최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.
상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
일반적으로 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 자료로부터 3차원 위치정보와 속성 정보를 취득하여 활용 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 Grid($100m{\times}100m$) 기반인 2차원적 Grid Point를 통해 Sensor Field를 정하고 LiDAR의 3차원적 좌표정보를 이용하여 최적 센서 위치를 선정하고 중간에 장애물(Obstacle)이 존재하는 경우 또한 알고리즘을 통해 최적위치인 Grid point를 선정하였다. 알고리즘은 3가지 측면을 고려하여 분류하였다. 첫째 장애물이 없는(Non Obstacle) 2차원적인 경우, 둘째 장애물이 존재(Obstacle)하는 2차원적인 경우, 셋째 장애물이 존재(Obstacle)하며 3차원적인 알고리즘을 고려하였다. 향후 연구에서는 LiDAR를 직접 적용하여 최적 선정 지역을 도출하여 알고리즘을 적용할 것이다.
본 논문에서는 실거주 환경과 같이 구축된 테스트베드에 온도 센서를 설치하여 최적의 온도 측정 위치를 설정하는 방법을 제안한다. 테스트베드를 CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법으로 온도 변화를 시뮬레이션하고, 온도 변화와 기류 변화를 확인하여 최적 온도 측정 위치를 선정한다. 디자인빌더 소프트웨어를 이용하여 테스트베드를 3차원 모델링을 하고 CFD를 실행하였다. 최적위치는 바닥에서 높이 1.5m이고, 온도 변화가 적은 곳을 선택하였다. 실제 공간에 30개의 온습도센서를 설치하여 실험을 진행하였고 온도변화 결과를 확인하였다.
본 연구는 최적설계에 사용되는 역섭동법을 구조물의 손상탐지에 적용하였다. 이 방법은 손상의 위치를 정확하게 탐지하기 위하여 미지수보다 많은 수의 구속조건이 필요하므로, 최적설계와는 달리 비선형 회소자승법을 수치기법에 사용한다. 한편 손상탐지의 경우, 모든 자유도의 응답이 측정가능한 것은 아니며 제한된 수의 센서에서 부분적인 진동모드만 측정할 수 있다. 이처럼 부분적인 정보를 사용하여, 손상진단을 성공적으로 수행하기 위해서는 사용될 센서의 수와 위치를 결정하는 연구가 매우 중요한다. 본 논문에서는 센서의 개수가 결정되었을 때, 손상탐지에 적합한 센서 위치의 선정방법에 관하여 연구하였다. 이러한 연구의 결과로 순차적 소거법이 역섭동법을 이용한 손상탐지에 가장 적합한 센서위치의 선정방법임을 수치 예에서 확인하였다.
본 논문에서는 실거주 환경과 같이 구축된 테스트베드에 온도 센서를 설치하여 최적의 온도 계측 위치를 설정하는 방법을 제안한다. 테스트베드를 CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법으로 온도 변화를 시뮬레이션하고, 온도변화와 기류 변화를 확인하여 최적 센싱 위치를 선정한다. 실제 공간에 30개의 온도센서를 설치하여 실제 온도 변화를 측정하여 시뮬레이션과 비교하였다.
본 연구는 롤러코스터 구조물의 구조적인 결함을 검출하기 위해서 요구되는 최적의 센서를 구성하기 위한 연구이다. 특수한 목적과 구조적인 형태의 롤러코스터를 3차원 FE 모델링을 통해 구조적 거동특성을 분석하고, 최적계측/센서 이론을 통해 합리적인 센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 구성된 최적 센서 위치 및 개수를 바탕으로 손상 전 후에 따른 수치적인 모달 특성값을 추출해 손상평가에 활용될 기본 구조물에 대한 기초자료를 제공하였다. 본 연구의 대상구조물로 서울 어린이대공원에 위치한 롤러코스터 구조물을 선정하였고, 1/20 크기로 축소한 모형 구조물을 제작 활용하였다. 또한, 롤로코스트의 공간적인 구조의 특성으로 운동학(Kinetics)적 거둥에 따른 운동역학(Kinematics)적인 특성이 포함되도록 Spline 함수를 이용해 대상 모형 구조물을 정확히 3차원 FE 모델을 구성 후, 가이언 소거법에 근거한 모달 특성값을 추출하였고, 유효독립법(EIM) 및 최적운동에너지법(EOT) 이론을 바탕으로 최적계측/센서 위치 및 개수를 구성하였으며, 손상 전 후에 따른 모달 특성값을 추출해 크게 강성도, 유연도, 모드상관도의 관계로부터 손상(결함)을 평가하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성된 최적 계측/센서 이론이 타당함을 확인하였고, 강성도 및 유연도 변화를 통해 만족할 수준으로 손상이 규명되었다. 이 결과 롤러코스터 구조물의 건전도 모니터링에 필요한 거동특성 분석 및 결함검출기술 개발에 관한 최적 센서의 구성을 제시 하였다.
The effectiveness of software error compensation for thermally induced machine tool errors relies on the prediction accuracy of the pre-established thermal error models. The selection of optimal sensor locations is the most important in establishing these empirical models. In this paper, a methodology for the selection of optimal sensor locations is proposed to establish a robust linear model which is not subjected to collinearity. Correlation coefficient and time delay are used as thermal parameters for optimal sensor location. Firstly, thermal deformation and temperatures are measured with machine tools being excited by sinusoidal heat input. And then, after correlation coefficient and time delays are calculated from the measured data, the optimal sensor location is selected through hard c-means clustering and sequential selection method. The validity of the proposed methodology is verified through the estimation of thermal expansion along Z-axis by spindle rotation.
Although intensive development continues on innovative sensor systems, there is still considerable uncertainty in deciding on the number of sensors required and their locations in order to obtain adequate information on structural behavior. This paper is concerned with the sensor locations on a beam-structure for prognostic structural health monitoring. The purpose of this study is to investigate how to determine optimal sensor placement(OSP) from the sensitivity information of a known failure mode. The sensitivity of the forced vibration response of a beam to the variation of stiffness due to a crack is calculated analytically and used to determine the optimal sensor locations for the specified failure mode. The results of this method compared with the results of different OSP methods. The results have shown that the proposed method on optimal sensor placement is very effective in structural health monitoring.
위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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