본 연구에서는 해상에서 선박의 외측 표면 검사를 위한 모바일 로봇의 개발에 대해 언급하였다. 해상에서 선체 측면에 대한 검사를 육안으로 진행하기 어려우며 이러한 검사를 효과적으로 수행하기 위해 모바일 로봇은 선체 측면에 부착되어 주행할 수 있는 기능을 갖추어야 한다. 이를 위해 선체 측면과의 부착력을 발생시키기 위해 영구 자석 모듈을 도입하였고, 곡면 주행 시 자기력의 변화를 최소화하는 구조로 설계를 하였다. 이러한 설계를 바탕으로 4개의 네오디움 자석, 4개의 구동바퀴, 영상 획득 모듈로 구성되는 모바일 로봇을 제작하였다. 제작된 로봇에 대해 선체와의 부착력을 확인하기 위한 하중 실험을 실시하였고, 주행이후 정지 시 측면 미끄럼 실험과 주행 속도 측정 실험을 실시하였다. 실험 결과 13 [Kgf]까지 선체와의 부착력을 유지할 수 있었고, 미끄러짐이 없는 하중은 8 [Kgf]까지였다. 주행 실험에서는 6.5 [A]의 전류에 대해 0.82 [m/s]의 속도로 주행할 수 있는 것을 확인하였다. 선박의 표면 검사를 위해 개발한 모바일 로봇의 특성 실험을 통해 로봇의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 태양열을 구동원으로 하고 액체흡수제인 염화리튬(LiCl) 용액을 이용하여 제습/냉방 및 난방을 하나의 시스템으로 이루는 태양열 이용 냉난방 공조시스템 중 여름철 전열교환기의 제습/냉방에 관한 성능실험 결과이다. 여름의 고온다습한 실내공기는 휀에 의해 전열교환기로 유입되어 충진층에서 살수된 LiCl 용액과 직접 접촉하여 제습/냉각된 후, 건조공기로 바뀌어 실내로 취출된다. 한편 수분을 흡수하여 저농도 용액으로 변한 LiCl 용액은 재생기에서 태양열에 의해 다시 고농도 용액으로 바뀌어 흡수포텐셜을 갖는다. 본 실험에서는 형상 및 크기가 다른 3가지 충진재를 사용하여 전열교환기의 제습성능을 비교하였으며, 절대습도기준 총괄 물질전달계수인 $k_xa(kg/m^3h{\Delta}x)$로써 그 성능을 평가하였다. 특히 $k_xa$값은 액체흡수제 유량, 공기 풍량, 충진재 형상 및 충진층 높이에 따라 변한다. 따라서 이에 대한 영향을 조사하기 위하여 여러 가지 실험한 결과, 풍량은 $k_xa$값에 미치는 영향이 컸으나, 유량은 그다지 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 또한 충진재의 형상에 따른 비교 실험에서 충진재의 직경이 큰 경우에는 충진층 높이의 영향이 컸으나, 직경이 작은 경우에는 높이에 의한 영향이 직경이 큰 경우보다 작았다. 이상의 실험 결과로부터 $k_xa$값을 충진재 형상 및 충진층 높이에 따라 정지하면 최적 전열교환기 설계 및 제작에 기초자료로 활용할 수 있음을 알았다.
최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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