• 디지털융복합연구
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• 제12권9호
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• pp.465-474
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• 2014

본 연구는 배드민턴 전위와 후위에서 스트로크 이후 제2동작의 움직임에 대한 피드백을 제공함으로서 훈련의 효율성을 제고시키고자 하였다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 스매시의 경우 타점을 높일 수 있도록 Impact 타임을 조절해야한다. S1의 스매시는 스텝 스매시로 가장 빠른 라켓헤드의 속도를 보여 임팩트 시 강하고 효율적인 힘의 전달을 하고 있는 것으로 나타났으며, 스트로크 구사 시 Impact 시 라켓속도와 Max속도가 유사해 Impact 타임이 가장 좋은 것으로 나타났다. 1step 시 S5를 제외한 모든 선수들 착지 시 전방에 있는 오른발로 1step을 하는 것으로 홉 스텝을 이용한 첫 스텝이 이루어진 것으로 나타났다. 스트로크 시 최적의 스윙을 만들기 위해서는 팔꿈치 관절이나 손목관절의 협응 동작에 필요한 최적의 조건을 만들어 주는 것이 중요하다. 라켓의 회전반경은 크고 셔틀콕의 선속도도 빠르게 해야 한다. 스텝은 양 발의 조직적인 움직임으로 좌우 밸런스가 중요하다. 실제 경기에 있어서 step은 대부분이 2-4보 정도의 스텝으로 이루어져야하며, 상황에 따라 적절한 step 구사와 민첩성, 순발력 강화 훈련 프로그램 등이 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.243-248
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• 2013

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 사람의 머리 추적에 있어서 효과적인 Adaptive Boosting에 의한 방법을 제안한다. 하나의 특징 추출 방법은 사람의 머리를 모델링하기에는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 여러 가지 특징 추출 방법을 병행하여 정확한 머리 검출을 시도하였다. 머리 영상의 특징 추출은 sub-region과 Haar 웨이블릿 변환(Haar wavelet transform)을 이용하였다. Sub-region은 머리의 지역적인 특징을 나타내고, Haar 웨이블릿 변환은 얼굴의 주파수 특성을 나타내기 때문에 이들을 이용하여 특징을 추출하면 효과적인 모델링이 가능해 진다. 실시간으로 입력되는 영상에서 사람의 머리를 추적하기 위하여 제안하는 방법에서는 3가지 형태의 Harr-wavelet 특징을 AdaBoosting 알고리즘으로 학습한 후 결과를 이용하였다. 원래 AdaBoosting 알고리즘은 학습시간이 매우 길며 학습데이터가 변하면 다시 학습을 수행해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위하여 제안하는 방법에서는 캐스케이드를 이용한 AdaBoosting의 효율적인 학습방법을 제안한다. 이 방법은 머리 영상에 대한 학습시간은 감소시키며, 학습데이터의 변화에도 효율적으로 대처할 수 있다. 이 방법은 학습과정을 레벨별로 분리한 후 중요도가 높은 학습데이터를 다음 단계에 반복적으로 적용시킨다. 제안하는 방법이 적은 학습 시간과 학습 데이터를 사용해서 우수한 성능을 가지는 분류기를 생성하였다. 또한, 이 방법은 다양한 머리데이터를 가진 실시간 영상데이터에 적용한 결과 다양한 머리를 정확하게 검출 및 추적하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제30권5호
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• pp.174-182
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• 2020

최근 잉크젯 프린팅 기술을 이용한 인쇄전자 분야가 차세대 기술로서 각광받고 있으며, 복수의 프린트 헤드(head)로부터 다양한 잉크 형태의 소재를 정밀하게 출력하여 적층할 수 있는 3D 프린팅 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 잉크젯 3D 프린팅 기술을 이용하여 광경화성 실리카 잉크와 PVP가 첨가된 나노 구리 잉크로 절연층과 전도층의 복합구조체를 제작하였다. 프린팅 구동 조건과 잉크의 유변학적 거동을 최적화하여 정밀한 광경화 실리카 절연층을 적층 제조하였으며, 절연층의 저항은 2.43 × 10¹³ Ω·cm의 값을 나타내었다. 광경화 실리카 절연층 위에는 액적 간격 제어를 통하여 나노 구리 전도층을 프린팅하였다. PVP 첨가 나노 구리 잉크의 소결은 IPL 광소결 공정을 이용하였으며, 어닐링 온도와 인가 전압 변화에 따른 전기적, 기계적 특성을 확인하였다. 100℃ 어닐링 온도와 700 V IPL 광소결 조건에서 PVP가 첨가된 나노 구리 전도층의 저항은 29 μΩ·cm으로 매우 낮으며, 광경화 실리카 절연층과의 접착력은 매우 우수한 것으로 확인하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.101-101
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• 2011

현재 국내에서 시행되고 있는 '4대강 살리기 사업'은 하천에서 발생하는 홍수 및 가뭄재해방지를 위한 다양한 공학적 노력을 시도하고 있다. 특히 안정적인 수위 및 유량확보와 홍수방지를 위한 보(weir)가 4대강 유역에 16개 설치되고 있다. 이러한 보 구간에는 고정보와 가동보가 복합적으로 설치되고 있으며 가동보는 그 형상과 운영방식에 따라 다양한 설계방안이 적용되었다. '4대강 살리기 사업' 중 낙동강 23공구의 강정보 공사 구간에는 원호형태의 측면 형상을 갖는 라이징 섹터게이트(Rising sector gate)가 적용되었다. 라이징 섹터게이트는 구조물의 높이가 낮고 수문의 개폐장치가 수문피어 구조물 내에 설치되어 경관이 우수하며, 구조가 간단하여 비체와 수류의 안정성이 뛰어나기 때문에 4개의 공사구간에 적용되었다. 따라서 본 연구에서는 강정보의 가동보 구간 2문 중 1문을 1/100 축척으로 제작하여 가변경사 개수로에 설치하고, 홍수 빈도별 상류 유량 조건과 하류단 수위조건으로 케이스를 정하여 실험을 수행하였다. 본 실험에서 사용한 개수로 장치는 너비 0.6 m, 높이 0.8 m, 그리고 길이 15.0 m(측정가능 구간, 헤드탱크와 테일게이트 부제외)의 개수로 실험장치이다. 측부는 모두 강화유리로 되어 육안관찰 및 계측 시 용이하게 제작되었으며, 순환식 유량 공급장치를 구축하여 수로의 하부에 설치된 유량탱크로부터 계속적으로 순환하도록 설계되었다. 또한 수로 하단으로부터 상단방향으로 약 33 m 지점에 전동 유압식 Jack screw 2기가 설치되어 경사도를 조절할 수 있도록 제작되었다. 유량조절용 판넬의 제어기판에는 디지털 경사계가 설치되어 있기 때문에 보다 정확한 경사도의 조절이 가능하다. 보 모형의 총연장은 53 cm이며 폭은 45 cm이다. 섹터게이트의 게이트부분은 직경 15 cm로 설계하였다. 문주부분을 포함한 모든 모형은 아크릴로 제작하며 레이저의 주사를 방해하지 않으며 투과율을 최대로 할 수 있도록 고강도의 아크릴을 가장 얇게 하여 중공형태를 채택하였다. 실험조건은 우선 보의 운영방안에 따라 게이트의 4가지 개방도를 설정하였고, 특히 평수위조건에서는 보의 상류부에 퇴적된 퇴적물의 세척을 위한 flushing 운영개방도 포함되어 있다. 홍수시에 대한 유량조건은 2년 빈도에 해당하는 유량을 수문의 비율과 상사법칙에 따라 설정하였으며 하류단 수위조건도 동일한 조건에 대한 값을 채택하여 적용하였다. 유동장의 해석을 위해서는 비접촉식 계측방법인 PIV(Particle Image Velocimetry) 시스템을 채택하여 2차원(x-z 방향) laser sheet를 생성하고 주입된 particle에서 반사된 변위(displacement) 정보를 상호상관(cross-correlation)기법으로 유동장을 계산하였다. 또한 수리모형과 동일한 지형격자를 구축하여 3차원 CFD 프로그램인 FLOW-3D로 계산하여 결과를 비교하였다. 특히 flushing 운영방안에 대한 게이트부의 개방도를 세가지(30, 45, $60^{\circ}$)로 구분하여 모의하였고, 적절한 개방도를 제안하고자 하였다. 실험결과는 우선 4가지 운영방안에 대한 가동보 주변에서의 유속장을 파악하였고, 최대유속의 발생위치의 변화를 확인할 수 있었다. 그리고 이에 따른 보의 바닥에서 최대유속이 발생할 경우, 하상보호공 위치와 거리 등에 대해서 분석하였다. 이를 통해 가동보 운영에 따른 다양한 유속구조를 파악할 수 있게 되며 구조적 안정성 확보를 위한 검증자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 향후, 가동보 운영방안 중 수세효과(flushing effect)에 대한 효과분석을 위해 게이트부 상류구간에 적절한 입경과 비중의 퇴적물질을 설치하는 연구와 상류부에서의 유입유사농도 및 시간변화에 따른 퇴적에 관한 연구를 수행할 계획이다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.221-228
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• 2017

최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.