자전거는 균형을 유지하며 빠른 속도로 주행하는 과정에서 여러 형태의 상당한 운동 에너지가 내재되어 있어, 에너지 수확기술을 적용하는데 있어 큰 장점을 갖는 이동형 플랫폼이다. 자전거에 에너지 수확 기술을 적용해 높은 출력을 얻기 위해서는 주행 중인 자전거의 운동 특성을 면밀히 관찰하고 이해하는 것이 필요하지만 실제 도로를 주행하는 자전거의 움직임을 정밀하게 측정한 연구나 이를 위한 전용의 측정 장치는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 MEMS 기반의 가속도 센서를 이용하여 주행 중인 자전거의 동적 상태를 측정하고 이를 토대로 자전거 주행에 동반되는 에너지의 특성을 분석함으로써 이에 적합한 에너지 수확 증진 기술을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 일반 자전거를 이용한 도로 주행 실험에서 주행 속도와 무관한 주파수 특성을 갖는 평균 1g 전후의 잉여 진동 에너지가 수반됨을 확인하였으며, 임의진동 에너지의 효과적인 수확을 위해 비선형 특성을 갖는 자기부상형 전자기 유도 방식의 에너지 수확기 프로토타입을 개발하였다. 개발된 에너지 수확기를 자전거에 장착하여, 휴대용 센서 및 근거리 무선 통신 모듈의 구동이 가능한 평균 1.5 mW 의 전력 생산을 검증하였다. 현재 자전거 차체의 진동분리 및 변환 효율 향상을 위한 연구가 진행 중이며, 향후 증진된 출력을 바탕으로 각종 스마트 정보 기기의 지속적인 전력공급을 위한 기반 기술이 될 것으로 기대한다.
초기의 웹 기술은 텍스트 위주의 정보를 브라우저를 통해 보여주는 것이었다. 하지만 웹 기술이 발전하면서 브라우저를 통해 대용량의 멀티미디어 데이터를 보여주는 것이 가능해졌다. 웹 기술이 센서 네트워크, 하드웨어 제어, 빅 데이터와 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집 및 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 대표적으로 사물인터넷의 인터페이스에 웹 브라우저를 탑재해 HTTP 통신으로 센서를 제어하고, 정보를 사용자에게 제공하는 사물 웹 플랫폼에 대한 표준이 마련되었다. 또한, 최근에는 웹 어셈블리의 개발로 웹 브라우저에서 실행할 수 없었던 3D 객체, 가상/증강 현실 콘텐츠를 C계열의 네이티브 언어를 통해 실행 가능해졌다. 기존 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소는 퍼포먼스, 네트워크 리소스, 보안 등의 요소들이 있었다. 하지만 웹 애플리케이션이 적용되는 분야가 다양해진 만큼 이 요소들에 대한 재해석과 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소들에 대한 분석을 진행하고자 한다. 각 요소들에 대한 분석과 주요점, 보완되어야 하는 사항 등을 검토하여, 웹 기반 애플리케이션 개발의 한 지표를 정립하고자 한다.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
본 논문은 창의 지식기반산업 중에 중추적 역할을 담당하는 IOT분야와 디자인분야가 집약된 감성조명콘텐츠 기반의 LED 캠핑등을 디자인하기 위한 기술적인 선택과 구현과정에 대한 정보를 제시하는데 목적이 있다. 휴대형 LED 캠핑등인 'i-Light'는 사람과 공간 그리고 감성을 서로 연결하는 '커넥티드 조명'으로 IOT와 감성조명콘텐츠 기반의 스마트한 캠핑조명제품이다. 'i-Light'는 자연스러운 색상 색온도 조절이 가능한 조명기능과 유해가스를 감지하는 안전기능이 있고, 빛의 교감과 풍미를 경험할 수 있는 다양한 감성기능이 있다. 이를 위해 먼저, 휴대형 LED 캠핑등을 제품디자인하였고 고연색성/풀컬러 조명모듈과 스마트 센서모듈, 그리고 IOT 디바이스 플랫폼 개발하였다. 또한, 감성조명콘텐츠의 상세데이터를 구축하여 이를 바탕으로 한 Web 어플리케이션을 개발하였다. 최종적으로 휴대형 LED 캠프등의 프로토타입을 만들어 관련기관에 테스트 벤치와 사용성 평가를 받았다. 개발된 감성 조명콘텐츠 12종과 IOT 안전센서 3종은 모두 적합 판정과 만족스러운 시제품이 나왔다는 결과를 받았다. 향후 인공지능과 빅 데이터가 상호연동하는 콘텐츠와 제품개발에 있어서 실질적인 기술적인 선택과 구현과정에 대한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.
부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 해상 위험유해물질(Hazardous Noxious Substances, HNS) 사고의 효과적인 대응을 위해 개발된 부유식 무인이동체기반 광역탐지 및 모니터링 시스템의 운용 시나리오 설계와 실험 검증 내용을 보인다. 광역탐지 및 모니터링 시스템은 장시간 운용이 가능하되 제한적 이동이 가능한 무계류형 부이 형태를 갖는 부유식 무인이동체 플랫폼을 기반으로 개발되었으며 임무 수행에 필요한 열화상 카메라, 레이더, 부유 및 대기 HNS의 탐지를 위한 센서가 탑재되었다. 실험 검증 과정에서는 탐지 센서 성능을 야외 환경에서 실험적으로 검증하기 위해 이동식 가스 유출 시스템(Portable Gas-exposure System, PGS)을 추가로 설치하였다. 무인 시스템의 원격 및 자율 운용을 위해 전체 운용 소프트웨어는 로봇운영체제(Robot Operating System, ROS) 프레임워크를 기반으로 통합되었다. 내수면 및 실해역에서의 실험을 통해 개발된 시스템의 운용 및 활용 가능성을 실험적으로 검증하였다.
최근 국내외 온라인 전자상거래 플랫폼의 증가와 국내 항만 컨테이너 물동량 증가로 인해 대형 화물차의 운행 비율이 높아지면서 지속적으로 화물차 화재발생 건수가 증가하고 있다. 특히 화물차의 화재발생 요인 중 높은 비율을 차지하는 원인이 자연발화현상이다. 화물차 화재 예방을 위한 다양한 학문적 접근이 시도되고 있으나 제동 시 발생하는 타이어 자연발화현상에 대한 연구가 부족하여 본 연구에서는 화물차의 제동장치와 유사한 환경을 구축하기위해 실험 장치를 직접 설계 및 제작하였다. 실험 장치의 제동장치에 비접촉식 온도센서를 장착하여 제동장치에서 발생하는 온도데이터를 수집하였으며 제동장치의 온도센서와 타이어 표면의 온도센서로부터 수집한 데이터를 기반으로 시계열 예측모델 중 ARIMA 모델을 활용하여 차량의 온도변화 추이에 맞는 적절한 모수를 선정하였으며 측정한 데이터와 예측한 데이터를 비교 분석한 결과 90% 이상의 정확도를 도출하였다. 이를 기반으로 화물차 운전자로 하여금 제동장치에서 발생하는 과열현상을 실시간으로 경고하고 대응할 수 있도록 지원함으로써 화물차의 화재발생 비율을 낮출 수 있는 방안을 제시하였다.
현재 국내에서는 NMEA 프로토콜 멀티플렉서를 개발한 사례 및 제품이 없어, 외국의 고비용 장비를 수입하여 사용하거나, 멀티 포트를 이용하여 NMEA 프로토콜을 전송하는 프로그램을 소프트웨어 적으로 구현하여 사용하고 있다. 이러한 방법은 고비용이 지출되거나, 각 응용프로그램마다 별도의 처리 부분을 작성해야하는 문제점이 있다. 또한, NMEA 프로토콜을 출력하는 각각의 장비들은 제조 회사 및 플랫폼이 다르므로 이중의 자원낭비 및 손실 등을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위하여 신뢰성 있는 처리방법과 고성능의 단일 하드웨어 모듈로서 독립적으로 동작할 수 있고 최적화된 큐의 설계를 이용하여 모듈의 메모리 효율을 높이며, 주요 입력 센서 장비인 자이로콤 파스, 에코 사운드, GPS 등의 장비들과 실시간 통신의 높은 신뢰성을 유지할 수 있는 NMEA 프로토콜 멀티플렉서를 구현에 대하여 제안하였다.
최근에 들어 전술환경이 모든 요소들을 네트워크로 연결하는 NCW 환경으로 변화하면서 위성을 이용한 대용량 고속의 위성통신이 매우 중요하게 부각되었다. 고품질의 위성링크를 제공하기 위해서는 플랫폼의 안정화 기술이 선행되어야 한다. 기존의 안정화 제어기술은 주로 PI제어기를 사용하는 선박용이 주류를 이루었다. 이에 비해 보다 더 빠른 응답특성이 요구되는 지상용 단말의 경우 빠른 시간 안에 위성을 추적할 수 있도록 안테나 구동속도가 빨라야 하며, 외란을 감지하는 센서와 감지된 외란을 보상하면서 위성지향을 유지할 수 있도록 하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 안테나 시스템의 동역학 특성을 분석하여 지상용 단말에 적합한 저주파 영역에서 높은 격리도를 갖는 $PI^2$ 제어기를 포함하는 안정화 제어루프를 제안한다.
키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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