• 기계저널
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• 제50권4호
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• pp.36-41
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• 2010

이 글에서는 정밀유도포탄의 국내외 개발 현황과 특징에 대하여 분석하고, 정밀유도포탄을 개발하기 위해 소프트웨어 관점에서의 주요 설계 요소와 설계 방법에 대하여 기술하였다. 소프트웨어적으로 해결해야 되는 문제로 초기자세 예측과 바람 예측을 제기하였으며, 칼만필터를 활용하여 각 알고리즘을 설계하는 방안에 대하여 제시하고 있다. 뿐만 아니라 정밀한 결과를 위하여 GPS/INS 통합 알고리즘과 유도명령을 구성하는 방안에 대하여 기술하였다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.176.2-176.2
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• 2012

다목적실용위성 3호의 태양전지판은 위성의 -Z축 방향에 고정되어 있는 방식으로 사용되고 있다. 이로 인해 위성이 임무수행을 위한 자세기동을 하게 되면 태양전지판의 태양입사각 변화에 따라 전력생산량이 변하게 되고 이를 예측하여 최대 방전률(DOD : Depth of Discharge)을 넘지 않는 제한조건 내에서 임무 계획을 수행해야 한다. 전력생산량 및 전력소비량을 예측하기 위해서는 전력 모의실험을 수행해야 하며 이를 위해 위성의 자세 및 위치정보, 임무를 고려한 Mission Profile, 태양입사각, 초기 방전률 값을 생성해야 한다. 본 논문은 태양입사각 계산을 위해 위성의 임무(영상 촬영, 지상국 교신)를 반영한 자세 및 위치 정보를 생성하고, 이 결과를 태양입사각 계산 로직에 적용하여 태양입사각을 생성한 결과를 정리하였다. 생성된 결과의 타당성을 검토하기 위해 상용 툴인 STK를 이용하여 비교를 수행하였다. 또한, 전력 모의실험에 사용된 Mission Profile은 위성 운용에 안정성을 높이며 복잡한 임무 시나리오에 적용이 용이하도록 운용 Margin을 고려하여 생성하였다. 본 논문에서 제시한 방안을 실제 수행된 임무 시나리오에 적용하여 전력 모의실험을 수행하였으며, 그 결과를 임무 수행 후 획득된 위성 Telemetry를 이용한 실측값과 비교하여 전력 모의 실험 결과에 대한 타당성을 검증하였다. 실제 초기 운영결과 제한된 전력 허용 범위 내에서 적용이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.532-533
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• 2020

원격 및 가상환경에서 사용자의 동작에 따른 3D 모델을 제공하기 위해 light detection and range (LiDAR)로 측정된 3D point cloud로 사용자의 3D 모델이 생성되어 원격 및 가상환경에 사용자의 모습이 제공된다. 하지만 3D 모델을 생성하기 위해서는 사용자의 신체 전부가 측정된 3D point cloud가 필요하다. 사용자의 신체 전체를 측정하기 위해서는 적어도 두 개 이상의 LiDAR가 필요하다. 두 개 이상의 LiDAR을 사용할 경우에는 LiDAR을 사용할 공간과 LiDAR를 구비하기 위한 비용이 발생한다. 단일 LiDAR로 3D 모델을 생성하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 단일 LiDAR에서 측정된 3D point cloud를 이용하여 3D 모델을 생성하는 방법이 제안된다. End-to-End 기반 Convolutional Neural Network (CNN) 모델로 측정된 3D point cloud를 분석하여 사용자의 체형과 자세를 예측하도록 학습한다. 기본자세를 취하는 동안 수집된 3D point cloud로 기본이 되는 사용자의 3D 모델을 생성한다. 학습된 CNN 모델을 통하여 측정된 3D point cloud로 사용자의 자세를 예측하여 기본이 되는 3D 모델을 수정하여 3D 모델을 제공한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.183-186
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• 2021

인간 자세 추정 연구는 최근 크게 주목 받고 있는 연구 분야이다. 본 연구는 또한, 자기 지도 학습이라고 명명된 딥러닝 기법이 부상하면서 여러 문제가 해결되고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제를 해결하는 딥러닝 기반 인간 자세 추정 방법들을 유형별로 분류해본다. 그리고 각 분류별 설명과 함께 대표적인 방법들을 소개한다. 마지막으로, 결론에서는 본 연구가 앞으로 나아갈 방향에 대한 논의를 제시한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.145-145
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• 2017

농작업 자세 중에서 중량물을 반복적으로 들고 내리는 자세는 요통과 같은 근골격계 질환의 유발행위로 분류된다. 이는 인간공학적 유해요인 평가도구에 의해 위험도 별로 정량화 할 수 있다. 이러한 평가방법은 농작업 자세를 개선하여 근골격계 질환을 예방할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 작업자세 부하 평가방법들은 동적 자세를 평가하는데 있어 어려움이 있을 뿐 만 아니라 평가 과정에서 관찰자의 주관성이 개입 될 수 있다는 한계점을 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 중량물을 들고 내리는 동적 자세에서 발생하는 부하를 Energy expenditure를 이용하여 평가할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. Energy expenditure는 체중, 성별 등과 같은 작업자 관련 변수와 중량물의 무게, 들어 올리는 높이, 빈도수 등과 같은 작업환경 관련 변수를 이용하여 최대 산소소비량을 예측하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 작업자 및 작업환경 관련 변수를 자동 측정하는 시스템은 초음파 거리측정 센서와 깔창 형태의 센서를 이용하여 구성하였다. 이를 통해 남성(6명), 여성(6명)을 대상으로 20kg의 중량물을 들고 내리는 동작에서 발생하는 Energy expenditure 값을 산출하였고, 산소소비량 측정 장비를 통해 획득된 최대 산소소비량($VO_2$)과 비교하여 검증하였다. 여성을 대상으로 한 Energy expenditure 값과 최대 산소소비량 간 상관관계는 0.984로 나타났으며, 남성의 경우에는 0.998로 높은 상관관계를 보였다. 이와 같은 에너지 대사율 평가시스템은 연속적이고 반복적인 실제 농작업 자세 부하를 동적인 상태에서 평가할 수 있을 뿐 만 아니라 산소소비량 측정기와 같은 추가적인 장비가 필요하지 않아 현장 적용성이 뛰어 날 것으로 기대된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2001년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.261-266
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• 2001

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2011년도 추계학술대회 논문집
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• pp.582-583
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• 2011

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.41-51
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• 2018

최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.

• 항공우주기술
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• 제13권1호
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• pp.27-36
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• 2014

인공위성은 예측 가능한 데이터를 이용하여 자신의 상태를 스스로 파악하며, 자연적으로 발생할 수 있는 일시적인 문제가 아니거나 오류가 전이되어 더 큰 문제를 발생시킬 수 있다고 판단될 경우를 대비하여 지상국과의 접속이 없는 상태에서도 스스로 고장 관리를 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 태양 센서를 이용한 정상상태에서의 자세 오류 감지도 이러한 고장관리 항목 중의 하나로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 회전하는 태양전지판에 장착되어 있는 태양 센서 데이터를 이용한 오류 감지 방법을 제안하였다. 태양전지판의 운용 방법에 따라 정상적인 상태에서 발생할 수 있는 태양 센서의 오차를 예측하고 이 예측된 값으로부터 벗어나는 정도를 파악하여 오류를 감지하도록 하였다. 또한, 식구간 존재 시에는 태양센서가 그 출력을 내지 못하므로 오류 감지에 문제가 없도록 보정하였다. 마지막으로 궤도 상 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권7호
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• pp.529-536
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• 2020

한국형발사체 3단은 추력기 자세제어시스템에 의해 3단 엔진 점화 시점부터 위성 분리, 위성과 충돌을 막기 위한 회피기동까지 롤 및 3축 자세제어가 수행된다. 추력기 자세제어시스템은 추력기를 작동시킬 때 추진제를 소모하므로, 적정 추진제 충전은 임무 성공에 있어 중요하다. 그러므로 한국형발사체의 비행 중 추력기 자세제어시스템의 추진제 소모량이 얼마인지 추정할 수 있는 수단이 필요하다. 본 연구에서는 추력기 자세제어시스템에서 획득할 수 있는 압력, 온도 데이터를 바탕으로 추진제 소모량을 추정할 수 있는 에너지 관계식을 개발하였다. 개발된 관계식을 검증하기 위해 On-board 시스템과 유사한 시스템을 구성하여 시험을 했고, 추진제 소모량 추정식과 증류수를 사용한 시험 결과를 비교분석하였다. 또한 오차 분석을 통해 예측 결과의 신뢰성을 판단하였다. 마지막으로 시스템 수준 운용시험의 추진제 소모 결과도 나타내었다.