• 대한토목학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.397-405
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• 2024

야간에 촬영한 열적외영상의 가시성 향상을 위해 주간에 촬영한 가시영역 컬러영상으로의 모의방법을 제안하였다. 짝지어지지 않은 야간 열적외영상을 주간 열적외영상으로 모의하고 그 결과를 주간 컬러영상으로 변환하는 단계별 모의를 하였다. 주간영상과 야간영상의 온도 영상변화의 계통적 특성을 반영하기 위해 온도변화 회귀식을 구성하여 적용하였고, 주야간 모의와 컬러화는 CycleGAN으로 학습하여 모델링하였다. 실험지역에 대하여 100장의 영상을 촬영하여 학습한 결과 SSIM은 0.2449, PSNR은 51.2254를 평균값으로 모의되었으며, 식생과 같은 복잡하고 세부적인 모의도 가능한 것을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.53-60
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• 2018

지속적인 IoT의 발전으로 인한 스마트팜 보급은 고령화와 일손부족 현상이 지속되고 있는 우리나라 농촌의 해결책으로 부각되고 있다. 이에 현재 스마트팜의 보급은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트팜은 사람을 대신하여 온도, 습도, 이산화탄소, 그리고 날씨와 같이 작물 재배를 위한 환경을 모니터링하고 제어한다. 특히 작물을 재배함에 있어서 온도를 제어하는 것은 매우 중요하다. 온도를 제어하기 위해 스마트팜 내에서는 에어컨, 팬과 같이 온도를 제어할 수 있는 기기가 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기기들은 전력소모가 심해 생산비의 증가를 초래한다. 본 논문은 인공지능을 이용하여 스마트팜 빅데이터를 학습하고 1시간후의 비닐하우스 최적온도를 예측하고 창문을 이용해 온도를 제어함으로써 다른 온도제어기기들보다 전력을 절약할 수 있는 전력절약형 스마트팜 시스템을 제시한다. 본 논문에서 연구한 방법을 이용한 시뮬레이션을 통해 기존에 사용하는 팬보다 특정 조건 하에서 83%전력소모가 절약될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제27권4호
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• pp.525-531
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• 1995

제빵 공정 중의 굽기 공정을 대상으로 공정에 이용되는 오븐의 예측 제어를 위해 빵의 부피, 색깔, 빵의 온도 변화를 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 첫째, 모형 개발을 위해 필요한 데이터 획득을 위해 영상 처리 장치, K-type 열전쌍 온도 센서 등을 이용하여, 굽기 공정 중의 물리적 변화를 측정하였다. 빵의 상태 변화는 부피가 먼저 증가하고, 부피 증가가 멈춘 후에 색깔의 변화가 수반되었다. 표면 온도는 초기에 급격히 상승한 후에 완만한 상승으로 전환되었고, 내부 온도는 초기에 어느 정도 일정한 온도를 유지하다가, 중반에 급격한 상승을 나타내고, 이후에 다시 일정하게 유지되었다. 부피, 색과, 품온 간의 상호관계는 비선형적인 관계를 가진 것으로 판명되었다. 둘째, 빵의 부피, 색 변화를 예측하기 위해 MLP구조와 BP학습을 이용하여, 30초, 2분 이후의 부피 및 색 변화를 예측할 수 있는 모형과 부피, 색, 오븐 온도를 입력으로 품은 및 표면 온도를 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 예측 오차가 각각 4.62%, 7.38%, 1.09%로, 굽기 공정 중의 빵의 상태를 유의성 있게 예측할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-480
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• 2019

스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 하계학술대회 논문집
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• pp.434-436
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• 2008

같은 정격을 가진 배터리 일지라도 온도나 노화에 따라 용량, Direct current internal resistance(DCIR)이 서로 다른 값을 나타낸다. 또한, 용량과 DCIR의 상관관계가 항상 성립하는 것은 아니다. 이러한 특성으로 인해 펄스파워 관련 State of health(SOH)를 알기 어렵다. 이번 논문에서는 해밍네트워크를 이용한 리튬이온 배터리의 특성을 분석, 연구하였다. 펄스파워는 전압의 함수이다. 배터리 충방전 프로파일을 이용하여 전압패턴들을 선정한 후 특성 파라미터를 이용하여 해밍네트워크에 사전에 학습시킨다. 다음, 임의의 배터리 데이터를 통계 처리하여 전압패턴 특성 파라미터를 추출한 후 신경회로망에 입력하여 학습한 전압패턴들 중 임의의 배터리에 맞는 배터리를 선정한다. 패턴선정은 상온에서 10개의 리튬이온 프레시 배터리(1.3Ah)가 이용되었고 검증을 위해 DCIR 값을 구하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2152-2154
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• 2002

신경망을 이용한 적응제어는 학습능력에 따라 외란작용에 스스로 대처하고, 정밀한 제어가 가능하지만 학습파라미터가 최적화되기 전에는 불안정한 제어응답을 보인다. 퍼지논리는 전문가의 경험을 논리화한 것으로 제어특성은 좋으나, 외란에 대한 적응력이 부족하여 계속적인 오프셋이 발생할 수 있다. 따라서, 퍼지와 신경망을 시스템의 동특성에 따라 혼용한 제어방식을 제시하고, 시뮬레이션으로 시간지연이 있는 CSTH의 온도와 비선형 공정인 pH 중화공정에 적용하여 단순신경망 제어어보다 개선된 제어응답 특성을 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.628-630
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 중요한 이슈 중 하나인 상황인식은 컴퓨팅환경(예를 들어 가용 처리장치, 사용자 입력과 표시를 위한 장치, 네트워크 수용량, 다른 기기와의 접속용이성 및 컴퓨팅비용 등), 사용자 환경(위치, 주위 사람들과의 접촉, 사회적 입장 등) 및 물리적 환경(밝기, 소음, 온도 등)이 지속적으로 변화하는 수행 환경에서 인간으로 하여금 본연의 목적을 달성하는데 집중할 수 있도록 지원하는 인간 친화적인 시스템을 제공하기 위한 필수 기술이다. 이러한 상황인식을 이용하여, 사람이나 장소 및 사물의 입장이나 처지 혹은 관계 등을 특징 지을 수 있는 신원, 위치, 상태(혹은 활동) 및 시간의 4가지 상황정보를 고려한 학습이 이루어지도록 지원함으로써 학습에 있어서의 접근용이성과 적응성을 높이기 위한 컨텐츠 전승제어 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.641-644
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• 2018

열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1300-1303
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• 2012

최근 친환경적이고 에너지 효율이 우수한 LED 조명에 대한 관심이 증가함에 따라 현재 학교 조명으로 사용하고 있는 형광등을 대체하고 있다. 형광등은 점멸빈도가 높으면 수명이 단축되며 상황에 따라 조명 환경을 동적으로 재구성하기에 용이하지 않은 단점을 가진 조명장치이다. 이와 달리 LED는 광원의 다양한 조합을 통해 정밀한 제어가 가능하여 상황에 따라 적합한 조명 환경을 제공함으로써 재실자의 시각적 쾌적성 및 작업 능률 향상 등의 효과를 가져온다. 본 논문에서는 교실 환경을 대상으로 요일 및 시간, 교과목 종류 등의 스케쥴 정보와 교사의 위치 및 행위를 기반으로 각 상황에 적합한 최적의 조명 환경을 제공하여 학습 능률을 향상시키기 위한 상황인지기반의 LED조명제어시스템을 개발한다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 교실 환경 테스트베드를 구축하고 조명 환경 지표를 이용하여 교실 내 조명장치의 색온도, 조도를 제어한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.173-176
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• 2021

요즘 사회에 흔하게 볼 수 있는 질병인 당뇨병은 그 수가 계속 늘어나고 있다. 증상이 적은 당뇨병의 특성 덕분에 인지율이 낮고 당뇨발과 같은 심각한 합병증으로 발전하기에 이를 사전에 진단하고 예방하는 것이 중요하다. 기존의 연구는 입력 혹은 발의 온도를 기반으로 차이를 구분함으로써 당뇨발 환자군을 판별했다. 본 논문에서는 당뇨발 진단의 정확도 향상을 위해 AI 학습 모델을 사용하는 방식을 사용하기 위하여 다중 센서를 부착한 스마틴솔을 개발하고 데이터 전처리를 통해 학습 데이터를 생성하는 과정을 기술한다. 또한, 이를 위한 스마틴솔에 다중 센서를 부착하고 펌웨어를 통해 발의 압력과 온습도를 오차 없이 효율적으로 실시간으로 받아내는 개발 과정과 결과를 제시한다.