홀터 심전계는 심장 이상으로 인한 급사 위험이 있는 환자를 위한 비관혈인 진단 장비이다. 본 연구에서는 일상생활 중에 심전도 데이터를 획득할 수 있도록 원칩 마이크로프로세서와 대용량메모리인 플레쉬 메모리(flash memory) 카드를 이용하여 2채널의 홀터 심전계를 설계하였다. 시스템 하드웨어는 크게 원칩 마이크로프로세서(68HC11E9)의 아날로그 심전도 처리회로, 플레쉬 메모리 카드로 구성하였다. 아날로그 심전도 처리회로는 250,500,1000의 이득을 갖는 증폭기와 0.05-100Hz의 대역폭을 갖는 대역통과 필터, 호흡으로 인한 기저선의 이동을 제거하기 위한 auto-balancing 회로와 포화-보정회로를 사용하였다. 심전도 신호는 240샘플/초 샘플링하여 A/D 변환하였다. 심전도는 필터링 및 전처리 과정을 통하여 특징점인 Q-R-T파를 검출하고, 이를 근거로 템플리트 생성, ST레벨, 심박수, QT간격 측정과 부정맥을 검출하였다. 또한 장시간동안의 심전도 데이터와 측정된 진단파라미터를 저장하기 위해 실시간 압축 알고리즘인 MFan과 delta modulation 방법을 이용하여 데이터를 압축, 저장하였다. 20M 바이트 용량의 플레쉬 메모리 카드에 기록된 데이터는 PC의 DOS나 Windows 환경의 ambulatory monitoring 분석시스템과 쉽게 인터페이스가 가능하도록 FFS(Flash File System)의 호환 가능한 SBF(Symetric Block format)포맷으로 저장하여 분석시스템에서 데이터 처리 및 관리할 수 있게 하였다.
최근 국내외에서 기상이변에 따른 물 부족에 대응하고 먹는 물의 생산과 공급 효율성 향상을 위하여 스마트워터그리드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 경향으로 이는 상수도 인프라시설의 운영오류, 자연재해, 사이버를 통한 의도적 공격 등에 대해 안전하고 신뢰성이 높은 시스템을 구축하기 위한 것이다. 또한 상수도 분야에서는 스마트 미터링 개념을 도입하여 상수관망에서 발생되는 각종 사고나 물 손실을 저감하기 위한 노력이 시도되고 있는 실정이다. 일반적으로 누수량이 많을 경우에는 누수의 징후가 지표면에서 확인이 가능하나 미세한 경우 탐사장비의 운영이나 인력의 투입을 통해 가능하다. 물 공급계통인 상수관망에서 물 손실을 저감시키기 위한 방법중 하나로서 수도미터로부터 기록되는 물 사용량 데이터를 이용하여 누수패턴을 추출함으로써 누수감시가 가능하도록 하는 모형을 개발하고자 하였다. 이는 탐사장비에 의한 누수감지와 상호 보완적을 활용할 수 있는 것으로서 사용량 자료를 분석하여 사전에 처리된 자료의 노이즈와 결함 있는 계측값을 필터링시키는 기법이 도입된 것이며 신속한 감지를 통해 누수 지속시간을 감소시킴으로서 누수량의 저감을 목표로 한다. 물 공급 네트워크를 보다 더 효율적 만들 수 있는 누수 감시모형은 상수관망의 운영에 필요한 정보를 도출하기 위하여 보다 정확하고 다양한 수학적 및 통계적 분석을 기반으로 구성되어 누수 외에도 각종 결함을 찾아내는 역할을 수행할 수 있다. 향후 다양한 지역을 이러한 수용가의 물 사용량 미터링 결과를 토대로 실제 사용량과 누수량을 분리하여 분석함으로써 국내 실정에 적합한 누수감시 기술배발 토대를 마련할 수 있을 것으로 판단되며, 누수저감을 위한 실질적인 상수관망의 운영관리 효율향상의 정보로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
중층 연승어구의 수중형상과 낚시의 심도는 어획성능을 좌우하는 중요한 요소하다. 또한 매조업시마다 얻어지는 낚시별 어획어종, 크기등과 같은 조획 데이터의 체계적인 관리와 분석도 향후 조업을 위한 지표로서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 유향$.$유속에 따른 어구의 수중 형상을 시뮬레이션하여 해석하였고, 해석의 정확성을 검증하기 위해서 모형실험을 실시하였다. 또한 시뮬레이션에서 얻어진 각 낚시별 심도 정보를 활용하여, 낚시별로 사용한 미끼와 어획된 어종의 자료를 처리할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 디음과 같다. 1. 영각과 단축률이 일정할 때, 유속이 증가함에 따라 낚시의 심도는 유속에 비례해서 감소하였다. 2. 단축률과 유속이 일정할 때, 영각이 증가함에 따라 낚시의 심도는 영각에 비례해서 감소하였다. 3. 영각과 유속이 일정할 때, 단축률이 증가함에 따라 낚시의 심도는 단축률에 비례해서 감소하였다. 4 시뮬레이션에 의한 수중 형상과 모형어구의 수중 형상을 비교한 결과, 오차는 $ {\pm}3%$ 이내로 나타나 실험결과에 대한 시뮬레이션의 결과가 잘 일치함을 나타내었다. 5 본 연구에서 시뮬레이션에서 얻어진 낚시 심도정보를 활용한 조획률 데이터베이스 시스템은 여러 파라미터들 예를 들어 미끼, 낚시 섬도 등에 따라서 어획어의 종류와 크기를 분석할 수 있어서, 현장의 조획 데이터의 관리 및 분석에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
돌발상황으로 인한 지체를 감소시키기 위한 돌발상황의 신속한 검지, 확인 및 대응은 고속도로를 비롯한 교통관리의 중요한 요소이며, 고속도로 본래의 기능을 효과적으로 유지하기 위해서는 고속도로 교통관리 시스템 중 돌발상황 관리시스템이 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 현재 고속도로에는 3종류의 돌발상황 검지알고리즘(APID, DELOS, DES 알고리즘)을 사용하고 있으며, 내부순환도로, 강변북로, 올림픽대로 등에 설치된 검지알고리즘의 경우와 마찬가지로 국내 도로 및 교통상황에 적합한 파라미터의 검증 없이 그대로 사용하고 있고 있어, 검지기 자료의 유효성이 낮은 점등과 함께 문제로 지적되고 있다. 본 논문에서는 McMaster를 포함한 돌발상황 검지알고리즘의 평가를 위해 방법론 및 시나리오를 구성하여 교통여건별, 시나리오별로 평가하였다. 모든 조건을 만족하는 하나의 돌발상황 검지알고리즘을 개발한다는 것은 어려우며 각 도로 및 교통조건에 맞추어 최적의 알고리즘을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 돌발상황 검지알고리즘 개발은 교통류 분석에서 살펴본 바와 같이 전체차로의 검지기 데이터를 적용하기보다는 개별차로 검지기 데이터 중심의 검지알고리즘이 요구되는데 기존 알고리즘의 수행능력의 한계도 있지만 기본적으로 검지기 자료의 신뢰성이 문제가 되고 있으며, 기존 고속도로에 적용하기 위해서는 1분 이상의 집계간격 검지기 자료를 이용하는 것이 바람직할 수 있다. 또한, 이종검지기간 특성차이를 반영한 검지기별 파라메타 적용과, 위치별 교통류 특성에 따른 최적 파라미터의 사용이 이루어져야 한다.적용할 수 있다. 제시된 모형은 ILOG Cplex 및 Solver를 활용하여 기존 차량경로문제와 비교하여 다양한 고객 및 차량 수에 대하여 최적해에 근접한 해를 쉽게 구할 수 있다.보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수
본 연구는 전국에 산재된 천연가스 정압소를 위한 안전방재 시스템 개발을 위하여 수행되었다. 정압소에서 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지하기 위하여 정압소의 안전상황을 수집/전송하는 RTU(Remote Terminal Unit)를 개발하여 정압소의 운전원의 역할을 대신하게 하였다. 그리고 전송된 각 정압소의 안전상황을 효과적으로 통제소 운전원에게 전달하며 추후 안전에 대한 분석을 위하여 데이터베이스 및 MMI(Man Machine Interface)를 개발하였다. 안정적인 천연가스 공급의 모든 프로세스을 제어하며, 각종 파라미터를 감시하는 원방 감시 제어 시스템(이하 SCADA 시스템)의 유선 통신 설비가 사고에 의해 무용화 될 경우, 정압소의 상황을 통제실로 전송하기 위하여 유선 및 무선 데이터 통신을 혼합한 유$\cdot$무선 자동 전환 시스템을 개발하였다. 한편 GPS(Global Position System) 및 GIS(Geometric Information System) 기술을 이용한 순찰차량 관리 시스템을 개발하여 정압소에서 이상 징후를 보일 경우 통제소 및 순찰차량에서 동시에 정압소의 상황을 파악할 수 있게 하여 능동적인 대처가 가능하게 하였다. 그리고 3축 가속도 센서를 이용하여 지진을 감지하고 전송하는 지진 감지 및 전송 시스템을 개발하였다. 지진 발생시 ESV(Emergency Shutoff Valve)를 차단할 수 있도록 최대 지반 가속도 및 SI(Spectrum Intensity)값의 크기를 전송해 줌으로서 대형사고를 방지하도록 하였다.
본 논문은 영농형 태양광 발전 시스템의 전력 생산량을 수집·저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 모델의 설계와 구현에 대해 논한다. 제안된 모델은 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN, LSTM, GRU 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하고, 성능을 평가했다. 그 결과 세 모델 모두 MSE, RMSE 지표는 0에 매우 가까우며, R2 지표는 1에 가까운 성능을 보였다. 이를 통해 제안하는 예측 모델은 태양광 발전량을 예측하기에 적합한 모델임을 알 수 있고, 이러한 예측을 이용하여 영농형 태양광 시스템에서 지능적인 운영관리 기능에 적용될 수 있음을 보였다.
수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.
우주 비행체의 건강상태를 확인하기 위해서는 매우 많은 종류의 텔레메트리 데이터를 확인해야 하므로 시간이 크게 소요 된다. 그러나 저궤도 위성의 경우 지상국과 교신할 수 있는 횟수 및 시간이 제한적이기 때문에 짧은 시간에 정확히 위성의 상태를 파악하는 것이 중요하다. 또한 운영 중 방사현상 및 급격한 온도 변화 등 극한의 우주 환경에 노출되어 있기 때문에 교신중이 아닐 때에도 위성 자체의 탑재 고장관리 방안이 마련되어 있어야 한다. 본 논문에서는 저궤도 위성의 안전성 향상을 위해 지상 및 위성 자체에서의 자율 운영 방안에 대해 다루도록 한다. 위성 상태확인 소요 시간 단축을 위해 각종 위성 이벤트를 오류와 구분하여 기록한 후 지상으로 전달하면 지상에서는 위성에서 발생하는 문제를 명시적으로 인지하여 즉각적인 조치가 이루어지도록 한다. 또한 각 이벤트의 연관 텔레메트리를 정의하고 지속적으로 발생하는 이벤트 시퀀스를 이용하여 특정 이벤트 발생 시 지상에서 취해야 할 동작을 추천 혹은 자동 수행하는 시스템을 제안한다. 탑재 자율 고장관리 기법으로는 중요 파라미터 선정 후 검사해야 할 주기, 모드 및 문턱값을 지정하여 해당 범위를 벗어날 경우 사전에 지정 된 명령 시퀀스를 수행 하는 방안을 제시한다.
암반사면을 안전하고 효과적으로 해석하기 위해서 암반의 역학적 특성을 면밀하게 조사해야 한다. 하지만 클리노미터를 사용한 절리조사의 한계점으로 인해 이를 보완한 새로운 측정법의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 절리방향의 특성을 분석하기 위해 절리의 방향성을 현장에 적용할 수 있는 절리조사 측정장비를 개발하였다. 개발된 측정장비는 해석 소프트웨어와 하드웨어로 구분된다. 하드웨어는 암반 절리 방향성을 측정하는 측정모듈, 측정자료를 전송하는 전송모듈로 구성되었다. 소프트웨어는 측정모듈을 통해 얻은 데이터로부터 절리의 방향성을 분석하기 위해 개발하였으며 Drone Joint Orientation Survey Measurement로 명명하였다. 개발된 측정장비는 접근이 어려운 지역 등 조사자가 측정할 수 없는 경우에 현장적용성이 양호하며 절리의 방향성에 대한 실내시험결과를 효과적으로 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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