하이테크놀로지를 여러 가지 다른 영역과 융합하고자 하는 노력이 다양한 연구 분야에서 시도되고 있으며, 스포츠웨어를 개발함에 있어 운동선수의 운동능력을 향상시키기 위한 분야에 이러한 첨단 기술들이 도입되고 있다. 본 연구는 스포츠 훈련에 도움이 되는 동작 센싱 스마트 스포츠웨어를 개발하기 위한 기초 연구로서, 조정 동작 시 관절의 움직임을 측정할 수 있는 동작 센서를 부착하기 위한 인체상의 최적 위치를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 일관된 동작을 반복적으로 수행할때 관절의 변화가 큰 조정을 대상 스포츠로 선정하였으며, 조정 선수의 대표 체급인 중량급과 경량급의 피험자를 선정하여 동작에 따른 피부의 변화율을 측정하여 체급별 차이를 분석하였다. 먼저, 3차원 모션캡처 시스템을 이용하여 조정 동작 시 등, 팔꿈치, 엉덩이, 무릎 부위의 피부 변화를 촬영하고, 각 마커 간 거리의 변화율을 분석함으로써 체급에 따른 차이를 보이지 않으면서 동작에 따라 피부의 변화가 큰 부분을 인체 상에 도시하였다. 이를 바탕으로 동작 센싱용 스마트 스포츠웨어를 위한 센서 부착의 가이드라인을 제시하였다.
본 논문에서는 전동기의 속도 센서로 사용되는 마그네틱 센서의 3차원 전자장 해석 기술 및 분석 방법에 대하여 논하였다. 마그네틱 센서는 레졸버 및 엔코더와 같은 속도센서에 비해 가격이 싸고 활용성이 높은 장점이 있는 반면, 정밀도가 낮으며 외부 자기장에 대하여 간섭을 많이 받는 단점이 존재한다. 마그네틱 센서는 전동기가 회전할 때 사인과 코사인 파형이 발생된다. 그러나 홀 소자 근처에서의 자기적 노이즈로 인하여 사인 및 코사인 신호가 왜곡이 발생하여 각도 오차로 나타난다. 본 논문에서는 마그네틱 센서의 홀 소자의 적절한 위치 선정과 주위에 적절한 요크를 다꾸찌 방법에 의해 최적 설계를 수행하여 이러한 왜곡을 방지하고자 하였다. 해석방법으로는 3차원 유한요소법을 이용하여 해석의 정밀도를 높였다.
In this paper, the optimal position selection of error sensors and transducers to attenuate interior noise from outside noise sources using active control techniques is presented. To get an optimal control characteristics in adaptive noise control systems, it is necessary to optimize the positions of sensors and transducers. A new type of simulated annealing method has been proposed as searching technique to find optimal transducers and sensors positions in which the sum of the squared pressures at sensor position in an enclosure can be best minimized. Computer simulations and experiments have been performed to show the effectiveness of the proposed method.
장죽수도 조류신호표지시스템 구축을 위하여 시공 전 단계에서 현장해양조사 및 수치모델링을 통한 최적위치를 선정하고 센서 설치 구조안전성 검토 결과를 바탕으로 시공을 수행하였다. 관리자 인터페이스 및 자료 관리를 위한 운용 소프트웨어와 연계하여 장죽수도의 조류정보(유향, 유속, 유속의 경향)를 항해자에게 AIS 정보로 실시간으로 제공하여 통항 선박의 안전운항을 확보하고, 또한 조류관측자료 분석을 통하여 실시간 정확한 조류정보와 예측 값을 반영하여 해양사고를 미연에 방지 할 수 있다.
토목, 건축과 관련된 노동현장은 여느 3D 업종들과 마찬가지로 숙련된 기능공의 부재 및 산업재해 발생으로 인해 어려움을 겪고 있으며 이를 극복하기 위한 노력을 계속하고 있다. 대표적인 토목공사인 토공 작업 역시 위험 혹은 유해한 작업환경으로 인해 토공장비의 안전사고 및 생산성과 품질저하가 발생하며 이를 방지하기 위한 장비의 지능화가 절실하게 요구되고 있다. 이를 위해 최근 지능형 굴삭 시스템 개발을 위한 연구가 진행되고 있으며, 토공작업은 일반적으로 광범위한 작업영역을 가지기 때문에 지능형 굴삭시스템의 개발을 위해서는 효율적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 작업계획의 수립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 작업계획의 대상을 굴삭로봇과 토사로 구분하였으며, 글로벌 영역에서 단위작업 영역, 로컬 영역으로의 분할을 통해 전체 작업 진행에 대해 효율적으로 작업계획을 수립할 수 있도록 구성하여 계획단계에서부터 토공작업 자동화 및 효율와에 기여하고자한다. 토공작업계획 시스템은 토공 작업자 및 감독자의 작업 특성 및 노하우를 컴퓨터, 즉 두뇌에 부여함으로써 숙련된 장비조종자의 작업 방법 및 특성을 반영하여 토공 작업 프로세스 모델링을 구축하고 실제 작업환경상의 센서에 의해 측정된 데이터를 실제 작업환경과 동일하게 모델링된 컴퓨터내의 가상환경을 바탕으로 영역분할, 최적 플랫폼 위치선정 및 작업 순차생성을 통해 최적의 토공작업계획을 수립할 수 있도록 한다.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 정상상태의 단일 주파수에서의 임의의 음압분포로 조화가진되 는 3차원 정방형 밀폐계 음장의 경우에 대한 능동제어를 시도함으로써 사무실과 같은 실내 공간에 대한 능동적 소음저감의 응용 가능성을 검토하고자 하였다. 또한 변환기 의 위치선정을 위하여 상태공간 모드 모델의 모드 근사화에 따른 계수행렬의 요소를 평가함으로써 가제어성과 가광측성을 만족하는 최적한 변환기 (부가음원, 마이크로폰) 의 위치를 선정하였다. 밀폐계 내부의 음압을 저감시키는 목적함수로는 전체 시간평 균 음향 포텐셜에너지를 사용하였으며 폐공간의 음압변동을 이론적으로 규명함으로써 부가적인 음원의 복소세기를 적절히 선정하여 이 음향 포텐셜 에너지의 양을 최소화 시킬 수 있음을 보였다.
접근이 어렵거나 지속적인 모니터링이 필요한 서비스에 적용 가능한 WSN(Wireless Sensor Network) 기술은 최근 그 응용 분야의 확대 및 효율성의 증가로 인해 연구 개발의 필요성이 점증하고 있는 분야이다. 특히, 국방 분야에서는 경계 및 감시 정찰 등 인원 투입 시 발생 가능한 위험 요소를 회피하고 효율적인 인원 활용을 위한 대안으로 센서 네트워크를 포함한 최신 IT 기술에 대한 연구가 활발히 진행되는 상황이다. 본 논문에서는 클러스터링(Clustering) 및 위치 기반 기법을 적용하여 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 수명을 늘리기 위한 조건을 분석한 후 수명 연장을 위한 요인들을 도출하였다. 도출된 요인들은 CH(Cluster Head) 선출 방안, 각각의 CH에서 BS(Base Station)까지의 경로 선정 방안 등이 포함되며 실험을 통해 검증된 최적의 결과 및 방안을 적용하여 클러스터링 기반의 WSN 구성 방안을 제안하였다.
국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.
본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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