본 논문에서는 스마트 홈 서비스 로봇인 맥봇II(Mess-Cleanup Robot; McBot II)를 설계한다. 그것은 맥봇I에 비하여 더욱 지능적이고 실용적인 시스템으로 개발하였다. 지금까지 진공청소기는 가사 노동의 부담을 덜어주었지만 진공청소기를 운용하는 점에서 노동의 강도는 차이가 없다. 최근에 이 문제의 해결을 위해 상용화된 청소로봇이 나왔지만 큰 시장을 형성하지는 못했다. 왜냐하면 여전히 진공청소 이전에 큰 부피의 쓰레기나 신문, 옷가지 등을 정리정돈 하지 못하는 문제를 가지고 있다. 따라서 우리는 실제 환경에서 이 문제를 해결하기 위해 더 발전된 새로운 정리정돈 로봇 맥봇II를 개발한다. 특히, 본 논문에서는 로봇의 기계적인 설계와 기본적인 제어에 초점을 맞추어 논문을 구성한다. 맥봇II는 인간이 허리 및 손을 이용하여 정리 정돈 작업을 수행하는 메커니즘을 모델로 하여 설계되어 진다. 작업 시 인간의 허리 기능은 변화 범위가 큰 수직형 리프트와 전후진이 가능한 어깨 조인트 구조로 구현한다. 정리정돈 작업을 직접 수행하는 로봇 팔과 핸드는 실용성을 위하여 최소 자유도를 갖는 시스템으로 설계한다. 또한 맥봇II가 좁은 면적의 실내에서 장애물과의 충돌을 방지하면서 고속의 이동 능력을 갖기 위하여 홀로노믹(Holonomic)특성의 이동로봇으로 설계한다. 끝으로 최적화 설계로 구현된 로봇의 몸체/이동/로봇팔/핸드의 동작 제어 실험 결과들을 통하여 맥봇 II의 향상된 성능을 확인한다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
임베디드 시스템을 위한 릴리스 플랜 수립은 제품 개발 초기 요구사항 분석 단계에서 요구사항의 우선순위 결정을 통해 달성되므로 우선순위 결정은 매우 중요하다. 이때, 우선순위 활동에서는 요구사항간 의존관계와 제품 개발에 관여하는 관점들을 고려해야 한다. 특히 임베디드 시스템에서 하드웨어와 소프트웨어의 특징에 기반한 아키텍처 스타일에 따른 요구사항간 상충관계는 반드시 반영해야 한다. 그러나, 기존 연구에는 하드웨어 및 소프트웨어로 구성된 시스템에 대한 요구사항을 고려하는 우선순위 선정 프로세스가 체계적이지 못하다. 따라서, 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 요구사항간 의존관계, 관점에 기반한 요구사항 우선순위의 모델과 프로세스를 제안한다. 이를 위해 아키텍처 스타일에 따른 우선순위 요소 또는 요구사항간 상충관계를 분석하고, 임베디드 시스템 제품 개발에 관여하는 관점들을 식별하여 요구사항 우선순위를 정립한다. 그리고 제안된 방법을 핸드폰 개발 사례의 요구사항 우선순위에 적용하여 신뢰성을 보인다. 본 논문의 기법을 적용하여 임베디드 시스템의 특성에 부합하도록 요구사항을 좀 더 명확하게 최적화하여 우선순위화함으로써 제품 릴리스에 대한 위험성을 최소화할 수 있다.
압전세라믹 재료는 현재 압전 변압기, actuator, transducer, sensor, speaker 등에 광범위하게 이용이 되고 있다. 이 중에서 압전세라믹 소결체를 이용한 스피커의 제조는 가공이 까다롭고, 대형의 크기로 제작 시 소자가 깨지는 등의 많은 제약을 받고 있으며, 저음 특성이 떨어져 응용 범위가 한정되어 있다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하기 위하여 세라믹/고분자 복합체를 이용한 필름 스피커를 제작하고자 시도하고 있다. 이러한 세라믹/고분자 0-3형 압전 복합체를 이용할 경우, 제품의 경량화를 실현할 수 있고, 크기나 환경의 영향을 거의 받지 않으므로, 고기능성 스피커로의 응용에 적합할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 PZT계의 세라믹와 PVDF, PVDF-TrFE, Polyester, acrylic resin 등의 여러 고분자 물질과의 복합체를 제조하여 압전특성을 평가하였다. 본 실험은 먼저 $(Pb_{1-a-b}Ba_aCd_b)(Zr_xTi_{1-x})_{1-c-d}(Ni_{1/3}Nb_{2/3})_c(Zn_{1/3}Nb_{2/3})_dO_3$ (이하 PZT라 표기)의 최적화 조성을 선택하여, $1050^{\circ}C$에서 소결된 분말을 48시간 ball milling방법 로 약 $1{\mu}m$ 크기로 분쇄하였다. 고분자 물질들은 알맞은 용제들을 선택하여 녹였다. 그 다음 소결된 PZT분말과 고분자를 50:50, 60:40, 65:35, 70:30등의 무게 분율로 혼합하고, 분산제, 소포제 등을 첨가하여 3단 roll mill을 이용하여 충분히 분산시켜 페이스트 (Paste)를 제조하였다. 제조된 페이스트를 ITO가 코팅된 PET필름 위에 스크린 프린팅 법을 사용하여 인쇄하여 $120^{\circ}C$에서 5분간 건조하였다. 코팅된 복합체의 두께는 약 $80{\mu}m$ 정도로 측정되었다. Ag 페이스트를 이용한 상부 전극 형성에도 스크린 프린팅 법을 적용하였다. 이를 $120^{\circ}C$에서 4 kV/mm의 DC 전계로 분극 공정을 수행한 후 전기적 특성을 평가하였다. 유전특성을 조사하기 위해서 LCR meter (EDC-1620)를 사용하였고, 시편의 결정구조는 XRD (Rigaku; D/MAX-2500H)을 통해 분석하였으며, 전자현미경(SEM)을 이용하여 미세구조를 분석하였다. 압전 전하상수$(d_{33})$ 값은 APC 8000 모델을 이용하여 측정하였다. PZT의 혼합비가 증가할수록 비유전율 및 압전 전하 상수 등의 전기적 특성이 증가되었다. 또 여러 고분자 물질 중에서 PVDF-TrFE 수지가 가장 우수한 특성을 보였다. 이는 PVDF-TrFE 수지가 압전성을 나타내기 때문인 것으로 판단되었다.
최근 화석연료의 사용증가에 따라 대량으로 배출되는 이산화탄소는 지구 온난화 현상을 일으키는 온실가스 중 하나로 지정되어 국제협약을 통하여 온실가스의 배출을 저감하도록 규제하고 있다. 본 연구에서는 이산화탄소를 저감하는 방법 중의 하나로, 3세대 바이오매스 생산시스템인 해조류를 활용한, 지속가능한 신 개념의 FPSO로서 해상환경 바이오매스 생산시스템의 최적구조를 설계하였다. 이를 위해 격자로 구조물을 설치한 후 해조류의 주변에 LED 조명을 비추어 성장을 최대화 시키는 시스템을 구상하였다. 그리고 기존 해조류의 성장자료를 통하여 해조류의 성장 모델을 만든 후 풍력발전기와 LED 조명을 포함하는 바이오매스 생산시스템을 모델링하여 최적화 도구인 GAMS 프로그램을 이용하여 본 시스템이 환경적 관점뿐만 아니라 경제성 측면에서도 타당성을 가질 수 있는 최적구조를 설계하였다. 또한 기존의 해상환경 바이오매스 생산시스템과 비교하여 최적구조를 제안하였다.
협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.
굴 양식장 및 주변해역에서 얻어진 SAR 자료의 반사강도 및 레이더 간섭위상에 대한 분석을 실시하였다. 진폭영상에서는 매우 강한 역산란 현상이 관측되었으며, 이는 수평막대에 의한 이차산란(double bounce) 신호에 의한 것으로 해석된다. 굴 양식장 구조물은 IKONOS와 같은 고해상도 광학영상 외에는 관측 할 수 없으며, 이는 레이더 영상의 활용이 매우 유용하다는 것을 잘 보여준다. 연구지역에서 나타나는 SAR 진폭영상 화소값은 조위와는 상관관계가 거의 없으며, 이보다는 파장, 편광, 관측방향에 더 민감한 것으로 나타났다. L-밴드 HH-편광 신호가 수평막대에 수직의 관측방향을 가질 때 가장 큰 반사강도를 나타낸다. 또한 JERS-1 SAR 영상을 이용하여 해수면에서 최초로 매우 높은 긴밀도를 유지하는 21개의 간섭도를 생성하였다. 이들 간섭도의 fringe 변화율은 일차적으로 altitude of ambiguity와 매우 밀접한 관계를 갖는다. 이를 역함수를 이용하여 최적화된 모델로 위상을 제거한 후 얻어진 잔여간섭위상은 조위 변화와 선형의 관계를 보이며, 이는 SAR를 이용한 조위차 관측의 가능성을 제시한다. 그러나 직선 회귀식의 최소제곱근 오차는 11.7 cm로 정밀도가 아직 실제 활용 가능한 정도는 아니며, 정밀도를 높이기 위해 앞으로 다중편광 SAR 자료를 이용한 추가적인 연구가 필요하다.
본 연구는 하이브리드 자동차의 리니어 오실레이팅 전기기기의 비교 연구를 위해 수행하였으며, 다섯 가지(직각좌표형, 영구자석 매입 원통형, 자속역전식, 릴럭턴스 원통형, 횡자속 형태.)의 제안된 형태의 비교를 통해 리니어 오실레이팅 전기기기의 연구결과를 제시하였다. 모든 형태는 초기 모델링으로서 누설을 고려한 등가자기회로법을 통해 수행되었다. 영구자석 형태의 이동자로 구성된 직각좌표형은 구속조건 아래에서 설계변수들의 파라미터 분석을 통한 최적화 과정이 수행되었고, 영구자석 매입 원통형은 이동자에 영구자석과 Back-iron이 결합된 구조를 제시하였다. 자속역전식은 영구자석형 이동자의 매입형태에 따른 분석과 향상된 모델을 제시하며, 릴럭턴스 원통형은 유효 자속의 증가와 리플을 저감하기 위한 이동자 치의 형태를 비교·분석하였다. 횡자속 형태에서는 2차원 분석기법과 3차원 분석을 통한 비교를 수행하였다. 본 연구는 설계 규칙과 리니어 오실레이팅 전기기기의 특성을 제공한다는 측면에서 의미가 있다.
본 연구에서는 진공 증류 공정으로 무알코올 와인을 제조하는 과정에서 수율은 최대화하고 알코올만 선별적으로 제거하기 위해 반응표면분석법으로 공정을 최적화하였다. 이를 위해 증류 시간, 끓는점, 온도차를 독립변수로 설정하고 알코올 농도, 수율을 반응값으로 설정하였다. 그 결과, 증류 시간은 24.5분, 끓는점은 65℃, 온도차는 8℃ 일 때 알코올 농도를 1%까지 낮추면서 수율을 81.15%로 유지할 수 있었다. 끓는점에 따른 와인의 이화학적 및 관능적 특성 변화를 확인하기 위해 회귀분석 결과를 통해 도출된 반응표면모델을 활용하여 증류 시간 30분, 온도차 12±5℃, 끓는점 25-65℃의 조건에서 세 종류의 무알코올 와인을 제조하였다(끓는점 25℃, 끓는점 45℃, 끓는점 65℃). 또한, 기호도 향상을 위해 끓는점 25℃ 복원액에 원액 와인을 4.2% 첨가한 배합 와인을 제조하였다. 끓는점이 증가할수록 알코올 농도가 감소하고 CI와 Hue가 증가했지만, pH와 총산도는 영향을 받지 않았다. 관능검사에서는 색상, 향, 전체적인 기호도에서 배합 와인이 가장 높은 값을 나타냈고, 끓는점 65℃ 복원액이 가장 낮은 값을 나타냈다. 결과적으로 낮은 온도 및 끓는점에서 증류함으로써 관능 특성이 우수한 무알코올 와인을 제조할 수 있으며, 원액 와인의 배합으로 기호도를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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