• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.69-78
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• 2011

대규모 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 개방된 무인 환경에서 동작한다. 악의적인 공격자는 일부 센서 노드를 탈취 하여 허위 보고서를 주입할 수 있다. 통계적 여과 기법은 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위한 기법으로 보고서 전달 과정 중에 허위 보고서를 검출하고 여과할 수 있는 방법을 제안하였다. 통계적 여과 기법에서는 적절한 전달 경로 설정을 통하여 허위 보고서 검출 성능 향상뿐만 아니라 에너지 효율 또한 높일 수 있다. 하지만 네트워크의 위상 변화와 노드의 에너지고갈 등의 다양한 환경 변화로 인하여 전달 경로를 재설정해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 빈번한 경로 재설정은 과도한 에너지 소모를 유발하므로 적절한 경로 재설정 주기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 제안된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 영역별 경로 재설정 주기 결정 기법을 제안한다. 제안 기법은 퍼지 시스템을 이용해 각 영역의 경로 재설정 주기를 동적으로 결정한다. 또한 주기가 결정된 영역에 대해 적절한 보안 수준을 결정하고 해당 영역은 이를 적용하여 경로를 재설정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 기법이 경로 재설정에 사용되는 에너지 소모량을 최대 50% 이상 감소시켰음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.80-87
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• 2011

자율무인잠수정은 해수면탐사선에 비해 해저면에 더 가까이 접근할 수 있는 장점을 제공한다. 수심자료, 해저면 물질 정보와 해저면 하부 영상을 얻기 위해서는 자율무인잠수정에 탑재된 다중빔음향즉심기, 해저면영상탐사기 및 천부지층탐사기 등이 유용하게 사용된다. 일본해양연구개발기구는 3000m급 자율무인잠수정 우라시마를 개발하였다. 잠수정의 전력공급용 연료전지시스템의 공학적 개발과 시험과정을 거쳐 우라시마에는 신형 리튬이온전지 시스템이 설치되었다. 잠수정은 초기 공학적인 업무에서 과학적 사용 목적으로 개량되었다. 다양한 과학장비들이 추가되었고 2006년부터 과학적인 목적의 임무수행을 위한 잠항시험이 수행되었다. 2007년 시험운항에서 일본 기이반도 해역 북구마노분지 부근에서 우라시마의 해저면영상탐사기와 천부지층탐사기를 이용하여 고해상 음향영상자료를 획득하였다. 후방산란강도 도면에서는 많은 암설류가 확인되었고, 천부지층탐사단면에서 연구해역의 북동쪽 끝 부근의 하부구조가 확인되었다. 이러한 특징은 최신 선상지의 형성과 관련된 구조를 암시한다. 그러나 남서 해역에서는 해저면 하부 ~20 ms 부근에서 강한 반사층이 존재하는데, 이는 삭박특징으로 해석되며 현재는 더 젊은 해저 퇴적물로 덮여있다. 잠수정의 성능은 지속적으로 향상되고, 우라시마를 활용하여 많은 유용한 결과가 얻어질 것으로 기대된다.

• 전기화학회지
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• 제22권3호
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• pp.87-103
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• 2019

현재 상용화되어 있는 리튬이온전지에 사용하고 있는 비수계 유기 전해액은 가연성, 부식성, 고휘발성, 열적 불안정성 등의 단점 때문에 더욱 안전하고 장수명을 보이는 고체 전해질로 대체하는 연구가 진행되고 있으며, 이것은 전기자동차 및 에너지저장 시스템과 같은 중대형 이차전지에도 효율적으로 활용될 수 있다. 다양한 형태의 고체 전해질 중에서 현재 고분자 매트릭스에 활성 무기 충진재가 포함되어 있는 복합 고체 전해질이 고이온전도도와 전극과의 탁월한 계면접촉을 이루는데 가장 유리한 것으로 알려졌다. 본 총설에서는 우선 고체 전해질의 종류와 연혁에 관해 간단히 소개하고, 고분자 및 무기 충진재 (불활성 및 활성)로 구성되는 고체 고분자 전해질 및 무기 고체 전해질의 기본적 물성 및 전기화학적 특성을 개괄한다. 또한 이 소재들의 형상을 기준으로 입자형 (0D), 섬유형 (1D), 평판형 (2D), 입체형 (3D)의 형식으로 구성된 복합고체 전해질과 이에 따른 전고체 전지의 전기화학적 특성을 논의한다. 특히 리튬금속 음전극을 사용하는 전고체 전지에 있어서 양전극-전해질 계면, 음전극-전해질 계면, 입자간 계면의 특성에 관해 소개하고, 마지막으로 현재까지 보고된 관련 총설들을 참조하여 복합 고체 전해질 기술의 현재 요구조건 및 미래 전망을 알아본다.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.25-38
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• 2021

본 연구의 목적은 형광직물과 재귀반사 소재만으로 제작, 보급되고 있는 현 안전의복에, 광섬유 적용으로 시인성을 높여 야간이나 기상악화 시 안전사고로부터 작업자나 보행자를 보호하는데 있다. 이를 위하여 LED를 촉매로 한 광섬유와, 에너지 하베스팅 기술을 적용하여 설계·제작한 안전조끼를 개발하였다. 안전조끼는 필름에 일체화된 자동 점멸 광섬유에 의해 빛을 방출하도록 설계되었고 이 조끼를 착용한 작업자의 움직임으로, 버려지는 에너지를 수확하여 광섬유의 발광을 더 지속적으로 구동시키기 위해 에너지 하베스터를 제작하여 부착하였다. 그 결과, 첫째로 조끼 착용자의 신체는 광섬유(optical fiber)와 재귀반사 테이프를 통해 멀리서 인식 가능하도록 시인성이 높아져 사고예방에 도움이 된다. 즉 야간에 실시하는 도로변이나 고지대에서의 작업, 구조대원의 활동, 스포츠 활동 시 사고를 예방하거나, 비상상황이 발생할 경우 광섬유 발광을 변화시키는 신호로 사고 지점을 빨리 발견할 수 있어 인명구조에도 도움이 될 것이다. 둘째, 생활 속 버려지는 에너지를 활용하기 위하여 압전소자 발전 시스템을 개발하여 압전 에너지 하베스팅 장치를 탑재한 결과, 배터리부의 유효 충전량을 활성화하고 보조 충전을 함으로써 에너지를 소량일지라도 효율적으로 생산할 수 있었다. 동시에 안전조끼에 내장하여 제작함으로써 탈착이 용이하도록 하여 활용도를 높였다. 기존 안전 조끼의 경우 야간에 주변 조명이 없을 때는 조끼를 착용한 사람을 인식하는 것이 거의 불가능하지만, 본 연구에서는 안전조끼의 빛 신호로 주변 조명이 없을 때에도 100m 이내에서 착용자를 식별할 수 있었다. 또한 광섬유적용 안전조끼는 측면에서의 시인성 향상뿐만 아니라 가볍고 (물)세탁이 가능하여 실용적 측면에서 현존하는 LED적용 안전의류보다 우수하다. 그러므로 본 연구에서 개발한, 광섬유와 에너지 하베스터를 장착한 안전조끼는 실용도가 높고 안전사고 발생 예방과 감소, 나아가 인명구조에 이바지할 것으로 추정된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.552-558
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• 2014

본 논문에서는 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈 설계방법을 제안한다. 제안된 ZigBee 원칩형 통신모듈 설계는 ZigBee 시스템 구성을 위해 일반적으로 사용되는 2개의 칩 제어 프로세서와 ZigBee RF 디바이스로 구성되는 방식을 한 개의 칩 모듈로 설계한다. 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈은 무선통신 통합제어부, 센서 및 고전압 발생부, 충전 및 전원회로부, 유선통신부, RF 회로부 및 안테나부 등으로 구성된다. 무선통신 통합제어부는 ZigBee를 위한 무선통신 제어 기능 및 방사선 측정 및 제어를 위한 기능을 수행한다. 센서 및 고전압 발생부는 2차에 걸쳐 500V의 고전압을 생성하여 GM Tube를 통해 감지된 방사선에 대한 펄스를 증폭 필터링 하는 기능을 수행한다. 충전 및 전원회로부는 리튬이온 배터리의 충전 및 원칩 프로세서에 전원을 공급하는 기능을 수행한다. 유선통신부는 PC와의 인터페이스 및 디버깅을 위한 USB 인터페이스 및 원거리 유선 통신이 가능하도록 RS-485/422 인터페이스 기능을 수행한다. RF 회로부 및 안테나부는 칩안테나를 적용할 수 있도록 RLC 수동소자를 적용하여 BALUN 및 안테나 임피던스 매칭 회로를 구성하여 무선통신이 가능하도록 한다. 제안된 원격 방사선 측정을 위한 ZigBee 원칩형 통신 모듈을 설계 실험한 결과, 10m, 100m 구간에서 모두 데이터가 정상적으로 전송되어서 원격 방사선량 측정이 되었음을 확인할 수가 있었다. 또한 낮은 소비전류와 적은 비용으로 원격 방사선량 측정환경을 구축할 수 있었다. 따라서 방사선 측정장치의 선형성 확보 및 장치의 소형화를 통해 안정적인 방사선 측정 및 실시간 모니터링 환경을 구축할 수가 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.