는 터널에서 유발되는 안전사고 및 주변에 거주하는 주민들과, 서식하는 야생동물들에게 피해를 입힐 수 있는 소음과 진동을 감지하고, 철도가 터널을 운행하는 상황을 구현하여, 너털에서의 위험 요소들에 대한 상황 데이이터들을 센서를 통해 데이터 수집을 진행하고 다양한 위험 상황으로부터 실시간 감지를 통해 데이터들을 분석하고 적절한 상황 지원을 위한 실시간 인지시스템 모델을 설계하고 지원한다.
터치 센서를 이용한 휴대단말용 인터페이스가 다양하게 개발되면서 차세대 인터랙션 수단으로서 많은 주목을 받고 있지만, 버튼 인터페이스에 비해 오동작에 취약하고 터치 인터페이스만의 차별성을 확보하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 터치 드래그 동작을 주요 인터랙션 수단으로 활용한 모바일 기기용 사용자 인터페이스를 개발하여 오동작을 최소화하고 사용자가 조작할 때 즐거움을 줄 수 있는 UI 요소로 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 개발한 터치 인터페이스는 기기의 내부/외부 방향의 스크롤 동작을 각각 drag-in/drag-out 동작으로 칭하고 이러한 드래그 동작을 응용 프로그램의 실행과 종료에 할당하였으며 터치 센서를 따라 움직이는 스크를 동작은 기존과 동일하게 일반적인 스크롤 행위를 지시하는데 적용하였다. 제안한 인터랙션 방법은 터치 센서의 형태에 따라 크게 두 가지 방식으로 구현하였다. 첫 번째 방법은 기기 스크린 외곽에 터치 센서를 이열(二列) 배치하여, 터치스크린을 사용하지 않고도 스크린 주변의 터치 센서를 활용한 drag-in/out 동작의 감지가 가능하도록 하였다. 두 번째 구현 방법은 정전용량형 터치 센서 IC를 활용해 터치 스크린 기능과 함께 스크린 주변의 기기 케이스의 일부까지도 사용자의 접촉을 감지할 수 있도록 하였다. 기존 저항 방식 터치 스크린과 달리 본 논문에서 활용한 방식은 스크린과 케이스에서 동시에 터치를 감지할 수 있으며, 다접점 감지 알고리즘의 개발로 두 개의 손가락을 이용한 다양한 터치 인터랙션으로 활용할 수 있다.
화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.
낙상은 시간과 장소에 상관없이 언제든지 발생할 수 있으며 특히 65세 이상 고령자의 경우 사망에 까지 이를 수 있는 위험요소 중 하나이다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 스마트 헬스케어 서비스로서 낙상 감지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 센서로 동작하는 아두이노와 스마트 디바이스를 연동하여 낙상을 감지하기 위한 시스템을 제안한다. 스마트 센서의 가속도 센서 정보를 블루투스 저전력 기술을 이용하여 전송하면 스마트 디바이스가 이 정보를 가공 및 분석하여 낙상 상황을 판단한다. 스마트 센서와 스마트 디바이스를 이용한 사물인터넷 기반 낙상 감지 시스템은 활동성과 휴대성의 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다.
많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.
실내공간에서 사용자 재실인원수를 파악하기 위한 일반적인 방법으로는 출입구의 내 외부 벽면에 인체감지용 센서를 두 개 이상 설치하여 센서 ID별로 감지되는 순서에 따라 사용자의 입 퇴실 상황을 판별하는 것이다. 기존에 사용되고 있는 대부분의 인체 감지용 센서시스템은 동일한 종류의 센서를 조합한 형태로서 각 센서의 종류에 따른 동작방식 및 하드웨어적 특징에 따라 빛이나 온도 등의 주변 환경 요소와 장애물 등에 의해 오작동하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 적외선, 초음파, 마이크로웨이브 등 세 가지 인체감지용 센서를 다양하게 조합할 수 있는 하이브리드 센서 모듈을 이용하여 사용자의 입 퇴실 상황과 공간 내 재실인원수를 정확하게 인식하기 위한 최적의 센서 조합을 파악한다. 실험 결과, 내부/외부 모두 적외선 센서 또는 마이크로웨이브 센서를 조합하거나 내부/외부에 적외선 및 마이크로웨이브 센서를 조합한 시스템이 타 센서를 조합한 시스템에 비해 우수한 성능을 보였다.
현재 4차 산업혁명의 시대로 들어서고 수많은 분야에서 사고와 안전에 관련하여 발전을 이루고 있지만, 매년 화재피해로 인한 인명손실과 재산피해는 다른 사고보다 피해와 규모가 다르며 여전히 고민해야할 숙제이다. 화재 골든타임은 화재 발생직후 5분이내의 시간을 일컫으며, 이 시간을 지키느냐 마느냐에 따라서 화재로 인한 사망자 수는 2배이상 차이가 난다. 본 논문의 화재 감지 시스템은 화재 골든타임을 지키는것에 중점을 두고 이 시스템 자체로 화재를 방지하고, 감지하여 초동조치까지 이루어질 수 있도록 화재 위험요소 차단, 화재 발생시 즉각적인 대처, 인명 피해 최소화, 2차피해 방지를 목적으로 구성되었다. 이로 인해 결과적으로 화재 골든타임을 지켜 화재를 방치시키는 상황이 줄어들 것이고, 인명피해와 재산피해까지 줄일 수 있을것이라 예상된다.
본 논문은 조기 화재 경보 시스템에서 예측하지 못한 위험요소들의 이벤트에 즉각 응답하는 비디오 기반의 효과적인 4단계 연기 감지 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 근사 미디언(approximate median) 방법을 사용하여 비디오의 현재 프레임에서 움직이는 영역들을 분리한다. 두 번째 단계에서는 연기의 칼라 기반 분리 기법을 사용하여 이러한 움직이는 영역들로부터 후보 연기 영역을 선택한다. 세 번째 단계에서는 특징추출 알고리즘을 사용하여 연기의 움직임이나 지역 불규칙성과 같은 후보 연기 영역들의 특징을 분석하여 연기의 다섯 가지 특징 파라미터를 추출한다. 네 번째 단계에서는 추출된 다섯 가지 특징 파라미터를 K-nearest neighbor (KNN) 알고리즘의 입력으로 사용하여 후보 연기 영역이 연기인지 아닌지를 구분한다. 모의실험 결과, 제안하는 4 단계 연기 감지 방법은 기존의 연기 감지 알고리즘들과 비교하여 연기감지의 정확도에서 우수한 성능을 보였고, 또한 오픈된 넓은 공간에서도 높은 신뢰성과 낮은 오류 경보율을 보였다.
본 연구에서는 비선형회귀모델을 이용한 히트펌프시스템에서의 고장감지 및 진단 알고리즘을 개발하였다. 히트펌프시스템에 발생할 수 있는 다양한 고장요소 중, 열교환기 고장에 대한 연구를 수행하였다. 해석 식을 바탕으로 제작한 모델을 이용하여 총 4가지 작동 모드(무고장, 증발기 고장, 응축기 고장, 응축기와 증발기 고장)에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 고장감지 및 진단 알고리즘을 개발하기 위해 무고장모드에서의 데이터를 바탕으로 각 열교환기의 과열도 또는 과냉도를 예측할 수 있는 비선형회귀모델을 제시하였다. 고장감지 및 진단 알고리즘은 이 비선형회귀모델을 바탕으로 예측한 열교환기에서의 과열도 또는 과냉도 값과 시뮬레이션 값을 비교하여 그 차이의 정도에 따라 각 열교환기의 고장을 감지 및 진단하도록 하였다.
본 연구는 아두이노 보드와 다중 센서들을 사용하여 학교 급식실 대기 공간에서의 대기 상황을 분석한다. 실험에 사용한 초음파 및 소음 감지 센서들로부터 초음파 및 소음 데이터를 입력 받아 송신하는 아두이노 보드 기반 프로그램을 작성하고, 데이터를 수집, 저장, 관리하기 위하여 CoolTerm 프로그램을 사용한다. 또한, C 언어를 기반으로 정규화 프로그램과 필터링 프로그램을 구현하여 대기 인원 감지라고 인정할 수 있는 조건(일정 소음 이상 발생, 초당 5회 이상 감지 및 3미터 미만 거리에서 감지)에 맞지 않는 데이터를 걸러낸다. 예비 실험 이후 실시한 본 실험 범위는 8월 27일(화)부터 30일(금)까지 4일간, 점심 식사 시간 중 중간 시간대인 12시 20분부터 12시 39분까지이다. 분석 결과 식단 선호도에 따라 대기 시간에 확연한 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 배식 시간 역시 대기 시간에 미치는 영향이 있는 것을 알 수 있었다. 또한 초음파 센서로부터 분석한 결과와 소음 감지 센서로부터 분석한 결과, 상당한 유사성이 관찰되었다. 본 연구는 대기 시간만의 측정에 그치는 것이 아니라, 식단과 대기 시간과의 관계 분석을 통해 학생 식사 행태가 대기 시간에도 영향을 미친다는 추가적인 사실을 증명하였는데, 이는 대기 시간 문제 해결이 단순히 급식 대기 상황 개선에만 있는 것이 아니라 식단 및 배식 방식 등의 개선과 같이 이루어져야 함을 보여준다. 이는 기존 연구들이 확인하지 못했던 사실로, 본 연구의 주요한 기여로 볼 수 있다. 향후 본 연구를 확대하여 무선 인터넷 및 알림 시설을 갖춘다면, 현재의 학교 급식 환경을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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