• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.1
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• pp.9-14
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• 2010

In this paper, we propose method of correlation coefficients between sensors by statistical analysis that selects optimal sensors in odor recognition system of selective multi-sensors. The proposed sensor decision method obtains odor data from Metal Oxide Semiconductor(MOS) sensor array and then, we decide optimal sensors based on correlation of obtained odors. First of all, we select total number of 16 sensors eliminated sensor of low response and low reaction rate response among similar sensors. We make up DB using 16 sensors from input odor and we select sensor of low correlation after calculated correlation coefficient of each sensor. Selected sensors eliminate similar sensors' response therefore proposed method are able to decide optimal sensors. We applied to floral scent recognition for performance evaluation of proposed sensors decision method. As a result, application of proposed method with floral scent recognition using correlation coefficient obtained recognition rate of 95.67% case of using 16 sensors while applied floral scent recognition system of proposed sensor decision method confirmed recognition rate of 94.67% using six sensors and 96% using only 8 sensors.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.183.1-183.1
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• 2012

인공위성의 자세 제어 및 자세 결정에 사용되는 센서들의 정렬오차는 자세명령생성 오차, 자세제어 오차, 자세결정 오차 등과 더불어 지향정밀도를 저하시키는 하나의 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 자이로 센서에만 정렬오차가 존재한다고 가정하는 상황에서 별추적기와 자이로 센서를 이용한 자세결정 필터에 의해 추정되는 자이로 바이어스 값만을 이용하여 자이로 센서의 정렬오차를 확인(Identification)하는 방법 및 결과에 대해 기술한다. 이를 추정하는 다른 방법으로는 여러 가지가 있으며 대표적으로 위성의 다축기동 정보를 입력으로 사용하는 확장칼만필터를 이용한 궤도상 보정(On-orbit Calibration) 방법이 있으나 본 연구에서는 위성의 기동 또는 많은 계산량을 소모하지 않고 비교적 간단하게 자이로 정렬오차를 추정하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 궤도상 위성의 거동 데이터를 이용하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 결과적으로, 제안된 방법을 이용했을 때 소수점 둘째 자리 이하의 정확도를 가지고 정렬오차가 추정됨을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.10
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• pp.1444-1453
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• 1993

비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 1991.07a
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• pp.103-108
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• 1991

결정형 光 전압/전류 센서에 있어서 내부다중반사(Multiple internal Reflection), 북굴절 및 물성의 온도의존성이 어떻게 불안정성 요인으로 작용할 수 있는지를 알아보았으며, 이들 요인들을 피해서 센서의 안정성을 높힐 수 있는 방법들을 소개하였다. 구성된 光 전압/전류센서의 간단한 동작도 보았다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.45-48
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• 2010

에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 이와 관련된 연구로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜은 센서 네트워크의 데이터 처리 및 전송 부하를 센서 노드 전체에 분산 시켜 무선 센서 네트워크의 수명을 연장 하였다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 가장 대표적인 LEACH의 클러스터 헤드 결정 방법에 대한 고찰과 이를 토대로 새로운 확률적 클러스터 헤드 결정 방법의 도출을 이루어 내고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2003.07a
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• pp.456-461
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• 2003

농작물 재배에서 토양 중의 양분을 일정 수준으로 유지하는 것은 매우 중요한 기술이다. 일반적으로 전년에 수확이후의 토양에 대해 토양중의 이화석 성분을 분석하여 일정한 시비 기준에 의해 시비처방전을 만들고 이에 따라 비배작업을 수행한다. 이러한 목적을 위해서는 토양 이화학성을 자주 측정해야 하는데, 기존의 토양유기물, 수분 및 전질소와 같은 이화학 성분 측정방법은 조작에 전문성이 필요하고 현장에서 결과 값을 알 수 없는 단점이 있었다 이러한 단점을 해결하고, 정밀농업형 기계에 맞는 실시간 처방을 위해서는 비접촉형 센서의 개발이 요구된다. 비접촉형 센서 개발을 위해 주로 사용되는 방법이 근적외선 반사를 분석하는 방법이다. 즉, 측정하고자 하는 토양에 전자파 에너지가 투입되고 반사될 때 생기는 에너지 차이를 수량화하여 토양 유기물 함량과의 상관관계로 토양 내 유기물 함량을 측정한다. 정밀농업형 센서는 일반 계측용 센서와 달리, 측정값을 몇 개의 그룹으로 구별하게 된다. 측정값이 어떠한 그룹에 속해 있는가에 따라 전문가 시스템에 의한 농작업 의사결정이 내려지고, 그 결정에 따라 변량형 농작업이 수행되게 된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.245-247
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• 2012

지능형 휠체어 구현에 있어 초음파 센서의 배열은 전동휠체어가 장애물을 감지할 수 있는 능력을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 지능형 휠체어의 초음파 센서의 효과적인 배열 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증한다. 초음파 센서 모듈은 총 10개의 4개 세트로 구성되어 있다. 전동 휠체어의 전방, 좌, 우측에는 각각 3개의 센서를 48도씩 중첩되게 겹쳐 하나의 세트로 구성하고, 후방에는 하나의 센서를 구성한다. 제안된 방법의 센서 배열은 실험을 통해 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.251-254
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• 2006

마이크로 흐름센서는 종래의 반도체 집적회로 공정기술을 이용하여 소형으로 제작이 가능하며, 빠른 응답특성을 가지는 장점이 있어 다양한 응용이 기대되고 있다. 본 연구에서는 넓은 흐름의 세기영역에서 정밀한 감도를 가지는 2차원 마이크로 흐름센서를 실리콘 기판위에 설계하여 왔다. 이러한 흐름센서의 정확한 온도특성을 분석하고 이 결과로부터 최적을 온도 감지막 위치를 결정할 필요가 있다. 설계방법으로서 표계산 소프트웨어 Excel을 이용하여 열운송방정식의 차분 방정식을 매크로 기능을 이용하여 적용하고 워크시트 내에서 셀 참조방식을 활용하여 자동 계산을 수행하도록 구현하였다. 본 연구에서는 Excel을 활용한 효율적인 설계방법을 제시하고 하나의 히터와 양측에 한 쌍의 온도 감지막을 가진 마이크로 흐름센서에 대해서 열전달 특성을 계산하고 이로부터 최적을 온도 감지막 위치를 결정할 수 있었다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.44-44
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• 2003

위성의 자세를 결정하기 위해서는 위성체에 탑재된 각종 센서들을 사용된다. 이러한 센서 중에서 고정밀도의 자세결정을 위해서는 별추적기를 사용한다. 별 추적기를 통한 위성체의 자세결정은 CCD 이미지로부터 여러 가지 별패턴인식(star pattern recognition) 방법을 통하여 CCD의 FOV(Field of View)내의 별들을 인식, 자세정보를 추출하여 이루어진다. 이러한 과정은 운용중인 위성체내에서 실시간으로 처리되어야 하므로 빠른 처리속도, 높은 신뢰도, 그리고 위성체내에 저장되어지는 자료의 양도 가능한 적어야 한다는 제한 요소들이 있다. 이러한 별추적기의 별패턴인식 방법으로는 CCD의 FOV내에 존재하는 각 쌍의 별들의 각거리를 이용하는데, 위성체의 이전자세정보의 필요 여부, searching phase 등에 따라서 나누어진다. 본 연구에서는 선행자료를 필요로 하지 않는 k-vector SPIT(Star-Pair Identification Technique)를 사용하여 CCD이미지와 위성체에 저장된 별 카탈로그(star catalog)와 비교한 후, 각각의 별들을 인식(identification)할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 또한 선행자세자료를 필요로 하는 패턴인식방법을 구현하여 이들을 비교하였다.