• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권5호
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• pp.128-134
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• 2014

최근 도로터널은 비용절감 및 자연보호를 위하여 설계 및 시공이 증가되고 있는 추세이며, 이 때문에 반밀폐 구조인 터널내의 화재에 대비하여 화재 발생 시 신속히 감지할 수 있는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중에서도 광섬유 센서를 이용한 화재 감지법은 대역폭이 넓기 때문에 전송속도가 빠르고, 빛을 매개체로 하여 전기적인 간섭을 받지 않아 전송 도중에 정보 손실이 거의 없을 뿐만 아니라 노이즈 또한 적은 장점을 가지고 있어 이에 따른 연구와 현장 적용이 이루어지고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 형상기억합금과 광케이블을 이용하여 실시간으로 화재 발생위치를 정확하게 감지할 수 있는 화재 감지 시스템을 개발하였다. 개발된 방법의 검증을 위하여 실내에서 온도변화에 따른 광 손실량 측정 실험을 수행하였으며, 거리 및 온도 등의 외부환경이 다른 지하공동구에 test bed를 설치하여 화재 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 화재감지시스템은 실시간으로 장거리 구간의 화재를 감지할 수 있는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.53-59
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• 2016

최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1170-1178
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• 2013

최근 항공기, 잠수함, 로봇 등 고도의 신뢰성이 요구되는 군사무기체계 분야에 상용 필드버스의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 잠수함 전투체계 역시 대표적인 군사용 전자 장비로서 다양한 컴퓨터와 센서 및 액추에이터들이 실시간 네트워크로 연결되어 있다. 잠수함의 작전수행능력 및 생존성과 직결되는 전투체계용 네트워크는 매우 높은 수준의 신뢰성을 만족해야 된다. 그 결과 잠수함 전투체계의 구성장비들을 제어하기 위한 필드버스로써 표준 CAN(Controller Area Network)을 기반으로 채널과 제어기를 이중화한 이중채널 CAN 버스가 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Petri Net을 이용하여 이중채널 CAN 버스의 신뢰도 분석 모델을 제시한다. 기존연구에서는 네트워크를 통한 정보전송 성능 분석에 주안점이 주어졌으나, 본 논문에서는 CAN의 다양한 물리적 고장 유형을 반영하여 GSPN(Generalized Stochastic Petri Nets) 모델을 제안한다. 제안된 모델을 기반으로 고장율과 고장복구율을 변경하면서 각 고장 유형이 이중채널 CAN 버스의 신뢰도에 미치는 영향을 분석한다.

• Spatial Information Research
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• 제18권5호
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• pp.133-142
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• 2010

실내 화재와 같은 재난, 재해시의 보행자의 행태를 모델링하거나 건축물의 구조를 분석하기 위해 지난 수십 년간 다양한 보행모델, 또는 화재대피모델들이 연구되어 왔다. 그러나 최근까지 개발된 모델은 대피 시 구조물들에 의해 보행자의 시야가 제한되는 것을 고려하고 있지 않다. 보행자의 시야는 대피에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이므로, 이를 고려해야 현실적인 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있다. 대피시뮬레이션에서 보행자의 시야에 대한 영향을 고려하는 방법은 시야의 제한 정도에 따라서 보행자의 대피 속도를 다르게 하는 것이다. 본 연구에서는 보행자의 시야에 따라 서로 다른 대피 속도를 갖게 하기 위해서 cellular automata를 이용한 floor field 모델을 기반으로 개선된 알고리즘을 제시하였다. 공간구문론(space syntax)을 활용하여 시야에 따라 공간을 분할하고, 동시다발적인 움직임 대신 분할된 공간별로 다른 이동속도를 갖게 하는 개선된 알고리즘을 구현하여 대피의 행태를 적절하게 모델링할 수 있게 하였다. 또한, 본 연구에서는 추후 실내 센서와의 연동을 통한 실시간 시뮬레이션 시스템으로의 개발을 위하여 공간DBMS를 이용한 3차원 보행자 시뮬레이터의 구현과정을 예시하였다. 캠퍼스 건물을 대상으로 개선된 알고리즘의 시뮬레이션 테스트를 수행하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.9-16
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• 2017

열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3161-3167
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• 2010

제어를 위한 기구부의 위치 정보는 BLDC 모터의 홀센서를 이용하여 정확한 위치 및 속도제어가 가능하도록 알고리즘을 구현하였으며, 실제 기구부의 방위각과 고도각에 대한 제어 정밀도를 측정한 결과 최대 $2.02^{\circ}$, $1.01^{\circ}$. 오차범위 $1.86^{\circ}$이내로 비교적 정확하였다. 태양광 발전 모니터링 시스템은 LCU를 중심으로 한 통합 모니터링 제어 시스템으로 모든 장비들은 1:N 방식으로 다중 동시접속이 가능하고, 원격지에서 시스템의 제어 및 현재 상태에 대한 실시간 감시가 가능하도록 개발하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.37-42
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• 2018

최근 장비에 부착된 센서들이 네트워크를 통해 실시간으로 현장 정보를 전송하고 처리하여 장비를 제어하는 과정을 자동으로 수행하는 IoT 환경에 대한 연구가 다방면으로 진행되고 있다. 이러한 시스템의 핵심은 데이터 송수신을 위한 네트워크가 필수적인데 넓은 전송 거리를 가진 유선 네트워크가 우선 선택이 된다. 하지만 유선 네트워크의 경우 통신을 구성하기위해 소모되는 시간과 비용이 무선 보다 높은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LPWA와 BLE 통신을 이용한 LPWA 기반 산업현장의 무선 데이터 전송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 BLE를 통해 장비로부터 데이터를 수집하고 LPWA를 이용하여 서버로 데이터를 전송하는 시스템이다. 실험결과 LPWA로 전송할 수 있는 최대 길이의 확산인자(Spreading Factor)는 8인 것을 확인하였으며, 최소 길이에 대한 Spreading Factor는 9인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.85-91
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• 2014

현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.

• 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.