조선해양산업의 용접 자동화는 숙련 인력 부족과 고위험 환경 극복을 위해 협동로봇 중심으로 발전하고 있으나 선박블록 내 부 공간을 계측하기 위한 3차원 비전 센서의 경우 계측 거리에 따라 품질이 저하되는 문제가 있다. 본 연구는 협동로봇 용접 자동화를 위 해 3차원 포인트 클라우드 기반의 V-개선 용접선 검출 알고리즘을 제안하였으며 특히 자동화 용접에 필수적인 1m 미만 근거리에서 비전 센서 기술에 따른 계측 정밀도 및 검출된 평면의 개선각을 정량적으로 비교 검증하였다. 대중적으로 활용되고 있는 Active IR Stereo와 Time-of-Flight(ToF) LiDAR 센서를 400mm, 600mm, 800mm 거리에서 90° 개선각 시편으로 비교 평가한 결과 Active IR Stereo 센서는 삼각 측 량 원리의 한계로 인한 데이터 왜곡으로 상당한 각도 오차를 보였으며 800mm에서는 개선면 검출에 실패하였다. 반면 ToF LiDAR 센서는 데이터 왜곡에 강건하여 400mm에서 4.4°의 가장 낮은 평균 개선각 오차를 기록했으며 모든 거리에서 안정적으로 평면을 검출하였다. 이 를 통해 근거리 V-개선 형상 계측에는 ToF LiDAR 방식이 Active IR Stereo 방식보다 높은 정밀도를 제공하여 용접선 검출에 더 적합함을 정량적으로 검증하였다.

This study quantitatively evaluated the real-world performance of an IoTbased, context-aware mobile air purification system. Additionally, this system is proposed as a practical alternative to conventional stationary purifiers, overcoming their spatial limitations. To analyze concentration variations, removal efficiency, and air cleaning ratio (ACR) for PM2.5, PM10, and HCHO, three scenarios were tested: S1 (natural ventilation), S2 (stationary purifier), and S3 (IoT-based mobile air purification system). The mobile system (S3) achieved a 1.6-fold higher removal efficiency for PM2.5 compared with the stationary purifier (S2) and reduced the ACR to below 0.4 within 30 minutes after high-concentration events. In contrast, stationary purifiers required approximately 333 minutes to reach background levels (17.11 μg/m3), revealing about a 10-fold difference in cleaning speed. Monte Carlo simulations confirmed the consistent superiority of S3 for both particulate and gaseous pollutants, with HCHO concentrations 36.7% lower (90th percentile) than under S2. According to the health risk assessment, the asthma hospitalization rate decreased by over 40%, the HQ for PM2.5 decreased from 1.1 (S1) to 0.64 (S3), and the ECR for HCHO was 0.62 times that of S2. These findings highlight that spatial responsiveness and mobility, along with filter capacity, are key determinants of air purification performance. In conclusion, the mobile air purifier effectively overcomes the structural constraints of stationary devices and establishes a new paradigm for realtime, adaptive indoor air quality management that helps safeguard occupant health.

설악산국립공원에서 무인센서카메라의 효율적인 활용을 위해 종의 분포, 상대풍부도(RAI), 그리고 카메라 운용 일수와 탐지된 종 수 간의 상관관계 를 추정했다. 2020년 7월부터 9월까지 24대의 카메라로 총 1,704 카메라 운용 일수 동안 모니터링한 결과, 설악산에 서식하는 중대형 포유류 10종이 모두 탐지되었다. 오소리(Meles leucurus)는 23개 지점(95.8%)에서, 멧돼지(Sus scrofa)는 22개 지점(91.7%)에서 각각 포착되어 설악산국립 공원 전역에 넓게 분포하고 있음이 확인되었다. 이 두 종은 최초 감지까지의 평균 시간이 가장 짧았고 RAI가 가장 높아, 10종 중에서 가장 쉽게 관찰되는 종임을 시사했다. 멸종위기에 처한 산양(Naemorhedus caudatus)은 24개 지점 중 13개 지점(54.2%)에서 기록되었는데, 신속한 감지와 높은 RAI를 보여 설악산국립공원이 대한민국 내에서 이 종의 핵심 서식지임을 입증했다. 반면, 멧토끼(Lepus coreanus)는 3개 지점에서만 관찰되었다. 멧토끼의 RAI는 낮았으며, 최초 감지까지의 평균 시간이 길어 관찰 확률이 낮았다. G7, G26, G28, G36, G37 조사지점은 7~8종이 관찰되어 높은 종다양성을 보였다. 특히, G7, G26, G28에서는 산양, 삵(Prionailurus bengalensis), 담비(Martes flavigula) 등 3종의 멸종위기종이 탐지되어, 이 지역들이 집중적인 보호가 필요한 생태학적 핵심 구역으로 기능함을 시사했다. 따라서, 이 지역의 효과적인 보호 및 관리를 위해 장기적인 모니터링이 필요하다. 운용 효율성 분석 결과, 24대 카메라의 총 운용 일수 1,704일 중 10종 전체(100%) 탐지에 1,066일이 소요되는 것으로 예측되었다. 24대 카메라로 모니터링할 경우, 카메라당 최소 44.42일이 소요되어야 10종 전체를 감지할 수 있다는 것을 의미한다. 9종(90%)은 10.75일, 8종(80%)은 6.21일이 소요될 것으로 예측했다. 향후 카메라 트랩 모니터링은 카메라 수, 공간적 범위, 종다양성을 고려하여 설계되어야 한다.

본 연구에서는 도시 배수관망에서 제한된 센서 자원으로 침수 대응 성능을 향상시키기 위한 NSGA-II 기반 수위 센서 최적 배치 프레임워크를 제안하였다. 연구 대상지의 검⋅보정된 EPA-SWMM 모형을 기반으로, 실제 종관기상관측소의 강우 자료로부터 33개의 집중호우 시나리오를 구성하여 노드별 수위비(Depth Ratio)를 산정하고, 관망의 수리적 이질성과 침수 취약성을 정량적으로 분석하였다. 비관측 지점의 단기 수위를 예측하기 위해 Ridge 회귀모형을 적용하였으며, 예측 성능은 선행예측시간(Δt = 5–30분)에 대해 sMAPE와 Accuracy로 평가하였다. NSGA-II를 통해 532개 후보 노드를 탐색 공간으로 설정하여 센서 수(k=1–5)와 위치 조합을 동시에 최적화한 결과, 센서 수가 1개에서 3개로 증가할 때 예측 정확도가 크게 향상되었고, k ≥ 4에서는 정보 포화로 인해 개선 폭이 제한적임이 확인되었다. 또한 도출된 최적 조합은 다양한 Δt 조건에서도 sMAPE ≤ 0.35, Accuracy ≥ 0.998 수준의 안정된 성능을 유지하여 시간적 강건성을 보였다. 본 연구는 센서의 개수와 위치를 동시에 고려하는 정량적 배치 기준을 제시함으로써, 도시 배수관망에서 저비용⋅고효율의 모니터링 체계 구축, 조기 침수 감지 인프라 설계, 및 실시간 도시침수 대응 체계 고도화에 실질적 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 액체수소 저장 환경에서 사용되는 온도 센서 및 트랜스미터를 대상으로 신뢰성 평가를 수행하고자 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis)와 QFD(Quality Function Deployment)를 적용하였다. 고장 심각도, 발생 가능도를 기준으로 주요 고장모드를 도출 하였으며, 사용자 요구사항과 인증기관 기준을 바탕으로 도출된 기술 요구 항목에 따라 QFD 분석을 수행하였다. FMEA 결과, Thermowell 의 풀림이 위험도 7점으로 주요 고장으로 식별되었다. QFD 분석 결과로는 내환경시험 항목으로 습도시험이 중요도 점수 5000점으로 가장 높은 중요도를 나타냈다. 이어서 수명 및 극저온 항목의 중요도도 높게 평가되어, 극저온 수소 환경에서의 센서 구성품 및 보호 구조체의 견고성과 환경 내구성 시험 전략의 중요성이 강조되었다.

본 연구는 백두대간보호지역의 천왕봉에서 묘적령 구간을 대상으로 무인센서카메라를 활용한 우제목 포유류의 상대 적 풍부도 지수에 영향을 미치는 서식지 요인의 구명을 위해 수행되었다. 조사 지역은 공간적 규모가 크고 다양한 서식지 환경을 포함하고 있어 서식지 동질성 분석을 통해 선정된 3km×3km의 격자를 형성하여 30개의 조사구를 대상으로 2021년 4월부터 2023년 12월까지 수행하였다. 서식지 요인과 우제목 포유류의 풍부도 사이의 관계를 분석한 결과 시가화·건조지역의 비율을 비롯하여 나지의 비율, 초지의 비율, 수계의 비율이 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 또한, 패치의 평균 크기와 패치 크기의 편차, 패치 크기의 다양성, 패치의 총둘레 길이 역시 우제목 포유류의 풍부도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조사 지역에서 우제목 포유류의 풍부도는 서식지 내 먹이를 비롯한 물의 가용성과 깊은 관련이 있으며, 서식지의 경관 구조는 종에 따라 차이를 보였다. 이는 종 특이적 행동유형에 따른 서식지 이용에 영향을 받은 것으로 판단된다. 본 연구는 국내에서 산림을 서식지로 활용하는 우제목 포유류의 서식지 이용에 영향을 미치는 서식지 요인의 구명을 통해 우제목 포유류의 관리를 위한 기초 생태자료로서 의미가 높다고 판단된다.

Gas sensors play a crucial role in monitoring harmful gas concentrations and air quality in real-time, ensuring safety and protecting health in both environmental and industrial settings. Additionally, they are essential in various applications for energy efficiency and environmental protection. As the demand for hydrogen refueling stations and hydrogen fuel cell vehicles increases with the growth of the hydrogen economy, accurate gas concentration measurement technology is increasingly necessary given hydrogen's wide explosion range. To ensure safety and efficiency, gas sensors must accurately detect a wide range of gas concentrations in real-world environments. This study presents two types of gas sensors with high sensitivity, stability, low cost, fast response time, and compact design. These sensors, based on volume and pressure analysis principles, can measure gas filling amounts, solubility, diffusivity, and the leakage of hydrogen, helium, nitrogen, and argon gases in high-density polyethylene charged under high-pressure conditions. Performance evaluation shows that the two sensors have a stability of 0.2 %, a resolution of 0.12 wt･ppm, and can measure gas concentrations ranging from 0.1 wt･ppm to 1400 wt･ ppm within one second. Moreover, the sensitivity, resolution, and measurement range of the sensors are adjustable. Measurements obtained from these sensors of gas filling amounts and the diffusivity of four gases showed consistent results within uncertainty limits. This system, capable of real-time gas detection and characterization, is applicable to hydrogen infrastructure facilities and is expected to contribute to the establishment of a safe hydrogen society in the future.

Many recent research efforts have focused on developing high-performance wearable health monitoring systems. This work presents a mechanically stretchable and skin-mountable sensor system based on a conductive polymer composite-based elastic printed circuit board (EPCB) in which a resistive-type composite strain sensor is monolithically integrated. The composite-based EPCB is simply prepared by patterning a silver nanowire (AgNW)/dragon skin (AgNW/DS) composite film in a programmable manner using a direct cut patterning technique. The proposed sensor system was successfully fabricated by directly mounting various components (e.g., microcontroller, circuit elements, light emitting device chips, temperature sensor, Bluetooth module) on the prepared AgNW/DS-based EPCB. The fabricated sensor system was found to be highly stretchable and rollable enough to maintain tight adhesion to the wrist region without significant physical deterioration, even when the wrist was in motion. The wireless sensor system attached to the wrist part enabled us to monitor the wrist motion and surrounding temperature in real time, opening the possible application as a wearable health monitoring platform.

This study evaluated the field applicability of a real-time odor monitoring system combined with ozone water spraying technology to effectively control odors generated in livestock manure recycling facilities. Research was conducted at a Natural Circulation Agriculture Center located in N City, where concentrations of ammonia (NH3), hydrogen sulfide (H2S), and volatile organic compounds (VOCs) were measured in real time. Based on real-time data, ozone water was sprayed to assess the odor reduction rate, and the impact on surrounding areas was predicted through odor dispersion modeling. The results showed that the ammonia concentration measured at the upper section of the liquid aeration tank before ozone water spraying was 8.02 ppm, exceeding the emission limit of 1 ppm. VOCs were also found to have significantly contributed to odor generation. However, after spraying ozone water at a rate of 7 L/min and maintaining a concentration of 2.5 mg/L, ammonia was reduced by approximately 50%, and VOCs were reduced by about 98%, demonstrating a strong odor-reducing effect. Odor dispersion modeling using the CALPUFF modeling system simulated the range of odor dispersion before and after ozone water spraying. The results indicated that after ozone water spraying, the ammonia concentration at the facility boundary met the emission limit, effectively suppressing odor dispersion. In particular, the ozone water spraying system linked with the real-time sensor enabled automated odor control based on real-time data, demonstrating its potential for resolving odor complaints and ensuring compliance with environmental regulations.

본 연구는 손 재활을 위한 탐색적 고찰의 일환으로, 자수 기반 스트레인 센서를 단층과 복층 구조로 설계하여 각 구조에서의 접촉 면적 변화와 센싱 성능의 차이를 비교⋅분석함으로써 손가락 동작 센싱에 적합한 센서 구조 설계 방향을 제시하고자 하였다. 1차 실험에서는 다양한 스티치 밀도와 층 구성으로 제작된 센서를 3D 프린팅 관절 모형 에 올린 후 1 Hz 주기의 신전–이완 동작을 반복 적용하여, 생성된 신호의 peak-to-peak 전압(mVp-p)을 측정하였다. 수집된 신호는 형상 분석과 비모수 통계 검정을 통해 정량적으로 분석하였다. 2차 실험에서는 1차 실험 결과를 바탕 으로 복층 구조 센서를 선정하고, 접촉 점 수와 스티치 밀도를 기준으로 네 가지 조합의 센서를 장갑 형태로 제작하 였다. 그리고 스마트 장갑을 착용한 피험자의 엄지와 검지에 대해 굽힘–폄 동작을 기준으로, 센싱 신호의 안정성과 품질을 형상적 특성과 정량 지표를 통해 분석하였다. 실험 결과, 1차에서는 복층-고밀도 구조 센서가 단층-저밀도 구조에 비해 유의하게 높은 신호 크기를 나타냈다. 2차 실험에서도 복층-고밀도 구조가 상대적으로 더 우수한 신호 품질을 보이는 것으로 확인되었다. 결론적으로, 1차 실험에서는 센서의 구조적 설계가 신호 세기에 직접적인 영향을 미친다는 점을 입증하였고, 2차 실험에서는 실제 사용 환경에서도 자수 구조적 변수에 따라 신호 품질이 달라짐을 확인하였다. 이는 자수형 센서 설계 시 구조적 설계 의 중요성을 시사하며, 웨어러블 손 재활 장치 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

Ensuring operational safety and reliability in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) necessitates advanced onboard fault detection. This paper presents a novel, mobility-aware multi-sensor health monitoring framework, uniquely fusing visual (camera) and vibration (IMU) data for enhanced near real-time inference of rotor and structural faults. Our approach is tailored for resource-constrained flight controllers (e.g., Pixhawk) without auxiliary hardware, utilizing standard flight logs. Validated on a 40 kg-class UAV with induced rotor damage (10% blade loss) over 100+ minutes of flight, the system demonstrated strong performance: a Multi-Layer Perceptron (MLP) achieved an RMSE of 0.1414 and R² of 0.92 for rotor imbalance, while a Convolutional Neural Network (CNN) detected visual anomalies. Significantly, incorporating UAV mobility context reduced false positives by over 30%. This work demonstrates a practical pathway to deploying sophisticated, lightweight diagnostic models on standard UAV hardware, supporting real-time onboard fault inference and paving the way for more autonomous and resilient health-aware aerial systems.

본 연구는 습도센서에서 Zn-MOF (금속-유기구조)의 개발과 응용에 대해 다루며, 친환경적 합성과 우수한 전기적 특성을 보고한다. 그린 화학의 원리를 이용하여 제작된 Zn-MOF를 유연한 폴리에 틸렌테레프탈레이트 기판 상에 형성된 깍지낀 구조의 전극과 통합하였다. 상대습도가 10%부터 90%까지 증가할 때, 전기적 특성은 42.49 pF에서 370 nF까지 정전용량의 급격한 상승(약 939,322%)을 나타냈다. 또한, 임피던스는 47 MΩ에서 0.072 MΩ까지 약 99.81% 감소하였다. 제작된 습도센서는 반응시간 5초, 복구시간 약 0.7에서 0.9초로 동적으로 반응하였다. 이러한 결과는 Zn-MOF가 고도로 민감하고 반응성이 뛰어난 습도 모니터링할 수 있는 가능성과, 특히 다양한 환경 조건에서 센서의 정전용량성 반응성을 강조 하고자 한다.