광섬유 센서의 주된 이점으로는 기계적 구동부가 없으므로 고신뢰성, 긴수명, 무전기적 간섭, 고응답속도, 저가이다. 본 연구에서는 공장설비 및 자동문 등과 같은 곳에서 많이 사용되어지는 자동장치의 오작동으로 인한 사고를 미연에 감지하여 인명피해를 줄이기 위하여 광섬유를 이용한 충격 및 압력센서를 제안 및 개발하였다. 센서의 원리로는 충격에 의해 다중모드 광섬유에서 발생하는 스펙클 패턴의 변화를 포토다이오드로 검출하는 방식이다. 광섬유에 충격의 세기를 변화하여 여러 차례 측정한 결과 충격의 세기의 변화에 따른 반응정도는 선형적으로 변하지는 않았으나 주어진 충격에 대해 민감하게 반응하는 것을 실험을 통하여 확인하였으며 광섬유의 피복 두께의 변화나 신호처리부에서의 증폭도를 조절함으로써 충격에 대한 반응감도를 조절할 수 있었다. 광섬유를 이용한 충격 및 압력센서의 장점으로는 점대점 방식이 아닌 라인 방식으로 설치하거나 측정함으로써 광섬유 전체가 센서역할을 하기 때문에 설치가 용이하고 감지범위가 넓어 센서로서의 우수한 특성을 가지므로 다양한 자동시스템 분야나 충격 및 압력센서로 활용될 수 있을 것이다.
다제약 접근기반 Optical Flow 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 본 논문은 열차의 자동 운전 중 플랫폼에서 승객의 탑승시도를 영상인식을 통해서 감시할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. CCTV를 통하여 입력된 영상을 차영상을 통하여 영상의 변화를 감지하고, 변화하는 영상에 대하여 Optical Flow를 수행, 영상에서 승객의 이동 방향성을 파악할 수 있다. 플랫폼에 사람이 없을 때의 영상과 사람이 이동 중인 영상을 비교하면 사람이 이동한 부분에 대한 차 영상을 추출할 수 있다. 추출된 영상을 통하여 Edge검출을 하게 되면 이동하는 사람이 있을 경우 사람 형상이 추출이 되고, 추출된 사람 형상의 개수와 무게 중심을 저장한다. 추출된 사람 형상과 다음 영상의 사람 형상의 Optical Flow를 수행하면 이동 거리만큼 사람 형상의 이동 방향성을 파악할 수 있고, 이동성이 파악된 사람의 이동 방향이 선로 방향으로 가는지를 감시할 수 있다. CCTV의 방향은 열차의 선로에 수직한 방향을 촬영하여 화면의 오른쪽 또는 왼쪽에 열차가 위치할 수 있게 한다. 본 논문을 통하여 CTBC 신호시스템에서 열차가 자동운전 할 경우 사람의 이동방향을 파악하여 탑승을 시도하는 승객의 유무를 파악, 열차의 출입구 개폐에 이용할 수 있다. 시뮬레이션 결과 플랫폼에 대기 중인 정확한 승객의 수는 확인이 어려웠지만 탑승 시도 여부는 확인 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 마이크로파를 이용하여 자동차, 무인 시설 및 자동문 등에서 적용 가능한 물체 탐지 장치 방안을 제안하고 있다. 마이크로파 탐지 기술이 보편화되면서, 제한된 대역폭으로 동반되는 상호 간섭 및 혼신은 필연적으로 예상된다. 본 논문에서는 간섭과 혼신 환경에서 영향을 받지 않는 가무작위(假無作爲) 코드를 사용하여 송수신 신호의 코드 상관으로 물체를 탐지한다. 도플러 주파수가 없는 고정 물체의 거리 탐침을 위한 가짜의 도플러(doppler) 신호를 생성하기 위하여 송신 신호의 위상은 지속적으로 변이된다. 또한, 수신 신호가 일정하도록 송신 신호의 전력을 제어하여, 수신기의 포화(saturation)를 제거하고 거리 측정 오차가 감소시켰다. 제안장치는 $0.5{\sim}2.0\;m$의 거리에 있는 물체를 탐지하여, 1.0 m 이내의 물체 유 무를 음성으로 알려준다.
로봇 프로그래밍은 학습자에게 흥미를 부여할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 오류가 발생했을 때, 로봇의 하드웨어의 문제인지, 프로그램의 논리적 문제인지를 발견하기 쉽지 않다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 학습자가 로봇 프로그래밍에서 조립의 문제를 제외하여 프로그램의 문제해결에 집중할 수 있도록 지원하는 시뮬레이션 도구를 개발하고자 하였다. 또한 학습자의 수준을 고려하여 스케치한 로봇의 작동모습을 로봇에 직접 다운로드 하기 이전에 결과를 확인할 수 있도록 개발하고자 하였다. 본 연구는 초보학습자가 자신의 아이디어를 스케치하여 표현하고 시뮬레이션을 통해 결과를 확인할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 프로그램을 조립된 로봇에 다운로드하여 실제 수행할 수 있는 Etoys기반 로봇 프로그래밍 도구를 개발하였다. 자동문과 같이 학습자가 일상에서 접하기 쉬운 환경에서 정보과학 원리가 어떻게 활용되고 있는지 스케치 기반 시뮬레이션을 통해 로봇으로 확인할 수 있는 도구라는 점에서 의미가 있다.
본 논문에서는 1인 가구를 대상으로 전기 안전, 전기 에너지 소비 관리 그리고 비상시 네트워크를 연결하여 예약된 연락처에 메시지를 전송하는 사물인터넷 기반의 스마트 콘센트 시스템 구축 방식을 제안한다. 제안된 스마트 콘센트 시스템은 서버와 모듈, 어플리케이션, WiFi AP 수신기 사이에 패킷 데이터와 프로토콜을 파싱하여 구현된다. 통신을 위해 구축된 WiFi AP는 콘센트 뿐 만 아니라 가스 차단, 도어락 등에 연결하여 사용하는 것이 가능하다. 또한 제안된 방식은 AC 전류센서(SCT-013)를 통해 받아온 해당 콘센트의 전력량을 실시간으로 수신하여 원격 모니터링 기능을 제공할 수 있다. 스마트 콘센트 시스템은 대기전력 차단 기능과 더불어 전력 사용 자동 분석을 통해 비상시 전력 자동 차단 기능까지 할 수 있을 것으로 기대한다.
평면 안테나는 막대형 모노폴 안테나에 비하여 돌출부위가 없으므로 옥외 계측자동화시설의 데이터 전송에 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 UHF 대역에서는 크기로 인하여 평면 안테나의 사용이 상당히 제한되고 있다. 본 논문에서는 400MHz UHF 대역의 ISM 밴드를 사용하는 AMR (Automatic Meter Reading) 시스템에 적용할 수 있는 평면 안테나의 소형화 설계를 연구하였다. 평면 안테나는 FR-4 기판의 마이크로스트립 패치 구조이며, 소형화는 패치에 슬롯을 장하하여 설계되었다. 먼저 직사각형 슬롯을 사용하여 슬롯이 안테나 소형화에 미치는 영향을 파악한 후 보다 복잡한 형태의 슬롯을 적용하여 UHF 대역에서 37.9% 크기가 감소된 안테나를 제작하였다. 제작된 안테나는 야외 설치를 위한 안테나 보호용으로 표면에 에폭시 코팅 처리가 이루어졌으며, 공진 주파수 변화에 대한 에폭시 코팅의 영향도 분석되었다.
IoT 기술과 이 확산됨에 따라 얼굴 인식을 활용하는 다양한 응용들이 등장하고 있다. 본 논문은 딥러닝 기반의 얼굴 인식과 손 제스처 인식을 활용하는 원격 제어 시스템을 설계 구현한 내용을 기술한다. 얼굴 인식을 활용하는 응용시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상을 촬영하는 부분과 영상으로부터 얼굴을 인식하는 부분, 그리고 인식된 결과를 활용하는 부분으로 구성된다. 영상을 실시간으로 촬영하기 위해서 어디서나 장착 가능한 싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하고, 서버 컴퓨터에는 FaceNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하고 OpenCV를 이용한 손 제스처 인식 소프트웨어도 개발하였다. 사용자를 알려진 사용자와 위험한 사용자 그리고 모르는 사용자의 3 그룹으로 구분하고, 얼굴 인식과 손 제스처가 모두 통과된 알려진 사용자에 대해서만 자동 도어락을 오픈하는 응용을 설계 구현하였다.
연구목적: 고층 건물 화재시 제연구역이 효과적으로 보호되지 않으면 수직피난경로에 연기나 화염이 유입되어 대피가 어려워진다. 국가화재안전기준에서는 제연구역에 차압 및 방연풍속을 공급하여 능동적으로 연기 유입을 억제하고, 제연구역으로부터 옥내로 유입되는 공기는 옥외로 배출되도록 하고 있다. 본 연구는 유입 공기의 배출로 인한 문제점을 확인하고 성능개선 방안에 대하여 알아보고자 하였다. 연구방법: CONTAM 프로그램을 사용하여 기본조건과 변경조건으로 시뮬레이션을 수행하였다. 연구결과: 밀폐된 복도에서 유입 공기가 배출되면 제연구역에서 과압이 발생하여 개방력을 초과하였고 유입공기가 배출되지 않는 층 에서는 방연풍속이 미달하였다. 결론: "차압 배출댐퍼" 적용, 배출댐퍼 2개층 동시 개방, 복도와 옥외 사이 자동식 창문 설치로 유입공기의 배출 성능이 개선되었다.
도시철도 열차의 요구 사항 중 하나가 정위치 정차 성능이다. 이는 열차가 승강장의 지정된 위치에 정확히 정차할 수 있도록 하는 것이며 정위치 정차를 만족시키지 못할 경우 스크린도어와의 간섭이 발생하여 승객 불편 및 운행 지연을 초래한다. 자동운전 열차의 경우 열차의 현재 속도 정보를 가지고 현재의 위치를 파악한 후 이에 맞게 가감속 명령을 내려 제어를 수행하므로 속도 정보의 오차가 클 경우 정확한 제어가 불가능하게 된다. 도시철도에서는 위치 오차를 보정하기 위해 PSM(Precision Stop Marker)가 있어 특정 지점에서 위치 오차를 보정하여 정차제어의 오차를 줄이도록 한다. 그러나 PSM 자체는 위치정보만 가지고 있으므로 속도 오차에 대한 보정은 수행하지 않는다. 본 논문에서는 PSM 경과 정보를 가지고 속도를 추정하여 정위치 정차제어를 수행하는 방안에 대하여 제안한다. 등감속도로 열차를 운행하면 속도를 추정할 수 있고 이에 따라 목표 감속도를 구하여 정차제어를 수행할 수 있다. 수치적 시뮬레이션을 통해 제안한 방안의 실현 가능성과 우수성을 보인다.
최근 개인의 정보 보호에 대한 중요성이 증가함에 따라 생체 인식 기술이 출입 통제 시스템 또는 개인 인증, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등 여러 응용에서 사용되어지고 있다. 손가락 정맥 인식이란 사람마다 고유한 손가락 정맥 패턴 정보를 사용하는 고 신뢰도의 생체 인식 기술이다. 본 연구에서는 비 접촉식 손가락 정맥 인식을 위한 새로운 장치 및 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 다음과 같은 다섯 가지의 장점을 나타내고 있다. 첫째, 본 논문에서 제안하는 장비는 사용자의 손가락 정맥영상 취득 시, 손가락의 뒷면과 손가락 끝, 옆을 지지할 수 있는 최소한의 지지대만을 사용함으로써 사용자의 불쾌감을 최소화할 수 있다. 둘째, 손가락 정맥 영상을 취득하기 위한 카메라 앞에 45도 기울어진 핫 미러(hot mirror)를 사용함으로써, 손가락 정맥 영상 취득 장치의 두께를 줄일 수 있었다. 이는 핸드폰과 같이 두께에 제한이 있는 여러 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 의미한다. 셋째, 본 연구에서는 LBP(Local Binary Pattern) 방법을 기반으로 손가락 정맥의 특징 정보를 추출함으로써 부분적으로 심하게 어둡거나 밝은 영역을 포함하는 균일하지 않은 조명의 영향을 줄일 수 있었다. 넷째, 비 정맥 영역을 인식에 사용하지 않음으로써 인식 성능을 보다 향상 할 수 있었다. 다섯째, 추출된 손가락 정맥 코드를 기 등록된 코드와 매칭 시, 수평 및 수직방향 비트 이동 방법을 사용함으로써 영상 취득 시 손가락의 움직임과 회전에 의한 본인데이터의 변화도를 줄일 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 손가락 정맥 인식방법의 EER(Equal Error Rate)은 0.07423%였고 전체 처리 시간은 91.4ms였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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