본 연구에서는 기상관측소의 적설심 자료와 Terra MODIS 위성영상을 이용하여, 3가지 대표시설물(원예특작물시설, 축사, 건축물)에 대한 적설 설계기준 취약지역을 분석하였다. 현재 적용되고 있는 시설물의 적설 설계강도 기준을 평가하고 폭설 취약지역을 분석하기 위해, 과거 12년간(2001~2012년) 수집된 Terra MODIS 위성영상에서 추출된 적설면적과 적설심 자료를 이용하여 전국 적설심 분포도를 작성하였다. 또한 전국지역별 원예특작물시설의 설계기준 적설심(cm), 축사 설계기준 적설하중($kg/m^2$), 건축물 설계기준 적설하중($kN/m^2$) 자료를 수집하여, MODIS 위성영상에 의해 구축된 적설심 분포도와 비교하여 적설 설계강도 기준 취약지역을 분석한 결과 전라도, 충청도 및 강원도 지역이 취약한 것으로 분석되었다.
스마트 폰은 내장된 다양한 센서와 사용자 휴대성/밀착성으로 인해 정보 수집과 지능형 서비스의 적합한 대상으로 주목 받고 있다. 즉, 센서로부터 사용자의 주변 환경 정보뿐만 아니라 스마트 폰의 사용 정보 등을 수집하여 사용자의 현재 상태를 추론할 수 있고, 추론된 상태 정보는 사용자에게 상황 인지 서비스를 제공하기 위한 중요한 근거로 활용될 수 있다. 하지만 제공하고자 하는 서비스에 따라 필요한 상황 정보가 다르기 때문에, 정확한 상황 추론을 위해서는 컨텍스트 모델링 기법이 전제되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 일상생활 상에서의 상황을 추론하기 위한 모바일 컨텍스트 계층 모델을 제안한다. 센서 데이터로부터 추론할 수 있는 상위 컨텍스트를 컨텍스트-행위-상황의 3-계층으로 분류하여 정의하고, 각 단계를 위한 추론 기법을 제시한다. 이 모델을 통해 사용자의 단순 행위 또는 상태가 아니라 일상생활에서의 의미 있는 상황 추론이 가능해질 것이다.
센싱 기술이 발달함에 따라, 다양한 도메인에서 각각 다른 목적을 가진 상황인지 기술들이 개발되어 왔다. 많은 서비스들이 개발되고 실제로 사용되고 있지만, 특정한 공간을 도메인으로 둔 서비스는 미흡하였다. 이를 해결하고자 여러 시도들이 있어왔으며 실제로 성과를 거둔 연구도 많이 있었다. 이 중, 온톨로지 기반 추론을 이용한 방법들이 상황인지 시스템에 비교적 신뢰성 있고 적합하였으나, 복잡한 규칙을 사용하지 않는 이상 사용자 별로 상황을 인지하지는 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 중심의 상황 모델링에 기반 한 추론에서 벗어나 개체 중심으로 그 범위를 확대하였다. 또한, 사용자 및 홈 프로파일을 사용하여 사용자 별 상황을 인지 할 뿐만 아니라 각 개체 별 상황을 인지함으로써 더욱 구체적인 상황정보를 제공하고자 한다.
1인가구의 가장 높은 비율을 차지하는 연령층은 60대 이상의 노인이다. 그들의 상당수가 경제적으로 어려운 상황에 처해있어 낙후된 주거공간에 거주한다. 노인의 주거공간의 창문은 존재하지 않거나 창문으로써의 역할을 제대로 하지 못하는 경우가 많다. 그들은 우울증, 고독사 등 사회적 문제에 취약한 상태로 노출되어 있다. 그래서 비상상황에 대한 대처능력이 현저히 떨어진다. 본 논문은 낙후된 주거공간에 거주하는 1인가구 중 60대 이상 노인을 대상으로 하는 외부 환경 정보 반영 대화형 창문 인터페이스를 제안한다. 본 콘텐츠는 별도의 공간과 비용이 요구되지 않는 보급형 TV 혹은 PC 모니터를 활용한다. 노인이 사용하는데 어려움이 없는 직관적인 터치센싱을 통해 손을 인식하면 현재 외부 환경을 반영하는 날씨 영상, 온도 정보를 제공한다. 보다 중요한 노인의 비상상황에 대비하여 알림소리, SMS전송 서비스를 제공한다. 본 콘텐츠를 통해 사용자는 정서적 안정을 느낄 수 있고 비상상황에 빠르게 대처할 수 있다.
전 세계적으로 저탄소 녹색성장을 배경으로 인간과 자연이 공존하는 지속가능한 사회에 많은 이목이 쏠리고 있다. 탄소 배출은 에너지소비량에 따라 증가하게 되는데 전 세계적으로 건축물에 의한 에너지소비량이 무려 40%에 달한다. 우리나라에서는 2025년 신규 건축물에 한하여 제로 에너지 하우스를 의무화하는 계획을 하고 있으나 제로 에너지 하우스에 관한 기술을 민간 기술 투자에만 의지하고 있다. 정확한 로드맵이 확정된 것이 없어 현재 기술로는 일반건축물 보다 1.5배 이상의 비용이 들고, 민간 기업들은 실험용 주택 말고는 실제 거주하는 제로 에너지 하우스단지가 많이 없다는 것이 현실이다. 본 연구는 제로 에너지 하우스에 에너지를 효율적으로 관찰 및 제어하는 IOT 시스템을 도입하여 쾌적한 환경에 대한 모니터링이 웹에서 확인 및 거주자의 적정온도 유지시스템을 도입하여 제로 에너지 하우스의 새로운 모델을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 IT기기에 사용되는 마이너스 전압을 생성할 때 이를 기동하는 기능과 과부하를 감지해 이에 대처하는 기능을 마이크로컨트롤러를 이용해 제어하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 기존의 마이너스 전압 생성회로가 가지는 제약점 및 과부하시 발생되는 문제점을 분석하고, 별도의 전류감지 회로 없이 과부하 상태를 검출해 제어하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법의 효과를 확인하기 위해 실험회로를 구성하여 실험을 진행한 결과 기존의 마이너스 전압 생성회로에서는 과부하시 래치-업 상태로 돌입해 회로가 위험한 상태로 진입하는 것에 비해 제시한 회로는 이를 감지해 회로의 동작을 차단하고 이러한 이상상태를 사용자에게 알려 조치를 취할 수 있으며, 회로의 기동시점을 시스템 상태에 맞춰 결정하므로 기동시간이 타임스위치 방식에 비해 약 23%정도로 크게 단축되는 실험결과를 확인하였다.
The POCT (point-of-care test) sensing that has been a fast-developing field is expected to be a next generation technology in health care. The POCT sensors for the detection of proteins, small molecules and especially nucleic acids have lately attracted considerable attention. According to the World Health Organization (WHO), the POCT methods are required to follow the ASSURED guidelines (Affordable, Sensitive, Specific, User- friendly, Robust and rapid, Equipment-free, Deliverable to all people who need the test). Recently, several CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) based diagnostic techniques using the sensitive gene recognition function of CRISPR have been reported. CRISPR/Cas (Cas, CRISPR associated protein) systems based detection technology is the most innovative gene analysis technology that is following the ASSURED guidelines. It is being re-emerged as a powerful diagnostic tool that can detect nucleic acids due to its characteristics that enable rapid, sensitive and specific analyses of nucleic acid. The first CRISPR-based diagnosis begins with the discovery of the additional function of Cas13a. The enzymatic cleavage occurs when the conjugate of Cas protein and CRISPR RNA (crRNA) detect a specific complementary sequence of the target sequence. Enzymatic cleavage occurs on not only the target sequence, but also all surrounding non-target single-stranded RNAs. This discovery was immediately utilized as a biosensor, and numerous sensor studies using CRISPR have been reported since then. In this review, the concept of CRISPR, the characteristics of the Cas protein required for CRISPR diagnosis, the current research trends of CRISPR diagnostic technology, and some aspects to be improved in the future are covered.
최근 LED 디스플레이 시스템의 대형화에 따라서 시스템의 효과적인 전력 제어 방법에 대한 연구가 진행 중이다. 그 중에서 본 논문에서는 BLU(Backlight unit)시스템의 채널 별 LED 특성차에 기인한 전력 손실을 최소화하기 위한 전력 제어 방법을 제안하였다. 제안된 전력 제어 기능을 갖는 LED 드라이버 IC는 전 채널의 정전류 동작이 가능한 최소 headroom 전압을 검출 후 DC-DC 컨버터 출력을 선형적으로 제어하여, 불필요한 추가 전압에 따른 전력 소모를 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한 채널 별 전압 감지 비교기와 기준 전압 생성 회로가 필요하지 않아서 집적 회로 구현시 칩사이즈 감소 및 안정화 측면에서 큰 장점을 갖는다. 제안된 전력 제어 기능 동작을 검증하기 위해서, DC-DC 내장형 전력제어 LED driver IC를 Cadence 및 Synopsys사의 Design Tool을 사용하여 설계하였으며, Magnachip 0.35um 5V/40V CMOS 공정을 사용하여 제작하였다. 제작된 IC실험을 통해서 제안된 전력 제어 방법이 BLU시스템의 최소 필요 전압을 정상적으로 제어함을 확인하였다.
In middle- and long-distance imaging systems, due to the atmospheric turbulence caused by temperature, wind speed, humidity, and so on, light waves propagating in the air are distorted, resulting in image-quality degradation such as geometric deformation and fuzziness. In remote sensing, astronomical observation, and traffic monitoring, image information loss due to degradation causes huge losses, so effective restoration of degraded images is very important. To restore images degraded by atmospheric turbulence, an image-restoration method based on improved compound multibranch feature fusion (CMFNetPro) was proposed. Based on the CMFNet network, an efficient channel-attention mechanism was used to replace the channel-attention mechanism to improve image quality and network efficiency. In the experiment, two-dimensional random distortion vector fields were used to construct two turbulent datasets with different degrees of distortion, based on the Google Landmarks Dataset v2 dataset. The experimental results showed that compared to the CMFNet, DeblurGAN-v2, and MIMO-UNet models, the proposed CMFNetPro network achieves better performance in both quality and training cost of turbulent-image restoration. In the mixed training, CMFNetPro was 1.2391 dB (weak turbulence), 0.8602 dB (strong turbulence) respectively higher in terms of peak signal-to-noise ratio and 0.0015 (weak turbulence), 0.0136 (strong turbulence) respectively higher in terms of structure similarity compared to CMFNet. CMFNetPro was 14.4 hours faster compared to the CMFNet. This provides a feasible scheme for turbulent-image restoration based on deep learning.
본 연구에서는 화학적 박리를 통해 흑연분말로부터 분리한 산화그래핀의 전기적특성을 개선시키기 위해 자가조립단층막 기술을 활용하였다. 반응물질로는 황산알루미늄(Al2(SO4)3)을 적용하였으며, 시멘트를 기반으로 한 건설구조물의 자가센싱에 적용하기 위한 기초연구를 수행하였다. 전기저항 측정결과 대조군인 표준공시체와 대비할 때 GO 및 Al-GO가 함유된 공시체에서 각각 10.2%, 15.9% 개선되어 도체로서의 활용 가능성을 확인하였다. 미세구조분석 결과 Al-GO의 첨가에 따라 Al(OH)3 gel형성을 확인하였으며, 이로 인해 공시체의 밀도를 향상시켜 전류의 흐름을 원활하게 개선시킨 것으로 판단된다. 이는, 단순 구조물이 아닌 구조물 자체로서 활용성을 지닐 수 있음을 시사하며, 스마트 건설자재로서의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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