To solve the challenge of waste plastics, this study investigated the related technologies and company trends along the plastic life cycle, and primarily describes ICT technologies to improve efficiency in the process of sorting and sorting waste plastics. Waste plastic discharge caused by the explosive increase in parcel traffic because of COVID-19 is also growing exponentially. Hence, waste treatment is emerging as a social challenge. Most of the domestic waste classification depends on the manual process according to the waste pollution level. The plastic material classification approach using the spectroscopy approach reveals a high error in the contaminated waste plastic classification, but if the Artificial Intelligence-based image classification technology is employed together, the classification precision can be enhanced because of the type of waste plastic product and the contaminated part can be differentiated.
본 논문에서는 모바일 로봇의 경로 주총 제어에 관해 다룬다. 설계된 제어기는 운동학 제어기와 동역학 제어기로 구성된다. 운동학 제어기는 2개의 게인을 가짐에 따라 기존의 3개의 게인을 가지는 제어기에 비해 게인 설정에 필요한 시간을 줄일 수 있다. 동역학 제어기는 마찰력과 외란 보상을 고려하여 다양한 환경에서 경로 추종 성능을 개선시킬 수 있다. 모의실험 결과를 통해 제안된 제어기의 안정된 성능을 확인할 수 있다.
고용량 멀티미디어 및 대용량 콘텐츠와 같은 트래픽이 급속도로 증가하고 사용자들의 다양한 요구사항이 발생함에 따라 기존의 단일 클라우드 서비스 환경의 자원 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 극복하기 위해 협업 클라우드 환경이 제안되었는데, 이는 이종의 클라우드 서비스 환경을 통합하여 부족한 자원 문제를 해결하고, 클라우드 서비스 제공자들의 이익을 최대화시키는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 협업 클라우드 환경에서 각 데이터 센터내의 자원을 최적으로 분배하고 입력되는 사용자 요청 패턴을 반영할 수 있는 수익 함수 모델을 제안하고 이에 따라 각 서비스 제공자들의 이익이 증가함을 보인다.
본 논문은 코로나19로 인해 발생하는 우울증을 개선하고 태양광 패널을 이용하여 친환경적으로 재배할 수 있는 "태양광 에너지를 활용한 지능형 자율이동 채소재배기"를 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 태양광 패널을 이용하여 재배기에 전원을 공급한다. 둘째, 카메라와 OpenCV를 이용하여 채소의 상태를 매일 확인 후 LED 색상을 조절하여 최적의 채소 성장 환경을 만든다. 셋째, 수위 센서와 모터 펌프를 이용하여 자동으로 물이 공급될 수 있도록 하고, 수온과 수질을 주기적으로 체크하는 등 Human task를 감소시킨다. 넷째, DC모터를 이용하여 실내·외로 자율이동을 하고, 액추에이터를 이용하여 채소가 햇빛을 최대한 많이 받아 성장할 수 있도록 한다. 제안하는 시스템은 가정에서 채소를 재배하는 방식에 IoT기술을 활용하여 사용자의 편의성을 증가시키고, 녹색식물을 통해 '코로나 블루'를 해소하고자 하는 사람에게 필요한 "태양광 에너지를 활용한 지능형 자율이동 채소재배기"의 개발을 목표로 한다.
본 논문에서는 3차원 레이다 시험용 타이밍신호 발생기를 개발하였다. 개발된 발생기는 모의표적신호에 고각 정보를 모의할 수 있는 기능을 갖추었고, 내부에 구상변조 기능을 가지고 있어 80MHz까지의 변조된 신호를 발생할 수 있다. 또한 기저대역신호를 외부에서 입력받아 중간주파수로 변환하는 과정을 보드 내에서 처리가 가능하므로 다양한 시험환경을 쉽게 구현할 수 있고 별도의 파형합성기가 필요 없어 저렴한 비용으로 레이다 시험장비 구성이 가능하다. 아울러 운용프로그램에 따라 쉽게 파라미터를 변경할 수 있는 충분한 메모리를 내장하고 있어 시험환경을 변경할 필요가 있을 때 시간 및 비용을 절감할 수 있다.
기존의 반향신호 억제기는 스피커와 마이크 사이의 선형 관계만을 고려하여, 마이크로 입력된 신호로 부터 반향신호를 억제한다. 하지만 실제적으로 스피커는 비선형성을 가지고 있으며, 이 때문에 기존의 반향신호 억제기는 비선형 반향신호 환경에서 그 성능이 저하된다. 본 논문에서는 스피커의 비선형성을 모델링하기에 적합한 주파수영역상의 Least square 방식의 Volterra filter를 적용한 비선형 반향신호 억제기를 제안하였다. 객관적 성능평가 방법인 Echo Return Loss Enhancement (ERLE)와 Speech Attenuation(SA)를 도입하여 제안된 알고리즘의 성능 검증에 사용하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 반향신호 억제기보다 선형 및 비선형 반향 신호 환경에서 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 잡음 환경에서 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기의 성능향상을 위해 PSFM (Power Spectral Flatness Measure)을 이용하여 실시간으로 변별적 가중치 학습 (Discriminative Weight Training) 기반의 최적화된 우도비 테스트 (Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성 검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE (Minimum Classification Error)방법을 도입하여 도출한 각 주파수 채널별 가중치를 PSFM 값에 기반하여 실시간 매 프레임마다 다른 가중치를 적용한 우도비 기반의 음성 검출 결정법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 다양한 잡음 환경에서 기존에 제시된 음성 검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 실제적인 변압기 운전환경에서 변화하는 승압형 인덕턴스를 실시간으로 추정하여 그 값을 통해 이득값을 계산하는 전향제어기를 제안하였다. 승압형 인덕턴스는 입력 전류의 변화분과 입력 교류 전압의 측정치만을 이용하여 추정되고, 그 값은 최소자승법을 적용하여 최적화 된다. 제안된 전향제어기는 변압기 운전 환경의 변화에도 강인한 제어가 가능하며, 입력 전류의 고조파 성분을 감소시켜 간섭현상에 따른 성능 저하를 최소화 할 수 있다. 제안된 기법의 타당성은 시뮬레이션과 실험 결과를 통해 검증하였다.
기존 국내 도시철도차량 추진시스템의 주변압기의 경우 권선형의 유입식 변압기가 사용되고 있다. 이러한 입력용 주변압기는 일반적으로 무게가 많이 나가며 전력밀도가 낮다. 또한 기존의 변압기의 경우 오일을 이용하여 절연을 하기 때문에, 정기적인 유지 보수에 따른 비용 발생 및 절연유의 오염에 따라 변압기 수명 단축 및 전력 품질 저하, 전력 손실증가, 전압 강하, 누유에 의한 환경 문제 등 여러 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 권선형 유입식 변압기를 대체하는 반도체 변압기 시스템 모델을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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