• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.635-640
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• 2016

생산 시스템의 신뢰도와 공정에서의 품질관리는 수익과 직결되는 중요한 요소이다. 이런 이유로 M2M 디바이스 레벨에서 데이터를 획득하는 방법 그리고 그것을 응용하여 신뢰도 및 품질 등과 연결하는 연구에서 최근 많은 성과를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 연구 결과의 연장으로 획득한 데이터의 처리방법과 결과에 관한 것이다. 일반적으로, 센서 데이터와 같은 미세한 차이를 가지는 신호를 이용하여 제품의 품질을 식별하는 것은 기존의 통계적인 방법에서는 어렵다. 그러나 최근 기계 공정에서 정보를 실시간적이고 즉시적으로 처리를 해야 하는 요구가 증대되고 있다. 특히 사출성형 공정의 경우 프로세스가 짧은 Cycle 갖고 있어 프로세스의 진행과 동시에 제품의 양-불량을 판별할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 Kalman Filter를 적용하여 사출공정의 센서 데이터를 실시간적으로 처리하여 제품의 상태를 판단할 수 있는 방안을 제시한다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2007년도 춘계 지질과학기술 공동학술대회
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• pp.199-199
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• 2007

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.499-499
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• 2023

최근 컴퓨터 성능 향상과 새로운 머신러닝 알고리즘 개발됨에 따라, 각 분야별 연구자들이 이를 활용한 연구를 다양하게 수행하고 있으며, 하수처리시설의 경우에는 막대한 양의 운영자료가 축척됨에 따라 머신러닝을 활용한 다양한 연구가 가속화 되고 있다. 기존 하수처리장의 물리학적 모델은 적용된 영향 인자에 여러 가지 가정이 고려되어 모델 정확도가 부정확해지는 경향이 있었으며, 이러한 문제점을 보완하기 위해 하수처리장의 수집된 운영자료 및 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 예측 모델 정확도를 향상하는 선행 연구들이 진행되고 있다. A 하수처리장의 부지 내에 설치된 센서를 통하여 운영자료가 중앙제어실 서버에 실시간으로 저장되는 자료를 활용하여 NN (Neural Network), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest) 등과 같은 다양한 머신러닝 모델을 적용하였고, 하수처리장 운영자료를 적용할 경우 어느 모델이 가장 높은 성능이 나타나는지 인사이트를 도출하고자 하였다. 금회 연구는 A 하수처리장을 대상으로 여러 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 각 모델의 예측정확도를 서로 평가함으로써, 머신러닝 모델 최적화를 수행할 수 있었다. 이번 연구에서 도출된 결과를 활용하여 하수처리장 예측 모델 최적화를 진행할 경우, 향후 비교적 짧은 시간에 하수처리장 머신러닝 기반 예측 모델 개발이 가능하다는 점에 의의가 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.177-188
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• 2022

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.74-79
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• 2017

세계 최초의 정지궤도 해양관측위성 센서인 천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI)은 적조, 녹조, 모자반, 냉수대, 태풍 등의 해양재해를 실시간으로 모니터링하여 피해를 최소화하는데 활용될 수 있다. 이와 같은 활용성을 극대화하기 위해, 이 논문에서는 천리안해양관측위성의 자료처리 방법 및 절차에 관하여 기술하고 있다. 천리안해양관측위성의 자료처리는 크게 수신, 처리, 저장, 배포로 구분되며, 자료의 종류는 Raw, Level 1, Level 2 등으로 나눠진다. Raw 자료는 위성으로부터 수신한 직후의 자료로 구조화되기 이전의 자료를 의미하고, Level 1 자료는 방사보정 및 기하보정을 통하여 2차원으로 구조화한 반사도 자료를 의미하며, Level 2 자료는 Level 1 반사도 자료에 다양한 해색 알고리즘을 적용하여 엽록소농도, 부유물질농도 등을 추출한 해색자료를 의미한다.

• Spatial Information Research
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• 제16권4호
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• pp.479-488
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• 2008

본 논문은 건물추출 기법에 있어서 기존 연구들을 분석하기 위하여 활용센서의 관점에서 분류하고 이에 따라 주요 기법들을 분석하였다. 지난 수십 년간, 많은 유형의 센서자료가 매핑과학기술분야에 도입되어 왔고, 그들의 특성은 공간해상력과 자료처리 측면에서 매우 다양하다. 이에 따라, GIS분야에서 이러한 자료들을 이용함으로써 실세계의 3차원 가상공간 구축이 가능해지고 있고, 이는 도시설계, 재난관리 및 토목공사 등 여러 응용분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이와 관련하여, 본 연구는 건물추출에 대한 기존 연구들을 먼저 건물 영역탐지와 모델링의 두 가지 대주제로 분류한 후 기법들에 대한 장단점을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 분석결과는 목적에 따라 자동화 알고리즘을 향상시키거나 적합한 센서자료를 선택하는데 있어서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.113-116
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• 2006

최근 무선센서네트워크 기술을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있으며 특히 헬스케어분에서 활발히 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 무선센서노드를 이용하여 계측된 생체신호를 바탕으로 환자의 상태 및 진단을 위한 기초자료를 활용하기 위한 시스템을 구현하였다. 생체신호로 ECG(electrocardiogram)와 체온 파라미터를 사용하였으며 ECG신호의 QRS특성점을 축출하기 위해 Pan&Tomkins에 개발된 알고리즘을 사용하였다. 또한 효율적인 모니터링을 위해 비정상적인 ECG신호에 대한 알림기능을 구현하였으며 이러한 감시기능은 상시 모니터링을 하지 않고도 환자의 상태를 알 수 있게 하였다. 본 연구에서 구현된 이러한 시스템기술은 국내의 고령화 문제로 발생되는 의료비용을 크게 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.253-260
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• 2008

본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.312-313
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• 2010

초해상도 영상복원은 동일 지역에서 획득한 다수의 영상을 통해 고해상도의 영상으로 복원하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 비디오 영상, 위성 영상, 의료 영상과 같이 동일지역에 대한 다수의 저해상도 영상을 획득 할 수 있는 분야에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 세계최초의 정지궤도 해양위성인 GOCI 센서의 육상 활용도를 높이기 위한 초해상도 기법 개발을 위해 MODIS 영상을 활용한 시뮬레이션을 수행하여, GOCI 센서를 위한 효율적인 초해상도 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.667-669
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• 2004

본 논문에서는 경제성, 효율성, 확장성 및 개발의 편의성을 고려한 환자 모니터링 모바일 시스템의 개발 사례를 보고한다. 특히 생명징후(Vital Sign) 중에서도 체온(Body Temperature)을 모니터링 하는 모바일 시스템 MBTMS 개발을 다루었다. MBTMS(Mobile Body Temperature Monitoring System)는 다음과 같이 세 부분으로 구성된다: (1) 환자의 체온들 수집하기 위한 센서, (2) 센서를 통해 체온을 측정하는 모듈, (3) 모듈에서 전달받은 자료를 처리 분석, 저장하는 PC(Personal Computer) Application으로 구성된다. 이러한 MBTMS는 입원환자 및 노약자를 위한 경제적인 PMS(Patient Monitoring System) 개발 및 e-Health 연구의 한 부분으로 활용될 수 있을 것이다.