Measuring ground resistance has been a popular method of evaluation of the grounding electrode performance. If some portions of grounding electrodes are lost by corrosion, aging or other reasons, consequent deteriotation of the grounding performance would be resulted. It is one of the reasons why it is required to evaluate the performance of grounding systems regularly. However, in case of the electric facilities with multi-grounded system such as power substations with multi-grounded overhead ground wires and/or distribution line neutrals, it is practically difficult to disconnect neutrals or skywires from the substation grounding mesh for the ground resistance measurement. In this paper, a method for the grounding performance measurement of multi-grounded systems, which is based on the measuring ground current distributions, has been proposed. A field test results has shown the validity of the proposed test method.
한우 발정기의 조기 탐지는 축산 농가의 경제성을 향상시키는 매우 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었으나, 현재까지도 시스템의 경제성 문제를 포함한 조기 발정 탐지 및 탐지 정확도 등에 여전히 취약한 점이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 축사내 승가 행동을 포함하는 한우의 특이 행동들을 탐지하는 다중 객체의 특이 행동 탐지 프로토타입 시스템을 제안한다. 다중 객체의 특이 행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황 혹은 비정상적인 행동들을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 제안된 시스템은 한우 축사에 고정 설치된 카메라의 입력 동영상으로 부터 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 특이 행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 실제로 진주에 위치한 한 축사에서 취득한 한우 암소의 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
부식이나 경년열화 등으로 인한 변전소 접지성능 저하에 대한 대책마련을 위하여 정기적인 변전소 접지저항의 측정은 필수적이라고 한 수 있다 그러나 단지 접지저항의 측정을 위하여 변전소 접지망과 연결되어 있는 외부접지계통, 즉 배전 중성선이나 송전선로 가공지선의 다중접지계통을 분리한다는 것은 현실적으로 불가능한 작업이다. 본 논문에서는 접지시험을 위한 시험전류를 주입하고 가공지선 및 중성선으로의 분류계수를 측정함으로써 운전 중인 상태에서 변전소 접지망 단독의 접지저항을 측정하는 시스템, 측정기법 및 사례연구를 제 시 하였다.
본 논문은 영상에서 효과적으로 보행자를 삭제하는 자동 삭제 시스템을 제안한다. 첫 번째로 Histogram of Oriented Gradient(HOG) / Linear-Support Vector Machine(L-SVM)분류기를 이용하여 보행자를 찾고, 참조영상으로부터 적절한 배경을 습득하여 삭제될 보행자를 대체한다. 배경은 참조영상 내에서 검색하며 변경된 feather blender 연산은 대체 영역의 경계를 자연스럽게 만든다. 기존에 존재하던 대부분의 시스템이 수동인 것에 반해 제안된 시스템은 자동으로 객체를 검출하고 자연스러운 배경을 생성한다. 실험결과 대체된 영역의 PSNR 평균은 19.246으로 측정되었다.
본 논문에서는 CCD카메라로 입력 받은 다중 크기 및 활자체로 구성된 한글문서의 화상 데이터를 편집기에서 수정 가능한 문자로 변환시키는 시스템을 구현하였다. 먼저 Dynamic 이 진화 처리 과정을 거친 화상을 흑백 화소의 누적분포에 따라 문자단위로 분할한 후, 다양한 크기로 분할된 문자를 표준패턴 크기로 표준화 시켰다. 한글을 자소 간 공백 위치의 특징에 따라서 6가지 유형으로 분류한 후, 퍼지 이론을 접목시킨 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용해서 표준벡터와 입력된 글자의 특징벡터를 비교하여 문자로 인식하게 하였다. 각 6가지 유형에서 서로 다른 자소로 결합된 문자들을 30개 선정하여 여러 가지 활자체 및 크기에 적용해 본 결과, 모두 문서화가 가능함을 알 수 있었다.
일반적으로 스키마 통합이란 각 응용들의 관점에 따라 다르게 표현된 스키마들을 하나의 스키마로 통합하는 것을 말한다. GIS 데이타베이스는 일반 데이타베이스와는 달리 개체에 대한 속성 정보 뿐만 아니라 기하 등과 같은 공간 정보를 가지고 있다. 특히, GIS 응용에서 정의된 개체들의 공간 표현은 관점에 따라 다양한 기하 서브스키마들로 표현된다. 따라서 GIS 데이타베이스를 위한 스키마 통합에서 서로 다른 기하 서브스키마들을 통합하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 GIS 데이타베이스의 스키마통합을 위해서 기하 서브스키마들의 통합 문제를 중점적으로 다룬다 먼저 기하 서브스키마들의 통합에서 발생하는 충돌들을 개체의 기하를 중심으로 동일 개체간의 기하 충돌과 다른 개체간의 기하 충돌로 분류하여 정의한다. 그리고 이 충돌들을 해결하기 위한 충돌 해결 방법으로 각 충돌들의 특성을 고려하여 상위 레벨의 기하 서브스키마 선택, 기하의 다중 표현, 구성 요소의 공유, 개체들 간의 상세화 등을 제시한다. 또한, 통합된 스키마에 대하여 가상 스키마를 표현하는 방법을 제시하여, 통합되기 전의 스키마들을 통합된 스키마로부터 유도될 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 GIS 데이타베이스 스키마를 기술하기 위하여 ISO/TC211의 개념적 스키마 언어인 EXPRESS-G를 이용한다.
최근 공공안전 분야에서는 국민의 위험상황을 분석하여 선제적으로 예측을 하여 국민의 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 또한 스마트폰 및 스마트워치와 같은 고성능 모바일 단말 기기들의 대중화로 인해 해당 기기들에 부착된 다양한 센서 데이터들을 융복합하여 분석할 경우, 수집한 센서 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소에 해당하는 로그 데이터들을 융복합 분석하여 보호대상자의 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 이동경로 분석 기법을 제안한다. 다중로그 플랫폼에서 수집하는 보호대상자의 이동 경로 궤적을 활용하여 과거에 축적된 이동경로 패턴과 비교를 통해 현재 경로가 평소에 이용하던 경로와의 유사도를 추천하게 된다. 해당 이동 경로 분석 시스템은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 융복합 하여 보호대상자의 안전을 보장하는데 기여 할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 최근 들어 본격적인 연구개발이 활성화되고 있는 무선 데이터 통신서비스를 근간으로 한 미세정보 감시 시스템(RMIMS: radio interfaced micro information monitoring system or MICROS: micro information and communication remote object-oriented system)에 대한 QoS(quality of service, ex: packet loss)를 보장하는 새로운 움직이는 다중 기지국(multiple IS-MMBS) 서비스 방법을 제안하였다. MMBS 서비스 지역에서 실시간 트래픽 형태의 RMIMS 터미널 응용서비스가 발생하거나 서비스 지역에 배치되는 RMIMS 터미널 수의 증가 또는 높은 전송대역폭을 요구하는 RMIMS 응용서비스 등으로 인하여 하나의 IS-MMBS 만으로는 기 서비스 중인 RMIMS 터미널 및 신규RMIMS 터미널에 대한 패킷 손실 여부 같은 QoS를 만족하는 서비스가 불가능한 경우가 발생한다. 이러한 경우에 다중 IS-MMBS을 이용하여 RMIMS 터미널의 QoS를 보장하는 MMBS 서비스를 제공할 수 있다. 제안한 다중 IS-MMBS 서비스 모드는 RMIMS 클러스터링 방법과 MMBS 세그먼트(segment) 방법에 따라 터미널 분할방법(terminal segment method), 영역 분할방법(region segment method ), 응용서비스별 분할방법(application based segment method), 트래픽 타입별 분할방법(traffic type based method), 중첩 분할방법(overlapping segment method), 복합 분할방법(hybrid segment method)으로 분류 제안하였다.
본 논문에서는 파티클 필터를 장착하고 WMIL(Weighted Multiple Instance Learning)을 이용한 전방차량 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 영상표현은 Haar-like 특징들을 사용하고 차량인식 결과는 추적하고자 하는 전방차량의 위치를 알아내는데 사용된다. 제안된 방식에서 WMIL과 파티클 필터를 결합하기 위해 기존의 외관모델을 이용한 추적에서 탐색영역에서 영상조각의 추적객체 신뢰도 맵을 계산하는 대신에 파티클 필터의 전파, 관측, 추정, 선택 그리고 분류기 훈련 등의 단계를 매 프래임 마다 순차적으로 수행하여 객체의 새로운 위치를 갱신하였다. 제안된 전방차량 추적방식은 실험을 통해 Ada-boost, MIL(Multiple Instance Learning)이나 WMIL 방법을 이용하는 추적에 비해 파티클 필터로 인해 계산량 증가는 불가피하나 추적의 질적인 정확도는 국도, 고속도로, 터널 및 시내도로 등의 실험 동영상에서 추적대상의 위치오차가 평균 4.5화소 정도로 기존의 추적방법들에 비해 크게 개선되는 것을 확인하였다.
모발분석(TMA: Tissue Mineral Analysis)은 머리카락 속에 있는 30여 가지의 미네랄과 8가지의 중금속의 양과 중요 미네랄 비율을 분석하여 체내에 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 인체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시하는 임상 영양학 및 독성학 모발조직 검사방법을 말한다. 그러나 국내 TMA 분석방법은 몇 가지 문제점이 있다. 첫째, TMA 분석기기는 있으나 분석결과를 해석할 수 있는 한국형 의학 정보 데이타베이스가 없다. 둘째, 미국에서 보내오는 TMA 검사결과 자료가 영문이며 철저한 보안에 바탕을 둔 그래픽 파일 형태이므로 활용성이 적다. 셋째, TMA 관련 데이터베이스가 있어도 의료기관에서 사용하기 어려운 매우 낮은 수준이므로 TMA 분석 및 의료서비스를 위해 매번 미국에 의뢰해야 하므로 심각한 외화낭비를 초래한다. 넷째, TMA 결과가 서구식 생활패턴에서 비롯된 데이터 베이스로부터 구축된 것이므로 검사결과의 신뢰성 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 전문 기관으로부터 자료를 제공받아 TMA 관련 국내 최초 지능적 의학 전문가 시스템(IMES: Intelligent Medical Expert System)을 개발하였다. IMES는 TMA 자료를 다단계 통계분석 방법에 의한 결정 트리 분류기를 이용하여 분류하고 다중 퍼지 규칙베이스를 구축하여, 지능적 퍼지추론 방법에 의해 한글화된 데이터베이스로부터 복잡한 자료를 추론하도록 구축하였다. 본 IMES 시스템을 실제 적용한 결과 업무능률과 만족도가 각각 86%, 92% 증가함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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