• 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.

• 대한환경공학회지
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• 제39권1호
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• pp.9-18
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• 2017

비소는 다양한 유해물질들 중 독성이 가장 크다고 알려져 있으며, 자연발생 또는 인간의 활동으로부터 비소오염이야기될 수 있다. 지하수 내 비소는 환원 환경에서 아비산염, 산화 환경에서 비산염 형태로 존재한다. 아비산염은 비산염보다 독성이 강하고 이동성이 더 크기 때문에 아비산염을 비산염으로 산화시켜 독성을 저감시키기 위한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 비소로 오염된 지하수로부터 독성이 높은 아비산염을 독성이 낮은 비산염으로 산화시키기 위하여 자외선램프 및 자외선 LED 광원과 침철석 촉매를 이용한 광촉매 산화 공정에 대하여 연구하였다. 광산화 실험에서 광촉매로 사용된 침철석의 투여량이 0.05 g/L일 때 가장 높은 광산화 효율을 나타났다. 또한 광원의 파장별 겉보기 광산화 효율을 비교한 결과, 자외선램프가 자외선 LED에 비하여 아비산염의 산화 효율이 더 높은 것으로 나타났다. 하지만, 자외선 방사량을 기준으로 보정하면, 자외선 LED가 자외선램프보다 광산화 효율이 더 높은 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 침철석 광물이 존재하는 지하수 환경에서 외부로부터 다른 광촉매를 투여하지 않고 친환경적인 광산화 공정을 이용하여 비소의 독성 저감이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 공정 또한 자외선 LED가 자외선램프의 단점을 보완할 수 있는 대체 광원으로 광산화 공정에 활용 가능하다는 것을 확인하였다.