해양활동의 급속한 확대로 해마다 발생하는 해양사고의 발생이 증가하고 있으며, 사상자 수도 비례적으로 증가하고 있다. 이러한 사고를 줄이기 위해서, 다양한 구조 요청 기기가 개발되고 제시되되어 왔으나 단일화 되지 못한 통신 방법, 구조 요청 과정에 대한 사용자의 인식 부족으로 실질적인 구조 요청 장치의 사용율이 지극히 낮다. 또한 해양의 특수성으로 인하여 제시되어온 기기를 이용하기 위해서는 큰 비용이 소요되었다. 이에 따라 실질적인 구조 가능성을 높이고 해양사고로 인한 사상자를 최소화하기 위해 본 연구의 목적은 실험평가와 경험적 공식을 바탕으로 일반 사용자가 손쉽게 접근 가능한 안드로이드 애플리케이션과 연결된 자동 구조 요청 장치를 개발한 것으로, 본 연구는 현장 및 실험실 시험의 결과에 근거하여, MOB 구출을 위한 자동 구조 요청 장치의 사양을 확정 검증하는 실용화 연구를 수행하였다.
유비쿼터스는 간단히 말해서 많은 센서 들로 이루어진 무선 센서 네트워크이며 해양 환경 감시 서비스는 해양에 센서들을 설치함으로써 유비쿼터스 환경을 구축하고 해양 환경 변화를 감시한다. 센서 노드들로부터 수온, 기온, 염도 등을 센서 데이터들이 측정이 되며 이러한 데이터를 기반으로 유용한 지식을 탐사해낸다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 기법은 이력 데이터에 대해서 마이닝 기법을 적용하지만 센서 데이터들은 아주 빠른 속도로 대량으로 유입이 되기 때문에 기존의 데이터 마이닝 기법은 적용이 불가능하게 된다. 그러므로 센서 데이터에 맞는 새로운 센서 데이터 마이닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 센싱된 센서 데이터들을 기반으로 해양 환경 감시 서비스에 제공할 수 있는 센서 마이닝 기법들을 제안한다.
현장타설말뚝의 시공현장에서 소켓 벽면의 거칠기를 측정할 수 있는 거칠기 측정장치의 소나센서부를 개발하였으며 검증시험을 실시하였다. 모형 검증시험에서는 현장 굴착공내수 조건을 모사하여 염도, 온도, 혼탁도를 변화시켰다. 시험 결과를 통해 센서의 정밀도는 1mm임을 확인할 수 있었고 소나센서의 파형 특성상 경사면과 곡면의 측정값이 일부 분산되는 경우가 있었지만 시험에 사용된 모형의 형상은 비교적 정확하게 확인할 수 있었다. 또한 소나센서의 측정값은 염도, 온도, 혼탁도의 변화에 의한 영향을 받지 않음을 알 수 있었다.
수중 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터는 수온과 염도 등 평균 계산 등을 사용하여 병합이 가능한 경우가 많다. 데이터 병합은 수중 무선 센서 네트워크에서 패킷의 수를 줄이고 에너지를 절약하는 데 큰 도움이 된다. 하지만 데이터 병합으로 인해 지연이 발생할 수 있고, 불필요하게 긴 경로나 싱크 방향이 아닌 경로를 통해 패킷이 전달되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화할 수 있는 데이터 병합 기반의 새로운 경로 결정 알고리즘을 제안한다. 제안 논문은 간섭 없이 지연을 줄이고 싱크 방향이 아닌 경로를 제거하여 에너지 효율성을 최대화 한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 에너지 효율과 패킷 지연 면에 있어 우수함을 알 수 있다.
본 연구는 다양한 국내에서 재배되는 무의 품종 차이에 따른 이화학적 특성 및 관능적 특성을 관찰하였고, 이를 위해 당도, 염도, pH, 전자혀 및 전자코 분석을 진행하였다. 네 가지 품종 중 맛동무가 가장 높은 당도를 나타내었고, 만사형통무가 가장 낮은 당도를 나타내었다. 염도의 경우 맛동무가 가장 높은 염도를 나타내었고, 맛동무를 제외한 나머지 시료들의 경우 품종 간 차이가 발생하지 않앗다. pH의 경우 서호무가 가장 높은 pH를 나타내었고, 청정고원무와 만사형통무가 가장 낮은 pH를 나타내는 것을 확인하였다. 전자혀 센서를 통해 확인된 맛 성분의 결과는 서호무와 청정고원무가 신맛과 관련된 센서값이 대체로 높은 것을 확인할 수 있었고, 만사형통무와 맛동무가 대체로 낮은 것을 확인할 수 있었다. 반면 짠맛과 관련된 센서의 결과는 만사형통무와 맛동무가 높은 센서 값을 나타내었고, 서호무와 청정고원무가 대체로 낮은 센서 값을 나타내었다. 감칠맛과 관련된 센서는 서호무와 청정고원무가 대체로 높은 값을 나타내었고, 만사형통무와 맛동무가 대체로 낮은 값을 나타내었다. 그리고 단맛과 관련된 센서 결과는 서호무와 청정고원무가 낮은 센서 값을 나타내었고, 만사형통무와 맛동무가 낮은 센서 값을 나타내었다. 그리고 전자코를 이용하여 휘발성 화합물을 분석하였고, 그 결과 모든 품종의 무에서 휘발성 함황화합물인 methanthiol이 가장 높은 함량을 나타내었다. 이화학적 특성 및 관능적 특성을 이용하여 시료들의 패턴을 주성분 분석을 통해 확인하였고, 그 결과 청정고원무는 휘발성 aldehydes류, acids와 esters류, 그리고 alcohols류 화합물이 variables로 확인되었다. 만사형통무는 전자혀의 짠맛과 관련된 센서, 단맛과 관련된 센서, 그리고 휘발성 hydrocarbons류가 variables로 확인되었다. 맛동무는 염도의 결과에 의해 다른 시료들과 구분되는 위치를 나타내었고, 서호무는 휘발성 ketones류 화합물, 신맛과 관련된 센서, 감칠맛과 관련된 센서, 그리고 pH가 variables로 확인되었다. 앞선 이화학적 특성 및 관능적 특성의 결과를 이용하여 시료 간 차이를 군집분석을 통해 확인하였고, 만사형통무와 맛동무가 시료 간 상대적으로 낮은 차이도를 나타내었다. 그리고 서호무와 청정고원무가 시료 간 상대적으로 낮은 차이도를 나타내었다. 본 연구의 결과는 국내에서 재배되는 품종별 무의 이화학적 특성과 관능적 특성에 대한 기초 자료로써 검토 및 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 실시간으로 수질을 감시하기 위한 온라인 감시시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 중앙 감시 제어부, 데이타 수집기 및 단위 오염 성분 측정기들로 구성되며, 이들을 계층적인 구조로 체계적으로 결합시켜 융통성과 확장성을 가지도록하여 효율적인 데이타 수집 및 관리가 이루어지도록 하였다. 또한 수질측정의 기본이 되는 물의 염도, 전기전도도, 온도, 용존산소량 및 대장균 측정기를 원격 무인 측정이 가능하도록 설계 제작하였다.
In these days, there are huge increases of concerning underwater acoustic sensor networks (UWASNs) to explore marine resources and to monitor climate change. To collect information from sensor nodes which are randomly deployed in underwater, Multi-Dimensional Scaling (MDS) based locating methods have been recently introduced, which consider sound speed to be constant in underwater. However, underwater sound speed tends to vary depending on underwater environment factors, such as depth, temperature, and salinity. In this paper, we propose a method considering environment factors, can influence upon sound speed in underwater, and introduce experimental setup which can follow up environmental factors.
RAS(Recirculating aquaculture system) 방식 또는 바이오플락 기술를 사용한 흰다리 새우의 육상 양식을 통해서 새우 개체의 생존율과 고밀도 생산율을 향상시키기 위한 양식의 원리 및 장치 구성, 국내외 수질 모니터링 센서, 현재의 양식 모니터링 시스템의 문제점 파악 및 미래의 양식 모니터링을 위한 대책을 분석 하였다. 흰다리 새우 양식을 위해서는 수조별 온도, pH, DO, 염도 측정이 기본적으로 필요하며, 암모니아성 질소, 질산성 질소, 아질산성 질소, 생장 관리를 위한 이온성 물질의 측정이 필요하다. 특히 센서재질에 있어서는 SUS304도 부식이 되는 고염도 환경에서 견딜수 있어야 하며, 고탁도 및 부유물질에 의한 생물 부착에 견딜 수 있는 센서가 사용되어야 한다. 또한 내구성 및 측정값 신뢰도, 가격 경쟁력 있는 센서 및 시스템 공급이 필요하다. 바이오플락 양식 환경에서는 고염분, 고부유물 환경에서 견딜 수 있는 센서의 내구성과 데이터 안정성, 신뢰도가 무엇보다 중요하다. 향후 흰다리 새우 및 수산 양식을 위한 최적 양식환경을 확보하기 위해서는 양식 생육 환경 현장의 수질을 측정하고 적정 환경을 결정하며, 자동제어 시스템을 이용하여 제어하고 축적된 데이터를 활용 및 분석하여 지능적으로 관리하는 기술을 개발하는 것이 필요하다.
본 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.
본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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