종래의 DNC(Direct Numerical Control)에서 가공 Cell의 효율을 높이기 위한 분산 제어 DNC(Distributed Numerical Control)시스템 운용을 위해서는, 운용에 필요한 소프트웨어 외에 공작기계 및 주변기계에 대한 실시간 감시/제어 기능을 가져야 한다. 이를 위해 당 연구실에서는 경제성 및 확장성을 고려 범용 PLC (Programable Logic Controller)와 각 공작기계 및 주변기기를 연결하고, PC(Personal Computer)와 다자간 및 고속 통신이 가능한 전용 통신회선을 이용한 경제성 있는 실시간 가공 Cell 감시/제어시스템 RT-COMOS(Real Time Machine Cell Control and Monitoring System)를 개발했다. 본 논문에서는 이에 대한 연구결과를 소개한다.
본 연구에서는 풍력터빈 감시의 특성을 고려하여 전용 상태 감시 시스템을 설계하고 개발하였다. 하드웨어 및 소프트웨어를 모두 개발하였다. 프론트엔드, 서버 및 클라이언트의 구성을 갖추고 있으며 규격과 가이드에 맞는 측정 및 분석 방법을 갖추고 있다. 현재 영흥풍력 발전단지에 17기의 시스템이 설치되어 현재 상용 운전되고 있다.
공정의 질 (Quality)과 장비생산성을 향상시키기 위해서는 플라즈마를 엄격히 감시해야 하며, 본 연구에서는 플라즈마 색 정보와 신경망을 결합한 감시 기법을 보고한다. 본 기법은 인-시추 색 정보 수집, 시계열 신경망 모델링, 그리고 CUSUM 제어로 구성된다. 제안한 기법을 소스전력을 변화시켜 발생한 색 정보에 적용하였으며, 신경망 모델은 비정상 플라즈마를 정확하게 탐지할 수 있음을 확인하였다.
플라즈마 공정 중에 플라즈마는 공정조건에 따라 다양한 빛을 발산하며, 이를 플라즈마 감시에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 반도체 공정 중에서 발생하는 플라즈마의 색상 정보 (X, Y, Tc)를 수집했다. 그리고 공정 조건 중 소스파워와 바이어스파워의 값을 다양하게 변화시키면서 색 정보의 민감도를 비교, 분석하였다. 소스와 바이어스 파워의 변화에 대해 색 정보는 반대의 경향을 보였다. 또한 소스 파워의 경우 X, 그리고 바이어스 파워의 경우 Tc가 효과적인 감시 변수임을 확인하였다.
항공기 추진시스템에 있어 내구성과 신뢰성을 향상과 운용비용 절감을 위한 상태감시 및 진단 시스템의 개발 및 적용이 일반화되고 있다. 특히 40,000ft 이상의 고고도에서 장시간 운용되는 무인항공기를 신뢰성 있게 운용하기 위해서는 열악한 환경에서 작동되는 추진시스템의 손상이나 성능저하에 대한 사전 대처를 위한 상태감시 시스템이 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구에서는 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 온라인 상태감시 프로그램을 제안하였다. 입력 모듈에서 현 개발단계에서는 실제 엔진 계측신호가 유용하지 않아 이를 모사하였다. 제안된 온라인 상태감시 모니터링 프로그램은 적용 가능성을 확인하기 위해 실제 터보프롭 엔진에 적용하였다.
이동 에이전트는 다른 이동 에이전트와의 협업을 위해서 서로간의 통신을 통해 정보를 교환할 수 있다. 그러나, 정보 교환시 악의적인 이동 에이전트에 의해 정보가 변경될 수 있는 보안 위협이 있다. 본 논문에서는 자바의 성능 감시에 사용하는 JVMPI의 프로파일러 에이전트를 이용하여 이동 에이전트의 정보 변경을 감시하는 기법을 제안한다. 감시되는 정보는 성능 테이블로 저장되며, JVMPI의 프로파일러 에이전트는 저장된 성능 테이블을 기반으로 악의적인 이동 에이전트의 정당하지 않은 정보의 변경을 검출한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이와 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 소리센서 노드에서 측정한 소리 미가공 데이터를 사용하여 차량을 탐지할 수 있는 소리센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현 한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 AMIDA 알고리즘은 90% 이상의 탐지 성공률과 2 회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
센서의 특징은 사람이 측정하기 힘든 지역이나 장시간 측정해야 할 지역의 정보를 수집하기에 효과적이다. 이런 센서의 특징은 산불지역의 예방 및 방재에 사용하기에 알맞다. 산불 감시는 광범위한 지역 및 장시간을 감시해야 하는 특징을 갖고 있다. 산불감시의 특징과 센서의 특징은 어떻게 보면 같은 특징을 갖는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 센서들 간의 네트워크를 구축하여 서로의 정보를 교환하여 산불의 발화점 및 앞으로 산불이 일어날 지역을 예측을 통하여 초기 진압에 대한 센서 네트워크 구조를 제시한다.
전력계통 구성의 복잡함에 따라 보다 다양한 기능이 요구되는 디지털 보호 계전기는 구성 모듈이 점점 다양해지고, 상호 복합적으로 설계된다. 그러한 결과로 개발 시, 공인 인증된 디지털 보호 계전기의 외란에 대한 신뢰성은 예상치 못한 오류 등으로 인하여 신뢰를 상실하는 경우가 있고, 최악의 경우 오동작을 유발하여 전체 전력 계통의 정전을 초래할 수 있다. 특히 디지털 보호 계전기의 시스템 이상 감시에만 그치던 자기 감시 기능은 반복되는 잘못된 이상 감지 판단으로 관리자 및 실무자의 계통 보호에 대한 신뢰의 혼동을 가져올 수 있으며, 일반적인 자기 감시 주기인 $1{\sim}2$초는 그 순환 주기 시간이 너무 길어서 제대로 된 시스템 감시를 행하지 못할 수 있다. 물론 고속의 자기 감시가 필요한 부분은 특별히 존재하지 않지만, 이는 오동작 시 전체 시스템에 미치는 영향을 고려하면, 고속 감시 항목을 미리 지정하여 자기 감시의 신뢰도를 높이는 것도 매우 중요하다. 그렇지만 일반적으로 그 주기를 고속으로 매우 짧게 가져간다면 전체적인 시스템에 무리한 부담을 유발하여 기본 기능에 대한 안정성을 악화시킬 수 있다. 그러나 가장 위험한 현상은 자기 감시 실패 시 디지털 보호 계전기 뿐 아니라 전체 계통에 막대한 피해를 유발하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 경우 오동작을 사전에 예방할 수 있는 추가 상시 감시 Tool을 제시한다.
요즘 감시카메라 시장은 전 세계적으로 이슈가 되고 있다. 감시카메라는 적은 인원으로 많은 장소를 한 눈에 감시할 수 있고, 문제가 발생했을 때, 녹화 저장된 영상을 통해 그 상황을 다시 볼 수 있다. 이렇게 다양한 기능과 편리함으로 우리에게 도움을 주는 감시카메라이지만, 마스크나 선글라스, 또는 여러 가지 잡음에 의해 얼굴 영상의 부분이 훼손되는 상황에서는 신원 확인을 하기가 어렵다. 때문에 가려진 얼굴을 제대로 인식하기 위해 영상 처리 분야에서 얼굴의 가려진 영역을 찾아 그 부분을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문은 기존 PCA 방법을 이용하여 가려진 영역을 찾아내고, PCA를 반복적으로 사용하여 재구성하는 대신 상관관계를 이용하여 얼굴의 가려진 영역을 자동적으로 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 두 눈의 중심이 고정되어 있는 BioID 데이터로 상관계수를 구하고 얼굴의 특정 부분을 임의로 가려 실험을 수행하였다. 제안된 방법의 결과는 PCA 방법으로 수행한 결과와 함께 비교되어 원본 영상과의 오류 값이 더 작게 나오는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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