기존 클라우드 기반 Internet-of-Things(IoT) 시스템의 네트워크 정체와 서버 과부하로 인한 지연, 데이터 이동으로 인한 보안 및 프라이버시 이슈를 해결하기 위하여 엣지 기반의 IoT 시스템으로 IoT의 패러다임이 움직이고 있다. 하지만 엣지 기반의 IoT 시스템은 여러 제약으로 인하여 처리 성능과 동작의 유연성이 부족한 치명적인 문제점을 가지고 있다. 처리 성능을 개선하기 위하여 응용 특화 하드웨어를 엣지 디바이스에 구현할 수 있지만, 고정된 기능으로 인하여 특정 응용 이외에는 성능 향상을 보여줄 수 없다. 본 논문은 엣지 디바이스의 제한된 하드웨어 자원에서 다양한 응용 특화 하드웨어를 주문형 부분 재구성을 통해 사용할 수 있고, 이를 통해 엣지 디바이스의 처리 성능과 동작의 유연성을 증가시킬 수 있는 엣지 중심의 Metamorphic IoT(mIoT) 플랫폼을 소개한다. 실험 결과에 따르면, 재구성 알고리즘을 엣지에서 실행하는 엣지 중심의 mIoT 플랫폼은 재구성 알고리즘을 서버에서 실행하는 이전 연구에 비해 엣지의 서버 접근 횟수를 최대 82.2% 줄일 수 있었다.
최근 공공안전 분야에서는 국민의 위험상황을 분석하여 선제적으로 예측을 하여 국민의 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 또한 스마트폰 및 스마트워치와 같은 고성능 모바일 단말 기기들의 대중화로 인해 해당 기기들에 부착된 다양한 센서 데이터들을 융복합하여 분석할 경우, 수집한 센서 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소에 해당하는 로그 데이터들을 융복합 분석하여 보호대상자의 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 이동경로 분석 기법을 제안한다. 다중로그 플랫폼에서 수집하는 보호대상자의 이동 경로 궤적을 활용하여 과거에 축적된 이동경로 패턴과 비교를 통해 현재 경로가 평소에 이용하던 경로와의 유사도를 추천하게 된다. 해당 이동 경로 분석 시스템은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 융복합 하여 보호대상자의 안전을 보장하는데 기여 할 것으로 예상된다.
본 시스템은 같은 환자로부터 촬영한 기존 안저영상과 초광각 안저영상을 Paired Dataset으로 지니고 있으며, 영상의 크기 및 해상도를 똑같이 맞추고, 황반부와 신경유두 및 혈관의 위치를 미세조정하는 과정을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 이 과정은 황반부를 중심으로 하여 영상을 잘라내어 이미지의 크기를 맞추는 과정(Scaling)과, 황반부를 중심으로 잘라낸 한 쌍의 영상을 포개었을 때 황반부, 신경 유두, 혈관 등의 위치가 동일하도록 미세조정하는 과정(Warping)이 있다. Scaling Stage에선 기존 안저영상과 초광각 안저영상의 촬영범위가 현저하게 차이나기 때문에, 황반변성 부위를 잘 나타내도록 사전에 잘라낼 필요가 있으며, 이를 신경유두의 Object Detection을 활용할 예정이다. Warping Stage에선 동일한 위치에 같은 황반변성 정보가 내포되어야 하므로 규격조정 및 위치조정 과정이 필수적이며, 이후 안저영상 내의 특징들을 매칭하는 작업을 하기 위해 회전, 회절, 변환 작업 등이 이루어지며, 이는 Homography Estimation을 통하여 이미지 변환 matrix를 구하는 방법으로 진행된다. 자동조정된 안저영상 데이터는 추후에 GAN을 이용한 안저영상 생성모델을 위한 학습데이터로 이용할 예정이며, 현재로선 2500쌍의 데이터를 대상으로 실험을 진행중이지만, 최종적으로 3만 쌍의 안저영상 데이터를 목표로 하고 있다.
해저면 영상을 취득하기 위해 측면주사소나나 다중빔측심기 외에도 합성개구소나가 상용화되어 널리 사용되고 있으며 국내에서도 예인형 시스템 개발 등 관련 연구가 진행 중에 있다. 고해상도의 합성개구소나 영상을 얻기 위해서는 이를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동을 정확하게 추정하는 것이 필요하며 이를 위해 정밀한 수중항법 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성개구소나를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동 특성에 따라 소나 영상의 왜곡이 얼마나 발생하는지 정량적으로 분석함으로써 요구되는 항법 정확도와 항법센서의 정밀도를 설정하는데 있어서 기준이 되는 자료를 제공하고자 한다. 총 다섯가지의 운동을 고려하고 있으며 정량적 분석을 위해 정규화된 평균 제곱근 오차를 정의한다. 각 운동 특성의 변수값 변화에 따른 오차 분석 수치해석을 통해 yaw and sway 운동이 가장 큰 영상 왜곡을 야기하며 pitch and heave 운동의 영향은 크지 않음을 확인하였다.
반도체 가스센서에서는 가연성 및 탄화수소계 가스를 감지 하기 위해서 $100{\sim}500^{\circ}C$ 이상의 동작온도를 필요로 한며, 이에 따라 반도체식 가스센서의 마이크로 히터 소재는 고온에서 열적 안정성이 있는 소재가 요구된다. 현재 상용화되고 있는 반도체식 가스센서는 실리콘(Silicon) 기반의 MEMS 기술을 이용한 가스센서이며, 구조적으로나 성능적 한계가 드러남에 따라 실리콘 이외의 다양한 재료의 MEMS 응용기술 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 실리콘의 재료적 한계를 극복하기 위해 다공성 알루미늄 산화물(AAO)을 기판으로 사용하여 마이크로 히터를 제작하였다. AAO의 제작에 앞서 CMP, 화학연마, 전해연마를 이용하여 적합한 전처리 공정을 선정하였고, AAO 제작 시 온도, 시간, 전압의 변수를 주어 마이크로 히터 기판에 적합한 공정을 탐색하였다. 마이크로 플랫폼은 MEMS 공정으로 제작되었으며, PR(Photo Resist)을 LPR(Liquid Photo Resist)과 DFR(Dry Film Resist)로 각각 2종 씩 선택하여 AAO에 적합한 제품을 선정하였다. 제작된 마이크로 히터는 $1.8mm{\times}1,8mm$로 소형화 하였고, 열손실의 제어를 위해 열확산 방지층을 추가하였다. 구동 온도, 소비전력, 장시간 구동시 안정성의 측정 및 평가는 적외선 열화상 카메라와 kiethly 2420 source meter를 이용하여 측정하였으며, 열확산 방지층의 유 무에 따른 온도 분포 및 소비전력을 비교평가 하였다. 최종적으로는 현재 사용화 되어있는 가스센서들의 소비전력과 비교 평가 하여 논의 하였다.
최근 개방된 공공 데이터를 기반으로 안전, 노령화, 재난재해, 복지, 주택, 경제, 도시환경, 교통 등 삶의 질 향상 및 생활지원을 위한 공공서비스 개발이 활발히 진행되고 있으며, 네트워크 확산과 일상생활의 필수품인 스마트폰은 공공서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 과학의 발달로 인해 인간의 수명은 늘어나고 여러 사회적 여건 변화와 저출산 고령화 문제로 고령계층이 비대해지는 사회구조로 변화되고 있다. 그러나 정보접근이 쉽지 않은 노약자는 모바일폰을 통해 제공되는 공공서비스의 접근성과 활용도가 매우 낮고 휴대기기를 다루는데 미숙하다. 따라서 본 연구는 선행연구에서 제시된 고령층의 상태조건을 재분류하고 고령자를 위해 제공되는 사례분석을 통해 문제점을 파악한다. 또한 기존 인터페이스 설계의 핵심항목 위계를 정리하여 노인 정보접근성 향상을 위한 공공서비스 설계의 개선지표를 도출하고 모바일 기기를 통해 제공되는 서비스 활용도를 높이기 위한 방안을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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