일반적으로 우리가 생활을 하면서 필요한 간단한 물품은 집 근처에 위치하고 있는 슈퍼마켓등과 같은 판매점을 통하여 구입하고 있다. 판매점에는 물품뿐만 아니라 판매점 관리를 위한 관리인원 및 결재기기 등이 판매점이라는 하나의 공간에 있는 것이다. 이같은 일반적인 판매점의 환경이 정보통신기술(ICT)의 발전 및 융복합의 결과로서 서서히 '무인 마켓'으로의 변화를 맞이하고 있다. 무인마켓은 단어가 갖는 의미 그대로 마켓을 운영하는 사람이 없는 환경을 말한다. 대표적인 변화의 예로는 아마존의 무인판매점 형태인 '아마존 고'를 들 수 있다. 또한 중국에서는 무인 마켓의 사용 및 전망이 매우 의미있게 성장하고 있다. 본 연구에서는 무인마켓에 대해 미국 및 중국 시장을 중심으로 현 상황을 알아보고, 향후 발전 전망에 대해 기술하였다. 또한 무인 마켓에 필요한 주요 핵심 상황에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 산업현장 화학물질 인체 접촉 증상 기반 지식베이스 구축 및 화학물질 추정 시스템 설계에 대한 연구이다. 미국NIH에서 제공하는 WISER 프로그램의 499개의 화학물질 접촉 증상 정보로 활용하였다. 지식베이스 구축을 위해 AllegroGraph 7.0.1 프로그램을 이용하였으며 입력된 Chemical structure로 Triple 값인 Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, Formula를 사용 하였다. 또한 작업자의 증상을 안내하는 방법은 AI 스피커를 활용한 방식이 가능하며 지식베이스 구축 결과 암모니아(CAS No: 7664-41-7)를 기준으로 39개의 증상이 WISER 프로그램과 동일함을 확인 하였다. 이를 통해 화학물질 추정 시스템의 증상 추출 과정에 지식베이스 구축이 가능하였다.
사물인터넷의 활용은 4차산업혁명 시대의 핵심으로 다양한 데이터와 서비스를 축적, 융합, 분석하여 재활용하는 기본이 된다. 4차 산업혁명의 발전 속도와 사업 전환의 패러다임이 급격히 변화하고 예측하기 힘든 상황에서 사물인터넷을 연계하고 관리할 수 있는 시스템과 프레임워크가 요구된다. 본 논문에서는 국내 오픈소스이며 서비스인 OKMindmap에 사물인터넷을 접합하고 Node-RED 서비스를 연계하여 사물인터넷 관리시스템으로 개발하였다. 개발된 시스템은 OKMindmap의 장점과 프로세스적 프로그래밍이 가능한 Node-RED의 장점이 결합되어 쉽게 설치할 수 있으며 웹 브라우저 기반으로 사물인터넷을 연결하고 다양한 데이터 및 서비스 변환 및 연계를 할 수 있다. 라스베리파이에 카메라 모듈, 온습도 센서 모듈, 전동기 제어 모듈을 개발하여 기본적인 기능을 구현하였으며, 점차 아두이노와 SOC 등의 사용으로 연계 소자들을 확산해 나아갈 계획이다.
혈압측정은 오랜 시간동안 외부압력을 이용하여 혈관 압력 대응값으로 계산해왔다. 최근 측정 장비의 소형화와 의료네트워크 기술의 발전으로 개인 건강관리시스템의 활성화로 인해 간단한 센서로 혈압을 연속적이며 실시간 측정이 가능한 환경을 요구하고 있다. 본 연구에서는 광전용적맥파를 적용하고 맥파전달시간을 이용하여 혈압을 추정하고자 한다. 기존 방식은 신체 변수값 등으로 개인 오차를 줄여 측정하는 알고리즘을 사용하고 있으나, 광전용적맥파의 분석과 맥파전달시간의 적용방법에 따라 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 기존 수축기 혈압을 이용하여 혈압을 유추하는 융합적인 방법을 선택하여 적용하였다. 그리고 광전용적맥파 자체로만 혈압 추정이 가능하게 구성하여 초소형 혈압측정시스템을 만드는데 필요한 융합알고리즘을 제공하고자 하였다. 그 결과 수축기혈압과 광전용적맥파의 최대, 최소 주기간격을 이용하여 혈압추정 융합 알고리즘의 가능성을 상관관계로 분석하였다.
최근 발전되고 있는 정보통신 IT 기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 두 개 이상의 센서를 이용한 레이더센서 와 카메라 융합 방식 및 Stereo Camera 방식을 이용하지 않고 하나의 단일 Camera를 이용하여 주/야간 차선이탈 경보 및 장애물 및 보행자 인식이 가능한 플랫폼을 구현 하고 차량에서 인식률 평가 및 유효성을 분석 하여 단일 카메라를 이용한 다기능 주행안전 플랫폼 연구를 제안 한다.
이 연구는 불꽃파장 감지기술과 불꽃영상 감지기술을 융합한 도로터널용 자동소화설비의 화재감지성능을 평가하기 위한 실험이다. 화재감지성능을 향상시키기 위한 이 융합기술은 화재 시 화원의 위치를 파악하고, 노즐을 화원으로 향하여 화재가 발생한 장소에만 가압수를 방사함으로서 화재진압에 따른 수손피해를 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 도로터널의 화재 중 불꽃 및 연기가 선행되는 상황에서 각각 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m 거리에 $70cm{\times}70cm$의 목표물을 두었을 때 화원의 위치를 파악하는지를 실험하였다. 실험결과 농연의 간섭으로 인해 자외선 및 삼파장적외선센서의 감지능력이 감쇠되는 결과를 확인하였다. 또한 농연으로 인해 불꽃이 가려진 경우 이미지센서가 농연을 감지하여 화재신호를 발신함을 확인하였다.
세계적으로 스마트 디바이스 보급률이 증가하면서 운동 체크 등과 관련된 서비스들이 주목받고 있다. 그러나 기존 운동량 측정 서비스의 경우 고도 정보를 사용하지 않거나, GPS 고도 오차를 보정하지 않은 알고리즘을 사용하기 때문에 제공되는 운동거리 등이 정확하지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기 위해 Kalman-filter를 기반으로 GPS와 기압고도계 센서 융합 알고리즘을 통해 고도 값 정확도 향상 및 좌표평면 사이거리 계산을 통해 Kalman-filter 기반 사용자 운동거리 측정 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 설계한 알고리즘을 기존 알고리즘들과 비교한 결과, 기존 알고리즘에 비해 평균 약 2.17%의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.
압력계는 고도 산출에 이용되어왔으며 기술의 발달로 큰 부피를 가지던 압력계는 현재 수 mm~cm정도의 크기로 축소되었다. 압력계를 이용한 고도 산출은 기준 압력과 압력계로 얻어진 압력간 관계를 이용하여 진행되며, 이를 위해 기압계의 사전 보정이 필수적이다. 또한 압력계는 생산과정 특성상 실제 압력과 일정 수준의 바이어스가 존재하며, 많은 스마트폰 제조사들은 이를 제조 과정에서 보정하는 것으로 추정되나 환경변수에 의한 오차는 그 특성상 사전에 보정하기 불가능하다는 단점이 있다. 해당 연구에서는 정적 기준국을 이용한 압력계 보정정보 생성론을 확장하여 이동하는 드론에서 보정 정보를 생성하여 이를 적용함으로써 압력계를 이용한 고도 산출을 목표로 하였으며 실험을 통해 드론 보정정보의 생성 및 적용이 가능함을 확인하였다.
연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다. 연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 '정상'과 '비정상'걸음과 '달리기', '낙상', '스쿼트' 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다. 연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다. 결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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