본 연구는 심폐소생술 (CPR) 중 인공호흡의 무선 전송 시스템 구현에 관한 것으로, 병원 전 단계에서의 CPR 성과를 높임으로써 응급환자의 생존율을 높이기 위한 환자-병원간 무선 통신 시스템이다. 기도삽관 기반 호흡기류센서를 적용하여 호흡량을 측정하였는데, 기도삽관을 통한 인공호흡은 기류량의 손실을 최소화하여 보다 정확한 흡기-호기량 계측이 가능하고, 기도-식도 구분을 통해 식도팽창을 방지하여 다른 인공호흡 방법에 비해 장점을 입증하였다. 또, 인공호흡 주요지표인 분당 평균호흡량 (V), 호기말 이산화탄소 농도 ($EtCO_2$), 기도압력 (Ptr)을 디지털화하여 정의하였으며 정의된 데이터를 무선 통신 시스템을 이용하여 전송망의 대역폭 및 지연시간을 확인하였다. 호흡신호를 전송하기 위해 필요한 최대대역폭 (815 Kbps) 에 비해 Wireless LAN의 대역폭 (54 Mbps) 이 충분하여 네트워크 부하는 1.5 % 미만이었으며, 전송지연시간은 0.3 초 이내로 측정되었다.
본 논문에서는 주기적으로 생성(release)되는 주기성 태스크(Periodic Task)들과 산발적으로 생성되는 산발성 태스크(Sporadic Task)들이 혼합된 실시간 시스템을 위한 전력관리 스케줄링 기법을 제안한다. 각각의 태스크는 최소주기, 최악수행요구시간과 마감시간 등으로 정의된다. 본 논문에서 제안한 동적 전압조정(Dynamic Voltage Scaling : DVS) 알고리즘인 DVSMT(DVS for mixed tasks)는 태스크의 실시간 마감시간을 보장하면서 작업이 종료됐을 때, 수행하는 동안 사용한 사이클 중 다른 태스크들이 할당한 수행 사이클을 자신의 마감시간까지 온라인 상태에서 균등 분배함으로써 공급전압(또한 동작 주파수)을 동적으로 조정한다. 이러한 기법으로 더 많은 에너지를 절감할 수 있다. 제안한 알고리즘은 실시간 운영체제에 쉽게 통합될 수 있기 때문에 제한된 배터리 전력을 이용하는 휴대용 기기 및 센서망 노드 등에 적용할 수 있다. 시뮬레이션 결과들은 DVSMT가 주기성 태스크들로만 구성된 시스템과 주기성 태스크들 및 산발성 태스크들이 혼합된 시스템에서 기존의 알고리즘보다 대략 60% 까지 에너지가 절감됨을 보였다.
위성통신은 이동통신처럼 많은 사람이 사용하지는 않으나 군사용, 재난용, 원격 교육용 및 의료용, 도서 지역, 인프라 취약 지역에서의 인터넷 제공 등 공공성, 통신서비스를 위하여 꼭 필요한 기술이다. 하지만 선박이나 항공기에서는 기지국이 필요한 휴대용 이동통신들은 사용 불가능하거나 사용에 제한을 받는다. 본 논문에서는 본 논문에서는 단말 장치의 제어기로 라즈베리 파이를 사용하여 위성 모뎀과 PPP 프로토콜을 통한 네트워크 통신을 하였으며 모뎀의 문자 메시지 기능을 이용하여 양방향 데이터 링크를 구현하여 Thraya 정지궤도위성 네트워크망에 접속하였다. 그리고 단말장치의 제어기에 I/O 장치들을 이에 연결하여 통신 시설이 갖춰지지 않은 곳에서 제어 대상 시스템에 원격으로 접속하여 I/O들을 제어하고 각종 센서를 통하여 계측한 데이터를 전송할 수 있는 선박용 IoT 단말 장치 시스템을 설계하고 구현하였다.
센서장비에 장착되는 무선통신 모듈은 선내 통합유무선 네트워크와의 원활한 연결을 위하여 무선 게이트웨이 기능을 수행하는 브릿지(bridge)를 통한 데이터 전송방식이 필요하다. 본 논문에서는 선박 및 실내 Seamless N-스크린 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WPAN 프로토콜을 적용하고, P2P 스트리밍이 가능한 OSMU(One Source Multi Use) N-스크린 서비스를 제공하기 위해, 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안한 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술은 다중 경로 및 신속한 경로 설정이 가능한 N-스크린 통신을 지원한다. 제안한 방식을 시뮬레이션한 결과, 그리드 기반 WPAN 네트워킹 기술은 IEEE 802.15.4 기반망 보다 전송지연시간 측면에서 우수한 성능을 나타내었다.
의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
영상 기록을 남기는 장치들에서 신원을 파악할 수 있는 이미지를 확보할 때 입력 영상이 실물인지 사진인지를 구분하는 것은 중요한 문제이다. 단일 영상과 센서 등을 이용하여 단순하게 대상까지 거리만의 측정으로 구분하는 방법은 많은 약점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 관찰대상까지 거리뿐만 아니라, 얼굴영역의 깊이 지도를 만들어 입체감을 체크함으로써 단순 사진과 실물 얼굴을 구별하는 방법에 관한 것을 제안한다. 사진과 실물 얼굴을 촬영하고 여기에서 측정된 깊이지도 값을 이용하여 학습 알고리즘에 적용한다. 반복적인 학습을 통해 정확하게 실물과 사진을 구분하는 패턴을 찾았다. 제안한 알고리즘의 유용성은 실험으로 검증하였다.
건설 물류 차량의 입/출입 관리는 송장(문서)을 중심으로 한 관리 방식에서 바코드와 결합된 송장 또는 차량 관리를 거쳐, RFID 기술을 이용한 관리에 이르기까지 정보 수집을 자동화하기 위한 방향으로 지속적으로 발전을 하고 있다. 하지만 기존의 관리 방식은 송장 또는 차량의 입/출입 정보 관리를 위한 정보 수집에만 초점을 맞추고 있을 뿐, 입/출고 시 관리자에 의해 이루어지는 차량 통제 등에 대한 부분을 간과함으로써 별도의 관리자가 필요한 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 물류 차량의 진출입 정보 수집 및 물리적 진출입 통제가 가능한 장비 및 시스템을 제안하고, prototype의 장비 개발 및 Lab test를 통해 제안된 장비의 타당성 검증을 실시하였다. 또한 본 연구를 통해 제시된 RFID 안테나와 태그의 선정 및 설치 방법은 입/출입 관리뿐만 아니라, 건설 현장에서 RFID 기술을 적용하는데 다양하게 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
이동로봇(Mobile Robot)의 자율주행 기능에는 추종, 접근, 충돌회피, 경고 등의 여러 기능이 있다. 이 기능들을 하나의 Neural Network로 구성하고 학습하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이동로봇의 자율주행 기능들을 각각의 Module로 구성하고 상황에 맞게 학습된 Module의 출력 값으로 이동로봇을 제어하면 단일 신경망의 단점을 보안할 수 있을 것이다. 이동로봇은 인간의 감각을 대신할 수 있는 다중 초음파 센서와 USB 카메라를 장착하고 있으며, 이곳에서 측정된 환경정보 데이터들은 Modular Neural Network(MNN)을 통해 학습을 한다. Expert Network(EN)의 활성화 함수를 최적결합으로 MNN을 구성하였고, 그 구조는 학습시간과 오차를 개선할 수 있을 것으로 본다. Gating Network(GN)는 MNN의 출력값인 이동로봇의 진행 방향과 속도를 스위칭 함으로써 제어하는 역할을 한다. 본 논문에서는 Modular Neural Network(MNN) 내의 Expert Network(EN)을 최적설계 하였고, 제안한 MNN의 검증을 위해 실시간으로 반복하여 이동로봇에 구현하였다. 그 실험의 결과값은 로봇을 상황에 맞게 운행, 제어하였고, 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다.
지하구는 도시의 신경망이라 할 수 있는 통신, 전력, 상수도, 난방, 쓰레기 처리시설 등 도시 운용/관리를 위한 주요시설물을 안전하게 수용하고, 유지 관리하기 위한 시설로 IT기술을 이용하여 수용된 시설을 효과적으로 유지/관리하고, 재난으로부터 안전하게 보호함과 동시에 최소의 비용과 에너지로 수용된 시설물을 유지관리하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 지하구(공동구, 통신구, 전력구)의 운용 및 유지관리와 지하구에서 발생될 수 있는 각종 재난에 대응하기 위한 지하구 운용 및 유지관리에 대해 알아보고, 지하구 내부에 수용된 시설물을 효과적으로 유지관리하고 재난에 신속히 대응하기 위한 지하구 환경모니터링 시스템에 대해 기술 하고자 한다. 지하구 환경모니터링 시스템은 지하구 내부에는 전력, 상수도, 통신, 난방 등 다양한 시설물이 수용되어 있으며, 이러한 시설물의 부식, 고장 등으로부터 보호하기 위해 지하구내부의 환기시스템의 송풍기와 지하수와 기상재해로 인한 지하구 및 수용시설물의 침수를 막기 위한 양수펌프에 대해 실시간 상태모니터링 통해 송풍기 및 펌프의 고장여부를 판단하여 관리자에게 알림으로써 관리자가 신속하게 대응 할 수 있도록 하였다. 송풍기의 제어는 지하의 내부와 외부에 설치된 온/습도 센서를 통해 지하구 내부환경을 최적으로 유지할 수 있도록 함으로써 쾌적한 지하 내부환경 유지하고, 급/배기가 필요할 경우에만 송풍기를 가동함으로써 에너지를 절약 할 수 있으며, 화재, 침수 등에 대한 재난시 환풍기의 급/배기, 정지 등을 신속하게 제어할 수 있도록 하였다. 또한 지하구내부에서 발생된 재난을 유/무선을 이용하여 신속하게 지하구 주변의 장치(U-Pole 또는 통합컨트롤러)를 통해 경보를 전파함으로써 주변 시민들이 안전하게 대피할 수 있도록 하였다. 그리고 지하구 환경모니터링 시스템을 검증하기 위해 실제 지하구 및 실험실에 시스템 및 Test Board을 설치하여 운용시험을 실시 하였다.
모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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