전자출결관리시스템의 경우 일부 대학 및 교육기관에서 시범적으로 도입, 운영하고 있다. 그러나 대부분의 관련시스템은 기존의 바코드 및 마그네틱 카드시스템을 설치, 운영하고 있으며, 비접촉식 RF카드를 도입하여 강의실의 출결관리를 하고 있으나 인식거리(5cm이하) 문제, 학생들의 출결을 위한 매번 카드를 리더기에 읽혀야하는 체크과정을 요구함으로 학생들의 강의실 이용의 혼잡 발생 등의 문제점을 야기 시켰다. 또한 한번 체크한 기록을 가지고 한 과목의 강의시간에 활용하므로 중간이석(조퇴, 두 번째 강의시간 결석 등) 상황에 실시간으로 대응 할 수 없다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 제안된 다양한 모바일 출결 시스템들 또한 스마트폰의 애플리케이션만을 활용하여 출석여부를 확인하기 때문에 중간 이석 및 대리 출석 등과 같은 문제들을 본질적으로 해결하지는 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가상의 경계로 구분된 영역에 대해서 사람, 사물 등의 진입과 진출을 감지하는 측위 기반 기술인 지오펜싱 기술을 이용하여 수강생이 스마트폰을 가지고 지오펜스로 설정된 강의실을 드나들 때 출입기록을 자동으로 기재하도록 설정하여 중간 이석 및 대리출석 문제를 해결하는 스마트 출결시스템을 제안한다. 그리고, 강의실에 입장할 때 스마트폰의 기능 일부를 제한(무음, 진동, 인터넷 사용)하여 스마트폰을 통해 발생되는 의도하지 않은 실수들을 미연에 방지할 수 있는 기능 또한 제공한다.
본 연구에서는 육묘장에서 인력 또는 관행 자동관수장치의 활용도 조사를 통해 관수장치의 문제점과 그 개선점을 파악하여 균일관수가 가능한 스마트 관수장치를 개발하고 그 성능을 분석하였다. 자동관수와 인력관수의 평균 관수량은 각각 28.7±4.4g과 14.2±4.3g으로 두 조건 모두 변동계수가 30% 이내로 균일관수로 판단할 수 있다. 그렇지만 변동계수가 30%인 인력관수에 비해 자동관수는 15%로 균일도가 높았다. 개발된 균일관수장치에 탑재된 분사각이 80°인 노즐은 이론상 600mm 높이에서 가장 균일한 것으로 분석되었고, 균일관수 장치를 이용한 관수시험 결과 중앙부의 관수 균일도는 평균 대비 20% 이내이지만 가장자리부는 중앙부에 비해 50% 이상 관수량이 적었다. 균일관수장치를 활용한 토마토 접목묘 재배시험 결과, 시험기간 10일간 중앙부는 초장이 평균 72mm 생장한 데 비해 가장자리부는 평균 28mm 생장하여 가장자리부에 대한 추가 관수가 필요한 것으로 나타났다. 가장자리부 추가 관수장치를 부착하여 관수할 경우 중앙부에 비해 가장자리부의 관수량은 50% 이상이었으며, 중앙부에서는 분사각의 겹침으로 인하여 관수량의 차이는 발생하였으나, 그 차이는 30% 이내였다. 가장자리 집중관수 시스템 활용 시 각 지점별 생장 차이는 있으나, 10일간 생육을 비교하면 양측 가장자리의 평균 생장률은 24%, 중앙부의 평균 생장률은 26%인 점을 고려하면 균일관수장치에 비해 생장 균일도가 높았다. 모종의 초장 균일도 향상을 위해서는 관수장치의 진행방향에 거리센서를 설치하여 작물의 생장에 따라 관수장치의 높이를 조절이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 유리온실 내에서 초분광 영상을 취득하였을 때 차광 커튼과 할로겐이 DN value스펙트럼에 미치는 영향에 관한 것이다. 국립식량과학원 남부작물부 유리온실에 설치된 자동영상취득시스템을 이용하였으며 30° 기울어진 보정용 Tarp (1.4×1.4 m, 12%)를 설치한 후 하우징과 거리별(0.7~2.1 m) 영상데이터를 4가지 조건으로 3반복 취득했다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용하지 않고 영상을 취득하였을 경우, 직달광부분과 그림자부분은 550 nm를 기준으로 스펙트럼의 변동성이 커졌다. 직달광부분과 그림자부분의 평균 변동계수(Coefficient of variation, CV)값은 각각 1.8%, 4.2%이며 그림자 유무에 관계없이 CV값을 계산 할 경우 12.5%로 증가되었다. 차광 커튼을 사용하지 않고 할로겐만을 이용한 경우 직달광부분과 그림자 부분의 CV 값은 2.6%, 10.6%이고 그림자 유무에 관계없이 CV 값을 계산할 경우 11.2%로 나타났으며 하우징과 거리에 따른 할로겐 보광량 차이로 인해 스펙트럼 변화폭이 증가되었다. 차광커튼만을 사용한 경우 CV 값은 1.6%이며 직달광과 그림자부분의 구분이 사라졌다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용한 경우 하우징과 거리에 따른 할로겐의 보광량 차이로 CV 값은 10.2%로 증가했다. 할로겐과 차광 커튼을 모두 사용한 영상의 높이 범위 별 CV 값을 계산하였을 때 0.1 m 범위는 1.4%, 0.2 m범위는 1.9%, 0.3 m 범위는 2.6%, 0.4 m 범위는 3.3%로 나타났다. 따라서 온실에서 표준화된 영상데이터를 취득하기 위해서는 차광 커튼을 이용해 광을 균일하게 해야하고 할로겐램프를 이용해 보광 할 경우 대상의 수직 높이가 0.2 m 미만이며 대상과 하우징의 거리가 일정하게 유지 되었을 때 유효하다고 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.99-104
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2017
본 연구는 태양일사에 의하여 가열되는 온실상단에 고온의 태양잉여열을 축열조에 축열한 후 이를 이용하여 온실을 난방하는 히트펌프시스템의 실증연구에 관한 것으로 히트펌프시스템은 축열조를 구비하고, 각종 열교환을 위한 판형열교환기, 팬코일유닛 그리고 부가적인 에너지원으로 태양일사를 직접 집열할 수 있는 태양집열기로 구성되어 있다. 히트펌프시스템은 R410a냉매를 사용하며 일반적인 히트펌프시스템과 마찬가지로 외기열원만으로도 운전될 수 있으며, 온실내부의 설정온도에 따른 제어로직에 따라 외부조작없이 온실상단열의 축열운전, 외기공기에 의한 외기열원 및 축열조의 온수를 히트펌프의 작동 없이 난방하는 다수의 운전방식이 자동적으로 운전되도록 하였다. 개발된 축열식 히트펌프의 현장평가 성능실험을 위하여 제주시 조천리에 있는 $100m^2$ 크기의 온실에 설치하고 10월부터 12월까지 운전하였다. 실증연구 실험을 수행한 결과로써 외기열원을 이용하여 난방 할 경우 난방열량은 19.9 kW의 용량을 얻을 수 있었으며, 온실상단의 잉여열에 의하여 축열조의 온수로 히트펌프운전 없이 직접 난방 할 경우에 난방열량은 21.4 kW로 외기난방과 비슷한 난방용량을 나타내는 것을 알 수 있었다.
도로와 교량을 관리하고 유지보수 하는 일은 전 세계의 도로 관리자들에게는 중요한 문제이며, 차량 주행의 안전성을 확보하고 도로유지 비용의 증가를 막기 위하여 세계의 여러 나라에서 다양한 시책이 이루어지고 있다. 아시아에서도 이러한 유사한 노력을 해왔으며 최근에는 차량 중량에 대한 시책이 한국과 일본 등에서도 본격화 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 여건에 기여하기 위해서 불균등 간격으로 막대 모양 센서(Piezo Quartz 방식)를 설치하여 높은 정확성으로 동적 축중량 계측을 가능하게 하는 기술을 개발하였으며, 실제 도로에서 축중량과 총중량 등의 계측 정확도를 평가하였다. 축중량과 총중량 등의 계측 정확도는 센서의 배치 수에 따라서 차이가 있다. 본 연구에서는 자동단속을 실현하기 위하여 총중량 계측 정확도의 오차범위를 ${\pm}5%$ 이하의 목표로 개발을 하여 8-point 계측 시스템에 의해 그 목표를 달성했다. 그러나, 이 시스템이 널리 이용되기 위해서는 용이하게 보급되어 질 수 있도록 적합한 시스템 규모로 사이즈를 소형화하는 것이 무엇보다 시급하다. 따라서, 계측의 정확성과 시스템 규모(계측점 수)와의 관계를 평가하였고, 최적의 계측점 수로써 3-point 측정을 제안하여 그 성능을 실제의 도로상에서 평가를 하였다. 또한, 본 연구에서는 대형 차량의 성능 향상에 따른 고속화에 대하여 평가 및 검토를 하였다.
지금까지 국내에서 적용된 내공변위 계측은 수동식 시스템 혹은 계측 정밀도가 떨어지는 방법들로서 운영중인 터널에 적용하는데 한계가 있는 것으로 평가되어 최근 국내에 도입되고 있는 자동화 내공변위 계측 시스템들을 비교 분석하고 앞으로 운영중인 지하공간과 터널에의 적용성에 대해 검토하였다. 1. 광섬유 센서를 이용한 Sofo는 국내에서 터널 라이닝의 응력 측정에는 활용된 바가 있으나 아직 터널의 내공변위와 지중 변위의 측정에 적용된 실적이 없으며 앞으로 계측 자료의 신뢰도 및 시스템의 경제성 등에 대한 충분한 검토가 요구되고 있다. 2. 각도센서와 변위센서를 이용한 TPMS는 현재 국내에서 운영중인 터널인 천안-논산간 고속도로 차령터널과 지하철 터널 및 공동구 등에서 적용중이다. 3. BCS는 두 개의 각도 센서를 한 조로 이용하는 점이 TPMS와 다른 점으로서 거의 TPMS와 같은 특성을 지니고 있다. 앞으로 센서의 정밀도가 개선될 필요가 있으며 현장에서 아주 정밀한 교류 입력 전위차를 취득하는 데는 어려움도 있어 자동화 계측 가능여부가 검증되어야 할 것으로 본다. 앞으로 터널 시공 현장에 자동계측 시스템의 검증을 위하여 TPMS 및 BCS 등을 설치 및 운영하고 기술적인 문제를 보완함으로써 이를 시공중인 주계측 단면과 운영중인 터널에 적용하여야 할 것으로 본다.
본 논문에서는 센서 네트워크의 중단 없이 노드의 응용 소프트웨어에 대한 결함 수정이나 기능 변경 및 개선 등을 효과적으로 관리할 수 있도록 지원하는 버전동기화 기반의 센서 네트워크 응용 소프트웨어 변경 관리 시스템을 제시한다. 응용 소프트웨어 변경 관리 시스템은 응용소프트웨어 개발 환경인 NADE, 노드 관리 서버 및 노드 에이전트로 구성된다. NADE는 노드에 설치할 응용 소프트웨어를 개발하기 위한 Eclipse 기반의 개발환경으로 버전 관리 도구인 CVSNT를 연동하여 응용 소프트웨어에 대한 버전 관리를 수행한다. 노드 관리 서버는 NADE에서 개발한 응용 소프트웨어의 버전과 노드에서 수행되고 있는 응용 소프트웨어의 버전을 비교하여 동기화시킴으로써 노드에서 수행되는 응용 소프트웨어가 항상 최신의 버전으로 유지될 수 있도록 관리하며, 노드 에이전트는 노드에 탑재되어 노드의 정보를 서버에 주기적으로 전송하고, 수정된 노드의 정보를 저장 및 업데이트하는 기능을 수행한다. 제안한 버전동기화 기반의 센서 네트워크 응용 소프트웨어 변경 관리 시스템을 구현하면, 개발자들이 노드의 응용 소프트웨어에 대한 결함을 수정하거나 기능 변경 및 소프트웨어를 개선하여 응용 소프트웨어의 버전이 변경되면 자동으로 센서 노드의 응용 소프트웨어가 업데이트 되므로, 센서 네트워크를 중단하거나 지연시키지 않고 효과적으로 센서 네트워크 시스템의 실행을 관리할 수 있으며, 센서 네트워크 응용 소프트웨어의 변경 관리에 대한 가시성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
버스운전자의 안전운행을 확보하기 위해서는 운전자 교통사고 원인 등을 분석해 안전운행을 지원 할 수 있는 정책이 뒷받침되어야 한다. 따라서 국토교통부는 사업용 차량에 운전자를 보조하는 첨단 운전자지원시스템 중 전방충돌경고장치, 차선이탈경고장치의 장착의무대상을 단계적으로 확대하는 방안을 마련한 바 있다. 그러나 버스운전자 교통사고분석과 관련된 기초 연구는 국내에서 많이 수행되고 있지 않아, 버스사고예방을 위하여 향후 버스운전자에게 가장 필요한 첨단 운전자지원시스템이 무엇인지에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 버스유형 및 반복사고 여부별 사고심각도를 분석하고 개선방안으로 버스의 첨단 운전자지원시스템 지원 방향을 제시하는데 목적이 있다. 사고심각도 분석은 순서형 로짓 모형을 이용해 분석하였으며 분석결과, 차대사람사고는 모든 모형에서 통계적으로 유의미하게 선정되었고 법규위반항목의 속도위반, 신호위반, 승객을 위한 안전조치위반이 제안된 모형에서 공통적으로 선정되었다. 따라서 향후 버스 대 사람사고를 감소시킬 수 있는 보행자감지시스템, 보행자 자동긴급제어장치의 설치가 반드시 필요하다.
사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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