빗물자원의 대부분은 바다로 유입되어 소모되거나, 하수로 유입되어 불필요한 고도처리 공정이 진행되고, 하수처리장 용량에 과부하를 발생시키는 등 막대한 예산이 투입되고 있는 실정이다. 갈수기시 농가에서 용수를 확보하기 위한 용수 운반장치 등 기반구축이 쉽지 않으며, 인력 부족으로 정상적인 용수공급에 어려움을 겪고 있다. 이에 빗물자원을 용수로서 효율적으로 활용하기 위한 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구는 빗물저류조에 스마트 관수제어 시스템을 적용한 것으로 지중에 설치된 토양수분 센서와 저류조 내부의 수위 센서에서 관측된 데이터를 토대로 자동으로 지중에 수분을 공급하는 시설이다. 지중에 수분이 부족할 경우 밸브를 열어 자동으로 펌프를 가동시켜 저류조 내부의 물을 지중으로 공급시키며 지중의 수분이 충분하거나 저류조 내부의 물이 부족해질 경우 밸브를 닫아 공급을 중단하도록 한다. 또한 저류조의 수위와 토양의 수분량, 펌프의 작동여부 등은 앱을 이용하여 실시간으로 확인이 가능하며, 스마트폰 앱을 이용한 수동조작 또한 가능하다. 본 기술은 집수, 저류, 공급, 통신, 제어, 센서 총 6종의 모듈로 구성되어 있으며, 사용자의 환경 및 예산의 따라 집수, 저류, 공급 모듈 등 맞춤형 제품 구성이 가능하도록 개발하였다. 저류조의 물공급을 관리, 제어하는 시스템으로 센서로부터 전송받은 데이터를 기준으로 펌프를 작동시켜 수분공급을 제어할 수 있으며 해당 기록을 서버에 저장하여 데이터의 통계를 구할 수 있도록 하였다. 사용자가 앱을 통하여 직접적인 제어 및 가동환경에 대한 설정을 할 수 있어 사용자가 직접 현장에 오지 않아도 토지의 현황과 저류조의 수위, 수분 공급상황 등을 직접 제어할 수 있도록 개발하였다.
주변선박에 대한 선종 식별은 선박의 향후 이동 경로와 조종 특성을 유추할 수 있으므로 항해사와 VTS 관제사에게 모두 중요한 정보이다. 그러나 AIS메시지 전송 중 통신 문제, 항해사의 AIS 이용 미숙지로 인해 선박의 선종 확인이 불가능한 경우가 빈번하다. 따라서 이 연구는 AIS데이터를 학습 및 테스트 데이터셋으로 분할, 무작위의 숲 분류기(Random Forest Classifier)에 AIS데이터의 선박 특성(feature)과 선종을 훈련 및 예측하는 방법을 제시한다. 연구를 위해 2018년 한해 울산 앞바다 AIS데이터를 이용하였다. 이 방법을 사용하면 다수의 항해사 또는 VTS 관제사가 토론을 통해 선종예측 경험을 공유하는 것과 같은 기능을 할 수 있다.
최근 드론과 같은 무인비행장치 기술이 발전함에 따라 환경적, 사회적 및 경제적으로 많은 이점이 있지만, 공항, 공공기관, 발전소, 군 등 국가중요시설에 악의적인 의도를 가질 경우 국가 안전과 국민 생활에 심각한 피해를 줄 수 있다. 이러한 드론의 위협에 대응하기 위해 RF스캐너와 같은 탐지 장비 도입을 시도하고 있다. 특히 변전소, 발전소, 우리나라 전력 계통에 의해 설치된 전력 전송용 송전탑은 RF스캐너 탐지 경로에 송전탑이 위치하면 탐지 성능에 영향을 줄 수 있다. 실험은 상용 드론을 이용하여 드론에서 방사되는 신호 세기 측정하여 감쇠율을 확인하였다. 평균 감쇠율과 최대 감쇠율은 2.4 GHz와 5.8 GHz 대역에서 유사한 경향을 보였고, 구조물의 밀도에도 영향을 받는 것을 알 수 있다.
본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.
낙상은 일상의 활동 중에 예기치 않게 발생하여 생활에 많은 어려움을 초래한다. 본 연구는 고위험 직종 종사자들의 낙상 감지를 위한 시스템을 구성하고 자료를 수집하여 예측 모델에 적용함으로써 그 유효성을 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 가속도센서와 자이로센서를 통해 가속도 신호와 방위각을 산출하여 낙상 여부를 감지하는 웨어러블 기기를 구성하였다. 그리고 연구 참여자들이 이 기기를 복부에 착용하고 정해진 활동을 수행하는 과정에서 낙상과 관련한 동작으로부터 필요한 데이터를 측정하고 기기 내에 존재하는 블루투스 장치를 통해 컴퓨터로 전송하였다. 이렇게 수집된 데이터를 필터링 등을 통해 처리하여 딥러닝 알고리즘들인 1D CNN, LSTM, CNN-LSTM에 근거한 낙상 감지 예측 모델들에 적용하고 그 결과를 평가하였다.
본 연구는 4차산업혁명 시대를 대표하는 인공지능을 드론에 탑재하여 실시간 이미지 정보를 획득하고 건강상, 또는 실신 등 응급을 요 하는 사람을 탐색함으로써 사각지대를 최소화하고 탐색의 효율성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 드론에 영상정보 획득 장치를 탑재하고 미디어 서버에 전송 후 프레임 단위의 인공지능 학습 알고리즘을 적용하여 사람 인식 결과를 분석 후 해당 GPS 정보를 획득하는 절차로 진행된다. 최근 소개된 여러 인공지능 알고리즘 중에서 대표되는 YOLO 알고리즘을 적용하여 마네킹 또는 실제 이미지를 학습함으로써 신뢰도 높은 실험 결과를 보였으며 드론의 활용범위가 확대됨에 따라 인간의 접근 사각지대에서 그 역할이 확대될 것으로 기대된다. 논문의 구성은 임무 수행을 위한 드론의 사양을 소개하고 인공지능의 개념 및 활용 방법, 실제 드론 비행을 통한 이미지 획득 및 결과 분석 그리고 향후 활용범위로 기술하였다.
국립암센터에 설치된 양성자 치료기는 양성자 가속기의 운영을 통해 많은 양의 이차방사선을 방출하게 되는데, 이는 양성자 빔이 가속 중에 주위의 물질과 반응을 하여 이차 입자를 발생하고 방사성 동위원소도 생성하기 때문이다. 생성된 방사성 동위원소에 의한 방사선량은 시간에 따라 감쇠되지만 양성자 치료기의 운영 및 유지보수를 위해 수시로 가속기 작업종사자들이 시설내부로 접근해야 하며 이로 인해 이차방사선에 의한 피폭 문제가 발생될 수 있다. 본 논문에서는 양성자 가속기(Cyclotron)를 포함한 양성자 치료기의 운영을 위해 필요한 작업종사자들의 작업환경을 평가하고, 적절한 수준의 방사선 방호대책을 수립하기 위해 양성자 치료기 운영 중 가장 높은 수준의 방사선이 발생되는 양성자 가속기(Cyclotron) 및 주변 지역에서의 가속기 가동에 따른 방사선 발생 정도를 측정하였고 그 지속시간을 분석하였다. 이를 위해 양성자 빔의 손실이 가장 큰 가속기 주변과 에너지 선택 시스템(Energy Selection System, ESS)지역의 탄소(graphite, $^{12}C$) 재질로 구성된 에너지 감쇠장치(degrader)에서의 방사선 변화를 추적하고, 가속기에서 생산된 230 MeV의 고정된 에너지 빔이 에너지 감쇠장치(degrader)를 거쳐 ESS를 통해 전송된 빔의 효율을 산출하고 빔의 전송 구간에서의 상대적인 방사화 정도를 분석하였다. 이러한 분석 자료를 토대로 작업종사자들의 작업간 피폭 수준을 계산하고 연간 피폭 정도를 측정하였다. 작업 중 가속기 시설내의 선량은 수십 ${\mu}Sv/h$로 다른 방사선 치료기에 비해 상대적으로 높은 수준이지만 작업시간을 고려한 연간 총 피폭 선량은 작업자에 따라 1~3 mSv/year 정도로, 연간 피폭 한계 선량보다 충분히 낮은 수준으로 운영이 가능하였다.
목적: 안경테의 형판제작을 위한 자동취형기 개발을 위해 설계하고 제작하고자 한다. 방법: 자동취형기의 주요 설계도를 캐드로 그려서 제작에 필요한 정보를 얻었다. 이 데이터를 기본으로 자동취형기 개발을 위해 시제품을 제작하였다. 결과: 자동취형기는 형판가공부, 조작판넬, 안경테장착부, 탐침자부로 구성되었다. 형판가공부는 절삭부, 플라스틱 형판 고정부, 형판 이탈핀 그리고 형판 절삭시 소음을 최소화시키기 위한 방음덮개로 구성하였다. 조작판넬은 메인 P.C.B.와 서로 연결 및 작동되게 설계하였다. 탐침자가 $1.8^{\circ}$ 각도로 안경테 삽입부를 스캐닝해서 얻은 좌표값에 대한 엔코딩한 값을 통해 삽입부의 정보를 얻게 되었다. 스캐닝이 시작된 후에는 오른쪽 방향과 왼쪽방향으로 작동된다. 통신연결부는 RS232C 전송방식으로 자동취형기에서 외부 장치로 안경테 렌즈삽입부의 정보를 전송하여 형판 없이도 안경렌즈를 가공할 수 있었다. 형판의 절삭치수의 오차율을 평가하기 위해 일원배치분산분석한 결과 F값과 P값은 0.510과 0.601로 나와서, 자동 취형기에서 가공된 형판의 ${\Phi}22mm$, ${\Phi}55mm$ 그리고 ${\Phi}62mm$ 절삭 치수의 오차율은 크기에 따라 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 개발된 자동취형기의 평균 절삭 오차값은 0.0274 mm으로 나타났다. 결론: 자동취형기를 설계 및 제작하여 시제품 제작에 성공하였다. 자동취형기의 역할은 안경테를 측정하여 안경테에 맞는 정확한 렌즈삽입부의 크기를 얻는 것이다. 자동취형기로부터 얻어진 정보값은 외부장치로 보내져 형판 없이 안경렌즈를 연삭가공 한다. 또한, 시제품은 안경테에 맞는 형판을 만들 수 있다. 연구개발 된 시제품을 통해 안경사들이 편리하게 형판제작이 가능하고, 과거 보다 안경 조제가공이 보다 효율적이게 작업이 이루어질 수 있을 것으로 예상된다.
목적: 이 연구는 $^{18}F$-FDG Positron Emission Tomography/computed Tomography(PET/CT) 영상 검사의 병원간 전송을 위해 사용되는 CD자료의 현황과 문제점에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2006년 6월부터 2007년 10월까지 외부 병원에서 시행한 $^{18}F$-FDG PET/CT 검사에 대한 판독 의뢰가 있었던 746명의 환자들을 대상으로 하여, 56개의 병원 PET/CT영상 CD자료에 대해서 조사하였다. 그리고 DICOM표준 형식의 횡단면(transaxial) PET과 CT 영상이 없거나 제한적인 병원들을 대상으로 각 병원의 핵의학과 과장님들께 인터넷 메일을 통해 설문 조사를 실시하였다. 결과: 조사된 병원 전체의 37.5%(21/56)만이 정확한 판독과 진료를 위해 필요한 DICOM 표준 형식의 횡단면 전체 PET 영상과 CT 영상 모두를 제공해 주고 있었다. 나머지 병원들에서는 이차적인 캡쳐(secondary capture image) 영상 또는 PET/CT 융합 영상(fusion image)만으로 구성된 제한적인 영상 자료를 제공해 주고 있었다. 설문조사에는 14개의 병원에서 답변해주었는데 그 중 6개(42.9%) 병원의 핵의 학과에서는 제한적인 영상을 보낸다는 사실을 본 연구의 설문 조사 전에는 제대로 알지 못하고 있었다 나머지 병원들에서 PET/CT 영상 CD자료의 구성이 제한적이게 된 주된 이유는 의료영상저장전송장치(PACS, Picture Archiving and Communication System)의 용량상의 문제로 온전히 모든 PET/CT 영상을 PACS서버에 올리지 않는데, 환자는 PACS에 올라가 있는 영상만 복사해가기 때문이었다. 결론: 현재 각 병원들에서 외부 병원으로 복사하여 보내는 PET/CT영상 자료 CD는 전체 대상 병원의 절반 이상에서 제한적인 영상만을 포함하고 있어서, 외부 병원 영상을 받아서 환자 진료에 이용하는 병원에서는 제한된 영상 정보로 인한 PET/CT 검사의 판독 및 활용 상에 어려움, 재촬영에 따른 추가 의료비 지출이 상당한 문제가 되고 있다. 각 병원들에서 외부 병원으로 보내는 PET/CT 영상 자료에는 DICOM 표준 형식의 전체 횡단면 PET 영상과 전체 횡단면 CT 영상은 최소한 필수적으로 포함시키도록 하는 정부와 학회 차원에서의 PET/CT 영상에 대한 가이드라인 마련이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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