Traditionally, so-called "industrial waste gases", such ad exhaust from boilers at industrial installations and a large quantity of soot discharged from power station, before their release into the atmosphere, have been on occasion subjected to an air cleaning process to remove fine particles that may pollute the atmosphere (such as mist and dust containing various powdery or oily substances and moisture from industrial waste gases). The release of industrial waste gases containing these particles directly into the atmosphere poses a serious threat to the earth environment; and recovery of these noxious substances is required by law in some countries and local governments. in urban areas, air pollution from automobile exhaust and others creates a serious condition. Some homes are equipped with and use indoor air purifiers. In many of the kitchens of restaurants, smoke generated during cooking and otherwise contaminated air are cleansed by air purifiers before being released outside or recycled inside. For the dust collecting devices to recover the fine particles contained in contaminated air, the cause for air pollution and how to purify air, many types based on various principles are known. Specifically, classified based on theories of particle collection, filtration, gravity, inertia, centrifugation, electricity, and cleaning types are cited as available processes. Among them, an appropriate type is selected according to the size or type of fine particles to be collected and conditions for installation. For the efficiency of dust collection, a filtration system (by using bag filters and others) and electric system are particularly outstanding and are therefore used widely in various areas of industry. In this research, rotary type high performance oil mist and smoke collecting system with self auto cleaning device equipped with the cleaning fluid spraying section is investigated.
본 논문은 운동기구에 장착할 수 있는 와이파이 모듈을 이용하여 운동시 운동량에 대한 데이터를 스마트기기에 전송할 수 있는 관리 모듈을 개발한다. 본 연구에서는 스틱(Stick)형 운동기구를 대상으로 운동기구에서 측정되는 운동량을 센서에서 측정한 후 무선통신을 통해 스마트 기기에 데이터를 보낸다. 스마트 기기에서는 사람별로 분류화된 데이터 목록에 운동량 데이터를 저장하여 추후 사용자에게 과거에 운동한 기록들을 보게 해준다. 제작된 앱(App)은 안드로이드와 iOS에서 모두 동작할 수 있도록 제작되었으며, 성능평가의 결과로서 내환경 시험 및 전자파 인증 시험을 외부전문기관의 챔버내에서 진행하여 성능을 만족함을 확인하였다. 개발된 운동량관리 모듈은 다양한 형태의 운동기구에 적용 가능하여 추후 많은 확장성을 갖는다.
DMX512 프로토콜은 LED 조명을 제어하는 대표적인 프로토콜로서, 간단하면서도 여러 분야에서 사용되고 있다. 이를 이용한 LED 제어 시스템의 경우 유선으로 연결함으로써, 많은 케이블이 필요하다는 한계를 가지고 있다. 무대 조명과 같이 복잡한 시스템의 경우, 유선 연결을 사용하여 구현하거나 유지 보수를 하기가 매우 어려우므로 무선으로 LED 조명을 개별로 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 다수의 LED 조명에 대한 구성과 이동성을 용이하도록 하기 위해, 센서 기능이 내장된 LED 조명을 기존의 WLAN 환경에 연동하기 위해 필요한 WLAN-ZigBee 변환기를 구현하고 이를 통해 컬러 LED를 제어하는 시스템을 제안한다. 그리고 실험을 통해 이종 네트워크가 혼용된 환경에서 이 시스템의 처리 성능을 평가하였다.
WPAN에서는 해상도가 높은 UWB 신호를 사용하여 노드 간의 거리를 추정하고 이로부터 이동노드의 위치를 추정한다. 비동기 거리추정 방식은 고정노드와 이동노드 간에 비동기 상태에서 노드간의 거리를 추정하는 바 각 노드 국부클럭의 주파수 차이에 의한 영향이 심각하다. 고속 UWB에서는 각 노드 국부클럭의 주파수 차이에 의한 영향을 감소시키기 위하여 비동기 TWR 방식을 연속으로 수행하고, 상대주파수 편이 보상방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 고속 UWB의 상대주파수 편이 보상 수식을 완성하고, 이를 적용하는데 대한 문제점을 분석하고, 정확한 주파수편이 보상 방안을 제안한다. 거리추정 방식은 원래의 TWR, 상대주파수 편이 보상 및 정확한 주파수 편이 보상 방식에 의한 TWR에 대하여 시뮬레이션으로 성능을 분석하였다. 상대주파수편이 방식과 정확한 주파수편이 방식은 잡음이 없는 상태에서는 유사한 성능을 나타내었다. 제안된 정확한 주파수 편이 방식은 SNR이 열악한 환경에서 상대주파수 편이 보상 방식보다 정확한 거리를 추정하는 것을 확인하였다.
Recently, home energy management system (HEMS) for power consumption reduction has been widely used and studied. The HEMS performs electric power consumption control for the indoor electric device connected to the HEMS. However, a traditional HEMS is used for passive control method using some particular power saving devices. Disadvantages with this traditional HEMS is that these power saving devices should be newly installed to build HEMS environment instead of existing home appliances. Therefore, an HEMS, which performs with existing home appliances, is needed to prevent additional expenses due to the purchase of state-of-the-art devices. In this paper, an intelligent inference algorithm for EMS at home for non-power saving electronic equipment, called legacy devices, is proposed. The algorithm is based on the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS) and has a subsystem that notifies retraining schedule to the ANFIS to increase the inference performance. This paper discusses the overview and the architecture of the system, especially in terms of the retraining schedule. In addition, the comparison results show that the proposed algorithm is more accurate than the classic ANFIS-based EMS system.
본 논문에서는 사회적 약자(노약자, 장애인 등)들의 사회 경제적 삶의 질 향상을 위한 기술개발(Quality of Life Technology, QoLT)의 일환으로, 다양한 실내외 환경에 대해서 안정적이고 안전한 주행이 가능한 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 이를 효과적으로 운영하기 위한 주행 프레임워크를 제안한다. 특히, 휠체어 탑승자(장애인, 노약자)의 인지/조작능력 부족에 따른 자동/수동 주행 시 편의성과 안전성을 보장하기 위해, 먼저 환경에 최적화된 센서들을 기반으로 사용자 중심의 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 다양한 주행 환경의 변화에 실시간 대응은 물론, 탑승시 안정성을 보장하기 위한 계층적 구조의 주행 프레임워크를 제안, 적용함으로써 보다 효과적인 운영이 가능하도록 하였다. 제안된 방법들에 대한 다양한 실험들을 통해 개발된 스마트 휠체어 시스템과 주행 시스템에 대한 안전성은 물론 효율성을 증명, 확인할 수 있었다.
실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.
Wi-Fi가 거의 모든 곳에서 사용이 가능한 환경이 도래하면서 Wi-Fi 기반의 센싱 시스템의 활용가능성에 대한 학계의 주목과 함께 활발한 연구가 진행되고 있다. 최근에는 채널 상태 정보(CSI)를 활용한 딥러닝 기술의 비약적 발달로 높은 감지 성능을 달성하고 있다. 하지만, 새로운 대상 도메인에 적용하기 위해서는 명시적인 데이터 수집 및 모델 재학습 과정의 값비싼 적응 노력 없이는 여전히 실질적으로는 사용하기가 어렵다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 Wi-Fi 센싱 시스템을 위한 훈련데이터 수집 및 레이블링을 자동으로 진행하는 CSI 자동 레이블링 시스템(CALS)를 제안한다. 제안 시스템은 CSI 데이터 수집 과정에서 컴퓨터 비전 기술을 함께 활용하여, 지도학습용으로 수집된 CSI 데이터에 대한 레이블링을 자동으로 수행토록 하였다. CALS의 효율성을 보이기 위해 라즈베리파이를 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하고, 실내 환경에서의 사람 존재 감지를 수행하는 3가지 모델에 대해 학습과 평가를 진행하였다. 자동 수집된 데이터를 진행하여 학습을 활용하는 방식으로 실시간 데이터에 대해 평가를 진행했을 때 90% 이상의 높은 정확도를 달성하였다.
인공지능의 활용성이 다양해지면서 소형 휴대용기기에 알고리즘을 탑재하려는 요구가 증가하고 있다. 또한 임베디드 시스템이 고성능화하면서 운영체제는 물론 고속연산 및 머신러닝의 알고리즘 구현이 가능해 지고 있다. 그러나 반복연산과 방대한 학습데이터를 처리하는 머신러닝알고리즘의 특성으로 네트워크 연결에 의한 클라우드 환경에 의존하고 있다. 임베디드 시스템에서의 독자적인 운영을 위해서는 저 전력화 및 최적화 알고리즘에 의한 빠른 실행이 요구된다. 본 연구에서는 스마트 제어를 목적으로 임베디드 시스템에 에너지 측정용 센서를 연결하고, 실시간 측정 및 모니터링 시스템으로 측정정보를 데이터베이스로 저장하는 장치를 구현하였다. 연속적으로 측정되어 저장된 데이터는 학습 알고리즘에 적용하여, 최적화 전력제어에 활용가능하며, 에너지 측정에 요구되는 다양한 센서의 인터페이스가 가능한 시스템을 구성하였다.
Global climate change and urbanization have various demerits, such as water pollution, flood damage, and deterioration of water circulation. Thus, attention is drawn to Nature-based Solution (NbS) that solve environmental problems in ways that imitate nature. Among the NbS, urban wetlands are facilities that perform functions, such as removing pollutants from a city, improving water circulation, and providing ecological habitats, by strengthening original natural wetland pillars. Frequent monitoring and maintenance are essential for urban wetlands to maintain their performance; therefore, there is a need to apply the Internet of Things (IoT) technology to wetland monitoring. Therefore, in this study, we attempted to develop a real-time wetland monitoring device and interface. Temperature, water temperature, humidity, soil humidity, PM1, PM2.5, and PM10 were measured, and the measurements were taken at 10-minute intervals for three days in both indoor and wetland. Sensors suitable for conditions that needed to be measured and an Arduino MEGA 2560 were connected to enable sensing, and communication modules were connected to transmit data to real-time databases. The transmitted data were displayed on a developed web page. The data measured to verify the monitoring device were compared with data from the Korea meteorological administration and the Korea environment corporation, and the output and upward or downward trend were similar. Moreover, findings from a related patent search indicated that there are a minimal number of instances where information and communication technology (ICT) has been applied in wetland contexts. Hence, it is essential to consider further research, development, and implementation of ICT to address this gap. The results of this study could be the basis for time-series data analysis research using automation, machine learning, or deep learning in urban wetland maintenance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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