A compact biosignal monitoring device was developed. Electrodes for electrocardiogram (ECG) and a LED and silicon detector for photoplethysmogram (PPG) were used. A lead II type was arranged for ECG measurement and reflected light was measured at the finger tip for PPG. A single chip microprocessor (model ADuC812, Analog Device) controlled a measurement protocol and processed measured signals. PPG and ECG had a sampling rate of 300 Hz with 8-bit resolution. The maximum power consumption was 100 mW. The microprocessor computed pulse transit time (PTT) between the R-wave of ECG and the peak of PPG. To increase the resolution of PTT, analog peak detectors obtained the peaks of ECG and PPG whose interval was calculated using an internal clock cycle of 921.6 kHz. The device was designed to be operated by 3-volt battery. Biosignals can be measured for $2{\sim}3$ days continuously without the external interruptions and data is stored to an on-board memory. Our system was successfully tested with human subjects.
Ad hoc 센서 네트워크에서 노드는 제한된 에너지를 가지며, 에너지의 사용률은 토폴로지 구조나 센서 노드의 동작에 의존한다. 본 논문에서는 low power distributed MAC을 개량 하여, MANET에서 clustering 구조의 네트워크를 위한 효율적인 에너지 절약을 위한 새로운 구조를 제안한다. 본 제안된 구조의 특징은 Ad hoc 네트워크에서 에너지에 관련된 배터리 파워나, 노드의 거리, 전송 전력 등의 정보를 활용한 상황 인식을 사용하였다. 에너지 상황 인식을 적용한 제안된 망의 구조는 clustering 형상과 메시지 전송의 성능 및 데이터의 도달 인식을 향성 시킨다. 또한 context aware computing을 이용함으로써, 상황과 정의된 rule에 따라서 노드의 동작과 네크워크 라우팅의 상황에 적응하도록 노드를 조정 할 수 있는 구조이다.
A radial artery pulse wave is measured while pressing an artery with constant force. However, pulse waveform measurements vary depending on pressing force and direction. Accurate pulse waveform measurements are important for analysis. Thus, it is necessary to define the measurement range of the permissible force and direction from which a correct pulse waveform is derived. In this study, pulse waves were generated by a pulse wave generator for accurate control. The pulse waves generated for different angles and pressing forces were analyzed. The augmentation index (AIx), which is the most commonly used index for evaluating vascular stiffness, was analyzed. The AIx was measured within ${\pm}6^{\circ}$ of the vessel direction and within ${\pm}8^{\circ}$ perpendicular to the vessel direction with a force that was 25% or more of the pressing force at which the maximum pressure wave was generated. We identified the applicable pressing force and angle range by analyzing the effect of pressing angle on the pulse wave. The AIx analysis performed using the pulse wave measurement device is reliable and reproducible.
본 논문에서는 혼합가스의 종류를 구분하고 농도를 추정하기 위하여 퍼지 ARTMAP 신경회로망과 퍼지 ART 신경회로망을 각각 사용하였다. 온도변환 구동방식의 반도체식 가스센서를 이용하여 $NH_3,\;H_2S$, 그리고 그들의 혼합가스에 대해서 데이터를 획득하였고, 데이터들을 제안한 패턴인식방법의 입력으로 사용하기 위해서 전 처리 과정을 통해 데이터들의 차원을 줄여주었다. 실험을 통해서 본 논문에서 사용한 방법이 이전의 다른 방법들과 비교하여 학습시간을 줄이면서 좀더 안정된 농도 추정 성능을 보여줌을 확인하였다.
본 논문에서는 화학적 감지 및 바이오 감지를 위한 새로운 플랫폼을 제시하였다. 작동 원리는 광 방향성 결합기(DC)와 다중 모드 간섭 결합기 (MMI)의 결합효율과 간섭특성에 기반한다. 또한, 실리콘 기판에 통합할 수 있도록 평면 기술을 사용하여 실현하였다. 먼저, DC와 MMIC의 분산곡선을 설명하고, 도파관 감도를 증가시키기 위한 최적화된 슬롯 광 도파관의 설계 사양을 선택하였다. 다음으로, 감지 분석물의 굴절률 변화에 대한 센서 응답을 수치해석 하였다. 수치해석 결과, 분석 물질의 굴절률 단위 (RIU) 변화당 높은 유효 지수 변화가 얻어졌으며, 그 감도는 DC 및 MMIC 설계 기법을 사용하여 조정할 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 전도성 직물을 기반으로 동작 센서로 구현하여 팔의 굽힘, 폄 동작에 따른 센서의 전기저항의 변화를 측정, 분석함으로써 관절 동작을 효과적으로 측정 할 수 있는 직물 센서의 요건을 탐색하였다. 이를 위해 두 가지 편직물인 'L'직물과 'W'직물 양면에 Single Wall Carbon Nano-Tube(SWCNT) 코팅을 한 후 이를 다양한 형태로 후가공하여 직물 센서를 개발하고 암 밴드에 부착하였다. 직물 센서는 코팅용 바탕 직물의 종류(2가지), 센서의 부착 방법(2가지), 센서의 layer 수(2가지), 센서의 길이(3가지), 센서의 너비(2가지)의 총 48개로 구성되었다. Con-Trex MJ에 48개의 암 밴드를 입힌 인체 모형 팔을 대상으로 직물 동작 센서의 성능을 평가하였다. 인체 모형 팔에 입혀진 총 48개의 암 밴드 각각에 대해서 frequency: 0.5Hz, ROM: $20^{\circ}{\sim}120^{\circ}$ 에서 굽힘과 폄 동작을 반복하도록 조정하였고, 48개 각 사례 당 세 세트(set)씩 반복 측정한 전압값을 기록하였다. 전압값을 peak-to-peak voltage(Vp-p)의 base line의 균일성, 동일 세트 내 Vp-p의 균일성, 세 세트 간의 Vp-p의 균일성을 기준으로 평가하고 분석한 결과, SWCNT 코팅된 'L' 직물을 두 겹으로 구성하여 열고정 방식으로 부착한 $50{\times}5mm$, $50{\times}10mm$, $100{\times}10mm$ 크기의 직물 센서와, SWCNT 코팅된 'W' 직물을 두 겹으로 구성하고 열고정 방식으로 부착한 $50{\times}10mm$ 크기의 직물 센서가 전체 변화율 5%이내의 가장 균일하고 안정적인 신호값을 나타내었다. 이상의 연구 결과를 통해 SWCNT 코팅 소재를 다양한 형태로 가공해 직물 센서로 구현했을 때 인체의 사지 동작을 측정할 수 있는 센서로서 적합함을 확인하였고, 최적의 센서 형태를 규명하였다.
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.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
이 연구에서는 2007년에서 2014년까지의 여름철에 대해 속초기상대 라디오존데 관측을 통해 산출된 가강수량과 속초 GNSS 관측소의 가강수량을 비교하였다. 라디오존데 센서 유형별 수증기량 관측 자료가 주야간 및 강수 발생 유무에 따라 어떠한 특성을 가지는지 분석하였다. 두 관측기기의 주간, 야간별 관측 시점에 따른 가강수량 산포도에서는 선행 연구에서 알려진 바와 같이 주간의 라디오존데 관측에서는 건조 편향이 발견되었다. 특히 RSG-20A 센서는 주간, 야간에서 다른 센서에 비해 건조 편향이 크게 나타났다. 또한 전반적으로 GNSS 가강수량이 증가함에 따라 라디오존데 가강수량이 GNSS 가강수량에 대해 과대 추정에서 과소 추정으로 변화하는 경향이 발견되었다. 라디오존데 가강수량의 편향 및 오차에 대한 정량적 분석에서는 2007, 2008년을 제외하고는 센서 종류에 상관없이 여름의 주간에 비해 야간에서 더 작은 평균 편향을 가짐을 확인할 수 있다. 여름철 강수의 유무에 따른 비교에서는 RS92-SGP 센서가 가장 뛰어난 품질의 결과를 보였다.
디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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