• Journal of the KSME
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• v.41 no.1
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• pp.44-48
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• 2001

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.10a
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• pp.920-920
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• 2004

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.310-313
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• 2006

본 논문은 스마트 무인항공기를 개발하거나 획득시에 요구되는 전투실험 수행 중 지능화 정도에 대한 평가 및 실험방향을 제시를 위한 지능화 성숙도 모델을 제안한다. 먼저 표적탐색 소요검증 전투실험 절차를 제시하고, 지능화 정도를 4단계로 나누어 단계별 요구되는 지능수준을 제시한다. 분류된 지능수준별로 기술수준, 동작수준, 상호운용성 수준 영역의 4단계 각 수준별 요구 능력을 분석, 제시하여 지능화 정도를 측정할 수 있는 지능화 성숙도 모델을 설계한다. 마지막으로 표적탐색 소요판단을 위한 전투실험시 활용 가능한 중점분야를 지능화 성숙도 모델 영역별로 식별하고, 단계별 식별된 중점분야를 실험할 수 있는 전투실험 평가요소를 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.11a
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• pp.261-263
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• 2006

전력 계통은 발전설비, 송전설비, 변전설비, 배전설비 등으로 크게 나눌 수 있다. 전력계통을 구성하는 이런 설비들을 원격 감시하고 제어하는 시스템을 전력자동화 시스템이라고 한다. 이런 전력자동화 시스템은 국내 전체 에너지의 수요, 공급, 수송을 제어하는 에너지 관리시스템(EMS : Energy Management System), 송전 및 변전설비의 감시제어를 담당하는 송변전소 감시제어 시스템(SCADA : Supervisory Control And Data Acquisition), 배전계통의 실비관리 및 운영을 담당하는 배전자동화시스템(DAS : Distribution Automation System), 수용가의 계량기를 원격으로 읽어오는 원격검침시스템 (AMR : Automatic Meter Reading) 통으로 구성되어 있다. 국내에서 운용중인 배전자동화 시스템은 배전선로에 설치되어 있는 개폐기만을 원격 감시 및 제어 하는 보편적인 시스템이다. 한편, 2005년도 전력IT 국가 전략과제로 수행하고 있는 배전지능화 시스템 개발 과제에서는 변전소부터 배전계통과 수용가까지의 모든 전력 설비에 대한 원격감시제어가 가능한 시스템을 배전지능화 시스템이라고 정의하고 이의 개발을 추진하고 있다. 본 논문에서는 ABB, SIEMENS, GE와 같은 국외의 배전 자동화 시스템들을 소개하고, 배전지능화 시스템에서 목표로 하고 있는 GIS 기반 위에서 고 저압 배전설비를 관리하고, SCADA, DAS, GIS(Geographic Information System), AMR, TCS(Trouble Call System) 등 배전지능화 시스템의 중앙제어장치가 갖추어야 하는 주요 기능들에 대해 기술하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.429-430
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• 2006

전력IT 국가전략과제의 일환으로 배전지능화 시스템 개발 과제가 착수되었다. 본 논문은 배전지능화 시스템의 개념과 개발필요성, 개발범위를 설명한다. 배전지능화 시스템 개발과제는 4개의 세부과제로 구성되어 있는데, 배전지능화 시스템 중앙제어장치 개발, 다기능 단말장치 및 데이터 처리장치 개발, 지능형 배전기기 개발, 분산전원 연계 운용기술 및 연계용 기기 개발 등이다.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.7 no.1
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• pp.32-38
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• 1996

우리나라 전파 이용현황은 사회경제의 발전, 전파 이용기술의 진보등에 의하여 비약적으로 증가하고 있으며, 전파이용 시스템의 기능은 다양화, 고도화 되고 있다. 1995년 현재 우리나라 무선국 수는 2,021,771국이며, 특히 육상 이동국은 1,768,260국이다. 이런 상 황에서 안정되게 주파수 공급을 도모하기 위하여 이용할 수 있는 주파수 대역의 양적 확대 뿐만 아니라 주파수 유효 이용기술을 개발할 필요가 있다. 일본에서는 전파를 최대한 능률적으로 이용할 목적으로 1991년부터 전문 연구회를 조직하여 전파이용 지능화에 필요한 기술, 기술개발 과제, 제도상의 과제, 기술개발과 도입을 위한 대책에 관한 조사연구를 수년간 활발하게 수행하였다. 우리나라에서는 1992년부터 전파지원 이용기술 개발에 관한 연구를 수행하고 있으나 전파이용 지능화 기술에 관한 연구를 하지 못하였다. 외국의 전파이용 지능화 기술 개발현황을 고찰하여, 우리나라 전파 이용 지능화 기술개발의 기반을 확립할 필요가 있다. 전파이용 지능화를 위하여 중점적으로 개발하여야 할 기술로서 기지국 안테나 제어기술이 제시되어 있다. 전파이용 지능화를 위한 기지국 안테나 제어기술에 관하여, 통신시스템을 요구되는 조건, 방식 및 효과, 특징 및 특성 등을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.235-241
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• 1993

생산시스템의 요소기술은 단계별로 설계, 가공, 검사에 관한것이 있으며 FMS, CIM과같은 생산시스템에서는 통가공 Cell의 효율을 극대화시키기 위한 기술로 지능화한 지능화기술은 전문가시스템(Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy logic)및 신경회로망(Neural Network)의 도입에 의해 활발히 이루어지고있다. 시스템의 지능화 를 위해서 가장 근간이 되는 기술은 그림 1.에 나타낸 바와 같이 지식(Knowledge) 기술과 센서(Sensor) 응용 기술이 며, 현재의 가공상태에 대한 정보는 전적으로 센서를 통해 얻어지며 상태판단은 축적된 지식을 바탕으 로 행해진다. 센서를 통해 얻어진 외부정보를 외부정보를 처리하는 인식(Recognition)이란 대상물의 존재를 아는 인지(Cognition)의 과정에서 한걸음 더 나아가 구체적인의미나 정보내용을 판정하는 것을 의미한다. 당 연구실에서는 이러한 기법들을 이용한 지능화된 공구마모/파손 감지에대한 연구를 수행중이다. 1차적으로 머시님센타의 엔드밀공정을 중심으로한 연구가 진행중이며 본 논문에서는 현재 연구실 차원에서 사용되고 있는 고가의 센서를 대체 할 수 있는 저가의 신뢰성 있는 센서의 이용에 촛점을 맞추어 패턴인식을 위한 절삭신호특성 분석 및 패턴 특성에대한 연구 결과를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.370-376
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• 2002

인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.37-39
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• 2022

기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.10a
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• pp.141-141
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• 2004