• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.870-877
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• 2020

석션버켓기초는 20m 이상의 수심 조건에서 경제적인 시공이 가능한 건설 공법이다. 석션버켓기초는 내부가 비어 있는 양동이가 뒤집어진 형태의 구조물을 목표지점에 위치시킨 후, 버켓 내의 공기나 물을 흡입하여 내/외부의 수압차이에 의한 관입력으로 기초를 설치한다. 안정성 확보를 위해 버켓의 수직도 확보는 필수적이다. 그러나 해저지반의 불균질성이나 편심으로 인하여 버켓의 기울어짐이 발생할 수 있다. 석션버켓기초는 현재 시공과정에서 관입/인발 작업 반복을 통해 수직도를 확보하는 방법이 일반적으로 적용되고 있다. 그러나 이 방법은 현장 작업자의 경험 및 숙련도에 의존적이며 수직도 확보에 비교적 장시간이 소모된다. 본 논문에서는 실시간 석션버켓 수직도 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 수직도 데이터를 수집하는 센서부, 수집된 데이터를 처리하여 무선 전송해 주는 컨트롤러부, 원형강관의 수직도 정보를 실시간으로 보여주는 디스플레이부로 구성되어 있다. 제안된 시스템은 기울기 센서와 임베디드 컨트롤러를 활용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 실험 결과 roll/pitch가 0.028% 이내의 오차로 측정이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 시스템을 석션버켓기초 모형실험에 적용하여 수직도 정보의 실시간 확인이 가능함을 보였다.

• Healthcare Informatics Research
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• 제24권4호
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• pp.371-375
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• 2018

Objectives: To successfully introduce an Internet of Things (IoT) system in the hospital environment, this study aimed to identify issues that should be considered while implementing an IoT based on a user demand survey and practical experiences in implementing IoT environment monitoring systems. Methods: In a field test, two types of IoT monitoring systems (on-premises and cloud) were used in Department of Laboratory Medicine and tested for approximately 10 months from June 16, 2016 to April 30, 2017. Information was collected regarding the issues that arose during the implementation process. Results: A total of five issues were identified: sensing and measuring, transmission method, power supply, sensor module shape, and accessibility. Conclusions: It is expected that, with sufficient consideration of the various issues derived from this study, IoT monitoring systems can be applied to other areas, such as device interconnection, remote patient monitoring, and equipment/environmental monitoring.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.257-269
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• 2021

논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.123-133
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• 2024

기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.233-244
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• 2021

Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.299-312
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• 2021

V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권2호
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• pp.3-10
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• 2018

기존의 전력망 중심의 스마트그리드는 최근 들어 스마트에너지로 표현되는 열과 가스 등 신에너지 및 재생에너지 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 스마트에너지는 전기에너지와 상호작용을 통해 AI를 활용한 에너지 분석을 기반으로 IoT센서 기반의 유무선 네트워크로 연결되어 다양한 에너지 사업자와 고객들과 생태계를 빠르게 확장시켜 나가고 있다. 그러나, IoT기반의 스마트에너지는 정부와 사업자의 이해관계에 따라 시장 활성화 노력에 비해 보안에 대한 기술적, 제도적 준비가 많이 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 스마트에너지의 개인정보 보호정책에 대해 융합ICT의 가치체계(CPND) 관점에서 제시해보고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.104-105
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• 2021

ICT의 급속한 발전과 더불어 고령화 사회와 COVID-19로 인한 비대면의 시대에서 다양한 스마트헬스케어디바이스를 기반으로 건강관리를 지속하고 있다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강관리를 지원하기 위하여 실시간으로 분당 심장 박동수 측정함으로써 수시로 자신의 건강 상태를 확인하고 건강한 생활을 유지할 수 있도록, 아두이노 기반으로 DF Robot SEN0203 심박센서를 이용하여 심박 측정기를 제작하였다. 본 논문을 통해 제작한 기기는 손목 밴드나 스마트 워치 등 다양한 방법으로 활용될 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.22-29
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• 2019

ICT 기술의 발전으로 인하여 융합현실 콘텐츠는 단순한 3차원 콘텐츠만을 보여주는 서비스 플랫폼에서 센서 정보, 공유 정보등 다양한 정보 등을 가시화하여 제공함으로서 다양한 산업분야에서 서비스 제공을 위한 기술로서 활용되어지고 있다. 제공되는 정보와 콘텐츠가 증가함에 따라 증강되는 오브젝트의 리소스를 네트워크로 전송하여 어플리케이션을 경량화하는 연구들이 진행되고 있다. 네트워크를 통해 리소스를 제공하기 위해서는 패턴 정보, 콘텐츠 정보, 센서 정보 등 다양한 정보들을 처리하기 위한 서버들이 클라우드 환경에서 구축되어야 한다. 그러나 클라우드 환경에서 실시간으로 송수신되는 데이터를 인증하기 위해서는 그 처리과정이 길기 때문에 랜더링 과정에서 딜레이 현상이 발생하여 QoS가 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 센서 정보, 3차원 모델 등 다양한 콘텐츠를 제공해주는 융합현실 서비스의 증강 콘텐츠를 제공해주는 클라우드 서버를 분산하고 분산된 서버간 중계를 통하여 신뢰된 데이터를 처리하는 시간을 단축하기 위한 시스템을 설계하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.