• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1513-1518
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• 2012

본 논문에서는 PC모듈 기반으로 LED(Light Emitting Diode)의 White조명을 이용한 VLC(Visible Light Communication) 송 수신기 모듈의 미디어 전송 시스템을 구현하고 전송 기술에 대해 성능 분석을 하기 위한 연구이다. LED가시광통신을 실현시키고자 송신부에는 1~12개의 LED발광소자와 수신부에는 가변 센서를 사용 하고자 한다. LED가시광통신을 하고자 개발이 이루어진 송 수신부의 초기 거리 값은 0~1m이상으로 하고 전체 시스템 전송 속도는 수천 kbps를 가지는 가시광 미디어 전송 시스템을 이루었다. 성능 분석을 위해서, PC 모듈에 LED 및 적외선센서를 구성하여 예측 및 통신 거리에 분석하여 응용 방법과 가능성에 대해서 확인하고자 한다. LED 모듈의 전체적인 효율 증가를 위하여 렌즈 착용시와 미착용시 각 성능을 측정하여 약 20%의 효율이 증가하였음을 알 수 있었다.

• 치위생과학회지
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• 제2권2호
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• pp.105-113
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• 2002

치과 진료실에서 병원성 미생물의 근원이 되는 곳은 환자의 구강이다. 구강 내에서 행하여지는 모든 진료행위는 타액과 혈액에 노출되고 그 안에 존재하는 병원성 미생물들은 다양한 경로를 통해 전파되어 감염성 질환이 쉽게 발생될 수 있다. 따라서 환자와 치과 종사자들의 감염방지를 위해 주위를 환기시키고 실천적 계기를 마련하기 위해 서울시 치과의원 100곳을 추출하여 진료실 감염관리와 폐기물 처리실태를 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1 멸균준비를 위한 기구세척시 대부분 고무장갑을 착용하고 있으나(95%), 기구건조(56%), 기구포장(57%), 멸균지시테이프를 부착(24%)하는 기관은 적었으며, 대부분의 기관이 멸균기(가압증기멸균기 또는 불포화화학증기멸균기 또는 건열멸균기)를 보유하고 있으나(97%), 멸균기의 성능점검이 나 관리는 소홀한 것으로 나타났다. 3. mirror, pincette, explorer 등의 기본기구, 외과기구, 그리고 치주기구는 90% 이상 멸균하였다. 3 표면관리에 있어서 표면소독제로 알콜을 사용하는 경우가 94.0% 이었다. 4. 폐기물 처리의 경우 사용한 주사바늘, 수술용 칼, 봉합용 바늘은 97~98%가 별도의 밀폐용기에 모아서 별도로 처리하고 있으나, 아말감 찌꺼기를 올바르게 보관하는 기관은 65% 수은 찌꺼기를 올바르게 보관하는 기관은 74% 이었다. 5. scaling 시(수술용 고무장갑+구강 마스크+보안경)을 착용하거나(수술용 고무장갑+안면 보호대)를 착용하는 사람은 37% 이었고, 보철물 연마시(구강 마스트+보안경)을 착용하거나 안면 보호대를 착용하는 사람은 25% 이었다. 6. 간염예방주사를 맞았거나 면역되어 있는 사람은 90% 이었다. 7. 마취주사바늘 제거시 손으로 뚜껑을 닫고 제거하는 경우(84%)와 주사바늘에 찔린 경험(62%) 사이에 통계적으로 유의한 차이는 없으나, 많은 사람이 부주의 하고 있는 것으로 나타났다. 8. 환자의 안전관리에 대한 인식과 환자에게 납방어복을 입히는 것과 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않으므로 환자의 안전관리를 주의한다고 생각하고 있지만(98%) 실제로 환자를 보호(37%)하는 것은 아니며, 본인의 안전관리에 대한 인식과 술자의 방어방법에서도 통계적으로 유의한 차이가 없으므로 주의한다고 인식(95%)하는 만큼 술자의 보호(88%)를 하지 않는 것으로 나타났다. 이상의 결과 기구의 소독과 멸균의 단계와 절차를 올바르게 적용하는 것과 표면소독제로 알콜 대체재료의 보급이 필요하고, 폐기물 처리 방법에 대한 교육을 더욱 확산시켜야 하며, 개인의 안전관리에 대한 인식에 비해 실천이 부족하므로 특히 환자보호와 더불어 술자 등 개인보호를 위한 실천이 필요하다고 검토되었다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2013년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.78-79
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• 2013

소방보호복은 화재진압현장에서 소방관들을 화상 위험으로부터 보호하기 위해 가장 많이 착용하는 장비이다. 소방보호복의 열보호 특성을 정확히 파악하고 있어야 소방관들의 화재진압작업시 위험요소를 적절히 판단하여 화상 사고 등을 예방할 수 있다. 따라서 본 연구는 복사열 노출에 따른 소방보호복의 열보호 성능을 정확히 측정 및 분석하기 위해 실험 장비를 제작하고 실험을 수행하였다. 소방 보호복의 구성 재료 각각에 대해 복사열 노출을 시켜 시간에 따른 피복 전후면의 온도차와 통과 열유속을 측정하여 소방 보호복의 열보호 성능 특성을 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.360-362
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• 2016

본 논문에서는 실 승마 코칭을 수행하기 위해 Stacked 오토엔코더를 이용한 승마 보법을 분류하고자 한다. Staked Auto-encoder(SAE)에서 은닉층 수를 조절하여 승마데이터에 적합하게 쌓고, 성능을 비교하고 은닉층의 수를 수정한다. 데이터베이스 구축 환경은 16개의 관성센서로 이루어진 무선 네트워크로 구성된 슈트를 착용하고 국가대표급 승마 전문가로부터 데이터베이스를 취득한다. DB를 이용하여 보법별(평보, 속보, 경속보, 구보)로 각각 특징들(볼기 y축 포지션, 허리각도)을 이용하여 보법분류를 한다. 구축된 승마 모션데이터로 실험한 결과, 은닉층의 수가 1층일 때 성능은 95%를 보여주었고 은닉층의 수가 2층일 때 94%의 성능을 나타내었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1369-1370
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• 2010

• 섬유기술과 산업
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• 제8권1호
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• pp.19-23
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• 2004

Wearable computer는 1980년대 중반부터 개발되기 시작하면서 1990년대에 들어서 본격적으로 개발이 진행되었다. 초기에는 컴퓨터의 각 부품을 분해하여 편리하게 배치하거나 신체의 됫부분으로 옮겨 조립함으로써 앞에서 보기에 보이지 않게 하는 정도의 매우 투박한 수준이었지만, 전자제품 생산기술의 발전이 가속화되면서 부품이 소형화되고 성능이 향상되면서 wearable computer의 기능이 크게 업그레이드되었다. 이러한 노력 덕분에 2001년도부터는 일상생활에서 착용이 가능한 수준의 디지털 의류의 형태로까지 개발되면서 언제 어디서나 네트워크에 접속하여 정보를 공유할 수 있는 유비쿼터스 시대를 향하여 나아가고 있다.(중략)

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.331-332
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• 2022

본 논문에서는 3축 가속도와 3축 각속도 센서로 구성된 관성 측정 장치(IMU)와 압력센서가 내장되어있는 스마트 인솔을 착용하여 얻어진 보행 데이터를 통해 보폭을 추정하는 방법을 제안한다. 먼저 압력센서를 활용하여 한 걸음 주기로 나눈 뒤 나누어진 가속도와 각속도 센서 데이터를 LSTM과 Attention 계층을 결합한 딥러닝 모델에 학습하여 보폭 추정을 시행하였다. LSTM-Attention 모델은 기존 LSTM 모델보다 약 1.14%의 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권2호
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• pp.143-148
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• 2011

본 논문에서는 3축 가속도 센서를 소형 디바이스(활동량 측정기)로 구성하고 이를 사람의 신체에 착용하고 사람이 보행 시 발생하는 가속도 센서의 Raw 데이터 출력 값을 획득하여 실시간 활동량으로 변환하고 모니터링 할 수 있는 활동량 측정기와 알고리즘을 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀(Treadmill)에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 활동량 측정기를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음(느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기)에 대해서 실험을 하였다. 가속도 센서의 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였으며 이는 실험시 같이 착용한 Actical보다 제안하는 활동량 변환 알고리즘의 성능이 1.61% 향상 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1-8
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• 2021

코로나바이러스-19(COVID-19)의 대유행에 따라 전 세계 수많은 확진자가 발생하고 있으며 국민을 불안에 떨게 하고 있다. 바이러스 감염 확산을 방지하기 위해서는 마스크를 제대로 착용하는 것이 필수적이지만 몇몇 사람들은 마스크를 쓰지 않거나 제대로 착용하지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 이미지에서의 효율적인 마스크 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 우선 입력 이미지의 모든 얼굴의 영역을 YOLOv5를 사용하여 감지하고 감지된 얼굴의 수에 따라 3가지의 장면 복잡도(Simple, Moderate, Complex) 중 하나로 분류한다. 그 후 장면 복잡도에 따라 3가지 ResNet(ResNet-18, 50, 101) 중 하나를 기반으로 한 Faster-RCNN을 사용하여 얼굴 부위를 감지하고 마스크를 제대로 착용하였는지 식별한다. 공개 마스크 감지 데이터셋을 활용하여 실험한 결과 제안한 장면 복잡도 기반 적응적인 모델이 다른 모델에 비해 가장 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.473-482
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• 2022

코로나 시대에서 감염의 위험을 줄이기 위하여 반드시 마스크를 착용하여야 하며, 건축 공사장과 같은 위험한 작업 환경에서 일하는 직원의 안전을 위하여 헬맷을 쓰는 것은 필수불가결하다. 본 논문에서는 헬멧과 마스크의 착용 여부를 분류하는 효과적인 딥러닝 모델 HelmetMask-Net를 제안한다. HelmetMask-Net은 CNN 기반으로 설계되며, 전처리, 컨벌류션 계층, 맥스풀링 계층과 4 가지 출력이 있는 완전결합 계층으로 구성되며, 헬멧, 마스크, 헬멧과 마스크, 헬멧과 마스크을 착용하지 않은 4 가지 경우를 구분한다. 정확도, 최적화, 초월 변수의 수를 고려한 실험으로 2 컨볼루션 계층과 AdaGrad 최적화를 가진 구조가 선정되었다. 모의 실험 결과 99%의 정확도를 보여 주었고, 기존의 모델에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다. 제안된 분류기는 코비드 19 시대에 직원의 안전을 향상시킬 수 있을 것이다.