본 논문에서는 모니터링 시스템의 데이터 취득과 처리 과정에 있어 데이터를 효율적으로 저장, 복원시킬 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 모니터링 타겟 시스템으로부터 취득된 원시 데이터(Raw Data)로부터 보간법을 기반으로 최소의 데이터를 추출한다. 제안된 데이터 취득과 복원 알고리즘은 큐빅 헤르미트(Cubic Hermite) 보간법에 기반을 둔다. 데이터 처리 방법의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하고 계통연계형 태양광 발전 인버터의 모니터링 시스템에 적용하여 제안된 방식의 효율성을 실험적으로 검증한다.
현대기술의 발전에 따라 계측기술 또한 다양하고 복잡하게 변모하였으며, 정밀측정기기의 교정 업무에서는 복잡하고 정확한, 반복적이며 계속적인 데이터 취득을 요구한다. 또한 여러 장비를 사용할 경우, 장시간 소요되는 데이터 취득과 정확한 계측기 사용법 및 고도의 관련기술을 필요로 한다. 그러므로 컴퓨터를 이용 한 계측장비 제어로 측정에 필요한 시간을 최대한 단축하고, 개인오차를 제거할 수 있는 동일한 결과와 쉽게 데이터를 취득할 수 있도록 측정자동화가 필요하다.
전력거래 계량시스템은 회원사의 계량기가 생성한 계량데이터를 주기적으로 취득하고 이로부터 계량값을 산출한 후, 산출된 시간대별 계량값을 타 시장시스템에 전송하는 기능을 수행한다. 이는 전자상거래 시스템과 연계하여 회원사 계량값을 공개하는 전력거래 핵심 시스템이다. 현재 계량데이터 취득 방식은 전용선 및 공중선에 기반한 유선방식 위주로, 복수 개의 전용선 모뎀을 취합하여 계량서버에 연계하기 위하여 FEP를 도입 운영하고 있으며, 현재 운영 중인 FEP보다 향상된 FEP용 펌웨어를 신규 개발하고 있다.
지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 정밀하고 빠르게 물체의 3차원 형상을 측량할 수 있는 시스템이다. 기본적으로 종전의 레이저 측량기의 기능을 갖고 있으며, 초당 최대 $5,000{\sim}50,000$ point의 레이저를 대상체 표면에 발사하여 대상체면에 투사한 레이저의 간섭이나 반사를 이용하여 대상체면상의 point could의 공간정보를 취득하는 관측방식의 3차원 정밀 측량으로서 대상체의 표면으로부터 상대적인 3차원(X, Y, Z) 지형공간좌표를 각각의 Point 데이터로 기록한다. 이러한 측정방법은 레이저가 반사되어 돌아오는 시간을 계산하여 거리를 결정하고 ${\theta}_h$(수평각)과 ${\theta}_v$(수직각) 각도만큼 수평, 수직으로 회전하여 측정한 점의 위치를 결정하므로 데이터 취득 각도에 따른 오차가 발생하게 된다. 본 연구 에서는 지상LiDAR 데이터 취득각도에 따른 오차 시뮬레이션 실시하여 실제 실험과의 비교 및 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.
비행하는 로켓의 위치 및 궤도는 로켓의 비행 안정성을 판단하는 중요한 요소이다. 일반적으로 사용되는 추적시스템은 Radar를 사용하여 로켓에 탑재된 트랜스폰더와 통신하면서 얻어지는 데이터와 안테나의 위치 정보를 이용하여 로켓의 위치 및 비행방향에 대한 정보를 취득한다. 본 논문은 Radar를 이용하는 시스템에 비해 정밀도는 떨어지나 전체 시스템의 구성이 단순하고 쉽게 탑재하여 활용할 수 있는 Ranging System의 구성 및 역할에 대하여 소개한다. 이 Ranging System은 Telemetry System을 탑재하고 있는 비행체에서 조그마한 변화를 주어서 사용할 수 있으므로 다양한 시험용 비행체에 적용이 가능하리라 생각된다.
전력계통 SCADA시스템은 그 목적상 실시간의 대규모 측정정보 취득을 목적으로 한다. 취득정보는 RTU(Remote Terminal Unit)를 통해서 SCADA시스템에 전해진 후, 필요에 따라 상위 시스템으로 다시 전송된다. 이때 RTU에서 SCADA 시스템에 취득 포인트 정보는 DNP(Distribute Network Protocol) 프로토콜을 이용해서 전송하며, RTU는 측정값의 변동에 상관없이 데이터를 SCADA 시스템에 전송한다. SCADA 시스템을 구축하기 위해서는 우선 RTU에 감시 선로 정보를 입력하고 이 정보를 다시 SCADA 시스템의 DB에 포인트 정보와 매핑을 수행해야한다. 따라서 SCADA 시스템을 구축하는데 비용과 시간이 많이 소요되고 운영 시에는 불필요한 데이터 요청과 응답이 발생하여 네트워크 트래픽을 유발한다. IEC에서 제안하는 GID 표준인터페이스를 사용할 경우에는 좀더 효과적인 데이터 교환이 가능하다. 본 논문은 GID 표준인터페이스를 이용한 효과적인 SCADA 메시지 교환에 관해 기술하였다.
인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.
본 논문에서는 전력용 변압기의 고장진단을 위해 써포트 백터머신에 기반을 둔 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 취득부, 정상/고장판별부, 고장원인판별부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 데이터 취득부에서는 변압기에서 가스성분을 취득한다. 정상/고장 판별부에서는 취득된 가스성분들을 KEPCO 규정과 비교하여 정상/고장 여부를 판단한다. 고장원인 판별부에서는 입력 데이터가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 써포트 백터머신에 의해 고장원인을 판정한다. 제안된 방법은 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.
앉아있는 시간이 긴 현대인들에게 바른 자세를 유지하도록 하는 것은 중요하다. 자세 교정을 위한 치료는 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문의의 지속적인 관찰이 필요하다. 그러므로 사용자 스스로 자신의 자세를 판단하고 교정하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 자세 데이터를 취득하여 취득된 자세가 정상자세인지 비정상자세인지 판단한다. 사용자의 자세 데이터 취득을 위해 관성 센서를 이용한 4개 관절 기반 모션캡쳐 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 대상자의 자세 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 기반으로 특징을 추출하여 DB를 구축한다. 구축한 DB를 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 자세 학습을 수행한 후, 정상자세와 비정상자세를 분류한다. 관절의 회전각도, 위치정보, 분석정보를 이용하여 자세분류를 수행한 결과, 정상자세 판단 성공률은 99.79%로 나타났다. 이 결과로 미루어 4개 관절에 대한 특징을 이용하여 사용자의 자세를 판단 가능하며, 향후 척추질환 예방 시스템에 적용하여 사용자의 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
시설물의 유지 관리 및 모니터링에 UAVs (Unmanned Aerial Vehicles)의 활용이 확대되고 있다. 안전 점검을 위한 시설물의 외관 상태 평가를 위하여 고해상도 영상을 취득하는 것이 필요하며, 넓은 지역을 빠르게 취득하기 위하여 비디오 데이터로 취득할 필요가 있다. 일반적으로 비디오 데이터에는 위치 정보가 포함되지 않아, 검사 개체의 실제 크기에 대한 정량적 분석이 어렵다. 본 연구에서는 교량 시설물을 대상으로 비디오 프레임과 기준 사진의 정합을 이용하여 교량의 3차원 점군(point cloud) 데이터의 활용성을 평가하고자 한다. 드론을 이용하여 비디오와 사진을 취득하고, 기준 사진과의 특징점 정합을 통하여 비디오 프레임의 외부 표정 요소를 생성하였다. 실험 결과 비디오 프레임 데이터는 기준 사진과 유사한 표정 정확도를 얻었으며, 표정된 프레임 데이터를 이용하여 생성된 점군 데이터는 교량의 형상 및 크기를 잘 표현하였다. 향후 다양한 조건의 정합 실험을 통하여 결과물의 안정성이 확인되면, 비디오 기반의 시설물 모델링 및 점검에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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