• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1443-1444
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• 2007

지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권5호
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• pp.894-902
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• 2010

This paper presents a vision-based robust off-road terrain classification method against environmental variation. As a supervised classification algorithm, we applied a neural network classifier using wavelet features extracted from wavelet transform of an image. In order to get over an effect of overall image feature variation, we adopted environment sensors and gathered the training parameters database according to environmental conditions. The robust terrain classification algorithm against environmental variation was implemented by choosing an optimal parameter using environmental information. The proposed algorithm was embedded on a processor board under the VxWorks real-time operating system. The processor board is containing four 1GHz 7448 PowerPC CPUs. In order to implement an optimal software architecture on which a distributed parallel processing is possible, we measured and analyzed the data delivery time between the CPUs. And the performance of the present algorithm was verified, comparing classification results using the real off-road images acquired under various environmental conditions in conformity with applied classifiers and features. Experiments show the robustness of the classification results on any environmental condition.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.33-38
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• 2006

인프라가 필요 없는 특성을 갖고 있어 임시 구성용 네트워크나 군사용 망에서 많이 개발되어온 애드 혹 네트워크는 산악과 같은 고립된 지역에 설치하여 산불과 같은 재난의 조기 경보 시스템에 이용한다면 효과적이다. 그러나 넓은 산악지역을 모두 커버할 수 있는 애드 혹 노드들을 설치 운영하는 것은 경제적으로 불가능하다. 또한 인포스테이션은 전송지연에 민감하지 않는 정보들을 적은 비용으로 효율적으로 전송할 수 있는 시스템이다. 우리는 본 논문에서 동물들에 애드 혹 노드들을 탑재한 이동 애드 혹 네트워크와 인포스테이션을 결합하여 화재와 같은 재난에 조기 대처할 수 있는 재난 조기 경보 시스템을 제안한다. 동물들의 이동성이 노드들간의 연결성을 향상시키므로서, 합리적인 수의 동물 노드로서 원하는 조기 경보의 효과를 만들어 낼 수 있다. 우리는 또한 제안된 시스템의 성능을 수식으로 분석하여 이를 시뮬레이션과 비교해 보았고, 실제 시스템 구축시 필요한 비용을 분석해 보았다. 이는 시스템 구축 시 필요한 파라미터를 제공할 것이다. 이 제안된 시스템을 실제 환경에 적용하면 산악지역에서의 화재등의 재난에 조기대응을 할 수 있을 것이며, 또한 피해를 최소화 할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.170-172
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• 2014

본 논문에서는 선박 내 센서 네트워크를 위한 그리드 기반 WPAN을 제안한다. 제안한 그리드 기반 WPAN은 그리드 기반의 네트워크 구조로서 다중 경로 통신을 지원하고 에너지 효율적이며 강인성을 갖는다. 제안한 방식을 시뮬레이션한 결과, 제안한 그리드 기반 WPAN은 IEEE 802.15.4 기반 망 보다 전력소비 면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.579-586
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• 2019

본 연구는 지진 및 화재 등과 같은 천재지변이 발생되었을 때, 드론을 통하여 신속한 인명 구조를 판단하는데 목적이 있다. 재난현장에서의 모니터링을 위해 라이더, 온도, 유해가스 센서 및 무선카메라가 장착된 드론이 애플리케이션 서버에 등록되고, 구조 인원이 활동하기 이전에 현장의 상황을 파악하기 위하여 실시간으로 모니터링 기능을 수행 한다. 모니터링을 통해 인명구조를 위한 사람이 발견되었을 경우, 애플리케이션 서버는 효율적인 구조를 위해서 실시간 영상 정보를 제공 한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권2호
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• pp.3-10
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• 2018

기존의 전력망 중심의 스마트그리드는 최근 들어 스마트에너지로 표현되는 열과 가스 등 신에너지 및 재생에너지 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 스마트에너지는 전기에너지와 상호작용을 통해 AI를 활용한 에너지 분석을 기반으로 IoT센서 기반의 유무선 네트워크로 연결되어 다양한 에너지 사업자와 고객들과 생태계를 빠르게 확장시켜 나가고 있다. 그러나, IoT기반의 스마트에너지는 정부와 사업자의 이해관계에 따라 시장 활성화 노력에 비해 보안에 대한 기술적, 제도적 준비가 많이 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 스마트에너지의 개인정보 보호정책에 대해 융합ICT의 가치체계(CPND) 관점에서 제시해보고자 한다.

• 로봇학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.87-93
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• 2019

This paper presents a 6-DOF relocalization using a 3D laser scanner and a monocular camera. A relocalization problem in robotics is to estimate pose of sensor when a robot revisits the area. A deep convolutional neural network (CNN) is designed to regress 6-DOF sensor pose and trained using both RGB image and 3D point cloud information in end-to-end manner. We generate the new input that consists of RGB and range information. After training step, the relocalization system results in the pose of the sensor corresponding to each input when a new input is received. However, most of cases, mobile robot navigation system has successive sensor measurements. In order to improve the localization performance, the output of CNN is used for measurements of the particle filter that smooth the trajectory. We evaluate our relocalization method on real world datasets using a mobile robot platform.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.834-841
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• 2020

시각센서 기반 자율주행 시스템 중 소실점을 이용한 제어기법은 자율주행에 있어 가장 보편적인 방법이다. 그러나 차선이 존재하지 않거나 소실된 경우, 차선검출과 소실점 추정이 매우 어렵다. 본 논문에서는 카메라 영상 이미지를 CNN에 적용하여 도로의 소실점과 소실점을 만드는 좌, 우측의 소실점 라인을 예측하고, 예측된 결과로부터 자율주행을 위한 조향 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 CNN을 적용한 제안한 방법이 실선 차선의 유무와 관계없이 도로의 중심을 잘 추종하였으며, 일반적인 소실점을 사용한 제어기법보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1229-1236
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• 2022

본 논문에서는 고속도로에서 주행시 2차 사고를 방지하기 위한 사고인식 스마트 가로등에 대해 연구하였다. 가로등에 아두이노 및 센서를 활용하여 운전자에게 기상 상태를 알리고, 햇빛 및 야간 주행 차량에 따른 LED 밝기 조절과 같은 기능을 삽입하였고, 라즈베리파이 카메라 OpenCV를 활용해 텐서플로우 라이트 프로그램을 이용하여 각종 교통사고, 자연재해 및 야생동물 출현을 Deep Learning을 한 후 그 장면들을 인식하여 고속도로에서 일어날 수 있는 사고들을 감지하여 운전자에게 알려주며 각종 2차 사고를 예방하는 것을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.101-103
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• 2022

자율운항선박은 센서, IoT, 빅데이터, AI, 플랫폼 등 고도의 ICT 요소 기술이 필요한 미래 유망 산업 분야이다. 특히 선박 내부장치로 부터 수집된 정보와 선박 주변의 해상 데이터가 증가될수록 선박 대 선박 및 선박 대 육상 간 정보 교환 체계인 해상통신망의 중요성은 커질수 밖에 없다. 해양수산부는 2020년 세계 최초로 대한민국 연안으로부터 최대 100km 까지 해역을 LTE(Long Term Evolution) 통신체계로 구축한 바 있다. 본 논문은 초고속 해상무선통신망(LTE-Maritime)이 자율운항선박의 주요 통신 기술로써 활용되기 위해 우선적으로 고려할 사항을 타 해상 무선통신 기술과의 연계, 업링크 및 항내 통신품질의 향상 관점으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 LTE-M. 망의 무선설비 다각화 사업으로 추진중인 해양 드론용 송수신기의 실해역 성능 시험을 통해, 선박과 육상 간 정보 교환에 있어 상호운용성 시험의 중요성을 재고해 보고, 해상 무선통신 체계의 신뢰성 및 호환성을 확보하기 위한 무선품질지표, 상호운용성 시험 방법 등을 제시하고자 한다.