의료 기술의 발달로 인한 평균 수명의 연장은 인구 고령화, 의료비 증가, 전문 의료 인력 부족 등 다양한 사회 문제를 야기 시켰다. 이에 따라 고도화 된 IT 기술을 의료 서비스 시장에 융합하여 최소한의 비용으로 삶의 질을 향상시킬 수 있는 유헬스 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 관련 연구들이 의료 표준 기술을 지원하지 않아 기존 의료 기기 간 호환성 및 확장성이 없고, 의료 기관 마다 다른 메시지 포맷을 사용하여 상호운용성을 보장 받을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 현재 상용화된 비표준 개인 건강 기기에 의료 기기간 표준 전송 기술인 IEEE 11073을 지원할 수 있는 확장 모듈을 개발하고 IEEE 11073을 이용하여 개인 건강 기기로부터 수집된 정보를 전송받아 쉽고 간편하게 통합 관리 할 수 있는 스마트폰 기반의 통합 매니저를 개발하였다. 또한 매니저에 저장된 정보를 표준 데이터 포맷인 HL7을 이용하여 의료 센터로 전송함으로써 표준 기술이 지원되는 모든 의료 기관으로부터 실시간 의료 서비스를 제공 받을 수 있는 유헬스 시스템을 설계/구현하였다.
우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.
도시철도 차량 및 역사 내 혼잡도가 최고 220%를 나타내고 있다. 특히 방향별 동선의 충돌로 인해 보행자의 이동저항이 급속히 증가해 통행시간 증가, 안전사고 발생 등 도시철도 역사의 이용효율을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서 도시철도 이용객의 역사 내 이동속도 및 쾌적성 향상을 위한 혼잡관리 모형을 이용한 도시철도 이용객 동선유도시스템을 제안한다. 이를 위하여 반복혼잡/비반복혼잡을 고려할 수 있는 혼잡관리 모형을 구성하셨고, 미들웨어시스템, 제어시스템, 동선유도구동시스템으로 구성된 동선유도시스템의 기본설계를 수행하였다. 동선유도시스템은 외부데이터를 알고리즘에서 사용가능한 형태로 변경하는 미들웨어시스템 단계와 실시간 데이터 및 과거 데이터를 통해 혼잡관리 알고리즘을 수행하는 단계와, 산정된 혼잡관리 알고리즘을 기반으로 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등을 제어하는 제어시스템의 단계와 제어시스템의 정보를 기반으로 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등의 장치를 실제로 구동하는 동선유도 구동장치 단계와 이용자가 실제로 접하는 LED표시장치, 방향유도 표시기, 이동식 가이드레일 등의 동선유도장치로 이루어진다. 향후 본 기본설계를 기반으로 시스템의 상세설계를 통해 도시철도 역사의 구조 및 지점에 따른 다양한 동선유도장치의 시작품을 제작하고 이를 제어할 수 있는 동선유도제어 모듈을 개발할 예정이다.
최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.
HTML5는 특정 브라우저에 종속되지 않으며 상호 운용성을 고려하는 동시에 기존 HTML과도 하위 호환성을 갖도록 개발되어 현재 표준화 작업이 진행 중인 새로운 웹 표준이다. 이는 최근 스마트폰 시장의 활성화와 함께 모바일 웹 환경에서 다양한 플랫폼에 공통적으로 적용될 수 있다는 특징으로 인해 관심을 모으고 있다. 특히 HTML5에서 새롭게 추가되는 기능들 중 하나인 Local Storage는 인터넷 접속이 끊긴 상태에서도 웹 어플리케이션의 동작을 가능하게 하는 오프라인 기능을 지원하며 이는 서버와 독립적인 웹 어플리케이션 개발이 가능하게 한다. 그러나 현재 Local Storage는 평문의 데이터를 Client-side에 아무런 보안조치 없이 저장하기 때문에 쿠키와 같은 기존의 클라이언트 측 저장소가 갖는 보안 위협에 그대로 노출되어 보안상 안전하지 않다. 본 연구에서는 Local Storage에 데이터를 저장할 때 성능부하를 최소화 하면서 데이터의 안전한 저장 및 사용을 가능하게 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 Local Storage 표준 API와 암호 기능을 제공하는 모듈을 이용하여 안전한 사용자 정보 저장을 지원한다. 또한 제안하는 방법을 실제 구현코드를 바탕으로 성능을 측정하여 효율성을 입증한다.
슈퍼커패시터는 일반 커패시터(축전지, 콘덴서)에 비해 정전용량이 매우 큰 커패시터로 전기화학 커패시터 혹은 울트라 커패시터(ultracapacitor) 라고도 부르는데, 화학반응을 이용하는 배터리와 달리 전극과 전해질 계면의 단순한 이온 이동이나 표면화학반응에 의한 충전현상을 이용한다. 짧은 충전시간(~ 30초), 우수한 출력특성, 반영구적 수명(~ 100,000 cycle), 낮은 유지비용, 빠른 응답특성, 높은 안정성 등을 특징으로 하여, 백업용 전원, 무정전전원장치, 수송 기계 및 스마트 그리드의 고출력 보조 전원 등 급속 충방전이 필요한 전자기기 및 고출력이 요구되는 산업분야에서 활용되고 있다. 태양광과 풍력 같은 불규칙적인 전력원을 활용하는 발전에서 2차 배터리와 함께 에너지저장장치로 구성되어 상대적으로 느린 배터리의 충·방전 특성을 보상하고 배터리 수명연장에 기여하며 시스템의 전체 전력 품질을 향상시킬 수 있다. 본 고에서는 이처럼 에너지저장장치로 다양한 분야에서 활용되고 있는 슈퍼커패시터에 대해, 전극 재료에 따른 에너지 저장 원리 및 메커니즘, 분류를 간략하게 살펴보고, 국내외 제품 연구, 특허, 시장 및 제품 현황을 제시하여 활용성을 검토하고 향후 전망을 살펴보았다. 에너지 저장 소자로 슈퍼커패시터가 관련 산업 수요에 대응하기 위해서는, 고전압 모듈 기술, 고효율 충전, 안전성, 추가적인 성능개선 및 비용경쟁력 등 아직까지 해결해야 할 과제들이 많다.
최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.
사물인터넷이 활성화 되면서 많은 센서 디바이스들이 늘어나고 있다. 센서들은 네트워크 유선망을 설치하여 사용하거나 이동통신망을 사용할 수 있다. 이동통신망은 전송률 관점에서 볼 때 크게 고속 통신과 저속통신 두 가지로 분류 할 수 있다. 이동 통신망에서 수억 개의 센서들의 경우 고속 통신을 사용하기에는 자원 낭비가 심하게 발생하게 된다. 이러한 자원을 낭비하지 않고 전송 속도를 줄이고 자원을 적절히 할당하여 이용할 수 있는 통신이 필요하다. 최근 이동통신에서 저전력 기술 중 하나인 협대역 인터넷(NB-IoT)이 여러 기업에서 각광받고 있다. 현재 NB-IoT 또는 기타 저전력 통신들만이 빠르게 늘어나는 센서 디바이스들을 인터넷에 연결시킬 수 있는 가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 화웨이 NB-IoT 통신 모듈을 이용한 히터 제어 장치, 제어 장치의 정보를 수집하는 서버, 장치에 기본 설정을 할 수 있는 응용프로그램을 설계 및 구현하였다. 이 시스템의 주요 기능은 온도 및 히터 상태 수집하여 서버에 주기 보고, 서버에서의 히터 제어, 히터가 자동으로 동작하기 위한 파라미터 설정이 있다. 본 시스템은 히터뿐만 아니라 도로 정보, 스마트 농업, 소규모 저수지 등 유선 통신이 구축 되지 않은 곳에 응용할 수 있다.
전자출결관리시스템의 경우 일부 대학 및 교육기관에서 시범적으로 도입, 운영하고 있다. 그러나 대부분의 관련시스템은 기존의 바코드 및 마그네틱 카드시스템을 설치, 운영하고 있으며, 비접촉식 RF카드를 도입하여 강의실의 출결관리를 하고 있으나 인식거리(5cm이하) 문제, 학생들의 출결을 위한 매번 카드를 리더기에 읽혀야하는 체크과정을 요구함으로 학생들의 강의실 이용의 혼잡 발생 등의 문제점을 야기 시켰다. 또한 한번 체크한 기록을 가지고 한 과목의 강의시간에 활용하므로 중간이석(조퇴, 두 번째 강의시간 결석 등) 상황에 실시간으로 대응 할 수 없다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 제안된 다양한 모바일 출결 시스템들 또한 스마트폰의 애플리케이션만을 활용하여 출석여부를 확인하기 때문에 중간 이석 및 대리 출석 등과 같은 문제들을 본질적으로 해결하지는 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가상의 경계로 구분된 영역에 대해서 사람, 사물 등의 진입과 진출을 감지하는 측위 기반 기술인 지오펜싱 기술을 이용하여 수강생이 스마트폰을 가지고 지오펜스로 설정된 강의실을 드나들 때 출입기록을 자동으로 기재하도록 설정하여 중간 이석 및 대리출석 문제를 해결하는 스마트 출결시스템을 제안한다. 그리고, 강의실에 입장할 때 스마트폰의 기능 일부를 제한(무음, 진동, 인터넷 사용)하여 스마트폰을 통해 발생되는 의도하지 않은 실수들을 미연에 방지할 수 있는 기능 또한 제공한다.
무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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