영어 교육 전문가 R. Ellis를 비롯한 다수의 외국어학습연구자의 연구에 따르면, 외국어를 학습자의 실제상황에서 반복적으로 학습함으로써 영어의 실제성을 높이는 학습 방법이 효과적이며 중요한 방법이다. 본 논문에서는 상황인식 서비스가 접목된 외국어 학습 서비스를 제안함으로써 영어 학습의 실제성을 높이는 외국어 학습 콘텐츠의 개발을 모색한다. 이와 같은 접근은 실제 환경에서 무의식인 외국어 습득을 돕는 디지털 교육 콘텐츠에 대한 연구와 실시간 다중 센서 데이터를 기반으로 학습자의 경험적 특성을 분석하는 연구에 기반 한다.
사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 과정은 매우 중요한 단계로서 하나의 카메라를 이용하는 단안시법과 두 개의 카메라를 이용하는 양안 시법이 있는 후자를 일반적으로"스테레오 비전"이라고 한다. 요즘 많이 CCTV나 여러 매체에서 사용되고 있는 자동 물체추적 시스템에서 인간의 두 눈을 모방한 스테레오 카메라를 이용하여 현장의 상황이나 작업 전개를 보다 명확하게 알 수 있어 회피/제어 기동 및 여러 작업의 효율을 극대화할 수 있다. 기존의 2D 영상에서의 물체 추적시스템은 거리를 인식할 수 없어 전이를 인식할 수 없었으나 스테레오 영상의 시차를 이용하고 객체를 표시하여 관측자가 보다 효과적으로 제어할 수 있을 것이다.
일반적인 RFID 시스템은 하나의 리더와 다수의 태그로 구성되며, 단일 무선 공유 채널을 갖는다. 이로 인해 리더의 요구에 여러 태그들이 동시에 응답할 때 빈번하게 충돌이 발생한다. 태그 충돌을 억제하기 위해 QT[8]와 HCT[10], BSCTTA[2], QT-BCS[9]등과 같은 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 BSCTTA 알고리즘을 기반으로 다중 그룹핑과 비트 변화 감지 센서를 이용한 트리 기반 충돌 방지 알고리즘(TABCS, Tree-based anti-collision algorithm using Bit Change Sensing)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 비트 변화 감지 장치를 통해 충돌이 발생하더라도 리더는 태그들이 비트 변화 감지 장치를 이용하여 전달한 비트의 유형을 인식할 수 있게 한다. 또한, TABCS는 유일한 프리픽스를 빠르게 생성하게 하고, 모든 태그의 인식에 필요한 비트 전송량을 줄임으로써 기존 알고리즘에 비해 인식 속도를 빠르게 한다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 기존에 제안된 다른 알고리즘에 비해 전체적으로 우수한 성능을 보임을 검증한다.
최근 무선 인체 네트워크 (WBAN)는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에의 활용으로 주목 받고 있다. WBAN에서는 인체에 부착 되거나 이식되는 센서 노드와 PDA와 같은 휴대용 개인 베이스 스테이션 (BS)의 에너지 제약이 있고, 이 장치들의 제한된 계산 능력과 메모리 때문에 노드들이 수행하는 계산의 복잡도를 최대한 줄여야만 한다. 또한 생체 신호를 다루기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 WBAN을 위한 시스테매틱 (systematic) 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 마코프 체인 (Markov chain)을 이용해 모델링 하고 모든 노드가 BS로의 데이터 패킷 전송을 완료하는데 까지 소모되는 에너지를 최소화 하는 것을 최적화 문제로 정의 하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행 한 결과 기존의 전송 방법과 비교 했을 때 에너지 효율을 얻는 것을 보였다. 또한 기존의 WBAN에서의 네트워크 코딩의 디코딩 과정 보다 계산 복잡도가 낮아 네트워크 코딩으로 인한 계산 오버헤드를 줄였다.
화재 발생으로 인한 피해 및 영향에 관해 국내에서의 연구는 미비한 상태이다. 따라서 화재 발생에 따른 연기 농도를 측정하기 위한 기기를 개발함으로 연기가 주변 지역으로 확산될 경우의 농도를 측정하고자 한다. 본 논문에서 제안한 공기질 측정 시스템은 기존의 측정기와는 달리 CO, CO2, NOx VOCs, NH3 등 총 5가지의 가스를 동시에 측정할 수 있고, 센서보호 알고리즘을 통해 높은 내구 수명을 갖는다. 또한, 모니터링 프로그램을 통해 실시간 가스 변화량을 측정하는 시스템을 구성하였다. 상용 가스 분석기와의 비교를 통해 가스농도 측정의 신뢰성을 확보하였으며, 실내 및 실외 화재실험을 통해 발화점 주변에 존재하는 가스농도 평가를 실시하여 신뢰성이 높은 데이터를 얻을 수 있음을 확인하였다.
탄소나노튜브 고분자 복합체는, 외력에 의한 변형에 따라 전기적 저항이 변화하는 피에조저항(piezoresistivity) 거동을 나타낸다. 피에조저항은 고분자 모재 내에서 탄소나노튜브가 형성하는 전기전도망(conductive network)의 변화에 의해서 발현된다. 피에조저항 낮은 탄소나노튜브 함유량에서 더 현저하게 나타난다. 탄소섬유, 카본블랙 등 타 탄소기반 소재에 비해 전기전도도와 길이 대 직경비(aspect ratio)가 월등히 우수하기 때문에, 낮은 탄소나노튜브의 함유량에서도 스트레인 센싱시스템을 구현할 수 있다. 본 연구에서는, 구조물에 부착 또는 임베드 시켜서 구조물의 건전성을 실시간을 진단할 수 있는 탄소나노튜브 고분자 복합체 기반 센싱시스템을 개발하였다. 센서는 열가소성 수지와 다중벽 탄소나노튜브를 사용하여 필름 형태로 제조되었으며, 센싱 성능은 나노복합체를 구조물에 부착한 후 인장, 굽힘, 압축 등의 다양한 형태의 하중을 가하면서 평가하였다.
지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.
Ultra-Short BaseLine(USBL) 은 센서 간격이 좁은 배열을 사용하기 때문에 위치 추정 성능 향상을 위해서는 정밀한 동기화가 필요하다. 그러나 수중 환경은 비교적 강한 잡음과 다중 경로 및 도플러 등의 수중 음향 채널로 인해 동기화 오류가 발생하여 위치 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 수중 USBL 시스템의 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 공분산 기반 동기 보상 기법을 제안한다. 제안 방법은 상호상관을 통해 신호를 정렬한 후, 정렬된 신호의 공분산을 계산한다. 공분산에서 동기 오차는 위상차와 선형적으로 관련되어 있으므로 위상차를 공분산으로부터 추정하여 동기 오차를 보상한다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법이 기존 상호상관 방법보다 우수한 위치 추정 성능을 가지는 것을 보였다.
기존의 항만구조물은 사용연수가 증가함에 따라 노후화가 진행되고 있으며 바닷물의 침식 등에 의한 콘크리트 염해 등으로 인해 내구성이 저하되고 있다. 더불어 수출입 증가에 따른 항만시설의 확충과 해상구조물의 수요가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 항만구조물을 비롯한 수중 콘크리트 구조물의 효율적인 유지관리를 위해 수중화된 슈미트해머와 초음파센서의 현장 실험결과를 통해 수중 비파괴검사 장비의 현장 적용성을 검증하고, 수심별 강도 추정식을 도출하였다. 다중회귀분석을 통해 도출된 복합 강도 추정식은 수심에 대한 보정이 이루어져 있어 추후 수중에서의 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 또한, 향후 활발히 개발되고 있는 수중 ROV에 본 연구에서 수중화한 슈미트해머와 초음파센서를 탑재시켜 수중 콘크리트 구조물의 진단에 활용한다면 신뢰도 높은 수중 콘크리트 구조물의 상태진단과 자동화를 통한 상시감시를 이루어 온라인상으로도 모니터링이 가능한 유비쿼터스 개념의 통합된 비파괴검사 시스템 구축이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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