본 논문에서는 유선 통신의 광 네트워크와 무선 통신의 Zigbee의 통합으로 신뢰성 있는 전송이 가능한 지능형 SAN(Ship Area Network) 네트워크 모델을 제시하고, SAN 통합 네트워크와 연결된 각종 센서와 제어기를 구성 및 관리 하고 원격제어를 하기 위한 모듈을 구현한다. 이는 선박 내부의 주요구획 및 장비에 대한 실시간 모니터링 및 열악한 선박 내부의 작업환경을 감시하여 선박의 사고예방에 도움을 줄 수 있을 것이며, 선박 내부의 노동 경감, 운항 안전성 향상, 운항 경제성 향상 등에 활용할 수 있을 것이다.
본 논문은 신재생에너지 분야 중 태양광/풍력발전시스템의 모니터링에 관한 것으로서, 500W 태양광 발전시스템 1기와 풍력발전시스템 2기를 각각 설치하고, LabVIEW를 이용하여 원격 모니터링 시스템을 구축한 후, 이를 이용하여 동시 다채널 모니터링 하는 것에 관한 것이다. 모니터링을 위하여 각 시스템 별로 센서를 부착하고, 출력되는 아날로그 데이터를 실시간으로 네트워크를 통하여 모니터링 함으로써 각 발전원별 출력특성을 분석하고자 하였다.
FBG센서는 터널, 교량, 선박과 같은 구조물의 변형을 측정하고 활용된다. 본 논문은 구조물의 상태를 FBG센서를 이용하여 원격모니터링 하기 위한 광전변환시스템의 개발 구현에 관한 것이다. 개발한 광전변환시스템은 원격 모니터링을 위하여 유선과 무선통신 기능으로 각각 CAN과 Zigbee를 포함한다. 광전변환시스템은 광회절격자에 의하여 분광된 FBG센서의 반사광을 선형 이미지센서로 입사하여 파장의 변이를 FPGA를 이용하여 측정한다. FBG센서신호에 대한 처리와 원격모니터링을 위한 데이터 전송을 위하여 DSC(digital signal controller)를 이용한다. 개발한 광전변환시스템이 구조물 변형 측정에 효율적임을 실험을 통하여 확인하였다.
산이나 숲과 같은 광범위한 영역을 모니터링하기 위해 설치된 센서 노드들은 배터리 교체할 때 시간과 비용이 많이드는 단점이 있다. 이에 무선 센서 네트워크 주위에 존재하는 신재생 에너지를 이용하여 사용 기간을 최대로 늘릴 필요가 있는데, 태양 에너지는 365일 항상 수집할 수 있는 무한한 에너지원이 된다. 이러한 센서 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 센서 네트워크가 실제 구축되는 환경에서 수집되는 태양 에너지의 양을 예측하고 분석해주는 에너지 모델이 필요하다. 이는 설치 환경에서 필요로 하는 태양광 패널의 크기나 성능 등의 요구 사항을 미리 파악할 수 있도록 필요한 데이터를 제공해줄 수 있기 때문이다. 그러나 이를 분석하는 기존의 태양 에너지 하베스팅 모델들은 수집되는 에너지 양에 영향을 주는 여러 요소 중 일부만 고려하여 에너지를 예측하였다. 이에 본 논문에서는 기존 모델에서 고려하지 않는 태양전지 패널의 발열 손실, 월별 각도 손실, 월별 배터리 발열/냉각까지 모두 고려하여 기존 모델을 개선한 모델을 제안하였다. 그리고 이 모델에 대해 패널 각도, 기온, 패널 표면 온도에 따른 에너지 수집양을 실험을 통하여 분석한 결과, 이러한 요소들이 태양 에너지 수집 양에 영향을 준다는 것을 확인할 수 있다.
In this paper, we introduce a new method to reduce the inter-channel crosstalk in visible light communication (VLC) systems using the synchronizing pulses transmitted through the power lines. Synchronizing pulses are simultaneously transmitted to multiple VLC transmitters and receivers through the 220V power line. Each VLC transmitter modulates an LED and each VLC receiver demodulates the signal light in the time slot that is allocated with reference to the synchronizing pulses. This method is very simple and effective to prevent the inter-channel crosstalk in VLC systems for sensor networks because every VLC system can easily get the synchronizing pulses from the nearby power line.
본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네트워크를 설치한다. 센서가 규정 농도 이상의 위험물질을 감지하게 되면, 자동적으로 물질을 분석하고 그 물질의 농도정보를 얻게 된다. 기존의 역추적 모델들은 3개 이상의 센서 정보로부터 결과물을 요구하기 때문에, 하나의 센서정보로 누출속도를 구해야 하는 이 시스템에는 적합하지 않다. 이 연구에서 제안한 신경망을 기반으로 한 역추적 알고리즘과 농도정보 및 기상정보를 이용하여 누출원에서 누출속도를 구하게 된다. 관련 위험물 저장 설비의 공정정보, 물질정보, 기상정보 그리고 센서로부터 얻은 농도데이터 등 14개의 입력 데이터를 넣어 출력값인 누출속도를 구하게 된다. 이는 독성가스 저장시설 주변에 사는 주민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.
집적광학 바이오센서 구조에 적합한 비공진 반사 광도파로(ARROW: Antiresonant Reflecting Optical Waveguides)의 Si(기판)/$SiO_2$(클래딩)/$Si_3N_4$(비공진 클래딩)/$SiO_2$(코어)/air 다층박막 립 광도파로에 대한 최적화를 BPM 전산해석 방법을 이용해서 수행하였다. 전송손실을 최소화하기에 적합한 비 공진 클래딩의 두께를 유도하였으며, 소산파와 깊은 관련이 있는 손실모드에 대해서 이론적으로 검토하였다. 전산해석을 통해서 전송손실을 최소화하기 위한 립 광도파로의 깊이, 폭, 굴절률과 클래딩의 두께를 각각 2.3${\mu}m$, 5${\mu}m$, 1.488, 그리고 0.11${\mu}m$로 계산되었다. 최적화된 제원으로 비공진 반사 광도파로의 2차원, 3차원 전송특성을 확인하였다.
본 논문에서는 LED(Light Emitting Diode)조명을 통해 기존 사용되는 적외선 센서로 가시광통신의 기술이 효율적으로 송 수신 가능한지 성능 분석을 하기 위한 연구이다. LED는 전기를 빛으로 바꾸는 성질을 이용하여 조명으로 활용한다. LED 조명 통신 융합 원리는 LED와 PD(Photo Diode)의 깜박임 송수신을 기본 원리로 하여 조명 기능을 유지하면서 통신에서 동시에 실현하게 가능하게 한다. LED의 기본 구조 하에 여러 IT 응용기술이 발전하게 되었고, 현재 실생활에 접하게 되었다. LED조명이 있는 곳이라면 어디서나 무선 통신을 할 수 있는 기술을 하고자, 널리 이용되고 있는 PD인 적외선 센서를 활용하여 시스템의 H/W의 초기 값을 ~1m 이상으로 하고 전체 시스템 속도 향상 시킬 수 있는 가시광 데이터 전송 시스템을 이루었다. 사용된 LED모듈이 통신에 가능한지 성능 분석을 하고, 구현된 연구의 LED 및 적외선 센서를 구성하여 예측 및 통신 거리에 대해 나타내고 응용방법과 가능성에 대해 연구하고자 한다.
4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.
오늘날 국내외적으로 심각한 기후변화로 인하여 안정적인 식량 확보를 위한 수단으로써, 1년 내내 계획적 식물재배가 가능한 공장형 식물공장의 필요성이 크게 증대 되고 있다. 또한, 도시 내 빌딩에서도 설치 운영 가능한 식물공장은 단위 면적당 생산성을 크게 향상 시키며, 유통 비용 절감과 제품신선도를 유지할 수 있는 장점을 갖는다. 이런 빌딩형태의 식물공장에는 태양광을 대신하는 인공조명이 필수적이다. 식물 공장용 인공광원으로 요즘, 에너지 효율이 높고 재배 식물에 적합한 최적의 파장을 선택적으로 공급 할 수 있는 LED(Light Emitting Diode) 조명이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 원격에서 재배 식물에 최적인 환경을 제공하기 위한 시스템에 대해 기술하였다. LED 조명과 $CO_2$, $O_2$, 온도, 습도, 조도센서, 색상센서들은 설치 및 유지 보수가 쉽도록 지그비(ZigBee) 네트워크로 구성하였으며, 이더넷 게이트웨이를 통해 인터넷에 연결되도록 하였다. 또한 식물 공장은 특성상 좁은 실내 환경에 많은 수의 LED 조명들이 밀집되어 설치 운영된다. 이런 운영 환경을 감안하여 LED 제어를 위한 데이터의 송수신에는 유선과 무선 네트워크를 혼용함으로써 무선 노드들의 데이터 전송 트래픽 부담을 줄일 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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