• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.704-705
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• 2016

스마트아이 기술은 기존의 재난 감시 및 관리 서비스가 사람에 의한 단순 모니터링 기반의 대응을 제공하는 데 비해, 무인기를 활용해 사람의 사각에서 발생하는 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중 복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스 제공하는 서비스이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실험실 테스트를 진행하였으며, 이와 더불어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 스마트아이 재난 관리 플랫폼 실험실 테스트의 진행상황을 간단히 소개하고, 재난 영상의 획득, 분석, 및 예측을 수행하는 통합 플랫폼의 주요 기능들에 대해서 논한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.63-68
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• 2018

Recently, safety accidents that occur in laboratories have occurred in various forms, so that a system that can reduce safety accidents in laboratories is required. The existing system identifies the danger situation according to the change of the temperature and the humidity, but the type of the danger situation is not known and the operation of the device is manually performed. Therefore, in this paper, we propose a system that identifies the danger situation of a reagent cabinet using multiple sensors and automatically operates the device. The internal environment of the reagent cabinet is measured in real time through the sensors and the sensor data is used to identify the danger situation. Also, when a danger situation is identified, the appropriate device is selected and operated automatically. In this way, identification of the danger situation of the reagent cabinet and automatic operation of the device will reduce the safety accidents occurring in the reagent cabinet.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.246-252
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• 2008

선행적이며 지속적인 테스트를 강조하는 테스트 주도개발이 시스템의 품질과 개발 생산성을 제고한다는 연구가 보고되고 있다 [4]. 그러나 대부분의 연구는 실험실 환경 또는 소규모 프로젝트를 대상으로 수행하였고, 개발 현장에서의 효과를 검증한 결과는 드물다 [2, 5, 18]. 본 연구는 비즈니스 환경의 대규모 프로젝트에 테스트 주도의 개발방법을 적용한 경험과 교훈을 보고한다. 다양한 데이터, 업무간 복잡한 연계, 철저한 검증의 필요성과 같은 전사적 응용체계의 요구사항은 기존의 테스트 주도 개발방법을 그대로 적용하기 어렵게 한다. 따라서 본 연구에서는 테스트 주도 개발방법의 전사적 적용을 위한 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 한 테스트 지원도구를 개발하였다. 도구는 GUI 기반의 테스트 관리 화면을 제공하고 관계형 데이터베이스에 테스트 데이터를 저장하여 테스트 케이스의 생성, 테스트 실행, 그리고 테스트 데이터의 관리를 지원하였다. 도구는 또한 스크립트 방식이 아닌 저장된 테스트 데이터를 이용한 회귀 테스트의 실행을 가능케 하였다. 지원도구를 이용한 전사적 테스트 주도 개발은 테스트 결과의 실시간 파악과 빈번한 변경관리를 용이하게 하는 것으로 평가되었다. 또한 전사적 테스트 주도 개발방법의 보편적인 적용을 위해서는 전통적 개발방식에 익숙한 개발자들의 새로운 접근방법에 대한 거부감 해소, 테스트 주도 개발을 고려한 개발체계와 프로젝트 관리, 그리고 개발자 행태와 프로젝트 특성을 감안한 지원도구에 대한 후속 연구의 필요성이 식별되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.11 no.2
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• pp.189-199
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• 2000

A major deficiency of laboratory testing of rock structure is that the structures are limited in size and therefore present a very small and highly selective sample of the rock mass from which were removed. In a typical engineering project, the samples tested in the laboratory represent only a very small fraction of one percent of the volume of the rock mass. In this paper, we calculate the representative orientation of the resultant vector, the measure of the degree of clustering, the volume of rock mass, the trace length of discontinuity spacing under underlying distributions. And we generate the random fracture networks using real data. We propose the calculating the trace length.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.2
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• pp.343-350
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• 2022

It is worth verifying the effectiveness of data integration between data with different features. This study investigated whether the data integration affects the accuracy of deep neural network (DNN), and which integration method shows the best improvement. This study used two different public datasets. One public dataset was taken in an actual farm in India. And another was taken in a laboratory environment in Korea. Leaf images were selected from two different public datasets to have five classes which includes normal and four different types of plant diseases. DNN used pre-trained VGG16 as a feature extractor and multi-layer perceptron as a classifier. Data were integrated into three different ways to be used for the training process. DNN was trained in a supervised manner via the integrated data. The trained DNN was evaluated by using a test dataset taken in an actual farm. DNN shows the best accuracy for the test dataset when DNN was first trained by images taken in the laboratory environment and then trained by images taken in the actual farm. The results show that data integration between plant images taken in a different environment helps improve the performance of deep neural networks. And the results also confirmed that independent use of plant images taken in different environments during the training process is more effective in improving the performance of DNN.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.181.3-181.3
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• 2010

최근들어 전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)은 빌딩에 대하여 다양한 응용분야에서 사용된다. 이번 연구에서는 측정이 어려운 도심지 건물 군을 지나는 바람에 대하여 CFD해석 방법을 이용하여 고층 빌딩 상공을 지나가는 바람장을 예측 하였으며, 예측 된 결과를 실제 측정치와 비교 검증하였다. 바람장 측정 방법은 마스트를 세워서 측정하는 방법, 풍동 실험실에서 축소된 모형에 대한 실험방법, PIV 측정방법, LIDAR, SODAR측정 방법 등 많은 방법이 있다. 이번 연구에서는 가장 정확한 측정 방법인 LIDAR를 사용하여 측정을 수행하였다. 바람장이 측정된 장소는 서울 잠실 롯데 호텔 상공이며, 불어오는 바람은 롯데 월드를 중심으로 주변의 상가 건물들과 아파트 건물들 때문에 불안정하며 고르지 않을 것으로 예상되었다. LIDAR 측정은 일정 기간 동안 이루어 졌다. CFD해석은 임의의 시간대에 대해서 주 풍향에 대해서 해석이 수행되었다. CFD 해석결과는 최종적으로 측정 데이터와 비교 검증이 이루어 졌으며, 두 데이터간의 일치도가 높음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.213-216
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• 2009

유한요소모델개선기법은 계측된 동특성을 모사하는 구조해석모델을 구하는 방법으로서 손상탐지 및 구조건전도감시를 위해 효과적으로 이용될 수 있다. 유한요소모델개선기법에는 다양한 종류의 동특성데이터가 사용될 수 있는데, 본 연구에서는 고유진동수와 모드형상을 사용한 경우와 고유진동수와 주파수응답함수를 사용한 경우를 각각 사용해 실험실 규모의 구조물의 손상 위치 및 손상정도를 추정하였다. 4층 철골조의 골조구조물로서 진동대를 이용하여 원구조물에 백색잡음 가진실험을 실시한 후 손상의 모사를 위해 1층 부분의 보 부재를 작은 단면의 부재로 교체하고 동일한 실험을 반복하였다. 보 부재 교체 전 후에 계측된 데이터와 두 종류의 모델개선기법을 각각 적용하여 손상탐지를 실시한 후 그 정확도를 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.975_976
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• 2009

본 논문에서는 차량용 배터리의 내구 수명 분석을 위한 효율적인 분석 절차와 프로세스를 제안하였다. 분석 프로세스는 배터리의 내구성을 분석하기 위한 기본적인 배터리 특성을 통해 시험에서 얻어진 파라미터를 구하고 배터리 외부 온도 영향에 따른 내부 전해액의 변화 특성 및 배터리의 내구 수명 특성을 통한 상관관계를 도출할 수 있다. 본 논문에서 필드에서 측정한 데이터를 분석하고 이와 동일한 환경을 실험실에서 모사해 냄으로써 필요한 실험 데이터를 얻어 배터리의 내구 특성을 분석하고 배터리 수명을 예측하였다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.169-174
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• 2006

현대 교육은 단순한 암기 위주가 아닌 첨단 컴퓨터를 이용한 실험 실습 위주의 직접 보고 듣고 느끼는 방향으로 진보하고 있다. 실험 실습에 의한 과학교육은 사용자의 탐구능력 향상과 과학적 태도 향상에 중요한 역할을 하게 될 것이며 기존의 암기위주나 단순한 수치에 의한 개념 학습을 탈피하여 Data collection 기술과 분석의 활용을 통해 사용자가 과학을 좀 더 이해하고 사용할 수 있도록 하는 능력을 증진하게 한다. 이를 위한 과학교육의 한 방법으로 MBL(Microcomputer Based Laboratory)은 실험자가 실험실이나 야외에서 각종 기구를 사용해 데이터를 습득할 수 있도록 도와주는 컴퓨터 기반 과학 실험 시스템으로서 미국, 영국 등 과학 교육 분야에서 추구하고 있는 세계적인 추세라고 할 수 있다. 이러한 MBL 시스템의 구성은 센서를 통해 얻어지는 자료를 컴퓨터에 전달하는 매개체인 인터페이스, 과학 실험에서 발생하는 데이터를 직접 전기적 신호로 변환하여 인터페이스에 전달하는 센서, 인터페이스에서 전달되는 전기적 신호를 컴퓨터 화면에 나타내어 주는 컴퓨터용 전용 프로그램으로 구성된다. 이러한 MBL을 과학교육에 활용한다면 학생들이 스스로 과학적으로 탐구하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하는 데 많은 도움이 될 것이다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.44 no.9
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• pp.825-832
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• 2016

This paper describes the development of a data bus analyzer for use in avionics systems integration test. The data bus analyzer is equipped with MIL-STD-1553B, CAN and Ethernet interface cards which is incorporated in a majority of the avionics systems to accommodate a variety of interfaces. It has an individual hardware for a capture engine and a analyzing engine in order to perform the collection and the analysis of the bus data at the same time efficiently. It provides a data display function of the grid, 2-dimensional and 3-dimensional form to increase the data analysis efficiency. Verification of the data bus analyzer was carried out module unit testing and inter-module integration testing on the basis of the test procedures. Verification of interlocking requirement and usefulness of developed equipment was confirmed through an integration test result performed on a system integration laboratory of aircraft which is an actual testing environment.