무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.
시뮬레이션에서 모델의 검증 문제는 그 모델의 신뢰성을 의미하며, 그에 따라 모형의 정당성을 입증하는 가장 중요한 열쇠 중 하나이다. 하지만 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 시계열형태의 자료를 이용한 검증 방법론은 개념적인 측면에서는 정립되었으나 구체적인 기법에 대한 연구는 부족한 상태이다. 그리하여 본 연구에서는 Wavelet 변환과 Power Spectrum을 이용한 시계열 데이터의 시뮬레이션 검증 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 첫 번째로 비주기적인 신호분리가 가능한 Wavelet 변환을 이용하여 스펙트럼을 추출하고, 두 번째로 스펙트럼 분석을 이용하여 실제 시스템에서 출력 데이터의 패턴이 시뮬레이션을 통해 나온 패턴과 일치하는지의 여부를 Coherence를 이용해 검정하였다. 실제 사례를 통하여 다른 검증방법들과 비교한 결과, 시뮬레이션 모델링의 완성도에 따른 모델의 일치도 여부를 보다 명확하게 검증하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해, 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 한 구간별 검증을 통해 지금까지의 획일적인 타당성 검증 방법에서는 할 수 없었던 다양한 상황에서의 시뮬레이션 모형의 타당성 검증이 가능하게 하였다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
동기식 스트림 암호 통신 시스템은 수선 클럭의 사이클 슬립 등에 의하여 난수 동기 이탈을 발생하는 문제점을 갖고 있다.난수 동기 이탈이 발생하면 통신을 할 수 없을 뿐 아니라 복호된 데이터는 임의의 값을 가지므로 수신 시스템을 오동작시킬 수도 있다. 이러한 위험성을 줄이기 위하여 암호문에 동기 신호와 세션 키이를 일정 간격으로 삽입하여 주기적으로 재동기를 이루는 연속 재동기 방식을 사용한다. 연속 재동기 방식을 사용하면 비교적 안정된 암호 통신을 할 수 있으나 몇 가지 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 LAPB 프로토콜을 사용하는 암호 통신 시스템에 적합하고 연속 재동기 방식의 문제점들을 해결 할 수 있는 적응 재동기 방식을 제안하였다. 제안된 적용 재동기 방식은 단위 측정 시간 동안 측정된 LAPB 프레임의 주소 영역 수신률이 문턱 값보다 적은 경우에만 재동기를 이루는 방법을 사용하여 주기적으로 재동기를 이루는 기존의 연속 재동기 방식의 문제점들을 해결하였다. 제안된 알고리즘을 LAPB 프로토콜을 사용하는 X.25 패킷 암호 통신에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적용하여 시험한 결과, 연속 재동기에 비해 오 복호율 E_rate와 오 복호된 데이터 비트 수 E_data에서 10배 향상시켰는데 이것은 전송하는 총 데이터 량을 약 11.3% 감축시키는 효과와 동일하다.
본 연구에서는 영상유도 로봇 정위방사선치료장비(Stereotactic Radiation Therapy, SRT) 사이버나이프의 Synchrony 호흡추적장치의 사용에 있어 중요한 요소 중에 하나인 호흡의 안정성을 향상 시키고자 휴대형 호흡연습장치(portable respiratory training device)를 개발하였다. 그래프와 막대 형식의 2가지 디스플레이 중 사용자가 원하는 방식을 선택할 수 있도록 인터페이스를 제작하고, 자신의 호흡주기에 대한 리듬감을 향상 시켜 다음 호흡을 예측할 수 있도록 도와주는 청각시스템을 지원하여 편안한 호흡유도를 제공하였다. 5명의 지원자를 대상으로 자체 프로그램을 통해 검출한 개인고유 호흡주기를 적용하여, '자유호흡(free respiration)'에서 획득한 신호데이터와 시청각시스템을 통해 호흡을 유도하는 '모니터호흡(guide respiration)'의 신호데이터를 획득하고, 호흡주기(period)와 호흡깊이(amplitude)의 편차 평균값을 비교하여 유용성을 평가하였다. 호흡주기의 경우 자유호흡에 비하여 $55.74{\pm}0.14%$로 감소하였고, 호흡깊이의 경우에도 자유호흡의 비해 $28.12{\pm}0.10%$ 감소함으로써 호흡의 규칙성과, 안정성이 향상됨을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 개발한 휴대형 호흡연습장치를 이용한 간암, 폐암 등의 체부정위방사선치료에 있어, 호흡 불안정에 의해 발생되는 치료시간의 지연을 줄이고 치료정확도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 평가되며, 차후 안드로이드(Android)기반의 휴대용단말기를 대상으로 한 호흡연습 어플리케이션 개발에 적용한다면 사용 편의성과 더불어 경제적 효율까지 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
풍력발전설비는 접근성의 문제로 주기적인 구조건전성 검사를 수행하기 어렵고, 기상상태를 포함한 주위 환경변화 때문에 예기치 못한 고장발생 가능성이 높아 이에 대한 보완책으로 상태감시시스템(Condition Monitoring System, CMS)을 운영하고 있다. 본 연구에서는 CMS의 이상감시 성능 향상을 위하여 풍력발전기 주요 기계시스템에서 장기간 측정된 진동신호 분포를 통계적으로 분석하고, 운전 조건에 따른 진동 변화 경향을 파악한다. 이를 위하여, 풍력발전기 동력전달 및 전력생성부의 진동, 풍속, 주축회전수 등을 약 2년동안 측정한 데이터를 기반으로 운전 환경 및 조건에 따른 각 신호의 경향분석을 수행하고, 기계시스템 구조에 따른 신호별 상호연관성을 분석하였다. 결과적으로 풍력발전기 기계시스템별 진동은 주축회전수, 발전여부에 영향을 받고, 특정 주축회전수에서는 베이불(Weibull) 분포에 해당하는 진동분포가 나타남을 확인하였다. 이런 결과는 풍력발전기 CMS 시스템에서 기계적 이상발생 여부를 조기에 판단하는 기준을 제시할 수 있다.
자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.
본 논문에서는 천해 환경에서 고밀도로 형성되는 클러터를 제거하는 군집화 기반의 능동소나 클러터 제거 기법을 제안한다. 먼저 제안하는 기법에서는 표적의 속도, 송신 핑 주기 등을 고려하여 측정치에 대해 밀도 기반의 군집화를 수행한다. 군집으로 분류된 측정치들을 실제 표적에 대한 후보로 가정하고 군집화 되지 않은 측정치인 잡음을 제거한다. 군집화 후 군집별 표적 여부를 판단하기 위해 유효성 검사를 실시하여 표적과 클러터를 구분한다. 최종적으로 표적으로 분류되지 않은 군집의 측정치들을 클러터로 간주하여 제거한다. 제안한 기법을 모의신호와 해상실험데이터를 이용하여 성능 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 군집화 기반의 능동소나 클러터 기법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다.
본 논문은 공공데이터 API를 활용한 ITS(Intelligent Transport System)를 구현하여, 버스 승하차 관련 문제를 개선하는 버스 승하차 사전 알림 시스템에 관한 것이다. 수도권 및 대도시 전체 버스 관련 민원신고 중 가장 많이 차지하는 부분이 버스의 정류장 무정차 통과 및 승차거부 문제다. 이를 해결하기 위해 사전에 승객의 승하차 여부를 버스 운전사에게 미리 알리는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 승객용 애플리케이션, 중앙 서버 그리고 버스에 설치되는 디바이스로 구성되어 있으며 예비 승하차 승객이 애플리케이션을 이용하여 자신이 원하는 버스에 대한 정보를 MQTT Broker를 이용하여 서버에 보내고 서버는 해당 버스의 정보와 현재 노선의 운행 현황을 주기적으로 확인하여 요청 정류장 이전에 도달하였을 때 버스 운전자 측 디바이스에 신호를 보내어 버스 운전자가 예비 승하차 승객이 있음을 사전에 알 수 있게 한다. 이 시스템을 통해 무정차 및 승차거부 문제를 근본적으로 해결하여 사용자 편의 승객 안전 일반 차량 운전자 안전 도로 교통 안정화를 도모한다.
ADS-B는 레이더에 비하여 높은 정확도와 빠른 갱신 주기를 제공하여, 레이더를 대체하거나 보완할 수 있는 기술이다. 최근 증가하는 항공교통량과 이에 따른 정확한 감시의 요구에 의하여 ADS-B가 실제 항공기 운영에 적용되고 있다. 본 논문은 항공기가 운항 중 상시 송신하는 ADS-B 신호를 활용한 공한 인근 지역에서 정밀 감시가 가능한지 확인하기 위한 자료 수집과 일부 데이터에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위하여 정밀계기 착륙 접근하는 항공기의 ADS-B 항적을 수집하고, 최종접근 구간에서 항적의 분포 특성에 관한 분석을 수행하였다. 분석결과 ADS-B 항적은 활주로 중심선 연장선에 대하여 평균 이격 거리 -0.04 m, 표준편차 6.71 m이고, 또한 비교적 정확한 감시정보의 제공이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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