유비쿼터스 사회 실현의 핵심 기술인 RFID/USN 기술은 우리 정부의 USN구축 기본계획과u-IT839기술개발 정책에 따라 국산화, 기술 고도화 및 핵심 원천기술 개발을 전략적으로 추진하여 그 성과가 나타나고 있다. RFID/USN 기술은 가장 기본적인 사물의 식별 단계로부터, 이력 추적, 상태정보의 모니터링, 실시간 감시 및 제어, 자율형 서비스로 진화함에 따라 전통적인 RFID 및 무선센서네트워크에서 출발하여 궁극적으로 다양한 응용서비스를 지원하는 USN기술로 발전될 것이다. 향후 RFID 기술 분야는 상태정보처리 및 위치 추적 등 복합 기능과 성능 고도화로 발전되고 Item단위까지 적용하기 위한 새로운 리더, 초저가의 Printed 태그 및 불법 복제 방지 등의 새로운 기술이 개발될 전망이다. 센서네트워크 분야에서는 기존의 IEEE802.15.4와 ZigBee를 뛰어넘어 저전력, 고신뢰성, 확장성, 이동성 등을 지원하기 위해 효율적인 무선전송, 초경량의 노드, 네트워킹, Cross-layer최적화, 데이터 융합 등의 핵심기술 이 요구되고 USN 미들웨어 기술은 다양한 USN응용 서비스를 위해 공통 S/W 플랫폼을 제공하고 다양한 센서네트워크로부터 수집한 정보를 가공하여 서비스간 연계 통합하는 플랫폼으로 발전될 전망이다.
본 논문에서는 아두이노 기반의 공장 설비 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노 플랫폼을 기반으로 하며 온도, 습도 그리고 조도를 측정하는 환경 센서와 압력 센서를 이용하여 공장의 환경 및 설비의 상태를 모니터링 한다. 모니터링 데이터는 RF(Radio Frequency) 트랜시버를 통해 서버에 연결되어 있는 지그비 코디네이터로 전송된다. 호스트 서버에 저장된 환경 센서와 압력센서의 데이터를 이용하여 공장의 환경과 설비의 압력 상태를 확인하고 설정된 알람 상태에 도달하면 관리자에게 보고하도록 설계하였다. 그리드 기반 키 선분배 방식을 사용하여 센서 노드를 인증하고 데이터 키를 동적으로 생성하여 모니터링 정보를 보호한다. 추가적인 배선 작업이 필요 없는 지그비 무선 센서 네트워크를 적용하여 공장설비 모니터링 시스템을 실제 구현함으로서 효율적인 공장의 작업 환경 모니터링이 가능하다. 또한 불량이 발생한 경우, 작업 환경을 역으로 추적하여 불량 원인 분석에 활용할 수 있다. 아두이노 플랫폼과 확장 보드를 이용하여 평탄도나 진동 같은 센서를 추가하거나 확장 보드에 연결된 포트로 제어 하는 등의 기능 확장이 용이하다.
건설공사의 대형화, 고층화에 따라 건설현장에서 발생하는 안전사고가 사회적인 이슈가 되고 있다. 국제노동기구에 따르면 전 세계적으로 매년 60,000건의 건설재해가 발생하고 있으며, 이는 전체 산업재해의 17%에 해당하고 있다. 건설재해 발생 유형을 살펴보면 충돌과 추락사고가 전체 건설재해의 60% 이상을 차지하고 있다. 본 연구에서는 무선센서 네트워크를 활용하여 건설근로자와 위험 대상체간의 안전거리를 예측함으로써 추락 및 충돌사고를 예방할 수 있는 안전관리 모니터링 시스템을 개발하였다. 이를 위하여, 무선신호 강도와 노이즈 계수를 분석함으로써 안전거리를 예측하고 무선 네트워크망을 통해 건설근로자의 안전거리를 추적하고 경보음을 통한 안전관리 및 모니터링을 수행할 수 있는 기법을 제시하였다.
댐과 터널 그리고 사면 같은 지반구조물의 정기적인 계측 및 모니터링은 안전성 유지를 위해 필요하다. 국내에서는 드론과 가속도계와 같은 장비를 활용하여 지반구조물에 대한 점검 및 모니터링을 수행한다. 하지만, 드론은 구조물 및 지반 내부의 변화를 파악에 어려움이 있고, 가속도계는 일반적으로 내진 설계나 변형량 측정에만 활용되고 있다. 이에 본 논문은 가속도계를 활용하여 지반 내부 정보를 실시간 또는 정기적으로 계측하기 위해 SASW 시험 활용을 제안하였다. 제안된 방법은 SASW 시험의 해석 기법의 일부분만 활용하여 지반구조물의 강도 및 상태 변화를 추적한다. 이를 위해, SASW를 활용하여 사면, 댐 및 터널과 같은 지반구조물의 안전성을 평가한 사례들을 분석하여 기술의 적합성을 확인하였다. 또한, 현장 적용성을 높이기 위해, 복잡한 해석을 요구하는 전단 속도 프로파일을 도출하는 2차 해석보다는 분산곡선을 도출하는 1차 해석만을 활용하는 방안을 모색하였다. 본 연구에서 제안된 기술을 통해 가속도계를 활용하여 지반구조물의 지속적인 모니터링 및 유지보수가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
위성영상 기술을 이용하여 홍수 발생시 홍수피해지역의 신속한 산출하고, 그 피해내용에 대한 파악을 위성 영상과 그 활용 기술을 이용하여 분석하고자 하였고, 지구관측 위성영상의 홍수방재 분야에서의 기술적 활용성을 살펴보고, 이를 바탕으로 위성영상을 이용하여 홍수피해 범위의 산출 및 피해내용의 산출을 위한 체계적인 공정을 수립하였다. 특히, 기존의 홍수해 방재 업무 중 위성영상을 이용하여 홍수해 분석이 가능한 항목과 범위를 도출하고 비광학 원격탐사의 대표적 기술인 레이더 영상의 분석 기술에 대해서 분석하여 악천후시의 홍수 추적에 활용하도록 정리하였다. 사례연구의 과거 중대 홍수지역 대상유역은 2002년 8월에 발생한 태풍 '루사'로 인해 가장 피해를 많이 입은 강원도 지역의 남대천 및 그 상류지역으로, 해당 지역에 대한 홍수 전후의 변화탐지 분석을 위성영상을 이용하여 수행하였으며, 위성영상 활용 기술의 실용성을 검증하였다. 또한 위성영상 기반 수해정보의 수집.생성 및 제공 체계를 제시하였다. 이러한 연구의 경제적인 측면의 활용성은 재난피해 저감으로 인한 사회비용 절감이라는 측면과 기술적인 측면에서는 아직 개발 초기 단계이지만 점증하고 있는 위성영상의 홍수재해분야 활용에 대한 기술적 기반을 제공에 있다. 본 연구결과는 홍수관리 뿐만 아니라 수자원의 계획 및 관리에도 활용될 것으로 판단되며, 특히 분석항목의 종류에 따라 적절한 영상을 사용하도록 유도함으로써 비용..효과의 측면에서도 중요한 참고 자료로 활용될 수 있다.
최근 산업 분야에서는 생산 효율성 향상 및 비용 절감을 위해서 저전력 프로세스와 네트워크 카드를 결합한 IIoT 장치를 산업 현장에 융합시킨 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 구축된 기반 시설에 IIoT 센서 정보를 부착하여 생산된 제품을 효율적으로 관리할 수 있는 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IIoT에서 생산된 제품의 센싱 정보를 일정 간격으로 체크하여 비정상적으로 처리된 센싱 정보를 실시간으로 탐지하도록 생산 제품에 IIoT 데이터 수집, 전처리, 특성 생성 및 레이블을 사용하여 생산 데이터를 만든다. 특히, 제안 모델은 산업 현장에서 생산되는 제품 정보를 실시간으로 처리할 수 있도록 추적 및 모니터링을 수행하여 관리자가 손쉽게 IIoT 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다. 또한, 기존 생산 환경을 기반으로 제안 모델을 운용하기 때문에 기존 시스템과의 연계가 원활하다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
본 연구에서는 상수관망의 최적 수압모니터링 지점선정 알고리즘과 역추적 계산법을 이용한 누수탐지 알고리즘을 개발하였고 파일럿 플랜트에서 실험을 통해 검증하였다. 먼저 누수탐지를 위한 최적의 모니터링 지점선정을 선정하고 압력계를 설치하여 누수로 인한 압력변위를 측정하였다. 누수탐지를 위한 역추적계산법의 검증을 위하여 누수탐지를 수행하였고 파일럿플랜트에서 실제 재현된 누수의 지점과 누수량을 정확하게 산정하였다. 누수량을 $0.0005m^3/s$로부터 $0.0018m^3/s$까지 변화시키며 누수를 재현하였고 누수지점에 근접한 장소를 찾는데 성공하였다. 본 연구에서는 실험을 통해서 누수탐지기법으로 사용된 역추적계산법이 유효함을 검증할 수 있었다.
본 논문은 캠퍼스 내 건물별 출입구에 출입명부를 관리할 수 있는 장치를 설치하고, 수집된 데이터를 근거로 코로나19 확진자에 대한 감시 및 추적 시스템을 소개한다. 기존 QR 기반의 전자출입명부는 스마트폰으로 QR 코드를 인식해야 하는 불편함과 건물 내 출입자의 온도를 측정할 수 없다는 단점이 있다. 또한, 국가가 캠퍼스 내의 확진자와 접촉자 정보를 관리함에 있어, 구성원들에게 신속한 정보 공유와 추적이 쉽지 않다. 이는 확진자와 밀접 접촉한 이가 또 다른 확진자를 만드는 경우를 초래할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이에 대응하기 위해 얼굴 인식 기능과 온도센서를 포함한 장치를 캠퍼스 내 건물 출입구에 설치하고, 관리자가 실시간으로 건물별 구성원들의 출입현황을 모니터링하여 신속하게 추적할 수 있는 기능을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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