본 논문은 외부환경을 인식하고 오염도에 따라 자동으로 오염물질을 제거하는, 스마트 필터 시스템의 구현에 관한 연구이다. 최근 실내외 공간에서 다양한 오염물질의 발생은 인체에 악영향을 미치고 있으며 특히 대기 중에서 발생되는 다양한 미세먼지는 밀폐된 주거 공간이나 사무공간에서 심해진다. 환기 등을 통해 일시적인 공기질 오염도를 낮출 수는 있으나 미세먼지 변화를 실시간적으로 대응하는 것이 어려워 가정이나 산업체와 같이 다수의 인력이 상주하는 공간에서 이와 같은 문제점은 심각해진다. 따라서 거주 공간의 내부의 미세먼지 농도를 실시간적으로 측정하고, 외부와의 자동 환기를 통해, 실내 환기의 오염농도를 저감시킬 필요성이 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 외부환경 인식용 스마트 필터 시스템에 대한 구현을 제안하고자 한다. 실내외부의 공기질을 자동으로 측정하고, 오염물질을 제거하는 스마트 필터 시스템에 대한 구조를 설계하고 기능을 구현하였으며, 시제품을 제작하여 동작성을 확인하였다. 최종적으로는 스마트 필터 시스템의 미세먼지 문제 해결에 대한 효용성을 검토하였다.
본 논문에서는 음향 확성 환경과 음향신호의 입 출력 조건에 최적화된 음향 시스템을 실시간으로 생성 및 적용 가능한 음향 신호처리용 시스템으로서, 가변형 필터뱅크 기술 및 상황 적응적 필터 재조합 재배열 기술을 음향 신호처리용 DSP에 적용함으로서 Pro-Audio 장비, 방송 음향장비, 산업 음향장비와 같은 다양한 음향관련 장비에서 고품질 음향 서비스를 제공하기위한 핵심 기술인 가변형 필터뱅크 기반 고품질 음향 DSP 시스템 개발을 제안한다.
본 논문은 보청기의 지향성 알고리즘을 실시간으로 실현한 내용을 다루었다. 기존의 시간 영역에서의 시간 지연 기법에 의한 지향성 실현을 디지털 필터 방식으로 처리함으로써 시간 지연 적용이 불가능한 일반 DSP(Digital Signal Processing) 칩으로도 유사한 지향성 패턴을 가능하게 하였다. 시간 지연 기법과 디지털 필터 기법을 각각 Matlab(Matrix laboratory) 기반으로 비교 검증한 후에, 이를 CSR 8675 블루투스 DSP IC(Digital Signal Processing Integrated Circuit) 칩 펌웨어로 실현하고 검증해보였다. 스마트폰으로의 원격 무선 제어 기능으로 스마트 자향성 보청기의 사용자 접근 편의성을 강화시켰다.
스마트 홈 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 있다. 그리고 상호 작용을 지원하는 개인화 서비스에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 메타 데이터는 물론 상황인식을 동적으로 반영하는 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용한 추천을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상황정보를 정의하였고 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용하여 사용자의 취향에 적합한 서비스를 추천하였다. 따라서 분산 처리 및 서비스 이동성을 지원하여 효율적인 추천에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 제안한 방법을 OSGi 프레임워크에서 MovieLens 데이터에 적용하여 성능 평가를 하여, 기존 연구와 성능을 비교 평가하였다.
본 논문은 멀티센서를 장착한 스마트의류에서 수집된 데이터를 기반으로 사용자 상황 및 행동을 추론하는 기법을 제안하고 이를 스마트폰 앱으로 구현하였다 제안된 스마트 의류는 자이로, 온도, 가속도 센서로 착용자의 건강상태와 활동 수준을 모니터링 할 수 있다. 스마트의류에 생체신호는 블루투스로 스마트폰에 전달된다. 이를 통해, 사용자는 스마트 앱에서 사용자의 상태와 활동수준에 대한 실시간 정보를 확보할 수 있다. 멀티 센서로 사용자 상황 및 행동 추론은 매우 어려우며, 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라지는 잡음환경에서, 잡음을 줄이면서도 사용자 행동을 판단할 수 있는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 멀티블록필터를 적용하고, 행동인지를 위한 3축 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 SVM을 사용하였다.
최근 U-헬스케어 서비스가 증가함에 따라 예방과 건강증진 등에 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 U-헬스케어에 사용되는 ECG, EMG, PPG EEG등이 스마트폰 기반의 휴대용 장비와 연동된 센서들의 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 PPG신호는 적외선센서를 이용하여 모세혈관의 혈중 헤모글로빈 농도 변화에 의한 맥파를 측정한다. PPG신호의 잡음을 제거하기 위해 필터를 사용하였다. 필터된 정보를 ADC하여 스마트폰으로 BlueTooth통신을 이용하여 전송한다. 최종적으로 스마트 디바이스에 PPG신호를 그린다. 제작결과 PPG아날로그 신호를 보는 것과 동일하게 스마트 디바이스에 그릴 수 있음을 보였다. 이후 PPG신호를 이용하여 혈관건강도 및 건강예방의 측정의 연구를 계속해서 한다.
바야흐로 스마트 시대가 도래했다. 스마트폰, 태블랫PC 등 스마트기기의 등장은 현대인들의 생활에 큰 영향을 미쳤다. 스마트폰 하나만 있으면 언제 어디서나 원하는 직업을 할 수 있는 꿈같은 일이 현실로 다가온 것이다. 이런 시대적인 흐름에 따라 관련 산업도 큰 변화를 겪고 있다 각종 스마트기기에 들어가는 부품을 전문적으로 제조 유통하는 기업들이 속속 등장하고 있는 것이다. 이런 기업들 기운데 업계의 남다른 주목을 받고 있는 곳이 오늘의 주인공인 (주)티피에스이다. 2003년 창립된 이곳은 스마트기기의 카메라 이미지센서에 장착되는 적외선 차단용 필터기판을 전문적으로 생산하는 기업이다. 갤럭시 S3 S4, 갤럭시노트2에 설치된 필터의 대부분이 이곳 제품일 정도로 업계의 반응은 매우 뜨겁다. 물론 이곳이 단순히 제품생산에만 주력하고 있다고 생각하면 오산이다. 국내 특허 등록 및 출원 21건, 국제 특허 등록 2건 등 상당한 기술력도 갖추고 있다. 특히 지난해에는 '대구스타기업'으로 선정되면서 대외적으로 성장가능성을 인정받기도 했다. 설립된 지 불과 10여 년 만에 (주)티피에스가 이처럼 괄목할만한 성장을 할 수 있었던 원동력은 무엇일까. 이곳 관계자들은 그 밑바탕에 안전이 자리잡고 있다고 입을 모아 말한다. 근로자들의 안전을 확보해 나가면서 경영활동을 한 것이 '우수한 제품'이라는 결과물로 나타났다는 것이다 안전경영의 모범을 보이고 있는 (주)티피에스를 찾아가 봤다.
스마트폰을 이용한 실내 항법 시스템은 대형 실내 시설에서 사용자의 위치 기반 서비스를 위해 매우 중요한 기반 기술이다. 이를 위해서 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서를 이용하여 사용자의 이동 거리와 방향을 추정할 수 있다면 추가적인 외부 환경이 필요 없으므로 매우 유용한 기술이 된다. 본 논문은 일반적인 스마트폰에 Pedestrian Dead Reckoning(PDR) 기술과 칼만 필터를 적용하여, 사용자가 스마트폰을 가슴 앞에 잡고서 이동하면서 위치를 추적하는 실내에서의 항법 시스템 기술에 관한 것이다. 특히 회전 방향각을 추정하기 위하여 확장 칼만 필터가 설계되었고 실험적으로 일정속도로 보행하는 경우에 그 성능이 검증되었다.
사회기반시설물의 안전성을 효과적으로 평가하고 모니터링하기 위해 무선 스마트 센서가 개발되어 전 세계적으로 연구가 진행되고 있다. 무선 스마트 센서는 통상 계측 및 임베디드 데이터 연산, 무선 통신이 가능한 공통점을 갖고 있어 기존의 유선 기반 센서가 가진 단점을 극복할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나 구조물의 장기 모니터링의 경우 내구성이 충분하지 못해 발생하는 센서 고장이나, 환경적 이유로 인한 무선 통신이 불안정할 경우 계측 데이터를 가져올 수 없는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 무선 스마트 센서 기반의 네트워크에서 이와 같은 문제로 센서 노드에 무선 통신으로 접근할 수 없는 경우를 대처하기 위해, 칼만 필터 기반의 데이터 복구를 수행하여 무선 스마트 센서 네트워크의 신뢰성을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 무선 스마트 센서의 연산 기능을 활용하여 네트워크 내에서 계측된 가속도 데이터를 바탕으로 유실된 센서의 가속도 계측 데이터를 추정한다. 개발된 무선 스마트 센서 네트워크 시스템의 성능을 확인하기 위해 단순보 구조에서 실험을 수행하여 추정된 가속도 응답과 계측 값을 비교하였다.
본 논문에서는 음성존재확률을 이용하여 다채널 위너필터의 이득을 최적으로 변형하는 방법을 제안한다. 기존의 음성존재확률을 이용한 다채널 위너필터의 변형은 다소 경험적인 방법을 사용하기 때문에 잔여잡음의 양을 줄이면 음성왜곡이 증가하는 문제가 있다. 하지만, 제안된 최적 변형 다채널 위너필터는 음성존재확률을 최적 필터를 도출하기 위한 비용함수에 적용하여 비제한적 최소화 문제의 해를 이용하여 잔여잡음의 양과 음성왜곡을 동시에 줄일 수 있는 결과를 보였다. 잡음제거된 파형과 스펙트로그램의 평가를 통해서 제안된 최적 변형 다채널 위너필터가 종래의 다채널 위너필터와 비교하여 향상된 SNR과 음성왜곡을 나타냄을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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