본 논문에서는 RGB-D 입력 영상들로부터 3차원 공간을 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 효과적으로 추적할 수 있는 시각 주행 거리측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징 기반의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 본 시스템에서는 보다 정확한 주행 거리 추정치를 얻기 위해, 카메라 이동 이전과 이동 이후의 영상에서 추출한 특징들을 정합한 뒤, 정합된 특징들에 대한 추가적인 정상 집합 정제 과정과 주행 거리 정제 작업을 반복한다. 또한, 정제 후 잔여 정상 집합의 크기가 충분치 않은 경우에도 잔여 정상 집합의 크기에 비례해 최종 주행 거리를 결정함으로써, 추적 성공률을 크게 향상시켰다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험과 3차원 장면 복원 응용 시스템의 구현을 통해, 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정 방법의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
고도화된 현대사회는 도시산업화와 대중교통으로 인한 대기오염 물질 중 미세먼지는 실외에서 실내로 유입되는 현상이 있다. 실내에서 사용하는 미세먼지 측정기는 제한적인 정보 제공과 오염 수치가 다르게 측정되어 사용자에게 원하는 데이터와 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실내 공기 질 데이터 미세먼지와 초미세먼지인 Dust(PM1.0, PM2.5, PM10), VOC(Volatile Organic Compounds)와 PIR(Passive Infrared Sensor)로 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 설계 및 구현하였다. 측정기는 지정한 구역에 설치하여 미세먼지를 실시간 측정하고 Google Cloud Platform의 App Engine을 통하여 데이터 수집 및 저장하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 제안한다.
원자력발전소 내 원자로의 유지보수 작업을 수행하는 수중로봇은 고준위 방사선에 노출되고, 이로 인해 전자 장치의 오동작 및 고장이 유발될 수 있다. 따라서 허용 방사선량을 초과하지 않도록 피폭되는 누적 방사선량을 실시간으로 모니터링하는 장치가 필수적이다. 본 연구에서는 펄스형의 SiC 포토 다이오드와 선량 기억형인 MOSFET를 다중 방사선 센서로 사용하여 넘은 범위의 방사선 준위의 측정이 가능하고 측정 신뢰도가 향상된 고준위 방사선 측정기를 구현하였다. 이 장치는 측정 원리가 상이한 두 센서를 동일한 방사선 측정에 이용함으로써 방사선 측정의 안정성과 정확성이 향상된 것이 특징이다.
본 연구에서는 스마트 과일 품질 선별 플랫폼 구조를 제안한다. 스마트 과일 품질 선별 플랫폼 구조는 과일 내부 품질을 결정하는 주요 성분인 당도, 산도, 수분 등을 실시간으로 측정할 수 있는 분광 분석기와 과일의 외부 크기(부피), 색깔, 무게, 흠집 등을 처리할 수 있는 외부 품질 측정기로 구성된다.
낙뢰 또는 전력선에 의해 가입자 통신선로에서 발생하는 유도전압을 측정하는데 있어 기존에는 특정 개소에서 다양한 측정기를 활용하여 측정하여 왔다. 본 논문에서는 전력선에 의한 상시유도전압, 이상시유도전압, 잡음전압 등을 24시간 감시하고 낙뢰 발생시에 나타나는 유도전압 등을 측정할 수 있는 저가의 단말장치를 개발하고 전국 여러 지역에 동시에 설치하여 실시간으로 측정데이터를 중앙관리서버로 전송하여 통신선로에서 발생하는 유도전압을 통계적으로 처리하고 관리할 수 있는 측정시스템 구축에 관한 결과를 보였다.
최근 국가 관측망, 기업 공기 측정기 등을 통해 많고 다양한 기상 데이터가 수집되고 있다. 기계학습 기법을 통해 기상 예측하려는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있으며, 국내 미세먼지는 농도가 증가해오고 사람들의 관심이 높아 가장 관심있는 예측 대상 중 하나이다. 본 연구에서는 서울시 전역에 설치된 840여 개실외공기측정기 데이터를 사용하여 PM10·PM2.5 예측 모형을 비교하고자 한다. 5분 뒤 미세먼지 농도 예측을 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있으며, 이는 10분·30분·1시간 뒤 예측 모형 개발에 기반이 될 수 있다. 잡음 제거, 결측치 대체 등의 데이터 전처리를 진행하였고, 시·공간 변수를 고려할 수 있는 파생 변수를 생성하였다. 모형의 매개변수는 반응 표면 방법을 통해 선택하였다. XGBoost, 랜덤포레스트, 딥러닝(Multilayer Perceptron)을 예측 모형으로 사용하여, 미세먼지 농도와 예측값의 차이를 확인하고, 모형 간 성능을 비교하고자 한다.
본 논문에서는 장시간 동안 모바일 기기를 통하여 건강관리를 할 수 있는 웨어러블 심전도 측정 시스템의 구현에 대하여 기술한다. 웨어러블 심전도 측정 시스템은 1-/6-채널의 심전도를 측정하여 블루 투스 통신으로 모바일 기기로 전송하기 위한 심전도 측정기와 모바일 기기에서 측정된 신호를 실시간으로 보여주는 앱으로 구성된다. 구현한 웨어러블 시스템을 이용하여 일상생활 및 수면동안의 심전도와 맥박 및 스트레스의 변화를 관측할 수 있고, 특히 심장의 이상으로 인한 부정맥 신호를 실시간으로 관찰하는 데 구현한 시스템이 매우 유용한 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 초고속 카메라와 삼차원 표면 측정기를 이용하여 삭마 재료의 표면 침식량을 정량적으로 분석하였다. 대기권 재진입 환경을 모사하기 위해 0.4 MW 아크 가열 풍동을 이용하여 흑연과 탄소/페놀릭 복합재료의 삭마 실험을 수행하였다. 초고속 카메라를 이용하여 실시간 삭마 실험 영상을 획득하고, 이를 분석하여 침식량과 침식률을 산출하였다. 또한, 삼차원 표면 측정기를 이용하여 삭마 전후 시편의 표면 형상을 측정하였으며, 시편의 높이 차이로부터 침식량 분포를 정밀하게 산출하였다. 이를 통해 표면 침식 현상을 종합 분석하는데 있어서 두 측정 결과를 상호 보완하는 것이 유효함을 확인하였다.
호저에 매몰되어 있을 가능성이 있는 미폭발 매설물의 탐지를 위해 수상자력탐사를 수행하였다 자력계는 2개의 총자력계를 이용한 자력변화율측정기(magnetic gradiometer)를 사용하였으며, 수상에서의 위치 측정은 실시간 이동측량(real time kinematic survey)으로 수행하였다. 위험물의 크기를 가정하여 예상 이상반응을 계산하고 이들에 대한 탐지 가능성을 살펴보았다. 조사선의 면적이 좁아 조사선 및 자력계 외 다른 장비의 자성이 측정에 영향을 미쳤으며 이들은 조사선의 방향이 바뀜에 따라 크기의 변화가 있었다. 이들은 이동평균법에 기초하여 영향을 제거하도록 하였다. 탐사결과 호저에 매설되어 있는 관로의 노선이 파악되어 탐지능력을 간접적으로 확인할 수 있었다.
고속 디지털신호처리기를 사용한 자기공명영상 실시간 대화형 제어기(스펙트로미터)를 개발하였다. 개발린 제어기는 rf 파형과 경사자계 파형을 만들고, 신호 측정을 위한 다중 측정기를 제어한다. TMS320C6701과 간은 높은 계산 능력을 가진 디지털신호처리기를 사용함으로써 복잡한 경사자계파형의 실시간 계산 및 출력이 가능해졌다. 또한 회전 행렬을 실시간으로 계산함으로써 심장과 같이 움직임이 큰 장기의 실시간 영상에서 얻고자하는 평면을 대화식으로 조절이 가능해졌다. 개발된 스펙트로미터를 1.5 테슬라 전신자기공명 영상시스템에 성공적으로 적용하였다. 개발된 스펙트로미터를 고속스핀에코나 echo planar imaging(EPI) 등과 같은 초고속자기공명영상에 적용하여 성능을 검증하였다. 이것은 이들 초고속 자기공명영상기법들이 측정 시간을 단축해주는 대신에 스펙트로미터의 송신부와 수신부 또는 경사자계부간의 동기나 위상에 에러가 있을 경우 문제점을 크게 부각시켜 시스템의 성능 평가에 적합하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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