연도별 연구과제 216 페이지첫페이지로 이동

기술의 발달로 사물을 연결하여 정보를 자동으로 생성·수집·공유·활용하는 시스템 환경인 '사물의 인터넷' 시대가 도래했다. 사물인터넷(IoT: Internet of Things)은 지능형 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 지능적인 서비스를 제공하는 미래 인터넷 기술로서 미래 초연결 사회를 가능케 하는 기술로 부각되고 있다. 하지만, 이러한 IoT 기술은 4차 산업시대를 이끌 대표적인 기술로 언급되고 있음에도 불구하고 아직은 일상생활에서 많은 사용이 이뤄지지 않고 있어 그 영향력을 충분히 확인하기 어렵고, 스마트폰을 중심으로 하는 다양한 종류의 웨어러블 기기와 IoT 기기들이 네트워크 환경으로 진입하고 있다. 또한, 기존 가전기기와 IoT 기기간의 협업을 통한 MQTT와 같은 새로운 형태의 스마트 홈 서비스가 시도되고 있다. 이와 같은 배경에서, 홈 내의 다종의 스마트 가전기기들은 기기와 제조사별로 서로 상이한 통신방식을 사용하고 있으며, 최근 폭발적으로 증가하고 있는 다종의 IoT 기기들의 통신 방법 또한 서로 다양하다. 이러한 문제의식을 가지고 본 연구는 초연결사회와 함께 찾아온 사물인터넷 기술의 일상화, 보편화에 기여하기 위해  제스처 인식을 통해 IoT제어를 구현 한다. 휘어짐 센서, 압력 센서, 근전도 센서를 설치한 장갑을 낀 상태로 손으로 설정된 제스처를 구현하고 구현된 제스처를 센서값으로 받는다. 센서 값은 블루투스 통신을 통해 컴퓨터로 전송되며, 프로그램에 따라 실행된 명령은 또다시 블루투스를 통해 스마트 홈으로 전송된다.  이번 연구를 통해 제스처 인식이라는 한 가지 방법으로 여러 종류의 IoT 기기를 제어함으로써 기존의 문제를 해결하고, 누구나 사용할 수 있는 방식으로 상용화 효과를 거두기를 기대한다. 일상생활에서 간단하게 웨어러블 디바이스를 사용하고 이를 통해 전자제품을 제어할 수 있도록 한다.

▪ 중심어 : 사물인터넷, 3D 프린트, 제스처 인식, 정보 입력 장치, 스마트 홈

CPU게이트 같은 논란으로 보안의 중요성에 대해 알게 되었다. 그래서 CPU게이트에서 나온 공격 중 하나인 멜트다운을 실행해보기로 했다. 하지만 멜트다운 공격을 여러 환경에서 실습을 해야하지만 환경을 바꿀 때마다 프로세서를 사서 개조할 수 없다. 그렇기에 다른 프로그램이나 장치를 모방하는 컴퓨터 프로그램인 시뮬레이터, CPU의 동작을 재현해주는 D1 마이크로프로세서 시뮬레이터를 만들었다.

▪ 주제어: 보안 취약점, 컴퓨터 구조, 파이프라인, 멜트다운, 시뮬레이터

최근 양자컴퓨터가 개발되고 이로 인해서 양자컴퓨터가 전 세계적으로 이에 대한 연구가 빠르게 진행이 되고 있다. 양자컴퓨터가 개발된다면 쇼어 인수분해 알고리즘을 이용해 현재 데이터 보호에 널리 쓰이고 있는 RSA 암호 시스템을 순식간에 붕괴시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 새로운 암호 체계가 필요하다. 이를 위해 이번연구에서는 ‘Quantum Computer Science’와 ‘양자 컴퓨팅 이론 해설’ 이라는 도서와 IBM에서 제공하는 qiskit textbook을 이용해서 양자 컴퓨팅에 관한 이해도를 높이고 잘 알려진 양자알고리즘인 Simon's Algorithm을 양자 시뮬레이터 IBM Quantum Experience에 구현을 해보면서 양자 컴퓨팅의 구조와 원리에 대해 알아본다. 또한 기존에 연구된 알고리즘을 응용한 새로운 알고리즘을 만들어냈다.

▪ 주제어: 양자 컴퓨팅, 양자 알고리즘, 양자 시뮬레이터

이 연구는 인공지능을 활용하는 것에 초점을 두고 있다. 현재 삼성이나 구글과 같은 기업에서 제공하는 OCR 프로그램은 한글이나 영어 등 일상적으로 사용되는 문자체계로 이루어진 문서는 쉽게 변환해주지만, 일상적으로 사용되지 않는 문자 체계, 특히 수학 문제지와 같은 문서는 전혀 인식하지 못하는 문제점이 있다.
따라서 우리는 이러한 종이로 되어있는 수학 문서를 디지털 문서로 변환하는 프로그램을 인공지능, 딥러닝 기술과 신경망 학습을 통해 제작하여 수학 문서를 보다 쉽게 디지털 문서로 전환하는 연구이다.

▪ 주제어: 인공지능, OCR, 딥러닝

종합운동장이나 지하철, ktx 승강장, 백화점, 공연장 등의 공공장소처럼 사람이 많이 몰리는 데에서 화재나 가스 누출 등의 재난이나 테러 상황이 발생하였을 경우 신속하게 많은 사람들이 질서를 지켜서 재난 상황을 탈출할 수 있도록 해야 한다. 이런 상황에서 탈출을 지휘하는 안전요원이나 119 구급대원이 빨리 상황에 도착해야 하지만 실제로 도착하더라도 혼란 상황 속에서 안전요원의 지시를 따라서 차분하게 대피하기 쉽지 않을뿐더러 안전요원이 재난 상황에 도착하는 데도 많은 시간이 소요된다고 판단된다. 우리는 이 상황을 해결하기 위해 사용자의 위치를 파악 가능한 블루투스 비콘과 직접 고안한 알고리즘을 이용하여 많은 사람들을 최단 경로로 빠르게 탈출시키기 위한 시설 설비와 신고 및 대피 시스템, 대피 애플리케이션구축 에 대한 연구를 진행하였다.

▪ Keyworld : 비상상황, 최적대피, Beacon, 최적경로, 어플리케이션

스튜디오에서 보통 사용하는 기존의 모션 트래킹 기술들은 일반인들에게 적합하지 않은 고가 고정확도의 제품들이다. 본 연구는 일반 카메라와 색 마커만을 이용하여 손의 모션 트래킹 기술을 구현하는 것을 목표로 삼는다. 색 마커가 있는 면장갑을 착용하면 마커가 여러 대의 카메라로 동시 추적되어 픽셀로서 각 화면에서의 마커 위치가 측정된다. 이후 컴퓨터 스테레옵시스를 이용하여 마커의 실제 위치를 구하고, 마커가 표시된 주요 관절의 위치로 손 모양을 추정하여, Unreal Engine에서 3D 모델링으로 표현한다. 현재 손 동작을 인식하는 코드와 구현하는 코드를 결합시키는 것 만이 남은 상태이다. 이 기술은 기존에 비해 비용, 접근성, 휴대성 등에서 경쟁력을 가지고 수화인식이나 VR기술 등 다양한 손 모션캡쳐 기술로의 장벽을 낮추는 역할을 가질 것이다.

▪ 주제어 : 손 모션캡쳐, Open CV, 일반 카메라, Multi-camera, 색마커
 

무인배달로봇은 온라인 쇼핑의 급증, 인건비 상승, 코로나와 같은 대인접촉 제한과 같은 상황으로 인해 급성장하고 있다. 대다수의 무인배달로봇은 자율주행 기술을 기반으로 목적지까지 이동한다. 물품을 빠른 시간 안에 손상 없이 배달해야 한다는 목적성 때문에 최적화된 속도를 구현하는 주행 모델이 필요하다.
 본 연구에서는 인공신경망 기반 강화학습을 통해서 자율주행 무인배달로봇이 목적지까지 운반하는 물품을 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 최적화된 속도를 구현하는 알고리즘을 개발한 후 가상의 실험 환경을 구현해서 알고리즘이 유효한지 검증하고자 한다.  
 또한, 그 과정에서 보상체계와 환경, 인공지능 학습에 대한 알고리즘을 적절히 수정해 실험에서 로봇이 음식을 빠르고 안정적으로 전달할 수 있도록 하였다.

▪ 주제어: 강화학습, 인공신경망, 자율주행, 무인 배달, 주행 안정성

지구에서 일정 규모 이상의 움직임을 파악하기 위해서는 전향력에 대한 이해가 필수적이라 할 수 있으나 전향력을 정확히 관찰하기 위한 면밀한 실험 환경을 조성하지 못하거나 이 힘을 글이나 수식으로만 이해하고자 하는 시도가 일반적이었다. 이에 본 연구에서는 전향력을 정확하게 이해할 수 있고 힘의 크기를 정량적으로 측정할 수 있는 실험 장치와 측정 방법을 개발하고, 힘의 측정 방법에 대한 정확도를 알아보고자 하였다.
우선 기존의 실험 장치들의 단점을 개선하고자 회전원판에 투입된 공과 회전원판의 초기 각속도를 같게 할 수 있으며 비관성 좌표계에서 관찰이 가능하도록 실험 장치를 구성하였다. 이후 실험 장치에서 얻은 영상을 Tracker를 이용해 분석하여 공의 위치와 움직임을 추적하였다. 도출된 속도와 가속도 변화 양상이 매우 불규칙해 Tracker가 공의 움직임을 정확히 추적하지 못했음을 인식하고, Matlab curve fitting tool을 이용해 좌표평면상에서 공의 위치를 정확하게 나타내는 수식을 도출하였다. 이 수식에서 획득한 속도 및 가속도 값들을 이론식으로 계산한 이론값과 비교해봄으로써 전향력 실험 장치와 측정 방법의 정확도를 확인하였다. 본 연구의 결과를 이용하여 학습자가 전향력을 측정할 수 있는 정확도 높은 실험 과정을 구성해 보고 힘의 크기를 직접 측정해봄으로써 전향력의 개념을 명확히 이해할 수 있을 것이라 기대한다.

▪ 주제어: 전향력, Tracker, 위치 추적 기법, curve fitting, 결정 계수

백악기 탄도분지의 하부에는 범람원 이질암층이 고토양화된 고토양이 분포하는데, 이 고토양층 내에는 토양 기원으로 생성된 캘크리트(pedogenic calcretes)가 산출된다. 분말형은 고토양층 내에 작은 밝은색의 산점상 덩어리로 나타나는데, 사장석 광물을 교대하거나 입자들 사이 공간에 침전되기도 하고, 입자들을 코팅하기도 한다. 단괴형은 뿌리구조인 리졸리스가 빈번하게 발달하는데, 미크라이트와 스파라이트가 공동이나 수축 균열된 곳에 침전되어 있다. 괴상형은 수 매가 확인되며 단괴형에 비해 밝고 치밀하다. Mack & James (1992)의 발달 단계(I~VI) 중 III 단계까지만 발달되는데, 이와 같은 성숙도는 형성 당시의 기후, 충적평원 퇴적작용의 지속시간, 제방까지의 거리와 밀접하게 관련된다.
연구 결과를 종합해볼 때, 백악기 탄도분지 내 고토양층에 분포하는 캘크리트는 건조 내지 아건조 기후의 충적평원 범람원 환경에서 생성되었음이 밝혀졌다.

▪ 주제어: 탄도분지, 고토양, 캘크리트, 리졸리스, 토양 기원(pedogenic).

세상에는 다양한 기상 현상이 있고, 사람들은 그것을 보고 신기해하지만, 그것의 원리는 알지 못한다. 우리는 사람들이 신기하다고 여기는 기상 현상의 생성 원리를 사람들이 알 수 있도록 직접 재현해보기로 하였다. 빙정에 의해 일어나는 현상인 해기둥을 재현하기 위해 빙정 모형의 유체 안에서 낙하할 때의 기울기에 따른 확률 분포를 구하고, 거울을 이용해 빛을 반사하는 장치를 만들어 사람의 눈에 들어오는 해기둥의 상을 스크린에 쏜 후 그것을 확률 분포에 따라 투명도를 조절한 후 합성하여 전체 해기둥의 상을 구한다. 이 연구를 통해 해기둥의 실제 모습과 유사한 밝기 분포를 가지는 해기둥 모형을 만드는 데에 성공하였다. 이 연구를 통해 사람들은 해기둥과 그 생성 원리에 대해 더 많은 관심을 가지게 될 것이다.

미세먼지는 1급 발암물질로, 인체에 심각한 악영향을 미칠 수 있다. 현재 대기 오염물질 예보는 지역단위로 이루어지고 있다. 예보 수치에 의존해서 다양한 사회활동이 진행되며, 이는 학교 수업에도 영향을 미친다. 이렇게 예보된 수치는 한 지점에서 측정하여 그 지역을 대표하기에, 실제 우리가 생활하는 공간과는 많은 차이가 있을 수 있다. 이런 이유에서 실제 학교에서의 미세먼지 농도를 중량법을 이용하여 측정해보았으며, 인근 고속도로 진입로에서 동시간 측정을 통해 미세먼지 농도를 비교해 보았다. 향후 포집된 미세먼지의 성분 분석 및 SEM 관찰을 의뢰하여 광물학적 특성을 밝히고, 발생 원인을 규명하고자 한다.

▪ 주제어: 미세먼지, 광물, SEM, 입자상 오염물질, 발생원인

최근 전 세계적으로 CO2 감축을 위한 노력들이 이루어지고 있으나, 건축 분야에서 CO2를 효과적으로 감축할 수 있는 방안은 부족한 부분들이 많은 것이 사실이다. 그래서 CO2를 효과적으로 흡수할 수 있는 새로운 방안을 목표로 하였고, 공극률이 높으며 친환경적인 제올라이트를 활용하여 시멘트를 제작했다. 이를 위해 이미 CO2를 흡수한다고 알려진 제올라이트 3X, 13A, 그리고 그 이외의 제올라이트 종류인 4A, 5A의 CO2 흡수량 및 수증기 흡수량를 측정했고, 그 결과 제올라이트 4A, 13X, 3A, 5A 순으로 많이 흡수한다는 것을 확인했다. 제올라이트 종류별로 시멘트를 제작하여 CO2 흡수량, 수증기 흡수량을 측정한 결과, 4A, 3A, 13X, 5A 순으로 CO2를 많이 흡수하는 경향을 보였다. 제올라이트 4A가 가장 수증기에 대한 친화도가 떨어져 CO2를 가장 많이 흡수한 것으로 판단되며, 저습도 환경에서는 13X, 5A도 충분한 효과를 가질 수 있을 것으로 판단된다. CO2 흡수성 시멘트를 실생활에서 활용할 때 고습도 환경에서는 제올라이트 4A를 첨가한 시멘트를 사용하는 것이 가장 효율이 좋다고 판단된다.

▪ 주제어: 제올라이트, 이산화 탄소 저감, 시멘트, 건축공학