국제적으로 최근의 세계적인 축산 ICT 개발 추세는 음성, 맥박, 저작수, 호흡수, CCTV 영상인식 등 보다 다양하고 다중적ㆍ통합적인 센서기술을 접목하여 분만, 상해, 질병 감염, 발정, 반추 및 저작 등 가축의 중요한 생명ㆍ생산 활동을 판단하고 조기에 발견하는 연구들이 시도되고 있다. 이에 본 연구는 ICT 기술을 활용하여 농가 생산성 향상 방안의 일환으로 체류형 바이오캡슐 내 pH, 반추위 체온 및 활동성 센서를 활용한 생체정보를 수집하였고 도축등급과의 상관관계 여부를 파악하고자 수행하였다. 시험방법으로는 26개월령의 한우 거세우 10두를 공시하여 5개월간 바이오캡슐 자료들을 수집하였고 이후 도축하여 등급판정성적과의 연관성 여부를 분석하였다. 연구 결과 육량 등급과 관련이 있는 등심단면적, 등지방두께, 도체중과 생체형질인 반추위 pH, 체온 그리고 활동성과는 모두 정(+)의 상관을 보였다. 육질등급과 관련 있는 근내지방도 및 성숙도는 생체형질인 체온에서는 정(+)의 상관을, pH 및 활동성과는 부(-)의 상관을 나타낸 반면에, 조직감에 대하여 체온은 부(-)의 상관을, pH 및 활동성과 는 정(+)의 상관을 보였다. 특히, 활동성과 근내지방도간의 상관계수가 –0.65로 통계적 유의성을 보였는데 (p<0.05), 이러한 결과는 소의 활동성이 낮으면 근내지방도는 높아진다는 것을 제시하여 준다. 반면에 pH와 도체중 간의 상관계수는 0.50으로 나타나 정(+)의 상관을 보였다. 이는 반추위의 pH가 낮아지면 체중도 작아진다는 것으로 분석된다. 본 연구 결과를 확대하여 계절 및 시간대별 생체정보가 도축성적에 미치는 요인에 대하여 추가적인 분석이 필요하며, 이를 근거로 한우 생산성 향상을 위한 생체정보를 활용할 수 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다.

Bacterial wilt caused by Ralstonia solanacearum is a major disease that affects tomato plants widely. R. solanacearum is a soil born pathogen which limits the disease control measures. Therefore, breeding of resistant tomato variety to this disease is important. To identify the susceptible variety, degree of disease resistance has to be determined. In this study, micro sap flow sensor is used for accurate prediction of resistant degree. The sensor is designed to measure sap flow and water use in stems of plants. Using this sensor, the susceptibility to bacterial wilt disease can be identified two to three days prior to the onsite of symptoms after innoculation of R. solanacearum. Thus, this find of diagnosis approach can be utilized for the early detection of bacterial wilt disease.

감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 20.1±4.0, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응 (SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

This paper analyzes the technological competitiveness of biomimetic robot. By analysing papers on biomimetic robots published from 1996 to 2016, We were able to identify the biomimetic robot paper clustering and competitiveness of research institutions. Biomimetic robot's papers searched by SCOPUS database are classified in 6 clusters. According to clustering analysis, the papers have applied in the sequence of underwater robot(31.28%%), robot actuator(20.57%), ground robot{20.51%), humanoid robot(12.72%), robot sensor(9.28%) and micro flying robot(5.65%).

본 연구는 최신 텔레메틱스 제품의 사용성 평가 및 운전자 생체신호 변이의 분석을 통하여 제품 사용 및 정보서비스의 HMI(Human Machine Interface) 문제점과 개선사항을 도출함으로서 차세대 자동차의 운전자 정보 체계(DIS: Driver Information System)에 대한 HMI 설계의 G/L을 제시하기 위한 것으로, 다양한 평가방법과 실험을 통하여 운전자가 텔레메틱스 제품을 사용하는데 있어서의 주관적, 객관적 작업부하 및 불편요인을 도출하였다.

본 실험은 분무경재배 토마토에 있어서 분무간격이 토마토의 생장, 수량반응과 생체정보와의 관련성을 구명하고자 수행하였다. 분무간격은 10분 정지에 60초, 30초 그리고 10초간 분무되게 하였으며 이것을 연속분무구와 비교하였다. 배양액은 산기의 토마토 배양액을 사용하였다. 1. 엽면적은 30초분무 10분정지구가 가장 높았고 60초분무 10분정지구가 가장 낮게 나타났다. 또한 각 기관의 건물중과 과실건물중 등의 생장특성도 다른 처리구보다 30초분무 10분정지구에서 가장 좋았다. 2. 화수는 건물중이 낮을수록 많았으나 착화수는 60초분무 10분정지구를 제외하고는 유의차가 인정되지 않았다. 3. 엽면적과 과실건물중과의 관계에 있어서는 과실건물중이 가장 높은 30초분무 10분정지구가 엽면적이 가장 많았다. 연속분무구는 엽면적에 비해 과실건물중의 현저한 감소가 나타났다. 본 실험의 범위에서 양액의 적정 분무간격은 30초분무 10분정지인 것으로 구명되었다. 4. 주간의 온실내외의 태양방사는 차이가 크게 나타났으며 온실내 일중 기온은 엽온보다 높게 나타났다. 환경조건의 변화에 따라 토마토 엽의 생체정보의 변화는 민감하게 나타났으며 특히 양액의 분무간격에 따른 차이는 현저하게 나타났다. 5. 분무간격에 따른 엽생장의 변화패턴은 엽수분 potential, 기공저항 및 엽온 등의 생체정보와 관련이 깊었으며 환경요인의 변화에 따른 생체정보 계획으로 토마토의 생장량이나 과실수량 예측의 가능성이 인정되었다.

This paper is about a fall inducement system for guiding like a real fall. Reliable fall data can be used as an essential element in developing effective fall protection devices. We can get this data if the induced fall is very realistic. The proposed system analyzes gait characteristics and determines when to fall based on the pedestrian's biometric data. To estimate the fall inducement time, an active estimation algorithm was proposed using different biometric values for each pedestrian. The proposed algorithm is designed to response actively to the ratio of gait cycle and a stance period. To verify this system, an experimental environment was implemented using a multi-rail treadmill equipped with a ground reaction force measurement device. An experiment was conducted to induce falls to pedestrians using a fall inducement system. By comparing the experimental scene to the video of the actual fall, it has been confirmed that the proposed system can induce a reliable fall.

게임을 개발하는 단계에서 게임에 대한 이용자의 반응을 예측하는 것은 게임성 평가에 있어 중요하다. 본 논문에서는 게임 이용자의 반응을 알아보고자 게임 이용자의 생체 정보를 비침투 적인 방법으로 수집한 뒤, 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 아두이노를 활용하여 피부 전도도, 압력, 자이로스코프, 가속도계 센서를 내장한 마우스와 분석 시스템을 새로이 개 발하였다. 이 시스템의 유용성을 검증하기 위해 피험자가 이 마우스를 사용해 1인칭 슈팅 게임 ‘오버 워치’를 플레이하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 시스템이 게임 플레이 영상과 마우 스 내 여러 센서들로부터 수집한 생체 정보들을 활용하여 게임 이용자의 특징을 분석하는데 유 용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.