• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.85-96
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• 2011

건설 물류 차량의 입/출입 관리는 송장(문서)을 중심으로 한 관리 방식에서 바코드와 결합된 송장 또는 차량 관리를 거쳐, RFID 기술을 이용한 관리에 이르기까지 정보 수집을 자동화하기 위한 방향으로 지속적으로 발전을 하고 있다. 하지만 기존의 관리 방식은 송장 또는 차량의 입/출입 정보 관리를 위한 정보 수집에만 초점을 맞추고 있을 뿐, 입/출고 시 관리자에 의해 이루어지는 차량 통제 등에 대한 부분을 간과함으로써 별도의 관리자가 필요한 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 물류 차량의 진출입 정보 수집 및 물리적 진출입 통제가 가능한 장비 및 시스템을 제안하고, prototype의 장비 개발 및 Lab test를 통해 제안된 장비의 타당성 검증을 실시하였다. 또한 본 연구를 통해 제시된 RFID 안테나와 태그의 선정 및 설치 방법은 입/출입 관리뿐만 아니라, 건설 현장에서 RFID 기술을 적용하는데 다양하게 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.186-191
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• 2003

이동로봇(Mobile Robot)의 자율주행 기능에는 추종, 접근, 충돌회피, 경고 등의 여러 기능이 있다. 이 기능들을 하나의 Neural Network로 구성하고 학습하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이동로봇의 자율주행 기능들을 각각의 Module로 구성하고 상황에 맞게 학습된 Module의 출력 값으로 이동로봇을 제어하면 단일 신경망의 단점을 보안할 수 있을 것이다. 이동로봇은 인간의 감각을 대신할 수 있는 다중 초음파 센서와 USB 카메라를 장착하고 있으며, 이곳에서 측정된 환경정보 데이터들은 Modular Neural Network(MNN)을 통해 학습을 한다. Expert Network(EN)의 활성화 함수를 최적결합으로 MNN을 구성하였고, 그 구조는 학습시간과 오차를 개선할 수 있을 것으로 본다. Gating Network(GN)는 MNN의 출력값인 이동로봇의 진행 방향과 속도를 스위칭 함으로써 제어하는 역할을 한다. 본 논문에서는 Modular Neural Network(MNN) 내의 Expert Network(EN)을 최적설계 하였고, 제안한 MNN의 검증을 위해 실시간으로 반복하여 이동로봇에 구현하였다. 그 실험의 결과값은 로봇을 상황에 맞게 운행, 제어하였고, 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.40-44
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• 2009

지하구는 도시의 신경망이라 할 수 있는 통신, 전력, 상수도, 난방, 쓰레기 처리시설 등 도시 운용/관리를 위한 주요시설물을 안전하게 수용하고, 유지 관리하기 위한 시설로 IT기술을 이용하여 수용된 시설을 효과적으로 유지/관리하고, 재난으로부터 안전하게 보호함과 동시에 최소의 비용과 에너지로 수용된 시설물을 유지관리하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 지하구(공동구, 통신구, 전력구)의 운용 및 유지관리와 지하구에서 발생될 수 있는 각종 재난에 대응하기 위한 지하구 운용 및 유지관리에 대해 알아보고, 지하구 내부에 수용된 시설물을 효과적으로 유지관리하고 재난에 신속히 대응하기 위한 지하구 환경모니터링 시스템에 대해 기술 하고자 한다. 지하구 환경모니터링 시스템은 지하구 내부에는 전력, 상수도, 통신, 난방 등 다양한 시설물이 수용되어 있으며, 이러한 시설물의 부식, 고장 등으로부터 보호하기 위해 지하구내부의 환기시스템의 송풍기와 지하수와 기상재해로 인한 지하구 및 수용시설물의 침수를 막기 위한 양수펌프에 대해 실시간 상태모니터링 통해 송풍기 및 펌프의 고장여부를 판단하여 관리자에게 알림으로써 관리자가 신속하게 대응 할 수 있도록 하였다. 송풍기의 제어는 지하의 내부와 외부에 설치된 온/습도 센서를 통해 지하구 내부환경을 최적으로 유지할 수 있도록 함으로써 쾌적한 지하 내부환경 유지하고, 급/배기가 필요할 경우에만 송풍기를 가동함으로써 에너지를 절약 할 수 있으며, 화재, 침수 등에 대한 재난시 환풍기의 급/배기, 정지 등을 신속하게 제어할 수 있도록 하였다. 또한 지하구내부에서 발생된 재난을 유/무선을 이용하여 신속하게 지하구 주변의 장치(U-Pole 또는 통합컨트롤러)를 통해 경보를 전파함으로써 주변 시민들이 안전하게 대피할 수 있도록 하였다. 그리고 지하구 환경모니터링 시스템을 검증하기 위해 실제 지하구 및 실험실에 시스템 및 Test Board을 설치하여 운용시험을 실시 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.67-74
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• 2006

모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1379-1386
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• 2005

현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.871-878
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• 2004

최근 MANET은 다양한 분야에서 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 DSR, AODV, TORA 등과 같은 요구 기반 라우팅 프로토콜을 대상으로 응용 서비스, 대역폭, 데이터 전송률 사이의 관계를 분석하여 제시하고자 한다. 응용 서비스 데이터는 센서 데이터, 문자 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 분류하였다. 실험은 OPNET을 사용하여 약 20개의 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크를 설계하여 실시하였다. 실험의 평가척도는 패킥 전송 성공률, 평균 종단 지연 미 라우팅 로드의 3가지로 하였으며, 실험 결과로서 응용 서비스 데이터 유형에 따라 최적의 요구 기반 라우팅 알고리즘의 선정과 이를 지원하기 위한 무선 통신 특성에 대한 재원을 얻을 수 있었다. 실험 결과를 종합해 보면 요구 기반 라우팅 프로토콜중 TORA가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 실험의 연구 결과는 대규모 무선 네트워크를 위한 Ad-hoc 라우팅 프로토콜 개발시 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.86-92
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• 2009

유도 전동기의 사용이 증가함에 따라 유도전동기의 고장은 산업 사회에 커다란 피해를 끼치게 되었다. 그렇기 때문에 유도 전동기의 고장을 찾아내는 것은 매우 중요한 문제로 부각되었다. 하지만 그 중에서도 문제점은 유도전동기의 고장은 종종 오랜 시간에 걸쳐 진행된다는 것이다. 그것은 빠른 진단이 매우 중요하다는 것을 뜻한다. 이에 대해 많은 연구가 진행되어 왔으며 가장 일반적으로 쓰이는 고장 진단 방법은 진동 센서를 이용한 전동기의 기계적 고장을 찾는 방법이다. 하지만 이 방법은 신뢰도가 높은 검증 방법임에도 불구하고 높은 시스템 가격과 활용의 어려움으로 인해 새로운 방법들이 시도가 되었다. 이 논문은 시스템을 기반으로 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 기술을 구현하는 것을 보여주며 윈도우즈 기반 C++을 이용하여 고장인지 아닌지를 결정하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 전체 시스템은 전류 데이터 수집 보드와 PC를 이용한 신경망 알고리즘으로 실시간으로 수행 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.565-570
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• 2013

영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권7호
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• pp.113-123
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• 2000

In the navigation for a mobile robot, the collision avoidance with unexpected obstacles is essential for the safe navigation and it is independent of the technique used to control the mobile robot. This paper presents a new collision avoidance algorithm using neural network for the safe navigation of the autonomous mobile robot equipped with CAN and ultrasonic sensors. A tracked wheeled mobile robot has a stability and an efficiency to move on a rough ground. And its mechanism is simple. However it has difficulties to recognize its surroundings. Because the shape of the tracked wheeled mobile robot is a square type, sensor modules are generally located on the each plane surface of 4 sides only. In this paper, the algorithm using neural network is proposed in order to avoid unexpected obstacles. The important character of the proposed algorithm is to be able to detect the distance and the angle of inclination of obstacles. Only using datum of the distance and the angle, informations about the location and shape of obstacles are obtained, and then the driving direction is changed. Consequently, this algorithm is capable of real time processing and available for a mobile robot which has few sensor modules or the limited sensing range such as a tracked wheeled mobile robot. Effectiveness of the proposed algorithm is illustrated through a computer simulation and an experiment using a real robot.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.59-72
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• 2010

WIM(Weigh-In-Motion) 시스템은 고속으로 이동 중인 차량의 무게를 측정하는 시스템이다. 기존의 WIM 시스템에서는 등속을 기준으로 차량의 무게를 측정하며 오차율이 10% 범위에 있다. 하지만 운전자의 가 감속 조작과 같은 비정상 주행패턴을 고려하고 있지 않으므로 실제 오차율은 더욱 크다. 이러한 오차를 최소화하기 위해서 비정상적인 주행패턴을 찾고 이를 적용한 개선된 WIM 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 WIM 시스템의 오차율에 영향을 미치는 비정상 주행패턴을 분석하고 오차율을 최소화하는 개선된 WIM 시스템을 설계한다. 개선된 WIM 시스템은 기존의 시스템에 루프센서를 추가한 다단 루프 구조를 가진다. 또한 내부적으로 정의된 측정 함수를 개선하여 비정상 주행패턴별로 측정된 무게를 보정한다. 실험 분석 결과 개선된 WIM 시스템은 기존의 최대 평균 오차율 22.98% 에서 8% 미만으로 오차율이 감소한 사실을 알 수 있다.