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.
먹는 물을 생산하여 공급하는 상수도 관로에 있어서 압력계에 대한 설치와 관리 방안이 미비함에 따라 압력데이터 신뢰성의 확보 및 운영관리의 어려움을 겪고 있는 실정이다. 관망 및 펌프 등 운영관리 효율화 및 SWM(Smart Water Management)을 구현하기 위해서는 하부 계측 센서의 정확한 데이터 취득을 통하여 의사결정이 이루어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 게이트 밸브와 버터플라이 밸브를 중심으로 관로의 직경(D)을 기준으로 전단 -3D에서부터 후단 7D까지 압력계를 설치하여 밸브의 개도율을 조절하며 데이터를 취득하는 직관 거리 시험을 실시하였으며, 관로에 수직으로 상단(180°)부터 하단(0°)까지 45° 각도 간격으로 압력계를 설치한 후 수직 위치 시험을 실시하였으며, 이 결과들을 바탕으로 압력계의 최적 위치선정 방안을 제시하고자 한다.
각종 기기들이 연결되는 사물인터넷(internet of things) 시스템에서 중요한 부품의 고장은 경제적, 인명의 손실을 야기할 수 있다. 시스템 내에서 발생하는 고장으로 인한 손실을 줄이기 위해 고장 검진 기술이 IoT에서 중요한 기술로써 여겨지고 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 기반 방법을 사용하여 시스템 내의 설비에서 취득된 진동 데이터의 특징을 추출하여 고장 여부를 판단하고 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델의 학습을 위해, CWRU(case western reserve university)에서 취득된 고장 데이터 셋을 입력 데이터로 사용한다. 제안하는 모델의 분류 정확도 성능을 확인하기 위해 기존 제안된 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 기반 분류 모델과 제안된 모델을 비교한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 모델은 불균등하게 나누어진 데이터에서 기존 모델보다 분류 정확도를 약 5% 향상 시킬 수 있는 것을 확인하였다. 이후 연구로, 제안하는 모델을 경량화해서 분류 속도를 개선할 예정이다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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