무선 센서 네트워크는 특정 지역의 센서 정보를 센서 노드를 통해 수집하는 네트워크이다. 지역 내 센서 노드의 측정된 데이터는 데이터를 수집, 처리하여 사용자에게 전달하는 싱크 노드로 전송된다. 하지만, 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 제한된 능력 때문에 센서 노드의 저전력 동작 기법이 필요하다. 센서 네트워크에서 노드들은 주위 노드가 유사한 데이터를 측정한다는 특성을 갖기 때문에 클러스터를 형성하여 클러스터 헤드로 데이터를 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 동작 기법에 효과적으로 사용될 수 있다. 다중 흡 기반의 클러스터링 형성 기법에서 클러스터 내 멤버 노드의 개수는 균형적인 클러스터 형성에 영향을 주기 때문에, 클러스터링 기법은 클러스터를 균등하게 분할하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본문은 클러스터 내 적절한 멤버 노드를 설정하여, 에너지 효율적인 센서네트워크 클러스터링 방법을 제안한다.
본 논문에서는 대형 구조물의 감시를 위한 새로운 광섬유 경사계를 제시한다. 이 경사계 시스템은 센서 헤드, 광 조절부 그리고 신호처리부로 이루어진다. 또한 본 시스템은 무아레 프린지 현상의 원리를 이용하며 광섬유라는 새로운 광측정 장치를 적용하였다. 이를 통해, 센서 시스템은 가격이 저렴하고 전자기학 잡음에 강하며 설치가 용이해 졌다. 실제로 본 논문에서는 저비용의 광전자 구동 시스템을 포함한 실제 시제품을 성공적으로 개발하였다. 그리고 실제 실험을 통해 센서의 선형성을 포함한 성능을 검증하였고 이를 통해 실제 토목구조물의 처짐각을 측정할 수 있는 광섬유 경사계 시스템으로서의 가능성과 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 센서와 게이트웨이간의 응용레벨 전송 세션을 세분화하고 각 세션을 주기적으로 갱신하는 기법을 적용하여 모델화하였다. 또한 이 모델에서의 인증을 위한 전송오버헤드를 최소화하기 위해 생체정보의 측정주기에 따른 동적인 유효 세션기법을 적용하였고 비인가 게이트웨이가 유효세션 시간을 예측하지 못하도록 유효세션 시간을 랜덤화 하였다. 이 모델은 비인가 센서기기의 무결성 침해와 기밀성 침해를 차단하는 효과가 있다. 본 모델의 평가를 위해 TinyOS 2.1 환경에서 구현하여 실험하였다. 따라서 전송할 생체정보가 서로 다른 측정주기를 갖는 것을 통해 효율성을 제공하도록 하였다. 결과적으로 제안한 기법을 3가지 실험을 통해 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.
개발자 개개인의 소프트웨어 개발 프로세스를 개선시켜 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있도록 돕는 기법으로 PSP(Personal Software Process)가 널리 쓰이고 있다. PSP에 제시된 측정 및 분석활동을 지속적으로 수행함으로써 개별 개발자는 자신의 개발 프로세스에 내재된 약점을 파악할 수 있고, 이렇게 수집된 과거 프로젝트의 데이타를 이용하여 공수와 품질에 대한 예측의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 수동으로 행해지는 데이타 수집의 오버헤드와 개발작업-측정작업 간의 문맥전환에 따른 집중력 분산의 문제점으로 인해 신뢰도 높은 데이타를 수집하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 한편, PSP에 제시된 문서형태의 프로세스 가이드는 프로세스 정보 검색의 불편함과 추가적인 정보를 삽입하는 데 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 개발된 PSP 지원도구를 소개한다. 개발된 도구는 데이타 수집의 신뢰성을 높이기 위해 데이타 자동 수집 기능을 제공하고, PSP 프로세스 정보의 효율적인 검색을 위한 EPG(Electronic Process Guide) 기능 및 추가적인 프로세스 정보의 저장을 위한 경험 저장소 기능을 제공한다.
본 연구는 방사선 치료실 벽면 거리에 따른 표층선량과 심부선량에 관하여 알아보고자 한다. 선형가속기에서 발생하는 고에너지 광자선은 치료기 헤드, 콜리메이터, 환자, 치료실내의 모든 벽과 물질들에 의하여 많은 산란선이 발생된다. 산란선의 측정은 열형광선량계(TLD)를 사용하였다. 선형가속기의 회전중심으로부터 벽까지의 거리는 236, 272, 303과 337 cm로 측정되었다. 6 MV 광자선을 100 cGy와 200 cGy를 조사한 결과 벽까지의 거리가 짧은 236 cm에서 표층선량은 0.49, 0.83 mSv이고, 272 cm에서는 0.41, 0.53 mSv, 303 cm에서는 0.28, 0.57 mSv, 337 cm에서는 0.33, 0.76 mSv로 각각 나타났다. 치료실 벽의 거리에 따라 표층선량은 현저한 차이를 나타내었다. 이러한 결과는 방사선 치료환자의 확률적영향과 관련하여 유용한 자료로 활용될 것이다.
투명전도박막은 ITO, $SnO_2$, ZnO, 등이 있으나 $SnO_2$는 자외선 영역까지 투과시키는 우수한 광학적 특성을 나타내지만, 상당히 큰 전기저항으로 인해 현재는 현재 ITO가 널리 이용되고 있다. ITO(Indium Tin Oxide)박막은 자외선 영역에서 반사율이 높으며 가시광선영역에서는 80%이상의 뛰어난 투과율을 가지고 있다. 또한 낮은 전기저항과 넓은 광학적 밴드갭 때문에 가장 유용한 투과전도성 재료 중에 하나이다. 이러한 특성 때문에 여러 가지 문자 표시소자의 투명전극, 태양전지의 창재료, 정전차폐를 위한 반도체 포장재료, 열반사막, 면발열체, 광전변환 소자에 응용되고 있다. 일반적으로 박막의 제작에는 저항가열법과 전자선가열법, 스퍼터링법의 물리적 증착과 화학적 증착으로 나뉜다. 본 논문에서는 증착온도를 달리 하여 RF-sputtering에 의해 ITO박막을 증착한 후 온도증가에 따른 박막의 특성을 연구하였으며 또한 광역평탄화를 위한 CMP공정을 적용하여 증착온도가 연마에 미치는 영향을 연구하였다. 본 실험에서 사용된 ITO박막은 $2{\times}2Cm$의 Corning glass위에 증착되었으며 타겟은 $In_2O_3$와 $SnO_2$가 9:1로 혼합된 Purity 99.99%이상의 직경 2 inch인 ITO타겟을 사용하였다. 박막 증착시 기판온도는 상온에M $200^{\circ}C$까지 변화시켰으며 RF power는 100W로 일정하게 하였으며 증착압력은 $8{\times}10^{-2}$Torr이였다. CMP공정조건은 헤드속도 60rpm, 플레이튼 속도 60rpm, 슬러리 주입 유량 60mml/min, 압력 $300g/cm^2$이였다. 전기적 특성은 four point probe를 이용하여 측정하였으며 광학적 특성은 UV-Visible Spectrometer를 이용하여 200~900nm의 파장범위에서 광투과도를 측정하였다.
계자코일에 흐르는 교류전류로 전자기장을 유도하고, 결함에 의하여 누설되는 자속을 간극을 갖는 헤드로 측정하여 결함을 검출하는 새로운 비파괴탐상장치를 구성하였다. 이 탑상장치는 비접촉으로 강자성체의 구조물 요소에 존재하는 표면결항을 검출하고, 그 크기를 평가하는데 적용할 수 있다. 본 논문은 강자성체에 도입한 2차원 표면결함에 적용하여 결함의 평가를 실시하였다. 또한 측정주파수와 lift-off가 이들 평가에 미치는 영향을 검토하였다. 결함은 전압 분포에서 최대치로 검출할 수 있고, 이 최대전압의 변화는 결함의 깊이가 증가함에 따라 증가한다. 결함의 최대전압은 주파수와 lift-off 의 영향을 받지만, 작은 깊이의 결함은 깊이와 전압이$(V_0/V_{ave})$의 관계로부터 선형적으로 예측할 수 있다.
딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.
본 연구는 정상 상태의 유동에서 Rayleigh 산란을 이용하여 연료 농도를 측정시 잡음 원인과 대책에 관한 것이다. 실험 장치는 연료 농도 변화를 시간적, 공간적으로 측정함과 동시에 정확한 농도 측정을 위한 보정도 가능하도록 구성하였다. 실험 장치를 우선 보정 용기에 적용하여 프로판, 부탄, 아세틸렌, 프레온 가스의 산란단면적을 구하였다. 이후 내연기관을 상사한 실린더 헤드, 인젝터, 흡기매니폴드, 투명 실린더로 구성된 정상유동 장치를 구성하였다. Rayleigh 산란을 이용한 농도 측정 시 가장 큰 난점은 Mie 산란에 의한 간섭이다. Mie 산란의 영향을 제거하기 위해 하드웨어 필터로 입자의 수 밀도를 측정 가능한 수준으로 감소시켰다. Mie 산란 입자를 충분히 작게 만든 후 광전자 증배관과 앰프의 시정수에 바탕을 둔 소프트웨어 필터를 개발하여 적용하였다. 그리고 바탕 잡음은 광학적 배열을 조정하고 동시에 핀 홀과 빔 트랩을 적용하여 감소시켰다. 실험 결과 LRS는 연료 농도 계측에 매우 유용하게 이용될 수 있고 소프트웨어 필터는 Mie 간섭을 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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