우리나라 식품소비 패턴이 육류 위주로 증가함으로써 축산업이 크게 성장하였으나, 수입 축산물 시장의 개방으로 국내 축산 제품의 가격 경쟁력 확보 방안이 시급한 시점이다. 따라서 생산비의 가장 큰 부분을 차지하고 있는 사료 원가 절감의 문제는 축산업 생태계에서 해결해야 하는 중요한 과제이다. 본 연구의 목적은 축산업의 스마트 팜을 지원하는 것이다. 이에 본 연구는 IoT에 기반 하여 축산 사료의 측정 장치를 개발하고, 자동 주문 및 배송 시스템을 구현하여 관련 영역의 효율성을 극대화할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로는 첫째, 초음파 센서와 온도/습도 측정 센서를 이용하여 사료 저장소인 피드빈 내 사료 잔량과 온/습도 정보를 수집하는 센서를 개발하였다. 둘째, 그 정보를 축산농가에 설치된 게이트웨이를 거쳐 SCM 서버에 전송할 수 있는 방법을 구현하였다. 셋째, 서버에 저장된 축산농가의 정보를 활용하여 사료의 자동 주문 및 배송이 가능한 서비스 방안을 구현하였다. 본 연구는 기존의 방법보다 용이하고 가격 경쟁력이 있는 방안으로서, 축산업의 다양한 영역에서 보다 다양한 IoT 활용 서비스와 경쟁력 강화 방안이 도출되는데 도움이 될 것이다.
여객선 위험상황 발생 시, 선장 및 승무원들이 신속하고 정확하게 대피안내를 하였는지 여부는 매우 중요하다. 그렇지 못할 경우 세월호 사고와 같이 엄청난 참사를 유발할 수 있기 때문이다. 선장의 대피 의사결정이 지연되고 대피 상황에서 승객들을 안내할 승무원들도 부족한 상황에서 수많은 희생자가 발생한 것은 어쩌면 당연한 결과라고 볼 수 밖에 없다. 여객선 설계 단계에서 구조적, 물리적으로 비상 대피 경로를 반영하고는 있지만, 실제 대피 상황에서 많은 수의 승객들에게 올바른 대피 안내를 제공하는 것은 여전히 간단한 문제가 아니다. 승객들은 공포심에 당황하여 잘못된 방향으로 대피할 수도 있고, 혼잡한 대피상황은 더욱 상황을 악화시킨다. 승무원들도 당황할 수 있는 실제 위험 상황에서 기존의 피난 유도등이나 피난 유도선, 그리고 소수의 훈련 받은 승무원들만으로는 많은 수의 승객을 효과적으로 대피시키기 어려운 현실이다. 여객선 스마트 인명대피 시스템은 2016년부터 4개년 해양수산부 연구개발 과제로 개발 중에 있으며, 대피 경로상의 주요 지점에 설치되는 다수의 능동형 피난유도 장치, 사물인터넷 무선통신기술 LoRa, 실시간 대피경로를 생성 서버, 시각화 관제소프트웨어 등으로 구성된다.
근래 들어 세계적으로 에너지에 대한 관심이 날로 증폭되어 가고 있다. 세계경제계의 화두 역시 녹색 에너지이고 각국 정부 역시 녹색 에너지를 경제회복의 선봉장으로 두고 있다. 한 국제연구소는 2030년까지 전 세계가 이 녹색 에너지 분야에만 투자하는 돈이 7조 달러로 한화로 환산하면 대략 7,000조원에 이를 것으로 전망하기도 하였다. 이에 우리나라 역시 이러한 녹색 에너지에 동참하고 있다. 전력을 생산하기 위해서는 전력 생산 시설과 연료 공급이 필수적이지만 공급에는 한계가 있다. 생산량을 증가 하는 것보다 더 중요한 것은 생산된 전력을 효율적으로 절감하는 것이다. 현재 사용 중인 에너지관리는 에너지를 소모하는 장비들의 효율적인 제어를 위하여 환경을 측정하여 설치된 장비를 조절하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 에너지에 대한 절감 부분을 해결하기 위하여 국가나 기업체 등에서 많은 정책을 내놓았으나 번번이 해결되고 있지는 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 에너지관리를 위하여 ICT기술을 이용하려고 한다. 에너지를 사용하는 환경의 변화를 최소화하면서 축척된 데이터를 활용한 방법으로 장비를 제어하는 스마트에너지관리시스템을 제안하고자 한다.
근래 들어 대중교통체계의 관리 및 운영에 첨단 시스템의 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 통행자 개개인과 대중교통 수송수단의 매우 상세한 실시간 공간정보와 같은 대규모 시 공간자료를 양산하기 때문에 보다 효율적이고 효과적인 자료의 통합과 분석의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 본 연구에서는 대규모 대중교통 관련 시 공간 정보들의 통합에 GIS가 어떻게 활용될 수 있는가를 보여주고 있으며 대중교통계획 과정의 효율화와 관련 의사결정 활동을 지원하는 효과적인 방안을 제시하고 있다. 구체적으로, Bus Management System(BMS) 등 대중교통 운영과, 개인 승객 승하차 및 환승 관리 분야(Smart Card System)의 여러 독립된 정보들을 GIS 기반으로 통합하였다. 서울대중교통체계가 제공하는 수준 높은 실시간 시 공간 상세 정보의 GIS기반 통합 데이테 체계는 자료 자체의 부재로 지금까지는 불가능한 것으로서, 본 연구가 최초의 시도란 점에서 의의가 있다. 본 논문은 또한 이러한 GIS기반 통한 데이터베이스를 활용한 대중교통체계 계획 도구들의 효과성과 효율성을 예시하였고 이러한 방법론과 모형은 유사한 자료의 획득이 가능한 여타 지자체에서도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스마트 홈 서비스 로봇인 맥봇II(Mess-Cleanup Robot; McBot II)를 설계한다. 그것은 맥봇I에 비하여 더욱 지능적이고 실용적인 시스템으로 개발하였다. 지금까지 진공청소기는 가사 노동의 부담을 덜어주었지만 진공청소기를 운용하는 점에서 노동의 강도는 차이가 없다. 최근에 이 문제의 해결을 위해 상용화된 청소로봇이 나왔지만 큰 시장을 형성하지는 못했다. 왜냐하면 여전히 진공청소 이전에 큰 부피의 쓰레기나 신문, 옷가지 등을 정리정돈 하지 못하는 문제를 가지고 있다. 따라서 우리는 실제 환경에서 이 문제를 해결하기 위해 더 발전된 새로운 정리정돈 로봇 맥봇II를 개발한다. 특히, 본 논문에서는 로봇의 기계적인 설계와 기본적인 제어에 초점을 맞추어 논문을 구성한다. 맥봇II는 인간이 허리 및 손을 이용하여 정리 정돈 작업을 수행하는 메커니즘을 모델로 하여 설계되어 진다. 작업 시 인간의 허리 기능은 변화 범위가 큰 수직형 리프트와 전후진이 가능한 어깨 조인트 구조로 구현한다. 정리정돈 작업을 직접 수행하는 로봇 팔과 핸드는 실용성을 위하여 최소 자유도를 갖는 시스템으로 설계한다. 또한 맥봇II가 좁은 면적의 실내에서 장애물과의 충돌을 방지하면서 고속의 이동 능력을 갖기 위하여 홀로노믹(Holonomic)특성의 이동로봇으로 설계한다. 끝으로 최적화 설계로 구현된 로봇의 몸체/이동/로봇팔/핸드의 동작 제어 실험 결과들을 통하여 맥봇 II의 향상된 성능을 확인한다.
본 논문에서는 마이크로스트립 급전 구조와 네 개의 분기 선로 그리고 접지면에 슬릿을 갖도록 설계하여 WLAN과 WiMAX 시스템에 적용 가능한 4중 대역 안테나를 설계 및 제작하였다. 제안된 안테나는 18.0 mm(W) × 50.0 mm(L) × 1.0 mm(h)의 유전체 기판 위에 16.0 mm(W1) × 48.0 mm (L8)의 크기로 설계하였으며 18.0 mm(W) × 18.7 mm(L6) 접지면에 2.9 mm(W7) × 4.0mm(L7)의 슬릿을 삽입하여 설계하였다. 제작 및 측정결과로부터 -10dB 기준으로 900 MHz에서는 60.8 MHz (873.0~933.8 MHz), 2.4 GHz 대역에서는 310 MHz (2.33~2.64 GHz), 3.4 GHz 대역에서는 420 MHz (3.39~3.81 GHz) 그리고 5.0 GHz 대역에서는 2,070 MHz (4.62~6.69 GHz) 대역폭을 얻었다. 또한 무반사실의 측정결과로부터 4중대역에서 이득과 방사패턴 특성을 나타내었다.
학습 환경에서 메타인지를 활용한 훈련은 1990년대부터 꾸준히 연구되어온 주제 중 하나다. 메타인지는 크게 선언적 메타인지 지식과 절차적 메타인지 지식 (메타인지 기술)로 나누어 볼 수 있고 이에 따라 메타인지 훈련 역시 두 메타인지 지식 중 하나에 초점을 맞추어 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 메타인지 기술의 훈련이 수학 문제 풀이 맥락에서 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 구체적으로 학습자는 정해진 시간 안에 여러 난이도의 문제가 섞인 수학 문제들을 푸는 시험 맥락에서 문제 난이도 예측, 풀이시간 예측, 정답 여부 예측을 실시하였으며 이를 총5주간에 걸쳐 5회 반복하였다. 분석 결과, 훈련 전보다 훈련 후에 세 가지 예측 지표 모두에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며 훈련을 통해 학습자의 문제 풀이 전략에 도움을 줄 수 있다는 사실을 밝혔다. 또한 메타인지 훈련을 실시하지 않고 동일한 학습 과정을 진행한 조건과 시험불안 정도의 차이가 있는지 분석하였다. 그 결과, 훈련을 실시한 조건의 학습자가 5주차에 더 적은 정서 불안과 관계 불안을 보고한 것을 알 수 있었다. 메타인지 기술 훈련을 통한 이러한 효과는 학습자의 시험 상황에 필요한 학습 전략 향상에 도움이 될 것으로 예상된다.
본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.
본 연구에서는 기존 배관 가스 누출 감지에 사용되던 음향방출 센서가 실시간 모니터링에 적용될 때 발생할 수 있는 문제들을 개선하기 위해, Macro-fiber composite (MFC) 트랜스듀서를 음향방출 센서로 사용하여 가스 누출 감지 시스템에 적용하였다. 적용 전 MFC의 구조를 최적화하기 위해 구조해석을 진행하여 제작하였고, 그 결과 MFC가 가지는 유연성으로 굴곡진 배관에 잘 밀착되어 AE 신호를 문제없이 수신할 수 있었다. AE 신호 분석 결과 고압 누출, 저압 누출 모두 파라미터 값 변화에 유의미한 결과를 보였으며, 특히, FFT 그래프의 파라미터에서 고압 누출의 경우 누출이 없는 경우 대비 120~626%의 변화량, 저압 누출의 경우 9~22%의 변화량을 보였다. 또한, 누출 발생 부위에서의 거리에 따라, 거리가 멀수록 이러한 파라미터 변화량이 줄어드는 경향을 보여, 추후 파라미터 변화량 감지를 통해 누출 감지가 가능할 뿐만 아니라, 변화량으로부터 누출 발생 위치를 파악할 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 블루투스 모듈을 이용한 소프트웨어로 구현 가능한 모바일 컨트롤러 컨텐츠를 제안 개발한다. 개발된 시스템의 주요한 특징은 다음과 같다. 스마트폰과 노트북과의 통신은 블루투스 통신을 이용하였다. 클라이언트와 서버 두 가지 프로그램을 제작하여 클라이언트 측에서 블루투스 통신을 요청하고 서버 측에서 응답을 허락하도록 하였다. 이전 페이지와 다음 페이지로 이동하도록 컨트롤이 가능하며, GUI 환경으로 구현하여 이용자의 편리를 도모하였다. 성능평가 결과 제안 개발된 방법은 가격, 기능 및 휴대성 등에서 상대적으로 우수한 성능을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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