본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 논문에서는 노드의 에너지를 보다 효율적으로 사용하기 위해 노드의 클러스터 상태를 초기상태, 클러스터 헤드 상태 클러스터 멤버 상태, 비 전송 클러스터 헤드 상태, 비 전송 클러스터 멤버 상태, 수면 상태 등의 여섯 가지 상태로 분류해서 관리한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다. 이 방법은 기존의 연구보다 더 효율적이고 효과적인 방법이다. 다양한 실험을 통해서, 제안한 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이고, 네트워크의 생존기간이 더 증가하였음을 보여준다.
박막 형 가스 센서의 막 두께가 가스 감지 특성에 미치는 영향을 단순화된 모델로부터 수식으로 유도하여 해석하였고, 그것을 ${SnO}_{2}$와 CuO-${SnO}_{2}$ 박막의 ${H}_{2}S$ 감응 특성에 대한 실험 결과에 적용하였다. 유도된 수식으로부터 박막 가스 센서의 가스 감지 특성은 가스의 박막 안으로의 확산성에 크게 의존하며, 그 가스 확산성은 박막의 두께, 가스의 센서 재료의 반응성, 작동 온도 등에 의해서 결정됨을 알 수 있었다. 또한 이 수식은 CuO-${SnO}_{2}$ 박막의 ${H}_{2}S$ 감응 특성에 대한 실험 결과와 비교적 잘 일치하였고, CuO-${SnO}_{2}$ 박막과 ${SnO}_{2}$ 박막의 서로 판이한 ${H}_{2}S$ 감응 특성에 대한 설명에 적용되었다. 이로부터, 일반적인 산화물 반도체식 가스 센서의 가스 감지 특성이 가스 확산성에 의해서 어떻게 지배되는가를 구체적으로 제안하였다.
본 논문은 자율주행 장치(autonomous ground vehicle)를 위한 각속도의 오차 최소화에 관한 연구이다. 각속도의 오차 최소화는 자율주행 장치의 이동 거리를 측정하는 엔코더(encoder)와 관련하여 자율주행 장치의 가장 중요한 기반 기술인 위치측정(localization)과 밀접한 관련이 있다. 기존에 각속도의 오차 최소화 방법들에는 이동관성을 측정할 수 있는 가속계(accelerometer)와 회전관성을 측정할 수 있는 자이로(yaw gyro), 방위각을 측정할 수 있는 자계 센서인 전자나침판(electronic compass) 센서들을 확률을 통해 상호 보완하는 형태로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 각속도 측정을 위해 사용되는 센서들은 수학적인 오차와 센서들의 자체 특성에 의해 누적 오차가 발생하게 되며, 여러 센서들을 이용하여 확률적인 오차 보정을 수행하여도 연산량과 비용이 증가되는 문제점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자율주행 장치의 시스템 특성을 고려하여 엔코더와 자이로만을 이용한 각속도의 오차 최소화에 대한 연구를 수행하였다. 실험은 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 이용하였으며, 자율주행 장치가 제어기를 통해 주행하는 동안에 엔코더, 자이로를 통해 계산된 각각의 각속도 결과들과 엔코더와 자이로만을 이용한 제안된 각속도 측정 방법의 결과를 비교하였다. 실험 결과, 엔코더 혹은 자이로만을 이용한 각속도 측정 방법들에 비해 제안한 각속도 측정 방법의 누적 오차가 크게 줄었음을 확인하였다.
이 논문에서는 한 쌍의 수동 광대역 소나로 구성된 병렬구조 분산센서 망에 적용할 수 있는 에너지 인식 분산탐지 체계의 설계 및 성능분석에 대해 검토한다. 이 분산탐지기는 융합규칙으로 AND 규칙과 OR 규칙을 사용하였다. 이 경우 각 센서노드의 문턱값 규칙은 전체 분산센서망의 탐지확률을 최대로 하는 UMP(uniformly most powerful)임을 증명하였다. 그리고 소나 체계에서 오경보에 의해 발생하는 에너지 비용을 제한 조건으로 주었을 때, 탐지확률을 최대화하는 센서노드의 최적 문턱값이 갖는 특성을 이론적으로 검토하였다. 나아가 신호 강도, 에너지 비용에 대한 제한조건, 센서노드 사이의 간격등이 탐지성능에 미치는 영향을 수치실험을 통해 분석하였다.
본 연구에서는 시멘트풀 및 모르타르의 초기재령 변형률 거동을 측정할 수 있는 경제적인 매입형 링센서를 고안하였고, 이를 활용하여 시멘트 풀 및 모르타르의 응결시간을 편리하게 측정할 수 있는 방법을 제안하고자 하였다. W/C가 0.30, 0.35, 0.40, 0.45인 배합들에 대하여 실험 연구를 수행하였다. 기존의 비카침과 관입저항침에 의해 측정된 응결시간과 제안된 방법에 의한 응결시간을 비교하였다. 실험결과에 따르면 개발된 링센서는 초기의 팽창거동이 수축거동으로 변화하는 수축의 시작시점을 정확하게 측정할 수 있었다. 또한, 수축 시작 시점을 응결에 대한 합리적인 기준으로 간주할 수 있었으며, 이는 기존 방법의 초결시간과 유사한 것으로 평가되었다.
광섬유 소산파 센서(fiber-optic evanescent wave sensor)를 제작하였다. 클래드층을 제거한 광섬유 코아 표면에 anti-mouse immunoglobulin G(IgG)를 결합시키고, 형광이 표지된 mouse IgG와의 반응을 직접적인 방법과 경쟁적인 방법을 통하여 측정하였다. 직접적인 방법과 경쟁적인 방법 모두 $1{\mu}g/m{\ell}$이하의 mouse IgG를 측정할 수 있는 감도를 얻을 수 있었다. Anti-mouse IgG는 단순 흡착 방법에 의하여 광섬유 코아 표면의 93.9%에 고정되었고 비특이적 결합반응을 제거하기 위하여 실시한 소혈청 알부민(bovine serum albumin : BSA)을 이용한 표면 코팅 효과는 없었다. Mouse IgG에 결합된 fluorescein의 비율이 높을수록 형광 발생량이 많았으나 관계는 직선적이지 않았다. 본 연구에서 제작된 광섬유 소산파 센서는 $1{\mu}g/m{\ell}$ 이하의 항원 항체 반응을 소산파 여기에 의한 형광량으로 측정할 수 있어 면역센서로의 응용이 가능할 것으로 판단된다.
센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.
최근 사물인터넷 (IoT) 기술이 많은 응용 분야에 적용되어 단말장치 및 응용들이 폭발적으로 증가하고 있다. IoT 시스템은 센서와 액츄에이터들이 연결되어 상호 메시지를 교환하면서 필요한 응용을 수행하는 시스템이다. 본 논문에서는 홈 디바이스들을 쉽게 모니터링 및 제어를 수행할 수 있는 IoT 시스템을 개발하였다. 본 논문의 시스템은 센서단말장치, IoT게이트웨이, IoT서버로 구성되어 있으며, 센서단말장치는 주변을 센싱하여 수집한 센서데이터를 BLE 통신을 이용하여 IoT게이트웨이를 통해 서버로 전송하며, Rfduino를 이용하여 구현하였다. 센서단말장치와 서버 사이의 통신을 중계하는 IoT 게이트웨이는 Raspberry Pi를 이용하여 구현하였고, IoT서버는 삼성 ARTIK cloud를 이용하여 구현하였다. 구현한 시스템은 대학 실험실내에 설치하여 테스트를 수행하였고, 실험결과 설치 및 관리가 용이하며 추가로 다른 기능을 쉽게 확장할 수 있음을 보여주었다. 또한 ARTIK cloud의 rule정의, action 메시지 기능을 통해 홈 디바이스에 대한 파라미터 제어 기능을 용이하게 구현하였다.
최근 국내에서는 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있으며, 이로인해 하천이나 저수지에 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있다. 조류의 과대성장으로 인해 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화 및 생태계에 큰영향을 미치는 실정이다. 또한, 조류는 하천, 저수지에 넓은 분포로 발생하게 되며, 현재 조류 조사방법은 다양한 계측장비를 통해 조사를 진행하고 있으나, 조류를 직접 채취하여 검경하거나, 보트 또는 조사선에 센서를 부착하여 측정하기 때문에, 점 또는 선단위의 간혈적 조사가 진행된다. 따라 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용한 조류 원격탐사 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 안동댐 인근 예안교에서 드론과 초분광센서를 이용하여 초분광데이터를 수집 및 조류 맵핑을 진행하였다. 사용된 드론은 DJI사의 RGB드론과 M-600Pro를 사용하였으며, 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며, 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있다. 드론에 짐벌을 장착하여 초분광센서를 수표면과 평행하게 두고 촬영 및 영상을 수집하였다. 방사보정을 하기위해 영상을 촬영 구간에 방사 보정용 반사천을 두고 동시간에 같이 촬영 하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 초분광센서와 드론을 활용하여 조류 맵핑에 대한 연구를 하기위해 시료를 채취하여 검경결과와 비교분석을 하였으며, 초분광영상 분석을 통해 조류 최적밴드비를 산정하고 조류 맵핑을 진행하여 촬영구간에 대한 2차원 조류 맵핑 제시하여 하천에 적용하고자 한다.
선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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