• Restorative Dentistry and Endodontics
• /
• 제33권2호
• /
• pp.141-147
• /
• 2008

본 연구의 목적은 나노리터 수준의 물 흐름을 계측할 수 있는 장치를 개발하고, 상아질의 물 투과성을 측정하여 치아과민증 치료제와 상아질 접착제의 상아세관 밀폐효과를 알아보고자 하였다. 본 연구에서 제작한 미세흐름 측정장치는 첫째, 물의 흐름을 감지하는 모세관과 광 센서부, 둘째 물의 흐름을 추적하는 서보모터와 구동부, 셋째, 모터의 회전을 측정하여 물의 이동량으로 변환하는 엔코더와 컴퓨터 기록장치 등 세 부분으로 구성되어 있다. 본 장비를 이용하여 교합 면이 절단되어 노출된 상아질의 물 투과도와 치아과민증 치료제인 BisBlock과 자가부식형 상아질접착제인 Clearfil SE bond의 상아질 밀폐효과를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 나노리터 수준의 물 흐름을 측정할 수 있는 장치를 제작하였고, 이를 이용하여 상아질의 물 투과도를 측정할 수 있었다. 2. 삭제 후 노출 연마된 상아질은 0.84 - 15.2 nL/s의 물 투과도를 보였고 Oxalate 제재인 BisBlock 이나 자가부식형 접착제 Cleafil SE bond 적용 시 투과도가 39.8 - 89.6% 감소하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.347-350
• /
• 2018

사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제16권3호
• /
• pp.41-48
• /
• 2015

비탈면 계측시스템이 예전에 비해 많이 개선되긴 했지만, 주로 하드웨어적인 측면의 개선에 치우쳤다. 실제 비탈면의 거동은 3차원 거동이며, 3차원 거동해석은 많은 변수를 함유하고 있어 비탈면 안정해석을 위한 비탈면 거동분석프로그램은 상대적으로 개발이 부족하였다. 일차원 해석은 방향의 고려 없이 길이의 증감만을 나타내나, 실제 비탈면 현장의 경우 3차원 공간상 변화를 나타낸다. 3차원상의 공간좌표를 확정하기 위하여 결정되어야 하는 값들은 길이, 수평각 및 수직각이다. 그러므로 두 방향 및 길이 변화를 고려한 좌표 시스템을 이용하여 새로운 좌표들을 구할 경우, 3차원의 공간을 분할하여 수평변화 및 수직변화를 구분하여 비탈면의 거동을 해석할 수 있다. 본 해석 모델을 충청북도 DY비탈면의 계측 data에 적용하였다. 현장 계측자료를 3-D 해석한 결과 비탈면은 전반적으로 오른쪽으로 이동하고 있으며, 변위가 도로방향으로 일어남과 동시에 수직변위가 발생하고 있음을 알 수 있다. 현재 비탈면은 계측지점 간 누적변위가 4.3cm 이내인 미소거동을 하며, 계측지점 모두 거동양상이 유사한 변위 방향 및 크기를 보이고 있음을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.512-516
• /
• 2004

상황인식(context-aware)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방범으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then 규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템의 규칙의 매칭부분은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계하여 구조의 타당성을 확인하였고, 마이크로프로세서에 내장될 행위모듈에 대해서는 소프트웨어적으로 타당성을 확인하였다. 제안한 SoC 기반의 상황인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한소아치과학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.158-165
• /
• 2016

본 연구는 맥박산소측정기를 이용하여 광용적맥파 파형의 원데이터를 기록하고 분석함으로써 치수 생활력 측정에 이 원데이터 분석의 적용가능성을 살펴보고 정상 치수 생활력을 갖는 소아환자의 상악 중절치에 대한 광용적맥파 파형의 파라미터에 대한 기초 자료를 마련할 목적으로 시행되었다. 상악 중절치에 대해 정상 치수 생활력을 갖고 전신질환이 없는 30명의 환아(남 16명, 여 14명, 평균연령 11.4세)를 연구대상으로 선정하였다. 맞춤형 센서와 맥박산소측정기를 이용하여 측정하였으며 측정결과는 적색 파장과 적외선 파장의 원데이터 형태로 기록되었고 LabChart(v.7.3, ADInstruments, Germany)를 이용하여 분석하였다. 본 연구를 통해 소아에서 정상 치수생활력을 갖는 상악 중절치에 대한 광용적맥파 파형의 파라미터의 기준값을 제시할 수 있었으며 소아의 치수혈류측정에 이러한 광용적맥파 파형 분석이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한소아치과학회지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2008

치아 우식증과 침식증의 진단과 예방에 있어 구강 내 환경, 특히 산도를 정밀하게 평가하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 연구는 구강 내의 산도측정을 위한 기존 방법들의 단점을 보완하고자 구강 내 무선 pH 원격측정 방법을 개발하고, 실제로 측정시의 효율성을 얻기 위해 시행되었다. 구강 외로 부착되는 부가적인 장치 없이 구강 내에만 장착하여 24시간 이상 수소이온농도지수(이하 pH)를 측정할 수 있는 무선 원격측정장치를 개발하고, 정확한 산도의 측정이 가능한지를 검증하였다. 그리고 이 장치를 실제 구강 내에 장착하여 피검자로 하여금 24시간 동안의 시간별 상세한 섭식과 활동 내용, 수면 상태를 기록하도록 하고 24시간 후 구강으로부터 수거하여 지난 24시간 동안의 pH의 변화를 획득하고 분석하였다. 그 결과, 구강 내 장치와 구강 외 장치로 이루어진 구강 내 무선 pH 원격측정방법의 개발에 성공하였으며 24시간 동안 피검자의 구강 내 pH 변화를 측정한 결과, 피검자가 실제 섭취하였던 시간과 음식 종류에 일치하게 측정치를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통하여 장시간 무선 pH 원격측정방법을 이용하여 구강 내 pH를 측정할 수 있게 됨으로써, 기존의 유선 pH 원격측정방법이 가진 한계점을 극복할 수 있게 되어 구강 내 환경이나 우식학과 관련된 보다 광범위한 연구가 가능하게 될 것이다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.692-702
• /
• 2009

과거 값비싼 워크스테이션에서만 구현 가능했던 실시간 가상스튜디오를 이제는 하드웨어의 발달로 개인용 컴퓨터에서도 운용할 수 있게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 실시간 제작의 그래픽 품질에는 한계가 있기 때문에 영화나 드라마에서는 후반 제작(post production)으로 그래픽을 합성하는 것이 일반적이다. 그러나 후반 제작을 위한 순수 영상 기반 카메라 추적은 많은 작업 시간을 요하며, 자주 불안정한 결과를 보인다. 이를 극복하기 위해 가상스튜디오와 마찬가지로 촬영 단계에서 카메라 모션 데이터를 센서로부터 수신하되, 이를 저장하여 후반제작에서 활용할 수 있는 시스템(POVIS: post virtual imaging system)을 제안하였다. 실사와 그래픽의 매끄러운 정합을 위해서는 정확한 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 하는데, 이를 위해 두 장의 평면 패턴만을 이용하여 간단하게 수행할 수 있는 캘리브레이션 방법을 사용하였다. 또한 카메라 센서 데이터는 기계적 부정합 등으로 인해 약간의 오류를 포함하게 되는데, Kalman 필터를 이용하여 이를 줄이는 방법을 제안하였다. 개발된 POVIS는 다큐멘터리 제작에 사용되어 작업 시간을 크게 단축시키고, 특징점의 부재로 인해 기존의 방법을 적용할 수 없는 영상에서의 카메라 추적을 성공적으로 수행하였다.

• Composites Research
• /
• 제24권1호
• /
• pp.24-30
• /
• 2011

복합재 구조물에서 발생하는 저속 충격에 의한 손상은 대부분 복합재의 내부나 충격을 받은 면의 반대 면에서 발생하기 때문에 검출이 쉽지 않아 시간이 지날수록 구조물이 위험에 처할 확률이 높아진다. 하지만 기존의 비파괴검사 방법은 일정한 주기에 따라 수행되기 때문에 즉각적으로 충격 손상을 감지할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고자 비파괴검사 장비를 구조물 내에 탑재하여 실시간으로 구조물의 건전성을 확인하는 개념인 구조 건전성 모니터링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중의 하나인 충격 모니터링 시스템은 운용 중에 발생한 충격 이벤트를 감지하고 그 위치 및 손상 정도에 대한 정보를 제공해 주어야 한다. 이를 위한 첫 번째 단계로 본 연구에서는 복합재 평판 및 복잡한 복합재 시편 구조물에 FBG 센서를 부착하여 충격 위치 검출 시험을 수행하였고, 이와 같은 복합재 시편에 대해 충격 파손 시험을 수행하여 손상 발생 유무를 예측하는 시험을 수행하였다. 저속 충격에 의해 발생하는 음향 파는 (주)파어버프로에서 개발한 고속 FBG interrogator를 사용하여 4개의 다중화된 FBG 센서로부터 동시에 취득하였고, 신경회로망을 이용한 학습을 거쳐 충격 발생 위치를 검출하였다. 또한 충격 파손 시험으로부터 취득한 음향 파의 웨이블릿 변환을 통해 충격 손상의 발생 유무 예측 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제49권1호
• /
• pp.12-17
• /
• 2012

유비쿼터스 기술의 발전과 더불어 다양한 응용 분야가 대두되고 있으며 특히 건설 현장 분야는 유비쿼터스 기술 및 시스템을 도입 하였을 때 많은 기대효과를 얻을 수 있는 분야이다. 건설 현장에는 항상 많은 위험요소가 존재 하며 특히 추락 사고가 높은 발생 비율을 차지하고 있다. 이러한 사고를 방지하기 위해서 안전교육 및 안전장비 착용 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 무선 회로 (TOA, RSSI)를 구성하여 작업자의 안전정보 및 위치정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계하고 제작하여 측정하였다. 산업용 장비에서 많이 사용되는 ATmega128 MCU를 사용하였으며, 무선 회로를 위해서는 나노트론사의 NanoPan 5357 모듈과 TI사의 CC2500 칩셋을 사용하였다. 또한, 주변환경 정보를 취득하기 위해서 3축가속도 및 압력 MEMS센서를 적용하였다. 이를 통해 작업자의 이동여부 및 고도정보를 판단할 수 있도록 시스템을 개발하였다. 응용소프트웨어는 NI사의 Labview 소프트웨어를 이용하여 개발을 진행하였다. 작업자가 위험지역에서 안전장비(안전고리)를 착용하지 않을 경우 서버 관리자와 작업자에게 경고 알람을 울리도록 시스템을 개발하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.672-680
• /
• 2019

본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.