본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.
교통 체증은 차량 이용이 대중화된 지금 많은 문제를 야기하고 있다. 교통 정체로 인한 시간 허비, 장시간 운전으로 인한 운전자의 피로 증가, 매연 배출로 인한 환경 오염 촉진 등 교통 체증은 사회적으로 무시할 수 없는 여러 문제들을 불러온다. 이에 본 연구는 신호 체계 개선에 초점을 두어 유전 알고리즘을 이용한 도시 규모의 유동성 연동 신호 체계를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 교통 시뮬레이션 프로그램 SUMO를 이용하여 실험 환경을 조성하고, 4개의 사거리와 16개의 사거리, 그리고 선릉역 인근의 실제 도로망에서의 최적 신호 주기를 탐색하였다. 실험 결과 4개의 사거리의 경우 유전 알고리즘 적용 전의 초기 설정에 비해 자동차들의 평균 이동 시간이 31.1% 감소, 16개의 사거리의 경우 6.2% 감소, 실제 도로에서는 1.1% 감소함을 확인할 수 있었다. 따라서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 교통 체계는 교통 정체를 완화하는 효과가 있으며 본 연구를 실제에 적용한다면 도시 규모의 도로망에서 시간대 별로 교통 흐름을 최적화하는 맞춤형 신호 주기를 구할 수 있을 것이다.
정서인식분야에서 현재 활발히 연구되고 있는 방법은 다양한 생체신호를 통해 인간의 감정을 인식하는 것이다. 생리심리학적 연구에서 인간의 감정상태와 생체반응은 강한 상관이 있다고 알려져 있다. 생체신호는 센서 등으로 비교적 간단하게 획득할 수 있으며, 이를 이용한 감정인식은 사회적, 문화적인 차이에 덜 민감하므로 최근에 주목 받고 있다. 본 연구에서는 audio-visual film clips 자극으로 기쁨, 분노, 놀람, 스트레스 4종류의 정서를 유발하고 그에 대한 반응으로써 생체신호를 측정하였다. 그리고 생체신호로부터 feature를 추출하였고, 주성분분석(PCA)로 특징 축소를 수행하였다. 4가지 정서를 분류 한 결과, 9명의 가우시안 프로세스 분류기에 의한 평균 정서 판별율은 64.85 % (57.14~70.0)의 결과를 얻었다.
최근 화두가 되는 가상현실 분야와 감정인식 분야의 결합으로 감정을 정량적으로 분석하고, 분석된 결과를 바탕으로 가상현실 콘텐츠를 개선하는 접근이 시도되고 있다. 감정은 콘텐츠 체험자의 생체신호를 기반으로 분석되는데, 신호 분석 관점에서는 많은 연구가 이루어지고 있으나 이를 정량화하는 방법론에 관해서는 충분히 논의되지 않고 있다. 본 논문에서는 감정의 정량화를 위한 초석으로 여러 생체신호 중 뇌파 신호에 대한 정규화 함수 설계와 이를 나타내는 표현 기법을 제안하고자 한다. 정규화 함수의 최적 파라미터를 찾아내기 위해 무차별 대입법을 사용하였으며, 본 논문에서 정의한 True Score와 False Score를 사용하여 찾아낸 파라미터들의 신뢰성을 높였다. 결과적으로 경험에 의존되던 생체신호 정규화 함수의 파라미터 결정을 자동화할 수 있으며, 이를 바탕으로 감정의 정량적 분석이 가능하다.
영상을 주의 깊게 시청하는 관객은 보이는 영상의 성격에 따라 여러 심적 변화를 경험한다. 기쁨, 슬픔, 놀람 등 관객이 느낄 수 있는 다양한 감정 상태는 심리학에서 많이 활용되는 제임스 러셀(James Russell)이 정의한 감정 원형모형을 통해 정리된다. 관객이 느낄 수 있는 감정들 중에서도 특히 지그문트 프로이트(Sigmund Freud)가 언급한 언캐니(uncanny)는 기존의 명료한 정서적 개념들의 틈새에 존재하는 첨예한 중간자로 대변된다. 언캐니 현상은 비윤리적으로 인식되는 영상을 시청하는 관객이 보편적으로 느끼는 불쾌한 부분이 쾌로 수용되는 상태, 즉 사회적 금기에 대해 긍정적인 상태이기 때문에 이는 사회윤리적인 해석과 더불어 명확한 수리적 분석이 후행될 때 비로소 첨예한 심리상태로서 분석 가치를 지닌다. 따라서 본 논문에서는 감정 원형모형과 언캐니 상태를 분석하고, 관객의 언캐니 상태에 관한 가설을 설립하여 ECG(Electronic Cardiogram)와 GSR(Galvanic Skin Response) 신호 측청과 같은 생체신호 실험을 수치화한 결과를 러셀의 감정 원형모형을 기반으로 분포, 거리, 시간 등을 분석하는 방향으로 진행된다.
헬스 산업에 대한 요구와 관심이 점차 사회적으로 증가하고 있으며, 이를 위한 서비스 모델과 시스템에 대한 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 혈당, 심전도와 같은 만성질환자의 생체정보를 측정하고 ZigBee기반의 무선모듈을 통해 헬스센터 서버에 전송함으로써 실내외 환경에서 이용 가능한 생체신호 전송 및 관리 시스템의 설계 및 구현에 대해 기술하고자 한다.
철도분야에서의 전기$\cdot$신호설비 고장은 열차의 정상운행에 차질을 일으켜 사회적으로 커다란 영향을 끼치게 되므로 설비의 유지관리를 위해서는 많은 노력이 필요하다. 또 이러한 보전작업에는 철도 설비가 널리 산재되어 있기 때문에 이동을 수반하는 작업, 열차가 통과하지 않는 야간 작업, 만일의 경우 위험을 수반하는 작업 등, 이 분야 특유의 작업이 있다. 한편 보전작업에 종사하는 기술자는 해마다 줄어들고 있으며 앞으로 젊은 근로자의 부족은 더욱더 심해질 것으로 보인다. 그러한 이유로 설비보전의 자력화, 미연의 고장방지, 고장의 조기복구와 재발방지를 목표로 지금까지 사람의 손에 의지해 오던 설비보전을 기계화하고 자동화하는 시스템을 개발하게 되었다. 이 시스템은 대상설비에 따라 다음의 3가지 시스템으로 분류된다. $\cdot$신호설비 보전시스템 $\cdot$변전$\cdot$수배전설비 보전시스템$\cdot$연선전기설비 보전시스템 이들시스템에 공통적인 주요 특징을 들면 아래와 같다. (1)사고를 미연에 방지하고 사고원인을 규명 이벤트발생 전후의 변화나 중장기트렌드를 원격감시할 수 있다. (2)시스템의 변경$\cdot$증설이 용이 인텔리전트단말에 의하여 처리를 계층화하였기 때문에 빌딩블록식으로 시스템을 확장할 수 있다. (3)경제적인 시스템 필드 네트워크의 채용으로 공사비를 삭감할 수 있다.
u-Healthcare는 유비쿼터스와 원격의료 기술을 활용한 건강관리 서비스를 말한다. 목표는 삶의 질 향상 추에 있다. 경제수준이 향상되면서 삶의 질에 대한 중요성이 대두되고 있으며, 만성질환자 및 인성 질환의 예방 및 효율적 관리는 개인 및 사회적으로도 중요한 의의를 가진다고 할 수 있다. u-Healthcare 서비스를 제공하기 위해서는 언제 어디서나 이용사의 건강상태를 진단할 수 있는 생체계측기술이 필요하기 때문에 u-Healthcare 측정 모듈의 개발은 매우 중요하다. 본 논문에서는 개발한 모바일 연동 다기능 u-Healthcare 측정 모듈을 이응하여 심전도, 체지발, 호흡수, 체온 및 운동량 측정 등의 신호를 측정하였다. 측정된 신호를 Bluetooth 기반의 transceiver를 통해 u-Healthcare Center로 전송하며, Diagnostic Monitor를 통해 신호를 분석하여 건강상태를 모니터링 할 수 있는 검증모니터를 구현하였다.
신호교차로 교통사고는 90년대 이후 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통 혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 신호교차로의 교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경적 요인 등이 복합적으로 작용하여 발생하는데, 교통량의 집중과 도로의 기하구조, 운전자 과실 등이 교통사고의 주요 인자로 작용하고 있다. 본 연구에서 교통사고 예측모형을 개발하기 위해서 2003년부터 2006년도까지 실제 경기도의 신호교차로에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 구체적으로는 시내가 아닌 지방부 성격을 지닌 일반국도를 대상으로 하였다. 지방부 일반국도의 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 다중회귀분석을 사용하였다. 사고와 관계가 높은 신호주기, 방향별 접근 교통량, 회전교통량 둥과 같은 도로, 교통, 운영조건들로 변수를 정하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 본 연구에서는 도로조건, 교통조건, 운영조건들과 사고와의 관계를 이용하여 경기도 일반국도의 신호교차로 교통사고예측모형을 개발하였고, 이는 지방부 성격을 지닌 교차로에 적용이 가능하다고 판단된다.
이용 분야가 다양한 GPS(Global Positioning System) 신호는 지상에서의 수신 신호 세기가 매우 낮아 각종 전파교란 문제에 노출되어 있다. 최근 국내에서도 GPS 전파교란으로 인해 GPS 신호를 이용하는 이동통신 기지국, 항공기 및 선박 등의 분야에서 많은 피해 사례가 발생하였다. 이에 따라 GPS 전파교란에 대한 사회적 관심도가 높아지고 있고 보다 발전된 형태의 전파교란이 발생할 가능성도 높아지고 있다. 이와 같은 상황에서 본고에서는 GPS 전파교란 형태 중 항법수신기에서 잘못된 정보를 제공하게 하는 스마트 재밍에 대한 개념을 소개하고 이를 극복하기 위한 국내외 기술 동향에 대하여 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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