본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 Hybrid RF기반 CMOS 카메라를 이용한 피부질환 모니터링 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. Hybrid RF통신기반 CMOS 카메라를 이용한 영상 전송 기법에 대하여 제시하였으며, 이와 더불어 CMOS 카메라를 이용한 피부질환 모니터링을 위한 원격 모니터링이 가능한 스마트폰 App을 개발하였다. Hybrid RF통신방식을 이용한 영상전송방식은 WiFi통신방식을 적용하여 CMOS 카메라로부터 취득된 영상 정보를 스마트폰 App을 통하여 모니터링할 수 있도록 구성하였다. 피부질환 모니터링 스마트폰 APP은 WiFi통신방식을 이용하여 언제 어디서나 원격 모니터링이 가능하다. 본 논문에서 제안한 Hybrid RF통신기반 CMOS 카메라를 이용한 피부질환 모니터링 시스템은 내시경 응용 활용 사례로서 널리 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
최근 감시카메라의 사용률이 증가하고 있다. 개인 사업체, 전문 감시업체, 일반 기업 및 공공기관 등 감시카메라는 폭넓게 사용된다. 하지만 현재 설치된 감시카메라는 녹화된 감시영상이나 카메라 컨트롤을 관리자가 언제 어디서나 확인하고 조절할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 TCP/IP기반의 네트워크에서 PDA로 Wi-Fi를 이용하여 접속한 후 감시카메라를 제어하거나 영상을 확인하는 방법을 제안하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 서버 컴퓨터는 카메라의 영상을 받고 팬틸트 컨트롤을 하게한다. 클라이언트 컴퓨터는 PC와 PDA를 이용하여 서버에 접속한 뒤 실시간으로 영상을 받아오고 카메라 팬틸트를 컨트롤 한다. 본 논문에서 제안한 내용은 Wi-Fi가 사용가능한 곳에 있는 사용자가 언제 어디서나 감시카메라의 영상을 보고 컨트롤 하는데 유용할 것이다.
사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 휴대단말기 안테나의 대표적 형태인 역 F 안테나(Inverted F Antenna, IFA)와 루프(Loop) 안테나에 따른 디지털 노이즈의 결합(coupling) 정도를 특성모드(characteristic mode)를 사용하여 분석한다. 우선, 안테나를 포함한 인쇄회로기판(Printed Circuit Board, PCB)의 특성모드 전류와 디지털 신호라인의 방향에 따른 결합 정도를 비교 분석하고, 이를 토대로 휴대단말기의 WiFi 안테나와 전방 카메라(front camera)의 결합에 대해서 분석한다. 분석을 위해서 카메라 모듈의 FPCB의 디지털 신호선과 그라운드 선을 PCB 그라운드의 특성 모드를 여기(excitation) 시키는 루프형 피더(feeder)로 모델링 했고, 안테나 타입(type)에 따른 노이즈 결합 변화에 대해서 분석을 했다.
본 논문에서는 이기종 통신 기반의 스마트 조명의 선택적 알고리즘을 제안한다. 스마트 조명은 조명의 역할뿐만 아니라 통신의 역할을 동시에 수행한다. 이기종 통신을 이용한 스마트 조명의 BER 성능을 높이기 위해, Line-of-Sight(LOS)/Non-LOS 채널에서 스마트 조명과 센서와의 거리, 조명사용시간, 사용자 요구를 위한 낮은 전력소모량에 따라 Optical Camera Communication(OCC), Wi-Fi, BLE 중 적합한 통신방식을 선택하도록 하였다. 그리하여 LOS/NLOS 채널에서 제안된 알고리즘의 성능과 기존의 방식과의 시뮬레이션 결과 비교를 통해 성능 향상을 확인하였다.
도시의 급격한 발전으로 공사의 증가가 증가하게 되고 이동 차량 또한 증가 하게 된다. 이는 자연히 시각 장애인들의 보행을 점점 더 어렵게 만든다. 이러한 어려움을 해결하고자 Android 기반의 Portable Navigation System을 도입하여 시각 장애인의 보행을 돕고, 서비스 센터에서 시각 장애인의 이동을 실시간으로 모니터링 하여서 시각 장애인의 보행에 도움을 주고자 한다. 노인이 서비스 센터에 배치되어 노인 인구 증가 문제의 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 들고 다닐 수 있는 형태의 Android 기반의 Portable Navigation System은 GPS, Camera, Audio, wifi를 가지고 있어, GPS위치 정보와 Camera 영상 정보를 실시간으로 wifi망을 이용해 서비스 센터로 전송을 하여 주고, 서비스 센터에서 시각 장애인의 GPS Location 정보를 바탕으로 그 위치를 지도에 표시하고, Camera 영상 정보로 시각 장애인이 바라보고 있는 곳의 상황을 모니터링 하며, Audio를 통해, 실시간으로 대화를 통해서 길안내 해주는 Navigation System이다.
도시의 급격한 발전으로 공사가 증가하게 되고 이동 차량 또한 증가 하게 된다. 이는 자연히 시각 장애인들의 보행을 점점 더 어렵게 만든다. 이러한 어려움을 해결하고자 Android 기반의 Portable Navigation System을 도입하여 시각 장애인의 보행을 돕고, 서비스 센터에서 시각 장애인의 이동을 실시간으로 모니터링 하여서 시각 장애인의 보행에 도움을 주고자 한다. 노인이 서비스 센터에 배치되어 노인 인구 증가 문제의 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 소지하고 다닐 수 있는 형태의 Navigation System은 GPS, Camera, Audio, wifi를 장착하고 있다. GPS위치 정보와 Camera 영상 정보를 실시간으로 wifi망을 이용해 서비스 센터로 전송을 하여 주도록 설계 하였다. 서비스 센터에서 시각 장애인의 GPS Location 정보를 바탕으로 그 위치를 지도에 표시하고, Camera 영상 정보로 시각 장애인이 바라보고 있는 곳의 상황을 모니터링 하며, Audio를 통해, 실시간으로 대화를 통해서 길안내 해주는 Navigation System이다.
실생활에서, 우리는 IoT기술을 사용하고 있다. IoT기술은 다양하게 적용되어있고 지금도 계속 발전하고 있다. 사물인터넷은 사물에 센서를 부착하고 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는다. 본 논문에서는 비밀번호가 3회 이상 틀릴 시에 기존 비밀번호는 초기화 되고 랜덤으로 비밀번호가 변경된다. 변경된 비밀번호 데이터는 사용자 혹은 관리자에게 앱을 통하여 푸쉬알람이 전송됨을 실현하고자 한다. 이는 WiFi를 통해 스마트 폰으로 실시간 데이터를 전송할 수 있는 아두이노 기반의 IoT시스템을 연구하였다. 그리고 스마트 도어락은 아두이노와 지문센서, 카메라 센서, 와이파이 쉴드, 안드로이드 스튜디오, 도어락 부품들을 사용하여 이를 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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