목적 : 본 연구는 휠체어 사용자의 욕창 예방을 위한 센서 기반 방석에 대한 선행 문헌을 분석하여 센서의 위치, 개수, 적 용 대상자를 알아보고자 하였다. 연구방법 : PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis) 연구방법을 통해 IEEE Xplore, PubMed, Embase 등 데이터베이스에서 2010년부터 2021년까지 게재된 논문을 선정기준을 근거로 논문을 선정 하였다. 최종적으로 총 9편의 문헌이 선정되었으며, 각 문헌을 분석하였다. 결과 : 연구 대상자의 특성은 척수 손상 환자에 관한 연구가 4편으로 가장 많았으며, 비장애인은 3편, 다발성 경화증 환자 는 1편으로 보고되었다. 대상자의 수는 비장애인의 경우 8명에서 32명으로, 장애인의 경우 1명에서 17명으로 조사되었 다. 센서의 개수는 3개에서 1,024개로 다양하게 보고되었다. 센서는 주로 방석에만 삽입된 연구들이 조사됐지만, 등판에 도 센서를 삽입한 연구가 2편이 있었다. 센서의 위치를 쉽게 파악할 수 있도록 시각화된 자료도 함께 제시하였다. 앉은 자세 또는 활동 수준을 분류하는 연구가 가장 많았으며, 사용된 기기들의 정확도는 높은 것으로 조사되었다. 결론 : 센서 기반 방석을 설계할 때 센서의 위치는 욕창이 주로 발생하는 부위를 고려해야 하며, 압력 측정 외에도 알람 시스템을 통해 욕창 위험성에 관한 정보를 제공해야 한다고 사료된다. 클라이언트의 특성을 고려한 요인들을 제품에 반 영해야 하며, 임상가의 전문적인 서비스도 함께 이루어져야 한다. 클라이언트 중심의 접근과 근거 기반의 접근은 센서 기 반의 방석 개발과 중재에서도 중요한 요소이다. 본 연구는 센서 기반의 방석 개발에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것 으로 사료된다.

This study monitored temperature using electronic sensors and developed a prediction model for compost maturity. The experiment used swine manure in a mechanical composting facility equipped with a screw-type agitator, and the composting process was conducted for 60 d during the summer season in South Korea. Four electronic temperature sensors were installed on the inner wall between the compost piles on Days 7, 14, 21, and 28 for daily temperature monitoring. Compost samples were collected daily for 60 d, and compost maturity was analyzed using the Solvita method. Multiple comparisons, correlations, and modeling were performed using the stat package in R software. The average compost pile temperatures was 39.1±3.9, 36.4±4.3, 31.3±4.5, and 35.4±8.1 on days 7, 14, 21, and 28, respectively, after composting. The average compost maturity according to the composting date was 3.61±0.60, 4.13±0.59, 4.26±0.47, and 4.32 ±0.56 on days 7, 14, 21, and 28, respectively. A significant negative correlation was observed between the compost composting periods (seven, 14, 21, and 28 d) and the temperature of all compost piles (p<0.05), where the correlation coefficients were -0.329, -0.382, -0.507, and -0.634, respectively. A significant positive correlation was observed between the compost composting periods (seven, 14, 21, and 28 d) and the maturity of the compost (p<0.05), where the correlation coefficients were 0.410, 0.550, 0.727, and 0.840, respectively. The model for predicting the maturation of the 14 d average compost pile according to the compost composting period and the average temperature for 14 d was y=0.026 x d – 0.021 x mt.x_14 d (mean temperature for 14 d) + 4.336 (R2=0.7612, p<0.001). This study can be considered a basic reference for predicting compost maturity by the proposed model using electronic temperature sensors.

We propose a method for developing an in-pipe inspection robot based on multiple inertial sensors. Estimating the position of underground pipelines where satellite signals do not reach remains challenging. High-precision inertial sensors and high-tech mobile robots can be solutions, but their high price limits their general use. We developed an in-pipe inspection robot by combining various low-cost sensors with a microcomputer-based RC car platform. First, we fabricated a multi-inertial sensors module by combining commercial grade low-cost MEMS inertial sensors. The sensor values measured by the multi-inertial sensor are transmitted to the main computer through the MCU, and the attitude angle of the vehicle is finally calculated through the inverse variance weighted average. The travel distance of the robot is estimated by using hall sensors and neodymium magnets attached to the inside of the wheels. Also, we measured the pipe diameter using multiple ultrasonic sensors. We verified the estimation accuracy of each sensor through experiments and consequently estimated the 3D trajectory of the in-pipe robot.

In this paper, we proposed and tested an indoor obstacle recognition and avoidance algorithm using vision and ultrasonic sensors for effective operation of drone with low-power. In this paper, the indoor flight of a drone is mainly composed of two algorithms. First, for the indoor flight of the drone, the vanishing point and the center point of the image were extracted through Hough transform of the input image of the vision sensor. The drone moves along the extracted vanishing point. Second, we set an area of interest so that the drone can avoid obstacles. The area of interest is a space where the drone can fly after recognizing an obstacle at a distance from the ultrasonic sensor. When an obstacle is recognized in the drone's area of ​​interest, the drone performs an obstacle avoidance action. To verify the algorithm proposed in this paper, a simple obstacle was installed in an indoor environment and the drone was flown. From the experimental results, the proposed algorithm confirmed the indoor flight and obstacle avoidance behavior of the drone according to the vanishing point.

Low-cost particulate matter (PM) sensors based on the light scattering principle measure the concentration of particles by the change of scattering intensity after light is irradiated onto the particles. It has been reported that when the relative humidity is high, water vapor may cause the expansion of airborne particles and affect the accuracy of the light scattering method for PM measurement, but it has also been shown that the effect of humidity is not significant or even negligible. Therefore, to determine the effect of humidity on the Plantower PMS7003 light scattering sensor, in this study, a BAM1020 (Beta Attenuation Monitoring) was installed alongside to continuously monitor the ambient atmospheric PM concentration for approximately four weeks. The sensors collected data at 10-minute intervals, resulting in a 1-hour average for comparative analysis. To accurately measure humidity, the performance of the Arduino + DHT22 humidity sensor was also pre-evaluated using a series of saturated salt solutions. The humidity was grouped into five intervals and analyzed by visual analysis. The results confirmed that there was no significant correlation between PM2.5 differences and humidity, which were randomly and uniformly distributed around the mean. However, since in the very low and high concentration ranges based on the beta-ray monitor measurements, the difference between the light scattering sensor PM10 measurement and the reference value is much larger than the difference between the PM2.5 and the reference value., there is an additional need to investigate the appropriate correction method for dust season or PM10. The results show that the outcomes of the light scattering sensor are more influenced by particle size and concentration than by humidity.

최근 신체활동에 대해 인식하는 센서와 그 제품군에 대한 관심 및 수요가 증가하고 있다. 특히 유연하고 연신이 가능하 며 사용자의 생체신호를 감지할 수 있는 웨어러블 소재에 대한 개발이 주목받고 있다. 본 연구에서는 소수성 소재에 Micro Needle을 통해 미세 구멍을 형성한 후 SWCNT 분산용액에 대한 함침 효율을 향상시키는 실험을 수행하였다. 본 연구에서 는 구멍을 뚫지 않은 소재를 대조(control) 군으로 함침을 진행, 비교 분석하였다. 센서의 전기전도도를 평가하기 위해 Strain UTM (Universal Testing Machine, UTM, Dacell)과 저항을 측정하는 멀티미터(Keysight)를 이용해 센서를 인장했 을 때의 센서의 전기전도도를 측정하였다. 또한 센서의 내구성을 평가하기 위해 시료별로 500회 인장을 진행한 후에 센서 의 전기전도도를 평가하였다. 그 결과 Needling을 한 센서의 전기전도성이 Needling을 하지 않은 센서에 비해 최소 16배 이상 뛰어남을 알 수 있었다. 또한 센서의 초기 저항에 비해 게이지 팩터도 우수해 센서로서 좋은 성능을 확인할 수 있었다. 이를 통해 친수성 소재에 비해 물성이 뛰어나지만, 높은 표면장력 때문에 함침 효율이 좋지 않았던 소수성 소재의 함침 효율을 높여 신체의 움직임을 더 효과적으로 감지하고 내구성과 활용 가능성이 뛰어난 센서를 제작했다.

수처리 후 직접 해양으로 배출하는 산업시설 등에서 Hazardous and Noxious Substance (HNS) 농도 변화를 연속 자동 측정하기 위 한 센서의 기본적 성능으로 상온에서도 ppb 수준의 검출이 가능한 센서가 필요하다고 판단하여 기존의 센서의 감도를 높이기 위한 방법 을 제안하였다. 우선 나노입자 박막에 전도성 탄소계 첨가물을 이용하여 필름의 전도도를 높이는 방법과 촉매 금속을 이용하여 표면에서 의 이온 흡착도를 높이는 방법에 대해서 각각 연구하였다. 전도성 개선을 위해서 ITO 나노입자를 활용한 필름에 carbon black을 첨가물로 선택하여, 첨가물 함유량에 따른 센서의 성능변화를 관찰하였다. 그 결과 CB 함량 5 wt% 정도에서 전도성 증가에 의한 저항과 응답시간 의 변화를 관찰할 수 있었고, 유기용제를 대상으로 한 실험에서 검출하한은 250 ppb 정도까지 낮아지는 것을 확인하였다. 또한 액체 중 이 온 흡착도를 높이기 위하여 센서 표면에 촉매로 Au를 스퍼터로 제작한 표면 촉매층을 형성한 시료를 이용한 실험에서 센서의 응답은 20% 이상 증가하고 평균 검출하한은 61 ppm까지 낮아지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 금속산화물 나노입자를 활용한 화학저항형 센서가 상온에서도 수십 ppb 정도의 HNS를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.

해수 중 존재하는 유해화학물질 검출을 목적으로 센서 시작품 제작하고 성능을 확인하였다. 센서 시작품은 검지부, 기구부, 구 동부로 구성하였다. 센서의 검지부는 ITO (Indium-Tin-Oxide) 금속산화물 나노입자 (metal oxide nanoparticle) 필름을 기판위에 인쇄하여 제작 하였고, 온도와 HNS 농도를 동시에 검출할 수 있도록 2개의 검출 부분을 갖도록 설계하였다. 센서의 기구부는 검지부와 구동부를 연결하 며, 검출에 영향을 줄 수 있는 화학적 반응을 막기 위해 테프론 재질을 이용하여 제작하였고, 특히 검지부의 착탈이 용이하도록 설계 하 였다. 구동부는 브릿지 회로와 아두이노 보드를 이용하여 전원 공급과 데이터 측정 및 디스플레이가 가능하도록 제작하였다. 시작품의 성 능에 대해서는 기존의 수질 센서를 참고한 성능 사양을 제시하고, 유기용제를 사용한 검지부와 시작품의 동작을 확인하여 응답 (ΔR), 검 출하한 (Limit of Detection), 응답시간 (response time), 오차 (error) 등을 평가하였다. 또한 해수 중 동작 특성을 파악하여 설계 사양이 구현되 었는지 확인하였다.

PURPOSES : An automated driving guidance framework was developed for automated vehicles based on cooperation between infrastructure and automated vehicles. The proposed automated driving guidance framework is assumed to function only when an automated vehicle encounters situations in which it cannot safely pass through without cooperation with the infrastructure. METHODS : A four-step concept of automated driving guidance levels was employed, and the decision criteria, such as moving object, event, and externality, were defined as the criteria for determining the automated driving guidance level. The judgment criteria of each stage and procedure for determining the autonomous driving guidance level were determined based on successive judgments, and the proposed automated driving guidance framework was designed based on an expert survey. The survey was aimed at experts with experience related to automated driving system research or technology development. RESULTS : The resulting framework shows the steps and criteria for determining whether automated driving guidance is required under a specific situation and what the guidance should be. CONCLUSIONS : The proposed automated driving guidance framework is designed to function only when an automated vehicle encounters situations in which it cannot safely pass through without cooperation with the infrastructure.