본 연구는 전자코와 전자혀 시스템을 이용한 15가지 국내 식품에 대한 맛과 향에 대한 기본 접근 연구를 진행하였다. 먼저 전자혀 시스템을 이용한 샘플의 맛 성분에 대해 상대적인 센서 강도를 제시하였다. 신맛으로 대표되는 SRS 센서에서는 소고기배추국이 가장 높은 9.0을 나타내었고, 미역국에서 가장 낮은 3.7을 나타내었다. 짠맛으로 대표되는 STS 센서는 오징어국에서 가장 높은 8.2를 나타내었고, 소고기배추국이 가장 낮은 1.9를 나타내었다. 감칠맛으로 확인되는 UMS 센서의 경우 소고기배추국이 가 장 높은 10.1을 보였고, 달걀국이 가장 낮은 3.3을 나타내었다. 단맛에 관여하는 SWS 센서에서는 비교적 큰차이를 보이지 않았는데, 시금치된장국이 가장 높은 7.3을 나타내 었고, 달걀국이 가장 낮은 4.6을 나타내었다. 마지막으로 쓴맛에 기여하는 BRS 센서에서는 시래기 된장국이 가장 높은 7.8을 나타내었으며, 햄김치찌개에서 가장 낮은 4.4를 보였다. 주성분 분석을 통해 5가지 맛 성분과 15가지 샘플에 대한 패턴을 확인한 결과 PC1에서 56.21%의 variance를 확인하였고, PC2에서 25.23%의 variance를 확 인할 수 있었다. 각 맛 성분의 경우 SRS 센서의 경우 PC1 과 PC2의 factor loading의 경우 -0.95와 -0.20을 나타내었고, STS 센서의 경우 PC1과 PC2의 factor loading의 값이 0.96과 0.14, UMS 센서의 경우 PC1과 PC2의 factor loading의 값이 -0.94와 0.22, SWS 센서의 경우 PC1과 PC2 의 factor loading의 값이 0.08과, 0.89, 그리고 BRS 센서의 경우 PC1과 PC2의 factor loading의 값이 0.32와 -0.60을 각각 나타내었다. 군집분석을 통해 확인된 샘플간의 유사도 는 크게 4개의 cluster를 확인할 수 있었다. 15가지 샘플에 서 확인된 향기성분은 총 25가지 성분이 확인되었고, 모든 샘플에서 상대적으로 가장 높은 함량을 보이는 향기성분 은 ethanol과 2-methylthiophene으로 확인되었다. 주성분 분석을 통해 휘발성 향기 성분과 15가지 샘플에 대한 패턴을 확인한 결과 PC1에서 28.54%의 variance를 확인하였고, PC2에서 20.80%의 variance를 확인할 수 있었다. 군집분석의 경우 크게 3개의 cluster로 분류되는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 맛과 향에 대한 연구를 통해서 국내 식품에 대한 표준 자료로써의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 인공신경망을 이용해 건물 구조물의 가속도계 설치 위치 및 개수를 선정하는 방법을 제안한다. 인공신경망의 입력 층에는 층에 설치되는 가속도계로부터 얻는 가속도이력데이터가 입력되며, 출력층에는 구조물을 정의하는 각 층의 질량과 강성 값을 출력하도록 신경망을 구성한다. 가속도계의 설치 위치 및 개수를 선정하기 위해 여러 설치 시나리오를 가정하고 훈련을 통해 인공신경망을 구한다. 훈련에 사용되지 않은 예제를 이용해 예측 성능을 비교하였다. 센서 개수 및 위치에 따른 예측 성능을 비교하여 설치위치 및 개수를 선정한다. 6층과 10층 예제 적용을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.

트랙터의 보급이 늘어나는 만큼 올바른 사용법 및 점검이 중요하다. 특히 타이어 공기압에 따른 토양다짐 현상, 연료의 과소비, 안전사고를 예방하기 위해 간편한 측정기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대중적 모바일 영상 취득 장치인 스마트폰 카메라를 활용해 획득한 이미지 데이터로 타이어 압력을 예측하였다. 전통적 캘리브레이션을 응용하여 왜곡률을 보정하였다. 트랙터 타이어에 공기압을 0 kPa에서 300 kPa까지 주입하면서 구간별 타이어 촬영을 하였으며, 타이어 중심을 기준으로 상, 하, 좌, 우의 픽셀을 측정하였다. 하중을 받는 타이어의 기하학적 특성을 고려하여 중심과 바닥의 픽셀을 보정식을 통해 보정한 뒤 압력에 따른 픽셀의 변화를 도출하였다.

The objectives of this study were (i) to evaluate the effects of temperature and relative humidity on two electrochemical sensors measuring hydrogen sulfide and ammonia using a laboratory testing system for various sensors, and (ii) to propose a calibration method for those concentrations to collect more reliable monitoring data. The effect of temperature and relative humidity was tested under three different conditions, respectively. The linearities measured data under all different conditions for the relative humidity and temperature were excellent, indicating more than 0.99 of R2 for both odor sensors. Under the condition of zero concentration, baselines (intercepts) at zero increased with increasing relative humidity for both hydrogen sulfide and ammonia sensors. The rate of gas concentration according to ADC variation (slopes) increased with increasing relative humidity about only the hydrogen sulfide sensor. In this study, slope, and intercept are utilized for calibration of hydrogen sulfide and ammonia concentration, and the reliability of the data of hydrogen sulfide and ammonia sensors is further enhanced by the relational expression obtained by this paper.

In this study, the explosion processes of the battery according to by heating was identified using complex sensors including temperature, infrared (IR), visible, and ultraviolet (UV) sensors. A safe chamber was prepared for the explosion of the batteries according to heating. In order to detect signals from the battery during heating, complex sensors including temperature, IR, visible, and UV sensors were used inside the safe chamber. The heating was increased from room temperature to 165℃ at 10℃/min and then, kept 165℃. During the heating was kept at 165℃, the battery was exploded and a temperature was increased up to 380℃ abruptly due to explosion of the battery. Before the battery was exploded, the signals of the sensors were not detected. However, during explosion of the battery, the signals of IR, visible, and UV sensors were strongly detected. By analyzing various signals of the these sensors, the explosion of the battery according to heating was investigated.

In this research, a capacitance pressure sensor with graphene membrane and titanium substrate have been developed and studied as a potential robust substrate and a sensitive membrane material for micromachined devices. Mechanical lamination process combined with micromachining processes have been selected for the fabrication of the pressure sensor. Prior to the fabrication, capacitive pressure sensors based on a graphene diaphragm and titanium substrate have been designed. The fabricated pressure sensor uses a titanium substrate, a graphene film laminated with a floating movable plate, and a fixed surface micromachined back electrode of electroplated nickel. Finite element method is adopted to investigate the residual stresses formed in the process.Also, the out-of-plane strain is calculated under the pressure of the diaphragm. The sensitivity of devices manufactured using these techniques is 7.5 to 4 kPa-1, and the net capacitance change in the range of 0 to 180 kPa is 013 pF.

국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정 구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.

The IoT-based sensor network is one of the methods that can be efficiently applied to maintain the facilities, such as bridges, at a low cost. In this study, based on LoRa LPWAN, one of the IoT communications, sensor board for cable tension monitoring, data acquisition board for constructing sensor network along with existing measurement sensors, are developed to create bridge structural health monitoring system. In addition, we designed and manufactured a smart sensor node for LoRa communication and established a sensor network for monitoring. Further, we constructed a test bed at the Yeonggwang Bridge to verify the performance of the system. The test bed verification results suggested that the LoRa LPWAN-based sensor network can be applied as one of the technologies for monitoring the bridge structure soundness; this is excellent in terms of data rate, accuracy, and economy.

The convergence of artificial intelligence with smart factories or smart mechanical systems has been actively studied to maximize the efficiency and safety. Despite the high improvement of artificial neural networks, their application in the manufacturing industry has been difficult due to limitations in obtaining meaningful data from factories or mechanical systems. Accordingly, there have been active studies on manufacturing components with sensor integration allowing them to generate important data from themselves. Additive manufacturing enables the fabrication of a net shaped product with various materials including plastic, metal, or ceramic parts. With the principle of layer-bylayer adhesion of material, there has been active research to utilize this multi-step manufacturing process, such as changing the material at a certain step of adhesion or adding sensor components in the middle of the additive manufacturing process. Particularly for smart parts manufacturing, researchers have attempted to embed sensors or integrated circuit boards within a three-dimensional component during the additive manufacturing process. While most of the sensor embedding additive manufacturing was based on polymer material, there have also been studies on sensor integration within metal or ceramic materials. This study reviews the additive manufacturing technology for sensor integration into plastic, ceramic, and metal materials.

국내 고도성장기 이후 본격 건설되기 시작한 사회 기반 시설물은 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 특히 사고 발생 시 대량 인명 피해로 직결될 수 있는 교량, 터널 등의 대형 구조물에 대한 안전성 평가가 필요하다. 하지만 기존의 유선 센서 기반의 Structural Health Monitoring(SHM)을 개선한 무선 스마트 센서 네트워크는 짧은 신호 도달거리로 인해 경제적이고 효율적인 시스템 구축이 힘들다. 따라서 LoRa LPWAN 시스템은 사물인터넷의 확산과 더불어 저전력 장거리 통신이 각광을 받고 있으며, 이를 구조 건전성 모니터링에 응용함으로써 경제적이면서도 효율적인 모니터링 시스템 구축이 가능하다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 기술 동향을 조사하였으며, LoRa LPWAN 기반의 무선 계측센서 설치 및 유지관리 방안을 제안한다.

연구는 오대산국립공원에 서식하는 산양의 정확한 서식 실태를 파악하는 한편, 개체군 증가에 따른 복원과 서식지 관리 중심의 보전사업을 위한 무인센서카메라를 이용한 산양의 개체 수 전수조사를 실시하였다. 오대산국립공원에서 2018년 1년간 현장조사를 통해 획득한 산양 서식실태 조사결과를 중심으로 산양의 서식 흔적이 가장 많이 관찰된 18개의 격자 (2km×2km)를 우선 선정한 후 다시 4개의 소격자(1km×1km)로 나누어 38개의 소격자에 총 62대의 무인센서카메라를 설치하여 조사를 진행하였다. 조사결과, 총 5,096장의 야생동물이 촬영되었고, 이중 산양은 총 2,268장이 촬영되었으며, 산양 분류표(뿔 형태 Ⓐ, 링 무늬Ⓑ, 링 형성 비율Ⓒ, 얼굴 색상 Ⓓ)로 분석한 결과 총 95개체를 확인하였다. 암･수 비율은 수컷 35개체(36.8%), 암컷 46개체(48.4%), 성별미상(새끼) 14개체(14.7%)로 나타났으며, 성별미상을 제외한 암･수 비율은 4(수):6(암)비율로 나타났다. 산양의 개체 수 분석 중 뿔 형태 Ⓐ와 얼굴 색상 Ⓓ로 암･수 및 개체가 확연이 구분되어 각 개체를 구분하는 중요한 요인이었으며, 성별미상인 14개체를 제외한 81개체의 상관관계를 분석한 결과(r=-0.635, p<0.01) 유의적인 차이가 나타났으며, 오대산국립공원의 산양은 최소생존개체군을 형성하였기에 복원에서 보전으로 정책의 변화가 필요하다.

본 연구는 헤테로코어 광파이버 센서를 활용하여 콘크리트 내부에서 발생되는 변형률의 측정을 통해 콘크리트의 프리스트레스를 직접 평가할 수 있는 새로운 매립형 센서모듈 개발을 최종 목표로 하고 있다. 이를 위하여 노출형 센서모듈을 이용한 성능발현 실험결과는 가력속도 0.12, 1.80mm/min일 때 52.1, 2.6sec로 최대 약 19배의 계측 지연현상이 발생하였다. 계측 지연현상은 구조물의 실시간 변화 상태를 계측하지 못하는 경우로 실시간 계측이 가능한 센서모듈의 개발을 위해서 추가실험이 필요한 것으로 판단하였다. 계측 지연현상 원인규명 실험은 3가지의 실험을 계획하였으며, 실험결과는 마찰저항에 의한 계측 지연이 지배적으로 확인되었다. 마찰이 제거된 장치를 이용한 센서모듈의 실험결과에서는 계측 지연현상이 나타나지 않은 것으로 확인되었다.

본 연구의 목적은 직물형 스트레인게이지 센서의 종류와 측정 위치가 호흡 신호 검출 성능에 미치는 영향을 연구 하는 것이다. 본 연구에서는 호흡 신호 측정을 위하여 두 가지 종류의 센서를 구현하고 이를 밴드에 부착하여 호흡 신호를 검출하였다. 20대의 건강한 남성 8명을 대상으로 호흡 측정 밴드 2종을 순차적으로 피험자에게 착용하도록 하였다. 피험자가 편안하게 서 있는 상태에서 분당 15회의 호흡을 동기화시켰다. 30초 동안의 호흡 신호를 측정하고 10초간 휴식을 취하도록 한 후 다시 30초 동안의 호흡 신호를 반복 측정하였다. 측정 위치는 흉부와 복부에서 각각 측정하였다. 또한 동작 상태에서의 호흡 측정 성능을 검증하기 위하여 피험자를 80SPM의 속도로 제자리에서 걷게 하고 이 때의 호흡 신호를 동일한 실험 방법으로 측정하였다. 한편 참조 신호를 획득하기 위해 ‘BIOPAC Systems, Inc.’의 SS5LB를 착용하게 한 후 동시에 측정하였다. 센서의 종류, 측정 위치, 동작 상태의 총 8개 조합의 집단 간 측정 성능의 차이를 검증하기 위해서 SPSS 24.0을 사용하여 Kruskal-Wallis test와 Bonferroni 사후검정을 실행하였다. 또한 센서 종류, 측정 위치, 동작 상태에 따라 각각 차이가 있는지를 분석하기 위해 Wilcoxon test를 실시하였다. 분석 결과 동작 상태와 관계없이 CNT기반의 직물센서를 통해 흉부에서 호흡 신호를 측정 했을 때 호흡 신호 검출 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후에는 야외 환경에서 또는 일상 활동 중에도 동작에 방해 없이 다양한 생체신호를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 가슴벨트형 웨어러블 플랫폼을 개발하고자 한다.

The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.