• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.343-348
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• 2019

본 논문에서는 자율주행자동차를 지원하기 위한 전방향성 특성의 이중대역 안테나를 제안한다. 제안된 안테나는 4G/LTE 대역 (1,710~2,170MHz)과 5G/NR 대역 (3,400~3,700MHz)을 동시에 지원하기 위한 50Ω의 단일급전이 이용된 새로운 구조의 이중대역 평판 모노폴(Dual-band Planar Monopole) 안테나의 특징을 가진다. 이중대역 특성을 위해 평판 모노폴 안테나에 측면 방사체를 추가 한 후 슬릿을 통하여 목표 성능에 최적화 되었다. 평판 모노폴 구조는 LTE 대역에서 동작하며, 동일 급전을 사용하는 모노폴 구조에 추가된 측면 방사체와 함께 5G NR 대역에서 동작을 한다. 제안된 안테나는 96.0mm의 지름을 갖는 접지면 위에 $38.5{\times}36.0{\times}1.0[mm^3]$의 크기로 설계되었다. 제작과 측정결과로부터 LTE 대역의 1,710~2,170MHz와 5G NR 대역의 3,400~3,700MHz에 대하여 VSWR 2:1 이하를 만족하였으며, 해당 주파수 대역에서 각각 1,480~2,260MHz와 3,310~3,930MHz의 넓은 임피던스 대역폭을 얻을 수 있었다. 또한 무반사 챔버의 측정결과로부터 제안된 평판 모노폴 안테나의 이득과 전방향성 방사패턴(Omni-directional Radiation Pattern)을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.666-673
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• 2019

몰입 가상현실 환경에서 사용자들은 다양한 가상객체들을 선택하여 목표로 하는 일을 수행할 수 있다. 사용자가 원하는 가상객체를 선택하기 위해서는 일반적으로 사용자의 시야에서 가상의 선분을 발사하여 그 선분과 객체가 일치되었을 때 객체를 선택하게 하는 Ray-Casting이나 여러 객체들을 동시에 선택해서 원하는 객체를 선택하는 Cone-Casting 기반의 객체선택 방법들이 널리 사용된다. 하지만 CAD에서 사용되는 가상객체들은 그 자체적으로 세부적인 작은 객체들로 구성되고 결합이 되어 있어서 사용자의 시야에서 원하는 객체를 기존 방법들로 선택하는 경우 사용자가 원하는 객체가 아니라 다른 객체가 선택되는 모호성 문제가 발생하여 원하는 객체를 선택하는데 문제가 발생하며, 그룹으로 객체를 선택하더라도 원하는 객체를 선택하기 위해서 결국 가상객체들의 위치 및 구조 등을 변경해야 하는 추가 작업을 해야 하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 가상객체가 여러 작은 세부적인 가상객체들로 구성이 되어 있더라도 이들이 가지고 있는 공간적인 연관 관계를 계산하고 이 연관 관계에 따라서 세부적인 가상객체들을 펼치거나 줄여서 사용자가 선택을 원하는 객체를 빠르고 정확하게 선택하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 본 논문에서 제안한 Adaptive-Casting 선택 방법과 기존의 Ray-Casting 과 Cone-Casting 방법들과 성능비교 실험을 하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 사용자가 원하는 객체를 선택할 때 걸리는 속도가 가장 빠르면서 정확하다는 결과를 보여주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.74-80
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• 2021

본 연구는 최근 전력화가 완료되어 양산이 진행 중인 K5 방독면에 대한 공정품질 수준을 평가하기 위하여 통계적 공정관리 기법을 활용하여 양산 단계 및 로트 별 분석을 수행하였다. 렌즈의 접착강도는 K5방독면의 기술적 요구사항 중 유일하게 생산 공정 간 평가하는 항목으로, 초도 및 2차 양산간 획득된 고무안면부와 렌즈 사이의 접착정도를 측정한 시험결과를 바탕으로 기술통계 및 통계적 공정관리 기법을 적용하여 분석하였다. 기술통계 분석결과에 따르면 초도 양산 대비 2차 양산 공정에 대한 결과가 더 좋음을 나타내고 있었다. 통계적 공정관리 기법인 관리도 분석과 공정능력지수에 대한 양산 단계 별 분석결과, 공정품질 수준 또한 양산이 진행됨에 따라 향상되고 있음을 확인 할 수 있었다. 이는 공정이 점차 안정화 되고 업무 숙련도에 의해 개선이 되고 있음을 보여주고 있었다. 이에 초도 및 2차 양산 간 획득된 성능시험 결과를 바탕으로 향후 3차 양산을 위한 기초자료로서 활용하고자 한다. 더불어 린6시그마의 DMAIC[Define(정의)-Measure(측정)-Analyze(분석)-Improve(개선)-Control(관리)] 방법론을 통해서 K5방독면의 품질향상 등의 목표달성을 수행할 예정이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.591-598
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• 2021

도시철도 열차의 요구 사항 중 하나가 정위치 정차 성능이다. 이는 열차가 승강장의 지정된 위치에 정확히 정차할 수 있도록 하는 것이며 정위치 정차를 만족시키지 못할 경우 스크린도어와의 간섭이 발생하여 승객 불편 및 운행 지연을 초래한다. 자동운전 열차의 경우 열차의 현재 속도 정보를 가지고 현재의 위치를 파악한 후 이에 맞게 가감속 명령을 내려 제어를 수행하므로 속도 정보의 오차가 클 경우 정확한 제어가 불가능하게 된다. 도시철도에서는 위치 오차를 보정하기 위해 PSM(Precision Stop Marker)가 있어 특정 지점에서 위치 오차를 보정하여 정차제어의 오차를 줄이도록 한다. 그러나 PSM 자체는 위치정보만 가지고 있으므로 속도 오차에 대한 보정은 수행하지 않는다. 본 논문에서는 PSM 경과 정보를 가지고 속도를 추정하여 정위치 정차제어를 수행하는 방안에 대하여 제안한다. 등감속도로 열차를 운행하면 속도를 추정할 수 있고 이에 따라 목표 감속도를 구하여 정차제어를 수행할 수 있다. 수치적 시뮬레이션을 통해 제안한 방안의 실현 가능성과 우수성을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.262-269
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• 2021

국방부는 국방개혁과 연계하여 육군의 역할을 재정립하고, 육군의 전투력을 극대화하기 위해 차세대 개인전투체계인 워리어플랫폼 도입을 추진하고 있다. 워리어플랫폼 사업은 총 3단계로 구분하여 추진되고 있는데 1단계에서는 개별 품목의 품질과 성능을 개선하고, 2단계에서는 체계개발 간 품목들을 통합하며, 3단계에서는 일체형의 단위 무기체계로 개발하여 전투능력을 극대화 시키는 것을 목표로 추진하고 있다. 본 논문에서는 효과적인 워리어플랫폼 구축을 위해 고려되고 있는 임무기능별 필수 요구능력 5가지(생존성, 치명성, 기동성, 임무지속성, 지휘통제)에 대한 세부 하위 항목들을 제시하고, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 이용하여 부대유형별로 5대 요구능력과 세부 하위 항목들의 우선순위를 선정하였다. 임무유형이 서로 다른 4가지 형태의 부대를 대상으로 우선순위를 분석한 결과 각 부대마다 차이가 있음을 알 수 있었으며, 특히 보병부대는 지휘통제 능력을 중요시한 반면, 다른 3가지 유형의 부대들은 공통적으로 생존성 능력에 높은 우선순위를 두었다. 이러한 결과는 향후 우리 육군의 워리어플랫폼 개발방향 설정에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.179-186
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• 2021

일반적으로 구조물에서의 손상을 조사하고 손상 크기를 측정하는 일상안전점검 활동은 지금까지 점검인력에 의한 육안점검에 크게 의존하고 있다. 이러한 인력에 의한 시설물의 상태 및 성능점검은 조사자의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문에 측정결과의 일관성과 반복성이 저하될 수 있다. 특히 접근이 어려운 곳에 위치한 손상은 육안에 의한 경험에 주로 의존하고 있으며, 필요한 경우에 사다리를 이용하는 안전하지 못한 방법이 주로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 안전점검 조사자 간 편차를 줄여 객관성을 확보하고, 작업자의 안전성을 강화할 수 있는 영상 활용 기법을 제안하고자 하였다. 본 연구에서는 촬영대상과의 거리와 촬영각도에 따른 영상의 변화를 보정하는 방법으로 평면사영변환을 적용하였다. 실험대상에 대한 변환된 영상에서 손상 크기를 분석한 결과 손상 크기 측정의 정확도는 목표 수준인 5.0mm와 0.005m²를 만족시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 제안된 영상 보정 기법을 적용한 현장검증시험 결과, 구조물에 발생된 균열의 길이의 변동계수는 5.4~7.0%에서 0.072~0.12%로 감소하였고, 손상 면적의 변동계수는 10.9%에서 1.6%로 줄어들었고, 측정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 그러므로 안전점검 활동에서의 영상 활용 기법에 대한 본 연구를 통해 손상 크기 측정 정확도 향상 및 안전점검 보고서와 외관조사망도에 대한 신뢰도 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.273-279
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.28-36
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• 2022

현재 조선산업 현장의 자동화, 지능화가 가능해져 작업 생산능력과 비용 경쟁력은 향상되었으나, 산업현장 작업자들의 안전사고 감소율은 여전히 저조한 편이며 안전사고로 인한 피해는 매우 심각하므로 현장에 맞게 개선의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 조선소의 작업자 보호 및 환경 안전을 위한 스마트 안전모의 개발과 함께 효용성을 검증하기 위해 실증 구역에서 스마트 안전모 간의 커넥티비티 실증을 목표로 한다. 또한, 작업자 보호 및 안전을 위해 스마트 안전모 착용자 간의 다대다 LTE 통신을 구현하고, 조선소 작업장에서 테스트한 결과를 분석하였다. 작업자 간의 원활한 통신을 위해 작업장에서 발생하는 95dB 이상의 충격 소음을 확인하였고, 이를 개선하기 위해 Butterworth, Chevbychev, elliptic 알고리즘으로 필터링 성능을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 스마트 안전모 간의 커넥티비티 테스트와 소음저감 방법은 향후 조선산업의 현장 맞춤형 스마트 안전모 고도화 개발로 활용성 및 현장의 안전성을 증대시켜줄 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.10-18
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• 2022

연구목적: 인천지역 에너지 저장시설 폭우재해로 인한 침수분석의 원활한 수행을 위해 현장조사를 통한 탐문조사 및 목측 조사, 기 수립 보고서 및 도면 분석을 실시하였다. 현장조사를 통해 지금까지 파악되지 않은 관로 및 하천의 특성을 조사하였으며, 이를 토대로 침수분석을 위해 선정한 SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 연구방법: 재현기간 및 지속기간별 확률강우강도 산출에 따른 확률홍수량 분석을 통해 임계지속기간의 결정을 위해 빈도별 임의 지속기간에 대한 확률강우강도 산정이 필요하므로 국토해양부 연구 성과를 활용하였다. 연구결과:이를 토대로 빈도 및 지속기간별 확률강우량을 추출하여 침수분석을 통해서 임계지속기간을 결정하고, 방재성능목표에서 제시한 강우량을 적용하여 부지의 안전측 검토가 가능하도록 하였다. 결론: 해당 기지의 임계지속기간은 유역 경사가 매우 완만하여 30분으로 비교적 짧은 지속기간으로 나타났으며, 일반적으로 임계지속기간이 30분 이내의 경우 침수가 발생하더라도 침수규모는 크지 않는 특성이 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.