본 논문에서는 변위 손상 현상을 이용하는 중성자 탐지소자와 선량계 모듈에 RF 통신 기능을 추가하여 방사선 환경 내에서 내 방사선화 된 로봇에 의해 가동 중인 원자력 발전소등의 특정 부분에 대하여 실시간으로 측정된 방사선량 데이터의 취득이 가능한 모듈을 개발하였다. 기존의 운용중인 발전소에 대한 방사선량은 휴지기간에 탐지소자를 설치하여 다음 휴지기간에 그 탐지소자를 가지고 나와 누적방사선량을 측정하거나, 설치된 탐지소자로 부터 유선으로 안전한 곳까지 데이터를 취득해 와서 그 값을 분석하여 왔으나, RF 통신 기능이 추가된 모듈은 내 방사선화 된 로봇에 탑재하여 로봇이 가동 중인 발전소 곳곳을 누비며, 설치된 탐지소자로부터 그 방사선량을 취득할 수 있다. 이는 기존의 취득방식에 비해 많은 부분 효율적인 측면이 있으며, 유지보수 비용의 절감을 가져 올 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 RF 통신을 수행하기 위한 안테나 회로의 설계 기법과 취득한 정보를 EEPROM에 저장하고, 그 저장된 데이터를 로봇에 부착된 Reader에 의해 읽을 수 있는 일련의 흐름을 구성하는데 있어 필요한 여러 가지 기술 혹은 기법에 대하여 살펴보았다.
여러 스트립으로 취득되는 라이다 데이터는 정확한 스트립 조정후에 이용되어야 한다. 스트립 조정을 위해 상대 또는 절대 기준 데이터를 설정하며, 기준 데이터의 특성에 따라 서로 다른 조정 방법을 사용한다. 본 연구에서는 기준 데이터와 라이다 데이터의 특성에 따라 기존 조정 알고리즘을 분석하여, 향후 정확한 조정 알고리즘 개발의 토대를 마련하고자 한다.
미술 정보 데이터베이스는 미술분야의 특성을 고려하고 정보 생산 환경을 감안하여, 작품 재현이 가능한 화상 정보 시스템(IMAGEBASE)의 구축이 선행되어야 하고, 문자 정보 는 화상 정보를 지원하기 위한 별도의 적정 수준을 형성한다. 본 연구는 미술 정보의 효율 적 생산 및 이용 측면을 고려하여, 미술 정보 취급자의 필수 정보 판단, 정보 취득 경혐과 난이도를 분석할 결과, 1) 필수적이고 취득이 용이한 최적 수준 데이터 요소는 물리적 기술 에 관련된 9종이며, 2) 최적 수준에서 배제되었으나 생산이 가능한 임의 수준 데이터 요소 는 16종이며 3) 향후 미술 정보 협력망 구성에 필요하다고 판단되어 생산의 필요성이 있는 다수의 데이터 요소는 연구 개발 수준으로 선정되었다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 고장신호를 얻기 위하여 구축하였으며, 취득된 데이터를 이용하여 진단 알고리즘을 구축하였다. 취득된 데이터 중에서 진단을 위해 사용될 훈련데이터는 퍼지 기반 클러스터링 기법을 이용하여 신뢰성 높은 데이터를 선택하여 고장별 신호를 추출하였다. 진단 알고리즘으로는 데이터를 주성분 분석기법을 적용하였으며, 최종 분류를 위해 Euclidean 기반 거리척도 기법을 이용하였다. 다양한 부하 및 고장신호에 대하여 제안된 방법을 적용하여 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 한강 상 교량인 올림픽대교를 대상으로 첨단 무선센서를 구조물 주요 부재에 설치하고 본 센서를 통해 취득되는 데이터를 활용하여 실시간 구조 건전도 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하였다. 본 시스템은 유비쿼터스 센서 네트워크(USN, Ubiquitous Sensor Network)기술을 적용하여 림픽대교 주요 구조 부재 모니터링을 위한 센서 및 데이터 로깅 시스템으로 구성되어 운영된다. 본 연구에서는 1축 가속도계, 3축가속도계, 온도계, 경사계, 풍향풍속계 5종의 무선 센서를 총 10개 설치하였으며, 센서의 전원은 태양광 자가 전원공급 시스템으로 하였다. 데이터는 시스템 구축완료 후 9월1일부터 9월 7일까지의 일주일간의 데이터를 활용하여, 기존에 설치되어 있던 유선시스템으로부터 취득된 데이터와 비교분석하였으며, 이를 통행 USN 기반의 교량 계측시스템에 대한 실용성을 검증하였다.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 일반 유인 항공기나 위성에 비해 경제성이 크고, 대상물에 접근이 용이하여 군사적인 목적으로 많이 이용되어 왔다. 최근에는 IT 기술의 발전으로 다양한 센서를 탑재한 UAV가 출시되고 있으며 측량, 농업, 기상관측, 통신, 방송, 스포츠 등 광범위한 분야에서 이용이 증가하고 있으며, 공간정보를 제작하고 활용하는 분야에서 UAV를 활용하기 위한 다양한 연구와 시도가 증가하고 있다. 하지만 기존의 연구는 사진측량과 관련된 연구가 대부분이며, LiDAR(Light Detection And Ranging)에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공간정보 분야 활용을 위한 UAV LiDAR 센서의 특징을 분석하고자 하였다. LiDAR 센서의 취득속도, 반사횟수 등 상용화된 LiDAR 센서의 성능을 조사하고, 비슷한 정확도와 데이터 취득 가능 거리를 가지는 Surveyor Ultra와 VX15 모델을 선정하여 데이터 취득 및 분석을 수행하였다. 연구를 통해 각 센서별로 연구대상지의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하고, 비교를 통해 데이터의 밀도, 정밀도, 식생지역에서 지면 데이터의 취득 등 특징을 제시하였다. UAV LiDAR 센서는 0.03m~0.05m의 정확도를 나타내었으며, 효과적인 활용을 위해서는 데이터의 특징들을 고려한 장비의 선정이 필요할 것으로 판단된다. 향후, 추가적인 연구를 통해 도심지역, 산림지역 등 다양한 지역에 대한 데이터 취득 및 분석이 이루어 진다면 UAV LiDAR의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 유헬스 시스템에 가장 기본이 되는 생체정보 측정에 대하여 하나의 휴대용 인터페이스만을 가지고 다양한 생체정보 측정기와 연계하여 다양한 생체정보를 취득할 수 있도록 하는 이식성 있는 임베디드 미들웨어 PSI(Portable Sensor Interface)를 제안한다. PSI는 U-health 서비스를 제공하기 위해 측정기 자동인식, 데이터 취득, 위험요소 표시 및 데이터 수집장치(DAS)와의 통신을 담당하는 기능을 갖는다.
뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.
본 연구의 목적은 LCD 공정에서 사용되는 반송로봇의 상태감시 파라미터를 선정하고 이를 이용하여 상태감시 방법을 제안하는데 있다. LCD 반송로봇의 주행부 진동특성을 파악하기 위하여 주행부 감속기의 기어물림주파수(GMF)를 구하고, 주파수분석을 통해 이를 확인하였다. 취득데이터의 재연성을 확보하기 위하여 데이터 취득 운행 패턴을 선정하고 실험을 통해 재연성을 확인하였다. 무선데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용하여 반송로봇의 상태를 감시하기 위한 기어물림 주파수를 중심으로 파라미터로 선정하였다. 취득된 데이터의 표준편차를 이용하는 상태감시 방법과 진폭의 배수를 이용하는 상태감시 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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