• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.365-365
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• 2019

가뭄은 전 세계적으로 농업을 비롯한 사회, 경제적으로 큰 피해를 주는 자연 재해이며, 향후 피해 저감을 위해 가뭄의 경향을 파악하고 지역별 가뭄 특성을 파악할 필요가 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단은 광역적 범위를 대상으로 다양한 밴드를 활용한 데이터를 주기적이고 일정한 수준으로 취득 가능하다는 장점이 있다. 농업 가뭄 분야의 위성영상 활용은 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어려운 지점데이터의 단점을 보완할 수 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 지수로는 Leaf Area Index (LAI), Vegetation Health Index (VHI), Enhanced Vegetation Index (EVI) 등 다양한 지수들이 있으며, 본 연구에서는 단기 가뭄 판단에 활용되고 있는 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. 국내 행정구역 기반의 가뭄 판단을 위해 Moderate Resolution Imaging Spectramadiometer (MODIS)위성의 MOD16A2 영상을 사용하였다. MOD16A2는 land surface temperature (LST)과 LAI의 계산을 통한 실제 증발산량과 FAO-56 Penman-Monteith 공식을 사용한 잠재증발산량을 포함한 다양한 데이터를 8일 주기의 500m 해상도로 제공하고 있다. 2001년부터 2018년까지 500m 해상도의 ESI를 산정하였으며, 국내의 과거 가뭄 경향 분석과 지역별 특성 파악을 위한 표준화를 수행하였다. 그 결과 과거 극심한 가뭄이 있었던 해 (2000-2001년, 2015-2017년 등)에 대한 농업 가뭄 경향 분석이 가능하였으며, 지역별 특성을 파악한 결과 상습가뭄 지역에서 가뭄 경향을 확인하였다. 농업 가뭄 분야에서 ESI의 활용은 가뭄 조기 경보 시스템 개발 및 위성영상 기반 가뭄 모니터링 기술 개발 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.6
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• pp.834-840
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• 2021

The management and installation methods of pressure gauges in water supply pipeline are not efficiently regulated and their installations are different in each site. In this paper, various domestic and overseas documents are examined about the pressure gauge. In order to improve the efficiency of operation management such as pipeline network and pump operation, water pressure needs to be measured as accurate as possible, by which decision making for optimal pipe network can be achieved. To get the goal, the installation of pressure gauge should be reviewed about where and how to install. In this study, an optimal horizontal distance test is conducted, in which pressure value variation is monitored and analyzed according to up and down stream distances and valve flow control, and a optimal vertical position test is also analyzed by installing the pressure gauges vertically from the up(180°) to the bottom (0°) of the pipeline.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.3
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• pp.9-14
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• 2022

In the IoT(internet of things) where various devices can be connected, failure of essential devices may lead to a lot of economic and life losses. For reducing the losses, fault diagnosis techniques have been considered an essential part of IoT. In this paper, the method based on a graph neural network is proposed for determining fault and classifying types by extracting features from vibration data of systems. For training of the deep learning model, fault dataset are used as input data obtained from the CWRU(case western reserve university). To validate the classification performance of the proposed model, a conventional CNN(convolutional neural networks)-based fault classification model is compared with the proposed model. From the simulation results, it was confirmed that the classification performance of the proposed model outweighed the conventional model by up to 5% in the unevenly distributed data. The classification runtime can be improved by lightweight the proposed model in future works.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1125-1139
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• 2022

In an unmanned aerial vehicles (UAVs) system, a physical offset can be existed between the global positioning system/inertial measurement unit (GPS/IMU) sensor and the observation sensor such as a hyperspectral sensor, and a lidar sensor. As a result of the physical offset, a misalignment between each image can be occurred along with a flight direction. In particular, in a case of multi-sensor system, an observation sensor has to be replaced regularly to equip another observation sensor, and then, a high cost should be paid to acquire a calibration parameter. In this study, we establish a precise sensor model equation to apply for a multiple sensor in common and propose an independent physical offset estimation method. The proposed method consists of 3 steps. Firstly, we define an appropriate rotation matrix for our system, and an initial sensor model equation for direct-georeferencing. Next, an observation equation for the physical offset estimation is established by extracting a corresponding point between a ground control point and the observed data from a sensor. Finally, the physical offset is estimated based on the observed data, and the precise sensor model equation is established by applying the estimated parameters to the initial sensor model equation. 4 region's datasets(Jeon-ju, Incheon, Alaska, Norway) with a different latitude, longitude were compared to analyze the effects of the calibration parameter. We confirmed that a misalignment between images were adjusted after applying for the physical offset in the sensor model equation. An absolute position accuracy was analyzed in the Incheon dataset, compared to a ground control point. For the hyperspectral image, root mean square error (RMSE) for X, Y direction was calculated for 0.12 m, and for the point cloud, RMSE was calculated for 0.03 m. Furthermore, a relative position accuracy for a specific point between the adjusted point cloud and the hyperspectral images were also analyzed for 0.07 m, so we confirmed that a precise data mapping is available for an observation without a ground control point through the proposed estimation method, and we also confirmed a possibility of multi-sensor fusion. From this study, we expect that a flexible multi-sensor platform system can be operated through the independent parameter estimation method with an economic cost saving.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2004.04a
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• pp.151-156
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• 2004

현재 전국에 산재해 있는 많은 소규모의 저수지들은 현재까지 관리 상태나 실지 내용적에 대한 정확한 자료가 모두 구비되어있지 못한 실정이다. 본 연구에서는 행정구역상 저수지가 많이 분포되어있는 영남권의 경주시 73개 소규모 저수지 가운데 23개소를 선정하여 실험을 하였다. RKT-GPS를 이용하여 5초마다 데이터를 취득하였고, E/S를 이용하여 1초 간격으로 수심에 대한 값과 TS를 이용하여 현황 측량을 실시하였다. 이렇게 취득된 자료를 가지고 3D 모델링을 하여본 결과 15개소(약 65%)의 저수지가 양호한 상태였음을 알 수 있었고, 과거자료와의 비교ㆍ분석을 통하여 현재 저수지 상태에 대한 정확한 내용적을 알 수 있었다. 또한 23개소 저수지의 만수면적과 유효저수량을 분석한 결과 만수면적은 20.63%, 유효저수량은 3.34 %만큼 줄어들었음을 알 수 있었다. 이를 통하여 현재 저수지 상태에 대한 분석과 관리 방향에 대한 방법에 대하여 기여하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.334-335
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• 2011

국내에는 다양한 스마트 전력기기들이 충분히 개발되어 있는 상황으로 빌딩의 전력 관리 시스템(이하 BEMS)를 구축하고 효율적으로 사용하기 위한 인프라가 충분히 갖추어 있다. 하지만 기존 건물 내배선의 유연성 부족으로, 효율적인 운영을 위해서는 상태 정보를 취득하고 이를 바탕으로 전기 설비 구조 변경 공사를 통할 수밖에 없는 상황이다. 그리고 빌딩의 대형화에 따라 전력 사용량이 커짐으로, 운영을 통한 효율성 관리 여지가 커지고 있다. 따라서 본 문에서는 빌딩 내 전력 배분의 유연성을 가질 수 있는 전력 설비를 투자하고 이를 운영하기 위해 취득 데이터를 바탕으로 3상 급전 해석 코어를 설계하고 BEMS에 추가적으로 운영을 지원하는 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.410-411
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• 2011

본 논문에서는 태양광 전원, 배터리, 마이크로터빈, 스마트 홈 등 다양한 목적과 특성을 가진 요소로 구성된 마이크로그리드를 효율적으로 제어, 관리하기 위한 분산 지능형 제어원리를 제안한다. 기존의 중앙집중식 제어원리는 중앙에서 전체 시스템에 대한 정보를 취득하여 운영에 대한 의사결정을 독점하는 구조였다면 제안하는 원리는 마이크로그리드의 구성요소가 각각 지능형 에이전트를 기반으로 스스로 데이터를 취득하고 이웃 에이전트와의 대화와 협조를 통해 분산제어를 수행하는 방식이다. 각 에이전트 사이는 근거리 무선통신 방식인 Zigbee를 이용하였고 마이크로그리드를 실시간으로 해석하기 위하여 MATLAB 기반의 실시간 시뮬레이터를 이용하였다. 실시간 마이크로그리드 시뮬레이션 모델과 에이전트 역할을 하는 마이크로 컨트롤러를 연계하여 Hardware-in-the-loop 기반의 데모시스템을 구축하였고 제안하는 원리에 대해 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.595-596
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• 2016

열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.481-483
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• 2001

최근 전자제품의 초소형화에 따라, PCB 기판위의 부품의 집적도를 높이기 위해, 기존의 리드대신 부품 밑면에 볼(ball)이 격자형태로 배열되어 있는 BGA(Ball Grid Array) 형태의 팩키지가 많이 사용되고 있다. 하지만, BGA의 구조상 한번 장착되면 외관검사가 불가능하므로, 장착전 BGA의 검사가 필수적이다. BGA의 검사항목중 가장 중요한 항목인 볼 높이검사를 실시간으로 하기 위해서는 고속 비접촉 3차원 측정기술이 요구된다. 본 논문에서는 일반카메라보다 100배이상 높이 프로파일 취득속도가 빠른 3D smart camera와 레이저 슬릿광(slit ray)을 이용하여 고속으로 BGA 볼의 3D 프로파일을 얻은 후, clipping과 morphological filter를 사용하여 인접한 볼표면에서의 난반사로 인한 에러 데이터를 보정하여 정확한 3D 영상을 취득할 수 있는 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1813-1814
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• 2007

본 논문에서는 개선된 정보입자 기반 퍼지모델과 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지모델의 구조동정을 다룬다. 클러스터링 방법을 이용하여 초기 데이터를 분할하고 각 클러스터에 대한 중심값과 소속정도에 대한 정보가 취득되며 이 취득된 정보입자는 퍼지모델에 적용된다. 또한 많은 입력변수를 갖는 시스템에 대하여 발생되는 고차원성 문제를 해결하기 위하여 기호코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 적절한 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 후반부 다항식의 차수등을 효율적으로 선택할 수 있는 구조동정방법을 제시한다.