DJ로봇 개발을 위한 연구는 디지털과 네트워크의 시대를 맞이하여 매우 빠른 속도로 변화하고 있는 대중들의 음악 서비스 요구에 부응하기 위한 것이다. 기존의 연구들은 대체적으로 개인화된 환경, 개인화된 장비를 전제로 음악 서비스 개발에 나서고 있지만 DJ로봇은 공공이 공유하는 공간을 전제로 삼고 있다. DJ로봇은 우리나라 전통적 공간과 전통 음악을 우선적으로 한다. 최근 한국 문화에 대한 외국의 호의와 수요가 확대됨에 따라 우리 전통 혹은 고유한 특질에 기초한 콘텐츠의 산업적 활용 가치가 점점 높아지고 있기 때문이다. 한편, DJ로봇은 외부 환경 변화를 감지하는 방식과 심리학, 감성공학 등에 의한 음악의 속성을 설정하는 방식의 결합으로 구성되어 있다. 설치 공간의 온도, 습도, 조도, 풍속, 소음 등의 환경 요소를 측정 및 적용하고 헤브너의 감성분류법에 기초하여 감성공학에 의한 반복적인 실험과 검증을 통해 음원의 객관성을 확보할 것이다. DJ로봇은 전통 공간의 사운드스케이프를 아름답게 변화시키는 동시에 수용자 감성과 연계된 전통음악 BGM의 활용을 통하여 아직까지 극소수 사람들 사이에서만 소통되고 있는 전통음악을 보다 다양하고 적극적인 기능을 지닌 문화콘텐츠로 재탄생 시키는 일에 기여할 것이다.
한국 천문연구원은 국내 관련 기업과 함께 열전냉각방식 (thermoelectric cooler, 이하 TEC)을 이용한 실용화 극미광 영상장비를 개발하였다. 개발한 모델을 구성하는 부품들은 Kodak사의 KAF-0401E($768{\times}512$ pixels, blue plus version) CCD 센서를 사용하였고, 국내 업체인 Thermotek의 TEC 모듈을 사용하여 $-25^{\circ}C$까지 냉각이 가능하다. 셔터는 Uniblitz사의 VS25S를 사용하여 최소 80ms의 노출을 할 수 있다. PC와의 인터페이스는 현재 한국 천문연구원에서 개발하여 사용중인 ISA 버스의 컨트롤러 보드를 사용하고 12bit 비디오 프로세서인 AD9816을 사용하여 영상을 얻는다. 암잡음은 $-10^{\circ}C$에서 $0.4e^-$/pixel/s이며 직선성은 $99.9{\pm}0.1%$, gain은 4.24e^-/ADU이고 전체 시스템 잡음은 $25.3e^-(rms)$이다. 실험한 모델은 측광이 가능할 정도 ($\pm$0.01등급)의 정밀도를 가지고 천문관측 뿐만 아니라 다른 분야의 영상획득에 유용하게 사용 할 수 있을 것이다.
최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.
산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.
본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중 등에 의해 상지의 장애를 가지는 장애인을 대상으로 하여, 인터넷의 브라우저와 같은 소프트웨어를 사용 할 수 있도록 하는 컴퓨터 인터페이스를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이 인터페이스는 커서를 제어하기 위해 머리 움직임의 정보를 이용한다. 실제 시스템은 머리의 수평, 수직 각속도를 검출하여 컴퓨터로 전송하는 하드웨어부분과, 전송 받은 신호를 처리하여 마우스의 움직임과 클릭신호로 변환하는 소프트웨어 부분으로 구성하였다. 클릭신호는 순간적인 끄덕임으로 정의하였으며 특히, 인공신경망이 각 사용자별 클릭 패턴을 학습하여 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하도록 하였다. 구현된 시스템의 성능을 클릭의 인식률, 커서의 이동제어오차, 이동출현하는 목표박스의 단위시간당 클릭율의 세가지 항목으로 평가하였다. 또한. 일반적으로 사용되는 광마우스와 본 연구에서 개발한 자이로마우스를 각각 이 실험에 사용하여, 양자간의 차이를 비교하였다. 개발된 자이로마우스에서 클릭의 인식률은 평균 93%였고, 커서의 수평수직 이동 제어오차는 광마우스의 1.4∼1.5배였다. 랜덤위치에 출현하는 50픽셀의 목표박스의 클릭률은 광마우스의 40% (30 클릭/분)의 성능을 보였으며, 시행횟수에 따라 증가하여 l회차의 35%에서 3회차에는 44%로 단조증가하는 경향을 보였다. 제안된 시스템은, 장애인에게 사회와 의사소통 할 수 있는 새로운 가능성을 제시할 것이 기대된다.
최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.
본 논문은 전동 보행보조기의 편의성 향상을 위한 최적의 제어 이득을 찾고 제어 알고리즘을 설계하였다. 최근 노인의 인구가 의료 기술의 발달로 급속히 증가되고 있으며, 다양한 이동형 보행보조기구는 삶의 질을 개선하기 위해 개발되고 있다. 이러한 이동형 제품 중 수동형 보행보조기는 노인의 보행의 힘을 도와주는 전동모터를 가지고 있지 않아 노인들이 충분한 근력이 없기 때문에 경사로 및 문의 문턱 등 고르지 않는 지형에서 이동하는데 제안사항이 있다. 이러한 상황을 극복하기 위해 전동타입의 보행보조기를 개발하였다. 전동형 보행보조기는 수동형과 다르게 사용자가 조작을 해야 모터가 구동되는 구조이다. 이러한 구조는 사용자가 조작을 잘못 하였을 경우 상당한 불편함을 사용자에게 준다. 이러한 전동형 보행보조기를 수동형 보행보조기와 비교하여 조작의 편의성을 판단하고 기준을 만들어 사용자의 편의성에 대하여 제어 값을 변경하면서 사용자 편의성을 개선하였다. 본 논문에서는 보행의지를 인식하고 편의성의 성능을 측정할 수 있는 방법인 햅틱 센서를 소개하며 편의를 개선하는 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 편의성의 평가는 COV(Center of Vehicle)와 사용자의 COP(Center of Position)과의 차이의 변화를 통해 상대적인 편의성을 평가하였다. 전동 타입 보행보조기와 새로운 측정방법을 도입하여 모든 과정을 실험을 통하여 확인 하였다.
본 연구는 벼 군락의 분광반사율 지표를 측정할 수 있는 인공광원을 사용하는 능동형 광학 센서인 GNDVI 를 활용하여 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 관계를 구명하여 벼 군락의 엽 질소함량을 추정하고자 하였다. 농업과학기술원 답작 포장에서 공시품 종인 추청벼를 이용하여 난괴법 3반복으로 시험구 배치를 하고 질소 4수준 3반복으로 실험을 수행하였다. 벼 생육시기별 GNDVI 와 엽 질소함량과의 관계를 2년 간 (2005, 2006)의 자료를 통하여 분석해 보았다. 2005년의 경우 벼 생육시기동안 9시기의 GNDVI값과 그 당시 시료를 샘플링하여 분석한 엽 질소함량과의 관계를 벼 출수전과 출수후로 구분하여 분석해 본 결과 GNDVI 값은 출수전 ($r=0.78^{***}$ n=60) 보다 출수후 ($r=0.89^{***}$, n=59) 가 엽 질소함량과의 상관계수가 높았다. 2006년은 20시기동 안 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 상관 분석한 결과 착근기 (6월 5일) $r=0.84^{***}$, 유수분화기 (7월 11일) $r=0.95^{***}$, 출수기 (8 월 16일) $r=0.87^{***}$, 수확기 (10월 13일) $r=0.90^{***}$ 으로 출수전의 경우 7월 11일이 상관계수가 가장 높았고, 이 결과는 2005년 동일시기 (7월 11일) 식생지수와 벼 엽 질소함량과의 상관계수가 가장 높았던 ($r=0.91^{***}$) 것과 일치하였다. 벼 생육시기 변화에 따른 식생지수와 엽 질소 흡수량과의 관계를 살펴보았는데 벼 출수전의 경우 GNDVI는 7월 11일 에 엽 질소 흡수량과의 상관계수 ($r=93^{***}$)가 가장 높은 결과를 보였고 출수후의 경우에는 시기에 따라 상관계수가 고르게 높게 나타났다. 엽 질소함량과의 상관관계가 높았던 2005년,2006년 7월 11일 식생지수 데이터를 함께 이용하여 엽 질소함량과의 관계를 추정식으로 작성하였다. GNDVI를 이용하여 2005년과 2006년 실측한 엽 질소함량 값과 추정 값을 비교해 본 결과 2005년과 2006년의 결정계수가 각각 0.88, 0.94로 2006년이 더 예측률이 높게 나타났다. GNDVI 값을 이용하여 엽 질소함량 추정값과 실측값을 비교해 본 결과 결정계수가 0.86으로 추정값과 실측값이 근접하게 분포하였다.
Submicron aperture 제작 기술은 near field optical sensor 또는 liquid metal ion source에 응용될 수 있는 가능성으로 인해 흥미를 모으고 있다. 본 실험에서는 submicron aperture 제작에 대해 기술할 것이다. 먼저 2 $\mu\textrm{m}$크기의 dot array를 광학 리소그라피 방법으로 패턴화하였다. KOH 비등방성 식각 방법으로 V-groove형을 만든 후, $1000^{\circ}C$에서 600분동안 건식 산화작업을 거쳤다. 이 산화과정에서 결정 방향에 따라 산화율이 달라지게 되는데 Si(111)면은 Si(100)면에 비해 산화율이 커서 두꺼운 산화막이 형성되며, 이 막은 연이은 건식식각 과정에서 etch-mask로 활용된다. Reactive ion etching은 ICP (Inductively Coupled Plasma) 장비를 사용하였으며, V-groove의 바닥에 형성된 90nm두께의 SiO$_2$와 그 아래의 Si을 식각하였다. 이 때, 기판에 걸린 negative bias는 $Cl_2$ RIE의 anisotropic etchig 효과를 증대시키는 것 같았으며, SEM촬영 결과 식각 후에 Si(111)면 위에는 약 130 nm정도의 산화층이 잔류하고 있었다. 이렇게 형성된 Si aperture는 향후 NSOM sensor등에 적용될 수 있을 것이다.
유량 환산에 이용되는 수위-유량 관계곡선식은 하천의 흐름을 정상 등류상태로 가정하고 유속계를 하천에 투입하여 년간 정해진 횟수의 유량측정을 실시하여 이로부터 갱신하여 작성하고 있다. 평수기에는 이렇게 기기를 이용하여 유량측정이 가능하지만 홍수기나 갈수기에는 접촉식 유속계를 이용한 하천유량 측정이 불가능한 실정이다. 홍수기에는 기기 손상과 관측자의 안전이 위협받는 실정이고, 갈수기에는 유속이 너무 느려서 (0.1 m/s 이하) 프로펠러 유속계의 경우 유속의 정확한 관측이 힘들다. 또한 전지구적 빈번한 이상기후의 현실정에서 가장 중요한 기초 수문자료인 홍수량의 정확한 측정 자료는 많지 않다. 홍수유량을 측정하기 위해서 현재에도 기존의 봉부자를 이용하거나 유비쿼터스 센서를 장착한 봉부자를 이용하는 유량측정 기법이 향해지고 계속적으로 소개되고 있는 실정이지만 봉부자의 특성상 정확한 유량을 계산하기에는 어려움이 많다. 현재 선진국에서는 흐름과 비접촉식 방법을 이용한 하천유량측정 방법이 지난 10 여년간 꾸준이 연구되어 왔다. 그중 대표전인 것이 전자파를 이용한 방법과 영상해석에 의한 방법이다. 전자의 경우 국내에서는 수자원공사에서 10년 이상 연구 개발하여 상품화 시킨바 현업에서 이를 이용하여 홍수유량측정을 실시하고 있다. 후자의 방법은 유체역학 분야에서 흐름해석에 주로 이용되어지던 PIV(particle image velocimetry) 기법을 하천과 같이 대규모의 흐름영역에 적용가능하도록 개발된 기술로 LSPIV (large-casle particle image velocimetry)라 불리우는 기술이다. 본 연구에서는 미국 Iowa 대학에서 개발한 LSPIV를 이용하여 홍수파의 진행시 수위와 유량의 두 변수 사이에 나타나는 Loop rating curve의 이론적인 관계를 하천현장에서 일정시간 간격으로 실측을 통하여 파악하고자 하였다. 현장실험을 위한 대상지점으로 미국 Iowa주 Coralville 시내 Clear Creek의 USGS (US Geologival Survey) 수위관측소 지점을 선택하여 본 연구에서 실시한 유량측정 결과의 비교가 가능토록 하였다. LSPIV는 그 특성상 야간에는 적용하는데 어려움이 있어 아침시간부터 해가 지기 직전까지의 자연채광 조건의 영상취득이 가능한 시간대에서 표면유속을 측정하였고 이에 수심평균유속환산계수를 적용하여 유량을 계산하였다. 강우의 발생으로 인한 홍수파의 진행시 총 43회의 유량을 측정하였는바 이를 이용하여 이 지점의 수위-유량 관계식과 비교한 결과 거의 일치하는 결과를 나타냈다. 특히 홍수파의 진행시 고수위 영역에서의 측정한 결과는 수위의 상승기에는 최고로 7.5% 까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 컸으며, 수위의 하강기에는 반대로 최고 5.4% 정도까지 측정유량이 수위-유량관계식에서 계산한 유량보다 작게 나타났다. 또한 최대유량의 발생시기는 최고수위 발생직전의 수위라는 것이 파악되었다. 이러한 경향은 수위-유량 관계곡선의 이론과 잘 일치하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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