• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1145-1148
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• 2017

현대의 사람들은 의자와 가까이 지내는 시간이 많다. 이를 테면, 회사에서의 업무, 학교에서의 교육, 자동차의 운전 등 다양한 부분에서 의자를 접하고 사용하는 시간이 많다. 이렇게 의자에서 생활하는 시간이 길어짐에 따라 의자로 인한 부작용 발생도 증가하고 있다. 이를 테면, 의자에서의 잘못된 자세로 인한, 허리디스크, 척추측만증 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 의자에서 발생할 수 있는 문제를 미리 진단하고 예방하기 위해 자세 진단용 스마트 의자를 제안한다. 자세 진단용 스마트 의자는 주기적으로 사용자의 자세 데이터를 수집하고 분석하여 우리에게 잘못된 자세에 대한 경보, 자신의 자세에 대한 분석을 할 수 있는 기능을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.499-502
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• 2011

The advances in Information Technology have made examining the condition of vehicles possible with using various functions of a Smart Phone. Users have not realized the necessity of auto diagnosis system, for previous system required professional knowledge about vehicles. Because of this inconvenience, special system which is easy to use and quick to grasp its condition by smart phone is asked for users. In this research, auto diagnosis system is designed in Windows Phone. The replacement cycles for auto consumables, examining vehicle problems, and information of eco driving indicator are delivered in real time for auto drivers by using OBD-II information which is through wifi module in OBD-II protocol adaptor connector.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.25 no.3
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• pp.129-135
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• 2021

After the manual shutdown of the Wolseong nuclear power plant due to an earthquake in Gyeongju in 2016, anxiety about the earthquake safety of nuclear power plants has become a major social issue. The shear wall structure used as a major structural element in nuclear power plants is widely used as a major structural member because of its high resistance to horizontal loads such as earthquakes. However, due to the complexity of the structure, it is challenging to predict the dynamic characteristics of the structure. In this study, a three-story shear wall structure is fabricated, and the in-structure response characteristics of the shear wall structure are evaluated through shaking table tests. The test is performed using the Gyeongju earthquake that occurred in 2016, and the response characteristics due to the domestic earthquake are evaluated.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.5
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• pp.26-37
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• 2022

In this paper, images are automatically acquired to control the initial disease of strawberries among facility cultivation crops, and disease analysis is performed using the EfficientNet model to inform farmers of disease status, and disease diagnosis service is proposed by experts. It is possible to obtain an image of the strawberry growth stage and quickly receive expert feedback after transmitting the disease diagnosis analysis results to farmers applications using the learned EfficientNet model. As a data set, farmers who are actually operating facility cultivation were recruited and images were acquired using the system, and the problem of lack of data was solved by using the draft image taken with a cell phone. Experimental results show that the accuracy of EfficientNet B0 to B7 is similar, so we adopt B0 with the fastest inference speed. For performance improvement, Fine-tuning was performed using a pre-trained model with ImageNet, and rapid performance improvement was confirmed from 100 Epoch. The proposed service is expected to increase production by quickly detecting initial diseases.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.185-187
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• 2023

고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.

• Venture DIGEST
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• s.135
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• pp.14-16
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• 2009

스마트폰은 모바일 산업뿐 아니라 현재 IT산업 최고의 화두이다. 2008년 미국의 비즈니스 위크지가 선정한 10대 히트 상품에는 애플의 3G 아이폰, RIM의 블랙베리 스톰이 선정 됐으며, 향후 10년 이내 일어날 10대 IT 쇼크에는 스마트폰이 일상의 중심을 차지할 거라는 이야기가 회자된다. 애플 '아이폰'의 국내 출시가 가시화되면서 본격적으로 확대될 것으로 예상되는 스마트폰 시장의 현재와 미래를 진단해보자.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.281-284
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• 2006

An intelligent performance diagnostic program using the Neural Network was proposed for PW206C turboshaft engine. It was selected as a power plant for the tilt rotor type Smart UAV (Unmanned Aerial Vehicle) which has been developed by KARI (Korea Aerospace Research Institute). The measurement parameters of Smart UAV propulsion system are gas generator rotational speed, power turbine rotational speed, exhaust gas temperature and torque. But two measurement such as compressor exit pressure and compressor turbine exit temperature were added because they were difficult each component diagnostics using the default measurement parameter. The performance parameters for the estimate of component performance degradation degree are flow capacities and efficiencies for compressor, compressor turbine and power turbine. Database for network learning and test was constructed using a gas turbine performance simulation program. From application results for diagnostics of the PW206C turboshaft engine using the learned networks, it was confirmed that the proposed diagnostics could detect well the single fault types such as compressor fouling and compressor turbine erosion.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.55 no.4
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• pp.16-23
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• 2018

• Water for future
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• v.53 no.5
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• pp.27-34
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• 2020

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.275-276
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• 2023

산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.