Earticle

본 연구에서는 1.55um의 파장을 갖는 DFB 레이저에서 굴절률 격자와 이득 격자가 동시에 존재할 때, 오른쪽 거울 면에 반사가 일어나지 않도록 유전막 코팅을 하여 Ρr =0 이 되도록 하였다. δL > 0 인 경우일 때, 문턱에서 발 진 모드에 대하여, 발진 이득과 종 방향으로의 발진 모드의 빔 분포와 방사전력비 Pl/Pr를 Ρl의 위상=π인 경우와 Ρl의 위상=π/2인 경우에 대하여 비교했다. Ρl의 위상=π인 경우, 낮은 문턱 전류와 높은 주파수 안정성을 얻기 위서는, kL이 8보다 커야 한다.  Ρl의 위상=π/2인 경우, kL = 4보다 커지면서 Ρl의 위상=π인 경우보다 발진 이 득이 낮아지기 시작함을 볼 수 있고, 발진 모드의 문턱 전류를 낮추고 주파수 안정성을 높이기 위해서는, kL이 8보 다 커야한다.

In this paper, when a refractive index grating and a gain grating were simultaneously present in a DFB laser having a wavelength of 1.55 μm, a dielectric film coating was applied so that reflection did not occur on the right mirror surface, so that Ρr =0. In case of δL > 0, the threshold gain and the beam distribution in the longitudinal direction and the radiated power ratio Pl/Pr of the oscillation mode were compared for the cases of the phase of Ρl =π and π/2. If the phase of Ρl =π, in order to obtain a low threshold current and high frequency stability, kL should be greater than 8. In the case of the phase of Ρl =π/2, when kL is larger than 4.0, the oscillation gain starts to be lower than when the phase of Ρl =π. In order to lower the threshold current of a oscillation mode and enhance the frequency stability, kL should be greater than 8.

요즘 수많은 앱이 개발되어 보급되고 있지만 특별히 5세 이하의 영유아들을 위한 앱은 쉽게 찾을 수 없는 상 황이다. 영유아들을 위한 앱은 유익하고, 안전하며, 지능발달에 도움을 줄 수 있어야 하므로 그 선택은 더욱 까다롭 다. 본 연구에서는 이러한 영유아들에 요구되는 특성을 충족할 수 있는 앱 개발을 위해 학습효과 증대를 위한 인공지 능 기술을 접목하여 영유아들의 지능발달에 유익한 앱을 개발하고자 한다. 제안한 앱은 영유아들이 흥미를 갖고 집중 해서 반복적으로 즐길 수 있는 놀이들 모음으로 그림 맞추기, 색칠 공부, 스티커 붙이기 등으로 구성되며, 가짜 휴대 전화 기능을 두어 재미있는 전화 놀이도 할 수 있도록 설계하였다. 아울러, 학습효과 증대를 위해 아이들이 놀이하는 동안 발생하는 로그 정보를 수집 분석하고 다른 또래 아이들과의 기록 공유 등을 통해 그 아이의 성향, 이해도와 숙 련도 등을 파악하여 학습하고 이를 다음 놀이에 적용하여 놀이의 흥미와 집중력을 향상할 수 있도록 설계하였다.

It is really hard to find an infant’s App, especially for the age under 5, even though there are lots of Apps developed and distributed nowadays. The selection of the proper infant’s App is difficult since the infants’ App should be useful, safe and helpful for the development of their intelligence. In this research, we design the useful infant’s App for the development of their intelligence by applying the AI technology for increasing the learning effect in order to satisfy the characteristics of the infants’ needs. A proposed App is the collection of interesting games for infants such as picture puzzle game, coloring shapes game, pasting stickers game, and fake mobile phone feature enables them to play interesting phone game. Furthermore, the proposed App is also designed to collect and analyze the log information generated while they are playing games, share and compare with other infants’ log information to increase the learning effect. After then, it figures out and learns their game tendency, intelligibility, workmanship, and apply them to the next game in order to increase their interests and concentration of the game.

막걸리는 우리나라를 대표하는 주류로 전분질을 원료로 하며 누룩과 물을 혼합하여 만드는 술이다. 막걸리의 이화학적 특성 및 항산화활성을 분석한 결과는 다음과 같다. 막걸리의 알코올 함량은 6.76∼14.56%였으며, 환원당의 경우 1.17∼1.68g/L이 측정되었고, M5번과 M6번의 실험군의 경우 1.68g/L와 2.43g/L의 높은 수치를 보였다. M1~M9 실험군의 평균 pH는 3.56±0.02였고, 총산의 경우 0.45∼0.83%의 값을 보였다. 막걸리의 총 페놀 함량은 평 균 966.38mg/L이고 ABTS는 0.77mM TEAC의 값을 보였다. FRAP 및 ABTS의 항산화능 측정은 총 페놀 함량과 유사한 상관관계를 보이는데 막걸리는 r GAE / PRequiv=0.8582와 r GAE / TEAC=0.9769 의 높은 상관계수를 보였 다. 막걸리의 전통적 방식을 바탕으로 쌀과 누룩, 양조용수, 발효기간을 달리하여 이화학적특성과 항산화활성을 측정 하여 발효진행의 상관관계에 대해 분석함으로써 막걸리제조의 발효과정을 이해하고 해석하는데 기초자료 활용에 도 움이 될수 있을 것이라고 생각되어진다.

Makgeolli is a liquor that represents Korea and is made by mixing yeast and water with starch. Physicochemical Characteristics and Antioxidant activities of rice, nuruk, water and Fermentation time different to Makgeolli. Alcohol content was 6.76~14.56%, Reducing sugar content 1.17~1.68g/L and M5~M6 samples was higher 1.68g/L~2.43g/L. M1~M9 samples pH 3.56±0.02 and total acid 0.45~0.83%. Makgeolli total phenol content was average 966.38mg/L and ABTS 0.77mM. The Antioxidant activity measurements of FRAP and ABTS showed a similar correlation with the total phenol content. Makgeolli showed a high correlation cofficient of r GAE / PRequiv=0.8582 and r GAE / TEAC=0.9769. We intend to make rice, yeast, brewing water, fermentation period, etc. different conditions of makgeolli and analyze the status of fermentation progress and use it as basic data of quality indicators of the fermented rice wine process.

지역 모니터링에 사용되는 센서 네트워크는 광범위한 지역에 설치되므로, 시스템의 유지 관리가 문제가 되어 왔다. 이 연구에서는 로봇을 이용하여 센서 네트워크에 에너지를 공급하는 시스템을 제시하고, 센서 네트워크의 에너 지 소모율, 로봇의 에너지 전달률, 로봇의 이동 거리 등을 변수로 하여 센서 네트워크의 유지 조건을 규명하였다. 수 식을 이용한 수치 검증과 로봇 충전 시뮬레이션 검증을 통해, 도출된 시스템 유지 조건이 타당함을 보이고, 실제 충 전 실험을 통해 로봇을 이용한 센서 네트워크 유지 관리 방법의 실현 가능성을 검증하였다.

The maintenance of sensor networks, especially sensor networks installed in a wide area for regional monitoring has been an issue for a long time. In this study, a system that supplies energy to the sensor network using a robot is proposed, and the survival conditions of the sensor network are identified using the energy consumption rate of the sensor network, the energy transfer rate, and the moving distance of the robot as variables. Through numerical verification and robot charging simulation, the proposed system survival conditions are shown to be valid, and the feasibility of the maintenance method of the sensor network using the robot is validated through actual charging experiments.

본 연구에서는 정밀 3차원 수치해석모델을 이용하여 수직하중(받침설계하중)과 수평하중(지진시 발생되는 수평 력)을 적용하여 교량받침 교체시 보자리의 구조적 안전성에 대한 검토를 수행하였다. 기존 콘크리트와 교량받침 교체 로 인해 새로 타설된 콘크리트의 응력 및 용접된 철근에 발생하는 응력 및 변위 결과를 수치해석적으로 확인하였다. 수치해석결과, 수평력 및 보자리 높이 증가는 신구콘크리트 경계면의 발생응력의 증가에 따른 콘크리트 균열(파괴) 및 내부 철근연결부의 응력증가를 초래하는 것으로 분석되었다. 따라서 보자리 높이 증가는 수평력의 크기와 직접적 인 상관관계가 있으며 받침 용량에 적합한 보자리 높이 적용이 필요할 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 보자리에 작용하는 수평력의 크기와 보자리 높이와의 상관관계를 변수로한 받침교체공사 가이드라인을 도표로 제시하여 교량 받침 용량에 적합한 보자리 높이 설정 및 보강유무를 결정하는 방안을 제시하였다.

In this study, the structural safety of the bearing support was analysed by applying the vertical load (bearing design load) and horizontal load (horizontal force generated during an earthquake) using a precise three-dimensional numerical model. The results of stress and displacement of newly-poured concrete and welded rebars were confirmed numerically. Numerical results show that the increase in the horizontal force and the height of the beam causes the concrete cracking and the stress increase of the rebar connections due to the increase of the stress at the new concrete interface. Therefore, it was analyzed that the increase in the height of bearing support is directly related to the horizontal force and it is necessary to apply the bearing support height appropriate for the bearing support capacity. It was proposed that a method of setting the height of the bearing support suitable for the bearing capacity and determining the reinforcement by presenting the guideline with the correlation between the horizontal force acting on the bearing support and its height.

페네틸아민 유도체는 생화학적 작용을 하는 물질로 향정신성 약물로 많이 응용되고 있다. 특히 에페드린, 암페 타민, 펜터마인 그리고 도파민과 같은 물질의 정량적 검출과 관련해서는 전기화학적, 진공자외선법, 그리고 가스크로 마토그래피법 등의 선행연구가 많이 진행되었다. 그러나 분자 단위의 구조적 특성에 따른 연구는 많이 보고되지 않았 다. 따라서 이 연구에서는 페네틸아민 유도체의 구조적 특성을 알아보기 위하여 (HyperChem8.0, HC)의 반경험적 PM3 방법 을 이용하여 에페드린, 암페타민, 펜터마인 그리고 도파민의 전체에너지, 밴드갭, 정전포텐셜, 전하량을 계산하여 각 유도 체의 분자구조적 변화에 따른 화학적 특성을 조사하였다. 그 결과 총에너지의 경우 –43,171.8, -32,9538.3, -36,407.3 그 리고 –43,061.2 Kcal/mol로 각각 나타났으며 밴드 갭의 경우 10.1637937, 9.9531666, 9.7878002 그리고 9.0589282 eV로 나타났다. 또한, 정전포텐셜의 경우 1.301∼-0.045, 1.694∼0.299, 0.694∼-0.158 그리고 1.587∼-0.048로 각각 나타났다. 마지막으로 알짜전하 분포를 살펴보면 산소 원자, 질소 원자 그리고 탄소 원자의 경우 각각 –0.312～ -0.242, -0.161～-0.051 그리고 ＋0.13～-0.12로 나타났다. 이와 같은 결과는 페네틸아민 유도체에 공통으로 존재하는 페닐기와 산소 및 질소 원자를 중심으로 화학작용이 진행될 것으로 예상한다.

Phenylamine derivatives are substances that have a biochemical action and are widely applied as psychotropic drugs. In particular, with regard to the quantitative analysis of substances such as ephedrine, amphetamine, pentermine, and dopamine, many previous studies such as electrochemical, vacuum ultraviolet method, and gas chromatography have been conducted. However, there have not been many studies on the structural characteristics of molecular units. Therefore, In this study, we used (HyperChem8.0's, HC) semi-empirical PM3 method to calculate the total energy, band gap, electrostatic potential, and net charge of ephedrine, amphetamine, pentamine and dopamine to investigate the chemical properties of each derivative according to the molecular structure change. The results showed that for total energy –43,171.8, -32,9538.3, -36,407.3 and –43,061.2 Kcal/mol, respectively, while for band gaps, 10.16379377, 9.9531666, 9.7878002 and 9.0589282 eV. Also, for electrostatic potentials, 1.301~-0.045, 1.694~0.299, 0.694~-0.158 and 1.587~-0.048 respectively. Finally, looking at the distribution of net charges, the oxygen atoms, nitrogen atoms and carbon atoms were –0.312~-0.242, -0.161~-0.051 and +0.13~-0.12 respectively. These results are expected to lead to chemical action centered on phenyl radicals and oxygen and nitrogen atoms common to phenethylamine derivatives.

GcGAN은 기하학적 일관성을 유지하며 영상 간 스타일을 변환하는 딥러닝 모델이다. 그러나 GcGAN은 회전 이나 반전(flip) 등의 한정적인 기하 변환으로 영상의 형태를 보존하기 때문에 영상의 세밀한 형태 정보를 제대로 유 지하지 못하는 단점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 이런 단점을 개선한 새로운 영상 간 변환 기법인 MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN)을 제안한다. MSGcGAN은 GcGAN을 확장한 모델로서, 다중 스케일의 영상을 동 시에 학습하여 스케일 불변 특징을 추출함으로써, 영상의 의미적 왜곡을 줄이고 세밀한 정보를 유지하는 방향으로 영 상 간 스타일 변환을 수행한다. 실험 결과에 의하면 MSGcGAN은 GcGAN보다 정량적 정성적 측면에서 모두 우수하 였고, 영상의 전체적인 형태 정보를 잘 유지하면서 스타일을 자연스럽게 변환함을 확인할 수 있었다.

GcGAN is a deep learning model to translate styles between images under geometric consistency constraint. However, GcGAN has a disadvantage that it does not properly maintain detailed content of an image, since it preserves the content of the image through limited geometric transformation such as rotation or flip. Therefore, in this study, we propose a new image-to-image translation method, MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN), which improves this disadvantage. MSGcGAN, an extended model of GcGAN, performs style translation between images in a direction to reduce semantic distortion of images and maintain detailed content by learning multi-scale images simultaneously and extracting scale-invariant features. The experimental results showed that MSGcGAN was better than GcGAN in both quantitative and qualitative aspects, and it translated the style more naturally while maintaining the overall content of the image.

컴퓨팅 사고와 프로그래밍 능력을 갖춘 인재에 대한 요구가 증가하면서 코딩 교육의 중요성도 커지고 있다. 이 에 전국적으로 코딩교육 강사양성 프로그램이 다양하게 실시되고 있으나 강사양성 프로그램의 운영 현황 및 내용을 분석한 연구는 충분하지 않다. 이에 본 논문에서는 ‘4C 인재육성을 위한 코딩 강사 양성과정’의 설계, 개발 과정과 운영 전략을 제시하였다. 코딩 강사 교육과정은 입문 과정과 코딩 실무과정으로 구성하여, 입문 과정에서 코딩 강사 에게 요구되는 기본 소양을 갖춘 후 실무과정으로 넘어가 유치부터 고등과정을 교육하는 데 필요한 지식과 기술을 체계적으로 학습하도록 하였다. 본 논문에서 소개한 개발사례는 앞으로 코딩 강사 양성과정을 기획·운영하는 교육 주 체에게 유용한 정보를 제공할 것으로 기대 한다.

As the demand for the talented with computing thinking and programming skills increases the importance of coding education is increasing. Although various coding instructor training programs have been implemented nationwide, little research has been conducted analyzing the current status and contents of coding instructor training programs. Therefore, this thesis presents the design, development process and managing strategies of the 'Coding Instructor Training Courses for 4C Talent Development'. The training program consists of introductory courses and practical coding courses. In the introductory courses, learners acquires the basic knowledge required of coding instructors, and then proceeds to the practical courses to systematically learn the pedagogical knowledge and skills required to educate learners from kindergarten through high school. The case study introduced in this paper is expected to provide useful information to the educators planning and managing the coding instructor training program in the future.

낙뢰의 직격이나 유도에 의해 발생되는 서지, 전력계통의 차단기의 빈번한 개폐동작 등은 과도 과전압이 발생하 며 이는 변압기, 차단기, 전력기기의 정상운전에 지장을 초래하게 된다. 본 연구는 이러한 현상을 예방하기 위해 전력 기기 또는 선로에 피뢰기를 병렬로 설치하여 대책을 수립하는 방법에서 한층 더 나아가 원격으로 피뢰기의 상태를 점 검하며 이벤트 발생 시 즉각적인 대책을 마련하여 부가적으로 발생하는 피해를 미연에 방지함에 그 연구의 목적이 있다.

Surges generated by direct strike or induction of lightning, frequent opening and closing of power system breakers, etc. cause excessive overvoltage, which can interfere with normal operation of transformers, circuit breakers, and power equipment. In order to prevent such phenomena, this study goes further from the method of establishing countermeasures by installing lightning arresters on power equipment or lines in parallel, and furthermore, remotely checking the condition of the lightning arrester and preparing immediate countermeasures when an event occurs. The purpose of the study is to prevent damage in advance.

전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서 는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가 하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환 유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

Many deaths have been reported due to the worldwide pandemic of COVID-19. In order to prevent the further spread of COVID-19, it is necessary to quickly and accurately read images of suspected patients and take appropriate measures. To this end, this paper introduces a deep learning-based COVID-19 chest X-ray reading technique that can assist in image reading by providing medical staff whether a patient is infected. First of all, in order to learn the reading model, a sufficient dataset must be secured, but the currently provided COVID-19 open dataset does not have enough image data to ensure the accuracy of learning. Therefore, we solved the image data number imbalance problem that degrades AI learning performance by using a Stacked Generative Adversarial Network(StackGAN++). Next, the DenseNet-based classification model was trained using the augmented data set to develop the reading model. This classification model is a model for binary classification of normal chest X-ray and COVID-19 chest X-ray, and the performance of the model was evaluated using part of the actual image data as test data. Finally, the reliability of the model was secured by presenting the basis for judging the presence or absence of disease in the input image using Grad-CAM, one of the explainable artificial intelligence called XAI.

지난 몇 년 동안 스마트 폰을 비롯한 다양한 스마트 기기들은 휴대성을 기반으로 사용자의 요구에 의해 지속 적으로 성능이 향상 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 환경과 센서 네트워크 (Sensor network)등의 다양한 망 접속 기술로 인하여 휴대성을 기반으로 하는 단말기들이 다양하게 보급되어 사용되고 있다. 스마트 단말들은 사용 중에 보다 안정적인 동작을 위하여 에너지 모니터링을 세밀하게 할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 소형 경량화 된 스마트 단말기는 다양한 멀티미디어 작업으로 인하여 단말 운용 중에 전원 부족 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 상황을 미리 방지하고 안정적인 단말 운용을 위해서 기존에 다양한 추정 하드웨어가 개발 되었다. 그러나 잔량 추정을 하는 방법 이나 성능이 비교적 우수하지 못하였다. 본 논문에서는 스마트 단말의 운용 중에 발생 할 수 있는 잔여 잔량 문제를 미리 예측 하여 보다 안정적인 운용을 위한 리튬이온 셀의 잔량 추정 방법을 머신러닝에 기초를 두고 연구 하였다. 기존의 하드웨어적인 추정 방법이 아니라 사용 중인 리튬이온 셀의 특성을 머신러닝 기법을 이용한 학습 알고리즘으로 학습 시키고 최적화된 결과를 추정하여 적용 하고자 한다.

Over the past few years, smart devices, including smartphones, have been continuously required by users based on portability. The performance is improving. Ubiquitous computing environment and sensor network are also improved. Due to various network connection technologies, mobile terminals are widely used. Smart terminals need technology to make energy monitoring more detailed for more stable operation during use. The smart terminal which is light in small size generates the power shortage problem due to the various multimedia task among the terminal operation. Various estimation hardwares have been developed to prevent such situation in advance and to operate stable terminals. However, the method and performance of estimating the remaining amount are not relatively good. In this paper, we propose a method for estimating the remaining amount of smart terminals. The Capacity Estimation of lithium ion cells for stable operation was estimated based on machine learning. Learning the characteristics of lithium ion cells in use, not the existing hardware estimation method, through a map learning algorithm using machine learning technique The optimized results are estimated and applied.

3차원 영상을 활용한 체형 측정 방식은 최근 3차원 측정 카메라와 알고리즘의 발전으로 인하여 보편적으로 활 용되고 있다. 기존의 3차원 영상 장비들은 고가의 장비들로 보편화에 한계가 있었다. 최근 저렴한 3D 카메라와의 보 급과 다양한 측정 방식의 발달로 인하여 여러 가능성을 보이고 있다. 이는 정확한 데이터 수집을 필요로 하는 의료기 기 시장에 많은 영향을 미칠 수 있을 것으로 보인다. 인공지능을 활용한 다양한 의료기기 제품들이 등장하고 있는데 정확한 인공지능 알고리즘을 개발하기 위해서는 정확한 데이터 수집이 가장 중요하다. 3차원 영상을 활용한 인공지능 알고리즘 개발에 3D 카메라를 활용한 수집 장비들은 주요한 요소로 작용할 것으로 보여진다.

The body shape measurement method using 3D images has been widely used due to the recent development of 3D measurement cameras and algorithms. Existing 3D imaging devices are expensive devices, and there is a limit to their universalization. Due to the recent spread of inexpensive 3D cameras and the development of various measurement methods, various possibilities are being shown. It is expected to have a great impact on the medical device market that requires accurate data collection. Various medical device products using artificial intelligence are emerging, and accurate data collection is the most important to develop accurate artificial intelligence algorithms. Collection equipment using 3D cameras is expected to act as a major factor in the development of artificial intelligence algorithms using 3D images.

전 세계적으로 감염이 확산되고 있는 코로나19 바이러스의 확산 방지 및 효과적인 추적 관리를 위해 정부에서 는 공공시설에 대한 전자출입명부 시스템 도입을 의무화하고 있다. 초기에는 수기로 명부를 작성하는 불편함이 컸으 나, 최근에는 QR 코드를 활용한 전자출입명부 작성 시스템이 주로 사용되고 있다. 하지만, QR 코드 생성을 위한 절 차가 다소 번거로운 측면이 있다. 본 논문에서는 QR 코드 생성이 불필요한 새로운 방식의 전자출입명부 작성 시스템 을 제안한다. 제안된 시스템에서는 딥러닝 기술로 구현된 마스크 착용 판별기와 비접촉 온도계를 활용하여 감염 의심 방문자를 효과적으로 통제한다. 또한 근거리 무선통신 기술인 비콘과 방문자의 스마트폰 앱을 연동하여 시설 출입자 의 기본 정보를 서버를 통해 질병관리청에 자동 등록되도록 한다. 한편, 개인정보 보호를 위해 서버에 등록된 방문자 출입 정보는 암호화되어 보관되며, 최대 4주 후 자동 폐기된다. 제안된 시스템은 전 세계적으로 높은 확산세를 기록 하고 있는 코로나 바이러스에 대한 대응은 물론 기타 신종감염병 확산 방지 및 대응에도 매우 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

In order to prevent the national wide spread of the COVID-19 virus, the government enforces to use an electronic access registration system for public facilities to effectively track and manage the spread. Initially, there was a lot of hassle to write a directory, but recently a system for creating an electronic access list using QR codes, what is called KI-Pass, is mainly used. However, the procedure for generating a QR code is somewhat cumbersome. In this paper, we propose a new electronic access registration system that does not require QR code. This system effectively controls the suspicious visitor by using a mask wearing discriminator which has been implemented using deep learning technology, and a non-contact thermometer package. In addition, by linking the beacon, a short-range wireless communication technology, and the visitor's smartphone application, basic information of the facility visitor is automatically registered to KDCA through the server. On the other hand, the user access information registered in the server is encrypted and stored, and is automatically destroyed after up to 4 weeks. This system is expected to be very effective in preventing the spread of other new infectious diseases as well as responding to the coronavirus which is recording a high spread worldwide.

최근, 스마트기기의 기술 및 사용자의 급증과 더불어, 스마트워치 시장이 성장하고, 그 효용성 및 사용성이 지 속적으로 확대되고 있다. 스마트워치의 강점은 웨어러블 휴대성, 응용의 즉시성, 데이터 다양성 및 실시간성 등이다. 이러한 강점에도 불구하고, 스마트워치는 배터리 제약, 디스플레이 및 사용자 인터페이스 크기 제약, 메모리 제약 등 의 한계성을 지닌다. 또한, 개발자 및 표준 디바이스, 운영체제 표준 모델, 킬러 애플리케이션 모듈 등의 보완 필요성 이 제기된다. 특히, 스마트워치는 사용자의 생체정보 모니터링 및 응용이 주요한 서비스로 자리하고 있다. 이러한 스 마트워치의 생체정보는 실시간 대용량 데이터를 생성한다. 생체정보 서비스의 고도화를 위해서, 센싱 데이터를 원격 스마트폰 또는 로컬서버저장소로 안정적인 피어-투-피어 전송이 수행되어야 한다. 본 연구는 스마트워치 시스템에서 무선 원격 피어-투-피어 전송 안정성을 보장하기 위한 동기화 방법을 제안한다. 이러한 동기화 방법에 기초한 무선 피어-투-피어 전송 프로세스를 설계하고, 비동기 전송 프로세스와 제안 동기 전송프로세스를 분석하여 전송량 증가에 따른 전송 효율화 방법을 제안하다.

Recently, with the rapid increase in technology and users of smart devices, the smart watch market has grown, and its utility and usability are continuously expanding. The strengths of smartwatches are wearable portability, application immediacy, data diversity and real-time capability. Despite these strengths, smartwatches have limitations such as battery limitations, display and user interface size limitations, and memory limitations. In addition, there is a need to supplement developers and standard devices, operating system standard models, and killer application modules. In particular, monitoring and application of user's biometric information is becoming a major service for smart watches. The biometric information of such a smart watch generates a large amount of data in real time. In order to advance the biometric information service, stable peer-to-peer transmission of sensing data to a remote smartphone or local server storage must be performed. We propose a synchronization method to ensure wireless remote peer-to-peer transmission stability in a smart watch system. We design a wireless peer-to-peer transmission process based on this synchronization method, analyze asynchronous transmission process and proposed synchronous transmission process, and propose a transmission efficiency method according to an increase in transmission amount.

본 논문에서는 차세대 디지털 회로 설계기술인 양자점 셀룰러 오토마타(QCA)를 이용하여 새로운 멀티플렉서 를 제안한다. 디지털 회로 중 멀티플렉서는 입력 신호 중 하나를 선택하여 하나의 라인에 전달하는 회로이다. 이는 D-플립플롭, 레지스터, 그리고 RAM 셀 등 많은 회로에 쓰이므로 현재까지도 다양한 연구가 이루어지고 있다. 하지 만 기존에 제안된 평면구조 멀티플렉서는 연결성을 고려하지 않아 큰 회로를 설계할 경우 비효율적으로 면적을 사용 하게 된다. 기존에 다층구조로 제안된 멀티플렉서도 있으나 셀 간 상호작용을 고려하지 않아 필요면적이 여전히 높 다. 이에 본 논문에서는 셀 간 상호작용을 이용하고, 다층구조를 이용하여 38% 면적축소, 17% 비용감소 그리고 연결 성을 개선한 새로운 멀티플렉서를 제안한다.

In this paper, we propose a new multiplexer using quantum dot cellular automata (QCA), a next-generation digital circuit design technology. A multiplexer among digital circuits is a circuit that selects one of the input signals and transfers the selected input to one line. Since it is used in many circuits such as D-flip-flops, resistors, and RAM cells, research has been conducted in various ways to date. However, the previously proposed planar structure multiplexer does not consider connectivity, and therefore, when designing a large circuit, it uses an area inefficiently. There was also a multiplexer proposed as a multi-layer structure, but it does not improve the area due to not considering the interaction between cells. Therefore, in this paper, we propose a new multiplexer that improves 38% area reduction, 17% cost reduction, and connectivity using a cell-to-cell interaction and multi-layer structure.

현대 사회에서 자동차는 필수 이동수단이 되었다. 자동차 부품 중 유일하게 지면에 맞닿아 사용되어 마모되는 소모품이다. 만약 타이어가 마모가 심한 경우 타이어가 파손되어 운전자에게 큰 사고의 위험이 제공될 수 있다. 이런 위험을 방지하기 위해 운전자는 자동차를 주행하기 전에 타이어의 공기압과 트레드의 상태를 확인해야 한다. 타이어 공기압은 TPMS가 있는 자동차에서는 손쉽게 측정할 수 있지만, 타이어 트레드 상태 같은 경우 동전 또는 버니어 캘리퍼스를 이용해 운전자가 직접 측정해 번거로울 수 있다. 이런 번거로움은 운전자가 타이어 트레드 상태 측정을 등한시하여 타이어 파손으로 인한 교통사고에 노출될 수 있다. 본 논문에서는 자동차 타이어를 자동으로 측정할 수 있는 IoT 서비스 기반의 시스템을 설계하기 위한 연구 내용을 소개하며, 해당 시스템의 일부 구성요소를 실제로 구 현하고 테스트하여 시스템 구현에 대한 가능성을 확인하였다.

In modern society, automobiles have become an essential means of transportation. It is the only consumable that is worn by contacting the ground among automobile parts. If the tyres are severely worn, the tyres may be break, presenting a risk of a serious accident to the driver. To avoid this risk, drivers should check tyre pressure and tread condition before driving a car. Tyre inflation pressure can be easily measured by TPMS, but in the case of tyre tread conditions, it can be cumbersome when the driver measures it directly using a coin or vernier caliper. This hassle can expose the driver to traffic accidents due to tyre breakage by neglecting to measure the condition of the tyre tread. In this paper, we introduce the contents of research to design an IoT service-based system that can automatically measure automobile tyres, and we verified the possibility of realizing the system by actually implementing and testing some components of the system.