• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.63-69
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• 2022

다양한 IoT 디바이스 사용이 증가함에 따라 IoT 플랫폼의 중요성 또한 대두되고 있다. 최근에는 IoT 디바이스에 인공지능 기술이 결합되는 추세이며, 저전력으로 많은 연산 처리가 가능한 뉴로모픽 아키텍처를 적용하는 연구도 증가하고 있다. 본 논문에서는 GUI 형식의 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경(NA-IDE:Integrated Development Environment for Autonomic IoT Applications based on Neuromorphic Architecture)에서 IoT 디바이스와 뉴로모픽 아키텍처 FPGA 디바이스를 사용하여 NA-IDE의 가능성 및 유효성을 확인하기 위한 IoT 응용 시나리오를 제안한다. 제안된 시나리오는 IoT 디바이스에 카메라 모듈을 연결하여 실시간으로 MNIST 데이터셋 이미지를 수집하여 뉴로모픽 보드를 통해 수집된 이미지를 인식하고 다른 IoT 디바이스에 연결된 센서 모듈을 통해 인식 결과를 표시한다. 이와 같이 이기종 IoT 디바이스에 뉴로모픽 아키텍처를 적용하여 다양한 응용 서비스에 활용한다면 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 통합개발환경은 4차 산업혁명을 주도하는 핵심 기술로 부상할 것으로 전망한다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권2호
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• pp.60-64
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• 2023

본 연구에서는 그래핀 기반 소자의 성능에 영향을 미치는 그래핀과 금속 사이의 전기적 접촉저항 특성을 비교 분석하였다. 화학기상증착법을 이용하여 고품질의 그래핀을 합성하였으며, 전극 물질로 Al, Cu, Ni 및 Ti를 동일한 두께로 그래핀 표면 위에 증착하였다. TLM (transfer length method) 방법을 통해 SiO₂/Si 기판에 전사된 그래핀과 금속의 접촉저항을 측정한 결과, Al, Cu, Ni, Ti의 평균 접촉저항은 각각 345 Ω, 553 Ω, 110 Ω, 174 Ω으로 측정되었다. 그래핀과 물리적 흡착 특성을 갖는 Al와 Cu에 비해 화학적 결합을 형성하는 Ni과 Ti의 경우, 상대적으로 더 낮은 접촉저항을 갖는 것을 확인하였다. 본 연구의 그래핀과 금속의 전기적 특성에 대한 연구 결과는 전극과의 낮은 접촉저항 형성을 통해 고성능 그래핀 기반 전자, 광전자소자 및 센서 등의 구현에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.377-379
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• 2021

2006년에 진행한 초등학교 특수학급 음악치료에 대한 특수교사와 음악치료사의 인식 조사 논문에 따르면 특수교육에 대한 지원이 확대되며 치료 교육에 대한 학부모들의 수요 또한 늘어나는 것이 확인되었고, 2018년 특수학교의 음악교육 실태조사 연구논문에서 음악실과 기자재구비는 상승하였으나, 이동이 힘들거나, 동시 수업으로 인한 다양한 악기가 부족한 것을 확인하였다. 본 연구는 악기를 이용한 자폐성 장애 아동의 사회성 향상 교육을 위한 하드웨어 및 소프트웨어를 결합한 모듈 개발을 진행하였다. 피에조 센서와 아두이노를 이용하여 다양한 악기 소리를 설정하여 간단한 조작으로 여러 악기를 체험할 수 있고 모듈화를 통하여 음악 치료를 위한 악기를 설계하였다. 이 연구를 통해 장애 아동의 음악 치료에 도움이 되길 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.639-647
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• 2023

인터넷 기술이 발전함에 따라, 기존의 유선과 무선망의 결합은, 이기종 시스템의 융복합 기술을 가져왔다. 기존의 산업 기술은 주로 산업, 제조업, 자동화 등의 굴뚝산업 분야에서 컴퓨터 기술을 기반으로 한 정보기술로 집중되고 있다. 신기술이 기존의 기술과 융합되는 기술로 개발되고, 향상됨에 따라 많은 다양한 응용 시스템이 등장하게 되었다. 기존의 기술과 융합된 대표적인 응용분야는 사물인터넷 서비스 분야이다. 사물인터넷은 각각 기존에 존재하는 기술을 기반으로 초연결성의 네트워크을 연결하는 제4차 산업혁명의 기반 기술이 되고 있다. 그러나, 저용량의 메모리, 저전력 및 낮은 컴퓨팅과 같은 IoT의 제한된 자원으로 인해, IoT 장치는 보안에 취약하고, 다양한 종류의 보안 문제로 노출된다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 서비스 환경하에서 요구되는 보안 문제점 및 해결 방법에 대해서 리뷰 및 분석하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.18-23
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• 2024

스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.60-66
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• 2024

센서들을 네트워크로 연결하면서 시작된 사물인터넷은 인공지능 기술과 결합하면서 지능형 IoT로 발전되고 있다. 도심 고층 건물들은 승강기가 필수적으로 설치되고, 승강기는 층을 이동하며 화물 운반과 사용자 이동의 기능을 수행한다. 고층 건물이나 특수 환경(병원 등)의 승강기 사용자에게 안전하고 편리한 서비스를 제공해야 한다. 대형 병원과 같이 신속한 환자 운송이 중요한 환경에서 병원 직원 및 환자용 승강기에 일반인들도 수시로 이용하는 문제점이 존재한다. 특히, 골든 타임이 중요한 환자 이동 시 승강기를 탑승하기 위한 대기 시간은 큰 방해 요소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다. 먼저 스마트폰 블루투스를 이용하여 승강기 호출 IoT 시스템을 실험하고, 실험결과, 승강기 사용자의 인증 및 불필요한 탑승 대기시간을 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 지능형 IoT로 연계하는 승강기 호출 지능형 IoT 시스템을 제안한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권4호
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• pp.43-52
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• 2024

본 논문은 부유식 풍력터빈의 블레이드 피치 시스템에서 발생하는 이상을 조기에 감지하기 위한 LSTM-Autoencoder 모델 기반의 이상징후 감지 시스템을 설명한다. 발전소 모니터링 시스템에 활용되는 센서 데이터는 주로 시계열 데이터로 구성되며, LSTM 네트워크는 이러한 시계열 데이터를 분석하기 위해 두 개의 단방향 LSTM 네트워크로 구성된다. 이를 통해 순차 데이터에 숨겨진 장기 의존성을 효과적으로 발견할 수 있다. 한편, 오토인코더 메커니즘은 정상상태 데이터로부터만 학습하여 이상상태를 분류될 수 있기 때문에 이 두 가지 네트워크를 결합하여 시스템에 발생하는 이상징후를 효과적으로 감지할 수 있다. 제안된 프레임워크의 효과를 입증하기 위해 풍력 터빈 모델에서 수집한 실제 다변량 시계열 데이터셋을 적용하였다. LSTM-AE 모델은 높은 이상징후 감지 정확도를 달성하여 우수한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.55-69
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• 2017

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.155-169
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• 2016

본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.183-195
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• 2013

영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.