• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.1
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• pp.153-159
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• 2019

Respiration is one of the important vital signs to determine the condition of the patient. Especially during deep sedation, since the patient's apnea and hypopnea are difficult to detect without continuous monitoring, there is a need for a continuous respiration monitoring method that can accurately and simply determine the patient's respiratory condition. Currently, respiration monitoring methods using various devices have been developed, but these methods have not only late response time but also low reliability at the clinical stage. In this study, attachable sensor using PVDF(polyvinylidene fluoride) film and a monitoring device which could detect abnormal symptoms of breathing in early stage during deep sedation. The results of this study can be used in various medical fields including not only in the area of remote monitoring for respiration related sleep monitoring but also in routine monitoring during deep sedation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.12
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• pp.195-202
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• 2020

The control system for the efficiency of resource utilization in sensor network environment based on object detection and environmental sensor requires active control function which based on sensor data acquisition and transmission functions and server's data analysis. Using active rule-based mobile agent middleware, this paper proposes a new distributed control framework that reduces the load of central sensor data server in sensor network environment by implementing remote data sensing and Zigbee-based communication with server and data analysis method of server. In addition, we implemented a power-saving system prototype using active rule-based distributed control methods that applied consumer's demand and environmental variables, and verified the validity of the proposed system through experiments and evaluations in the mobile agent middleware environment. The proposed system is a system framework that can efficiently autonomously control distributed objects in the sensor network environment, and it can be applied effectively to the development of demand response service based on optimal power control for the smart power system in the future.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.1
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• pp.127-132
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• 2021

The intravenous injection monitoring system used by medical institutions was developed to remotely provide patients with the amount of intravenous injected and the termination point of the injection. In order to measure the amount of intravenous injection input, the weight or flow rate of the level going out from the inside to outside of the intravenous injection can be observed with a measuring sensor. The criteria for devices that apply herein are accuracy and vigilance. In addition, it is compact and should be easy to use when installing intravenous injection on patients. In medical institutions, the accuracy of the measured values must be high, and economically inexpensive devices are required. In this study, low-cost small-weight-centered load cell sensors were applied, and algorithms were applied to reduce the artefact by external movement by converging with gyro sensors for accuracy of measurements. As a result, it was possible to reduce the error of measurement, thereby improving the accuracy of the intravenous injection monitoring measurement value.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.6
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• pp.1223-1230
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• 2021

Recently, energy resource management is a major concern around the world. Energy management activities minimize environmental impacts of the energy production. This paper presents design and prototyping of a home electric energy monitoring system that provides residential consumers with real time information about their electricity use. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-home sensing system is a set of wireless smart plug which have an AC power socket, a relay to switch the socket ON/OFF, a CT sensor to sense current of load appliance and a Kmote. The Kmote is a wireless communication interface based on TinyOS. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to residential consumers. We analyzed and presented energy consumption data from electrical appliances for 3 months in home. The experimental results show the promising possibilities to estimate the energy consumption patterns and the current status.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.25 no.6
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• pp.1-6
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• 2021

In this study, we developed AMI terminals of 1 (reader): N (small transmitter). Currently, the government is focusing on the Gas AMI demonstration project to advance the outdated metering system of the urban gas industry, led by the government-sponsored ministries. The supply of gas AMI meters has the advantage of resolving uncertainties in privacy violations and measurement information and preparing for consumer safety through gas leakage detection. In the case of existing AMI meters, readers and transmitters were 1:1 methods, while this technology can be extended to multiple generations with a 1:N method, and a technology that can extend battery life by implementing a low-power design is applied. We hope that this research will contribute to the gas AMI supply project in the future.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.230-232
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• 2021

As the ratio of double-income households and parental leave use increase, there is an increasing demand for products that help when raising children alone. In particular, there is a lot of demand for baby beds that help raise children without difficulty even by themselves. Therefore, in this paper, we propose a real-time monitoring of a smart crib using a sound sensor. The proposed bed uses a sound sensor to detect the child's crying and condition, and the measured sensor output value can be checked with a mobile application. When the sound sensor output value is more than a certain value, a voice file such as a lullaby recorded with the voice of the parents is played, and if the sensor output value is less than a certain value, the playing voice file is stopped. If the sensor output value continues to exist after a certain period of time, a pop-up notification is sent to the mobile application. This allows the child to quickly calm down with a sense of stability and comfort through the recorded voices of the parents, and the parents can remotely monitor the child's condition in real time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.159-159
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• 2020

하천환경조사는 하천의 전반적인 특성을 조사 분석하는 것으로 하천환경 조사결과는 하천관련사업의 기초자료로 사용된다. 하천환경조사의 기초조사에서는 현장답사를 통해 하천의 특성을 대략적으로 판단하고 하천 전구간의 물리적 구조와 식생의 분포, 중요 서식처 정보를 포함하는 RCS 지도(River Corridor Survey)를 작성한다. 기초조사를 위해서는 하천 전 구간에 대한 현장답사가 필요하기 때문에 많은 시간, 비용 그리고 인력이 필요하고, 육안 또는 사진을 통한 스케치로 이루어져 조사 결과가 정성적이고 작업자의 경험이나 능력에 따라 결과가 좌우된다는 한계가 있다. 따라서 하천환경조사를 좀 더 간편하고 과학적이며 경제적으로 조사하기 위해 최근 드론 영상을 이용한 조사 기술 개발에 대한 연구들이 증가하고 있다. 하지만 드론을 이용한 하천환경조사의 대부분은 RGB 영상을 이용하기 때문에 정밀한 하천환경 변화를 정량적으로 분석하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 사람이 감지할 수 있는 빛의 영역 뿐 아니라 자외선과 적외선 영역의 분광특성을 이용하여 하천환경의 특성을 세밀하게 분류하는 것이 가능한 초분광센서를 드론에 탑재하여 하천환경을 조사하기 위한 기초 연구들이 시작되고 있다. 본 연구에서는 line scan 방식의 초분광센서를 드론에 탑재하여 초분광영상을 촬영하기 위한 드론 시스템을 구성하였고, 하나의 사진과 같이 초분광영상을 제작하기 위해 다양한 기하보정 기술을 적용하여 최적의 기하보정 방법을 제시하였다. 이를 위해 초분광영상의 기하보정은 각각의 초분광영상의 GCP와 대응점을 이용한 2차원 변환 방법 및 비선형 변환 방법을 적용하여 보정을 수행하였으며, 각 방법에 따른 정사보정 영상의 위치정확도를 검증하였다. 연구 결과 드론 기반의 초분광영상 촬영 및 기하 보정 방법을 제시하였다. 향후 하천환경조사 뿐만 아니라 다양한 분야의 원격탐사에 초분광영상을 활용하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.104-105
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• 2023

해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.366-368
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• 2022

지구온난화에 따른 우리나라 주변 환경의 변화와 최근 중국 불법 어선의 연근해 어업 자원의 고갈 등으로 인해 우리나라 연근해 어족자원을 보호할 필요성이 증대되고 있으며, 지속 가능한 어업을 위해서는 어획물의 종류와 양을 정확히 파악하고 불법 어업에 대한 철저한 감시 및 관리가 필요하다. 이러한 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 및 어장 환경 정보와 선박에 대한 정보를 통해 해양관측과 위성 원격탐사를 동시에 이용함으로써 근해와 원양 생물자원 실태를 관측하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 NOAA-20 위성의 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) DNB (Day & Night Band) 영상을 기반으로 추정한 야간 불빛 자료를 활용하고자 한다. DNB 불빛 영상은 낮은 조도의 불빛을 감지하여 그 정보를 보여 준다. 야간 불빛 자료에 포함된 구름 부분을 마스킹하기 위해 NASA의 신규알고리즘이 적용된JPSS-JRR-CloudMask 기술을 이용하였다. 이번 연구에서는 구름의 영향이 없는 날짜를 선별한 후 AIS 정보에서 어선의 정보를 추출하여 검증 자료로 사용하였다. 실제 선박의 정보를 이용한 위성 불빛 자료의 검증을 통해 위성자료의 신뢰성을 확보하고 향후 불빛과 선단 규모의 상관관계 분석 및 어선의 분포 경향 분석을 통하여 우리나라의 어장환경 분석에 활용 가능할 것으로 기대한다.