본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 영유아기의 아기들의 수면 자세 모니터링을 할 수 있는 장치를 제작하였다. 수면 모니터링에 관한 기존에 시행한 연구는 실제 수면실에 카메라를 설치하여 수면하는 동안 카메라로 수면자세를 계속 녹화하여 수면 자세를 모니터링을 하는 방법과 압력센서를 사용하여 수면 자세를 모니터링 하는 연구가 있다. 이러한 연구는 수면 시 비교적 정확한 수면자세를 확인 할 수 있다는 장점이 있지만, 공간 및 장소 제약과 센서나 카메라의 설치, 고가의 비용 등의 단점을 가지고 있다. 또한 영유아기의 아기들에게 사용에 있어서는 불편 할 뿐 아니라 적용하기에도 어려움이 많다. 이번에 제안하는 방법은 3축 가속도 센서를 이용하여 X축,Y축,Z축의 값을 출력 받아 수면 자세의 파악 및 엎드려 있는 수면 자세에 대하여 부저를 이용하여 경고음을 나타내주는 방법이다. 이 방법은 3축 가속도 센서를 사용하여 데이터를 측정하고 Bluetooth를 이용하여 무선 전송함으로써 수면자세를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 또한 이렇게 수집된 데이터를 바탕으로 영유아기 아기들이 엎드린 자세로 수면시 발생 할 수 있는 질식 등에 안전하게 대처할 수 있다.
센서 네트워크의 특성상 설치 후, 사람이 직접 초소형의 센서 노드들을 일일이 관리할 수 없기 때문에, 센서 노드를 직접 설치하기 이전에 시뮬레이션을 통해 각 센서노드들의 네트워크 환경을 미리 확인하고 점검하는 작업은 매우 중요하다 센서네트워크 통신 프로토콜이나 어플리케이션은 데이터의 송수신 타이밍이 매우 중요하다. 하드웨어의 동작타이밍을 정확히 모델링 하여 시간에 데이터를 처리 송수신하는 사이클이 정확한 시뮬레이션이 요구된다. 이를 위해 잘 알려진 방법은 명령어 수준의 시뮬레이션 방법이다. 본 연구에서는 Telos형 센서노드를 위한 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터인 TeloSIM을 구현했다. Telos는 중앙처리장치인 MSP430과 라디오모듈인 CC2420를 사용하며 최근 가장 많이 쓰이고 있는 센서노드이다. MSP430은 센서노드에서 사용되고 있는 중앙처리장치 가운데 가장 적은 에너지를 소모하며, CC2420은 Zigbee를 지원하기 때문이다. 하지만 현재까지 개발된 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터는 대부분 Atmega128을 지원하는 시뮬레이터이거나 CC2420을 지원하지 못하는 시뮬레이터들이다. 따라서 본 논문에서는 소개하는 TeloSIM은 Telos를 이용하여 센서네트워크를 연구하는 개발자에게 도움을 줄 수 있다. TeloSIM은 명령어 수준의 시뮬레이터로 사이클이 정확한 장점을 갖고 있고 하드웨어를 정확히 모델링 하여 운영체제나 특정 기능 구현에 상관없이 하드웨어를 직접 이용하는 것과 동일하게 사용할 수 있으며, 다수의 센서노드를 동시에 시뮬레이션 할 수 있다. 그리고 GUI 도구를 제공하여 사용자가 시뮬레이션 결과를 쉽게 볼 수 있도록 하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 센서 네트워크는 매우 작은 하드웨어로 이루어지는 많은 수의 센서 노드들로 구성된다. 이 네트워크의 토폴로지와 라우팅 방식은 그 목적에 따라 결정되어야 하며, 하드웨어 및 소프트웨어도 필요한 경우에는 변경되어야 한다. 따라서 그러한 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 시스템 동작을 확인하고 성능을 예측할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터가 필요하다. 현존하는 몇몇 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특정 하드웨어나 운영체제에 맞추어 개발되었기 때문에, 그러한 특정 시스템들을 위해서만 사용될 수 있다. 그리고 시스템 설계 상의 주요 이슈가 되는 전력 소모량 및 프로그램 실행 시간을 추정하기 위한 어떤 수단도 지원하지 못하고 있다. 이 연구에서는 기존의 센서 네트워크 시뮬레이터들이 갖고 있는 문제점을 해결한 시뮬레이터를 개발하고, 센서 네트워크의 계층적 라우팅 프로토콜인 LEACH, TEEN, APTEEN의 전력소모량을 시뮬레이션을 이용하여 분석하였다. 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행 이미지를 사용하였다. 따라서 각각의 라우팅 프로토콜을 실제 센서 보드에서 동작하는 응용 프로그램으로 구현하고, 컴파일된 실행 이미지를 작업부하로 사용하여 시뮬레이션 하였다. 라우팅 프로그램들은 ETRI의 센서 네트워크 운영체제인 Nano-Q+ 1.6.1을 기반으로 구현되었으며, 하드웨어 플랫폼은 옥타컴의 센서 보드인 Nano-24이다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 센서 네트워크는 그 사용 목적에 따라 라우팅 프로토콜을 적절히 선택해야 한다는 것을 알 수 있다. 즉, LEACH는 주기적으로 네트워크의 상황을 체크해야 하는 경우에 적합하고, TEEN은 환경의 변화를 수시로 감지해야 하는 경우에 적합하다. 그리고 APTEEN은 전력소모량과 기능 측면을 모두 고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를 영상화 및 정량화 하였고, 흡연에 의한 선조체내 도파민 유리는 흡연시 흡수된
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[게시일 2004년 10월 1일]
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