• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2001년도 추계 수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.198-199
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• 2001

식물플랑크톤의 증식에 영향을 미치는 요인 중에서 온대해역에서 가장 현저한 것은 수주의 연직혼합의 깊이이다. 식물플랑크틀이 물의 혼합에 의하여 연직적으로 아래에 이송되어, 그 깊이까지의 수주내의 전광합성량과 전호흡량(일차 생산자)이 같아질 때의 깊이를 Critical depth(CRD)라고 한다. CRD의 개념은 Gran and Braarud (1935)에 의해 제창되었고, Sverdrup(1953)에 의하여 수치모델로서 발전했다. (중략)

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.241-242
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• 2014

본 논문에서는 PWM 스위칭 주파수 신호 주입 센서리스 제어와 전압 펄스 인가 방법을 혼합한 회전자의 초기 위치 추정 기법을 제안하였다. d축 전류제어기 출력에 PWM 스위칭 주파수의 펄스 전압 신호를 주입하여 회전자의 위치를 추정하고, 추정한 위치에 해당하는 전압 벡터를 인가하여 자기 포화에 따른 인덕턴스의 차이를 이용함으로써, 회전자 영구자석의 극성을 판별하였다. 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.

• 센서학회지
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• 제10권3호
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• pp.180-186
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• 2001

최근 전류 법적인 Clark형 센서의 단점을 극복하기 위해 FET형 용존 산소 센서가 제안되었다. 그러나 제안된 센서의 출력은 작업전극에서 발생하는 pH의 변화를 감지하기 때문에 유속에 대한 영향을 받는다. 본 논문에서는 FIA(flow injection analysis)를 이용하여 유속의 영향을 최소화 할 수 있는 방향을 결정하였다. 그리고 완충막을 작업전극과 감지막 위에 형성시켜 작업전극과 감지부가 측정용액에 직접 노출되어 용액의 유동에 의해 센서의 출력이 불안정한 문제를 개선하였다. TEOS(tetraethylorthosilicate)와 DEDMS(diethoxydimethylsilane)를 혼합하여 졸-겔법으로 완충막을 형성하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.77-87
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• 2018

WSN에 국한하여 많은 연구가 이루어졌다. 정적 WSN에 국한된 솔루션은 모바일 WSN에 적용하기가 어렵다. 모바일 WSN에 국한된 솔루션은 네트워크에 상당한 수의 앵커 노드가 있다고 가정하고 리소스가 제한된 상황에서 이러한 솔루션은 정적 및 모바일 혼합 WSN에 적용하기가 어렵다. 앵커 노드를 사용하지 않고 정적 노드와 모바일 노드가 혼합 된 혼합형 무선 센서 네트워크에 대해 효율적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 방법으로 국한하여 서비스를 제공 할 수 없다. 정확도는 혼합 무선 센서 네트워크에 한정하여 중요한 요소이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 앵커 노드가 없는 위치 파악의 정확성에 대한 요구를 만족시키는 방법을 제시하였다. 홉 좌표 측정은 앵커 프리 로컬화를 위한 정확한 방법이 사용됩니다. 동일한 범주의 동일한 데이터를 사용하는 다른 방법과 비교할 때 이 방법은 다른 방법보다 정확도가 좋다. 또한, 우리는 WSN에서 앵커 노드가 없는 지역적으로 낮은 통신 및 계산 비용과 같은 효율성에 대한 요구를 충족시키기 위해 최소 스패닝트리 알고리즘을 적용했다. Java 시뮬레이션 결과는 제안된 접근 방식을 질적인 방법으로 수정하고 다양한 게재 위치에서 실적을 이해하는데 도움이 된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.140-152
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• 2017

본 논문은 레이더 센서, 비전 센서를 활용한 다중 센서 융합 기반 움직임 검지에 관한 연구를 다룬다. 레이더 센서는 다량의 물체를 검지함에 있어 센서 자체의 움직임이 발생할 경우 주변건물이나 주변 가로수와 같은 사물 혹은 물체를 차량으로 오인하는 경우가 생긴다. 비전 센서의 경우 저렴하고 가장 많이 쓰는 형태이지만 빛, 흔들림, 날씨, 조도 등 외부환경에 취약하다는 문제점이 있다. 각 센서 간의 문제점을 보완하고자 센서 융합을 통한 움직임 검지를 제안하게 되었고 실험환경 내에서 매우 우수한 검지율을 보이게 되었다 센서 간 융합에서 좌표 통일문제와 실시간 전송문제 등을 해결하였으며, 각 센서 간 필터링을 통한 비가공데이터(raw data)의 신뢰성을 높였다. 특히 영상에서는 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용하여 레이더 센서의 단점을 극복하고자 했다.

• 센서학회지
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• 제17권1호
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• pp.61-68
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• 2008

The sensing characteristics of new oxide sensing materials, NiO, NiO-YSZ and CuO, were evaluated at the temperature of $700^{\circ}C$ in 10 % $O_2$containing atmosphere. Through simultaneous response to $NO_2$ and NO, the sensing mechanism of oxide electrode was studied and the relation of EMF and NO/$NO_2$ concentrations was elucidated. Moreover, for highly sensitive NOx sensor, modified mixed potential sensor which has at least two oxide electrodes was proposed.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.103-105
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• 2009

본 연구에서 우리는 single walled carbon nanotube(SWNT) 용액 속의 TEOS와 VTMS 바인더가 나노튜브 센서의 감도의 증가와 선택성을 가지는 것에 대해서 조사하였다. 일반적으로 혼합된 SWNT 용액 속의 유기 화합물인 바인더는 기판에 잘 부착된다. 그리고 가수분해 된 바인더의 표면에는 바인더가 경화 되었을 때 기능화 된 하나의 그룹이 형성된다. 그것은 SWNT의 표면에 가수분해 된 TEOS와 VTMS의 -OH와 $-CH=CH_2$ 같이 기능화된 그룹이다. 그러므로 전하는 carbon nanotube와 흡착된 분자 사이에서 이동되고 그에 대한 영향으로 전기적인 전도성이 변화한다. 이 실험에서 증가되어지는 알콜 농도에 따라 TEOS 바인더를 사용한 센서의 저항은 감소하는 반면 VTMS 바인더를 사용한 센서의 저항은 증가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.384-387
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• 2010

HONS(Hybrid Open Networking Stack) 는 다양한 무선 센서들을 하나의 네트워크로 서비스할 수 있는 시스템이다. IEEE 802.15.4 표준의 Open 패킷 구조를 정의하여, 다양한 센서를 저전력 멀티-홉 네트워크로 구성할 수 있다. HONS 네트워크는 라우터와 무선 센서로 구성된다. 라우터는 전원을 사용하여 멀티-홉 네트워크의 기본 백본을 형성하며, 무선 센서는 배터리로 저전력 동작을 하여, 라우터가 구성하는 멀티-홉 네트워크에 참여한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.18-20
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• 2015

본 논문은 마그네틱 센서 기반의 오브젝트 추적 기술을 이용한 혼합현실 선거 방송 시스템을 제안한다. 마커 기반의 증강현실 기술은 방송환경에서는 강한 조명으로 인하여 마커의 특징점 추출의 간섭 및 소실로 추적이 끊기는 문제가 있다. 특히, 선거방송와 같은 생방송 중에 그래픽이 튀거나 사라지는 것은 방송 사고와 다름없다. 따라서, 우리는 조명이나 가림의 영향 없이 추적 성능을 강인하게 하기 위해서, 무선의 마그네틱 센서를 내장한 별도로 제작한 투표함 모형을 추적하도록 하였다. 본 논문에서는 마그네틱 센서를 내장한 실물 투표함을 실시간으로 추적하게 하고, 그 정보를 증강현실 방송 시스템과 통합한 시스템 구성 및 그것을 이용한 증강현실 선거 방송 어플리케이션을 보여준다. 그 결과, 연기자가 선거정보그래픽과 연동하는 투표함을 자유롭고 직관적으로 움직일 수 있었으며, 자연스러운 증강현실 합성 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1354-1357
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• 2013

최근 다양한 센서들이 일상생활에 활용되어, 일정한 환경에서 사람의 행동을 분류하고 인식하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2개의 진동센서 값과 1개의 적외선 센서 값을 은닉 마코프 모델에 적용하여 침대 위에 있는 사람의 3가지 행동유형-눕기, 뒤척임, 일어나기-을 분류하고자 한다. 3개 센서 값의 특징들을 기초로 은닉 마코프 모델에 학습시키고, 특징집합과 학습 데이터량을 변화시키면서 사람의 행동유형에 대한 인식 실험을 수행하였다. 특징 개수 혼합에 따른 인식률의 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나, 학습 데이터량을 증가시켜 가면서 수행한 실험에서는 인식률이 평균 78.127%로 향상되는 성과를 거두었다.