본 연구에서는 섬유 광학의 감지 장치 중 하나인 FBG 센서 및 시스템에 관하여 검토하였다. FBG 센서의 문제는 매우 가늘고 약하다는 것이다. 이를 위해 충격과 같은 외부의 요인으로부터 FBG 센서를 보호할 수 있는 방법을 다각적으로 모색하였다. 철근을 대체할 수 있는 FRP 복합재에 FBG 센서를 삽입하여 실험을 실시하여 그 결과를 검토하였으며, 삽입되기 전의 자연스러운 Fiber 상태와 비교 분석하였다. 이 연구에서 철근 대용 복합재료에 삽입된 FBG 센서는 기존의 삽입되지 않은 일반 광섬유센서와 비교 시, 복합재료의 보강효과에 의해 최대 변형률이 기존보다 크게 나타났으며, 내구성 측면에서도 좋은 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
CSD는 미국 국토안보부(DHS)에서 제안한 Active RFID를 기반으로 하는 컨테이너 보안 장치로 컨테이너 내부에 장착되어 컨테이너 도어의 개폐여부를 감지하는 장치이다. ConTracer는 본 연구에서 개발한 CSD(Container Security Device)로 이 장비의 주기능은 컨테이너 도어 개폐 여부 감지뿐만 아니라 온도, 습도, 충격 센서를 장착하여 컨테이너 내부 환경 상태 및 운송 도중 컨테이너에 가해지는 충격에 대한 이력 조회가 가능하다. 그리고 RFID 동작주파수는 433MHz와 2.4GHz의 두 주파수 대역을 사용하여 각 국가별 주파수 사용제안에 능동적으로 대응 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 컨테이너 보안 장치의 발전 방향에 대해서 알아본 후 본 연구에서 개발한 ConTracer와 각 회사에서 개발한 CSD를 비교하여 보고, ConTracer를 이용하여 설계 및 구현한 CSD 시스템을 소개한다. 마지막으로 구현된 CSD 시스템은 한국 중국 간 컨테이너 물류에 시범서비스를 실시하여 구현한 CSD 시스템을 검증 하였다.
산업의 발전과 경제성장을 바탕으로 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 대한민국은 OECD회원국중 교통사고 발생건수가 높은 편이고 사망자수 또한 상위에 랭크되어 있다. 이러한 사망자 수는 각 나라별 교통사고 발생건수 대비 사망자수와 비교시 높은 사망률을 보이고 있다. 또한 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 블랙박스와 사고발생 통보 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하여 사고 발생시 충격 임계점을 계산한 후 사고 발생을 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 전송한다, 또한, 교통사고 발생 후 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 블랙박스를 접목한 차량용 응급상황 감지 및 통보 시스템을 설계 및 구현하였다.
본 논문은 시각장애인들의 실외 보행 시 위험한 장애물을 탐지하여 진동으로 경고해주고, 필요에 따라 물체의 색상과 주변의 자기를 음성으로 알려주는 SmartWand 개발에 관한 것이다. 이 기기는 시각장애인들이 널리 사용하는 횐 지팡이에 쉽게 탈 부착할 수 있는 형태로 횐 지팡이로 감지할 수 없는 사각지대의 장애물을 초음파로 탐지하여 경고해주며, 컬러센서와 조도센서를 이용하여 물체의 색상과 주변의 밝기를 음성으로 알려주는 기능을 가지고 있다 SmartWand는 1, 2차 버전으로 개발되었는데, 2차 버전에서는 1차 버전의 사용성 평가 결과를 토대로 무게 및 크기를 줄여 실용성을 개선시켰으며, 가속도 센서를 통해 초음파 센서의 탐지 범위를 조정하여 시각장애인이 횐 지팡이의 타법을 행할 때 진행방향에 놓인 장애물만을 탐지할 수 있도록 하였다. 또한 지팡이로 땅을 칠 때의 충격으로 인한 초음파센서의 오동작을 제거하기 위한 필터를 사용하였다 이러한 기능들은 다양한 환경에서 실험을 통해 적절한 인자들을 결정하였다.
본 연구에서는 돌발적 충격에 의한 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프, 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 등을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 효과를 분석하기 위하여 파일럿규모의 시험을 야외시험장에 구축하였다. 파손 예방을 위한 데이터는 파이프에 부착된 센서를 통하여 감지된다. 누출은 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계한 앱 프로그램과 서버프로그램을 통하여 실시간 자료 수집과 감시가 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 모바일 텔레매틱스와 차량용 블랙박스를 융합 (BIM : Blackbox in Mobile) 하여 차량에서 발생하는 제반 정보를 수집하고 모바일 기기를 통하여 데이터를 축적할 수 있는 모듈을 개발하였다. 이를 위해 주행 로봇에 센서 및 카메라를 구현, 설치하여 하드웨어 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 주행 로봇에서 수집된 Data를 안드로이드 기반의 휴대용 디바이스를 통해 확인하였다. 기존의 BIM 연구는 주로 주행 중의 모니터링에 중점을 두어 자료를 저장하는 데에만 치중하여 개발되었으나 본 연구에서 제안하는 모바일 디바이스 기반의 모니터링 모듈은 단순히 데이터를 저장하는데 그치는 것이 아니라, 이를 분석하여 사용자가 쉽게 모니터링을 할 수 있도록 설계하였다. 또한 본 BIM 은 일반 주행 중에 사용자가 실시간으로 확인 가능할 뿐만 아니라, 주차 중에도 충격 감지를 통한 모니터링이 가능하며 소프트웨어적 구현으로 개발되어 생산원가 절감을 통한 범용화가 용이하다.
교량은 노후화와 지진, 유지보수 미비, 기상환경 등의 외부 요인에 의해 균열과 손상이 발생한다. 노후화 교량이 늘어나고 있는 상황에서 유지보수 작업을 진행하지 않으면 안전성이 저하되어 구조적 결함과 붕괴 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 예방하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 교량의 상태를 모니터링하고 신속하게 대응할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 기존의 연구에서 센서 데이터를 이용해 균열 위치와 정도를 파악하는 인공지능 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서 모델의 성능을 파악할 때 실제 교량의 데이터를 사용하지 않고 시뮬레이션을 통해서 교량의 형상을 제작하여 데이터를 획득하여 학습에 사용하였기 때문에, 실제 교량의 환경을 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 교량의 가속도 데이터를 활용하여 인공지능 기반 교량의 이상을 감지하는 '교량 안전 판단 Edge AI 모델'을 제안한다. 이를 위해 가속도 데이터에서 유효 데이터를 추출하기 위한 필터링 규칙을 새롭게 정의하고 이를 적용하는 모델을 구성하였다. 또한 현장에서 수집된 데이터를 기반의 제안된 교량 안전 판단 Edge AI 모델의 성능을 평가하였다. 그 결과 F1-Score가 최대 0.9565로 실제 교량의 데이터를 이용해 안전성을 판단할 수 있음을 확인할 수 있었고, 실제 충격 데이터를 유사한 데이터 패턴을 생성하는 규칙일수록 좋은 성능의 결과가 나왔다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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