• 한국공작기계학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.22-27
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• 2004

A new method that estimates the sensing ability of HH smart sensor is proposed. The new signal processing method have been developed that can distinguish among different materials relatively. The HH smart sensor was developed far recognition of materials. The HH smart sensor was made for experiment. Then, it was estimated the ability to recognize objects according to acceleration value. The sensing ability of HH smart sensor has been estimated with the $R_{SAI}$ method. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to acceleration value changing. Dynamic characteristics of HH smart sensor were evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method that uses the power spectrum density. Applications of this method are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.521-525
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• 2006

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 장애물 회피 및 물체 추적 방법을 제시한다. 장애물 회피를 위해서 제어부의 초음파 발생 신호의 귀환시간과 거리와의 관계 및 적외선 센서에서 측정한 아날로그신호와 거리와의 관계를 추출하여 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 물체 추적 모드에서는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.464-470
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• 2002

본 연구에서는 초음파를 사과의 비파괴 품질판정에 이용하기 위한 기초 연구로서 사과 표면에 입사, 반사되는 초음파 신호를 계측 및 분석하기 위한 시스템을 구축하고 저장기간에 따른 사과의 초음파 특성을 계측하였으며, 그 결론은 다음과 같다. 1. 구성된 비 접촉식 초음파 장치를 이용하여 전압-시간 그래프에서 전압의 진폭(PTP)값을 구하였고 신호처리용 프로그램을 이용하여 획득한 신호를 주파수 영역에서 분석하여 피크주파수, 영역별 에너지 밀도함수 등을 구하였다. 2. 사과의 초음파 특성을 분석한 결과 사과의 저장기간은 초음파 응답신호의 진폭(PTP) 및 제 3영역 에너지 스펙트럼 밀도함수와 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 3. 초음파를 농산물의 비파괴 품질판정에 적용시 문제가 되고 지는 센서와 시료와의 접촉응력에 의한 응답신호의 변형에 의한 문제를 해결하고자 비 접촉식 센서를 사용하였으며, 실제 농산물에 적용이 가능한 것으로 판단되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.115-117
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• 2004

인간과 인간 사이에 컨텍스트의 역할이 중요한 것처럼 기계가 컨텍스트를 인식할 수 있는 능력을 갖추는 것은 중요하다. 특히 지능적인 서비스를 제공하기 위해서는 고수준 컨텍스트를 추출하는 것이 필요하고, 최근 베이지안 네트워크를 이용해 컨텍스트를 추출하려는 연구가 많이 있었다. 그러나 대부분은 단순한 컨텍스트를 추출하는 연구들이고, 상황이나 사용자에 따라 다른 특성을 보이는 경우에 대한 처리는 하지 못하고 있다. 본 논문은 퍼지 소속 함수를 통해 각 센서에서 오는 정보를 전 처리하고, 이를 베이지안 네트워크를 이용해 고수준 컨텍스트로 추출하는 방법을 제안한다. 특히 여러 개의 퍼지 노드가 있을 경우 퍼지 소속값의 곱을 사용하여 베이지안 추론에 적용하였다. 각 센서의 정보를 처리하는 퍼지 소속 함수는 사용자가 쉽게 설계할 수 있고, 컨텍스트 추출모듈과 별개로 설계가 가능하기 때문에 베이지안 네트워크의 유연하고 적응적인 특성을 유지하면서 개인화가 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 세계의 문제를 모델링한 베이지안 네트워크의 예를 보이고 이를 분석한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2001년도 추계학술대회논문집 II
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• pp.922-926
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• 2001

This paper deals with sensing ability of smart sensor that has a sensing ability to distinguish materials according to frequency changing. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials. The smart sensor was developed for recognition of materials. We estimated the sensing ability of smart sensor with the $R_{SAI}$ method according to frequency changing. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to frequency changing. Sensing ability of smart sensors was evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method. Applications of smart sensors are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.etc.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 E
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• pp.2438-2440
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• 1999

광섬유 패브리페로 간섭계의 위상변조를 이용한 센서의 경우 위상변조 특성상 정밀도는 보장받지만 전달함수의 강한 주기성으로 인해 동작범위가 제약을 받아 실 사용시 어려움을 겪고 있다. 고정밀도와 넓은 동작범위를 동시에 만족시킬 수 없기 때문에 대부분 실사용 상태 때 패브리페로의 고유한 고정도 특성을 포기하는 경우가 많다. 본 논문은 센서의 다중화 개념을 도입하여 기존의 패브리페로 공진기와는 별도로 반사체 하나로 구성된 간단한 보조센서를 추가로 사용하여 주센서신호의 주기성을 극복하면서 패브리페로의 우수한 해상도를 유지하기 위한 모델을 제시하고 수치해석을 통한 타당성 검증과 신호처리방법에 대해 기술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.438-440
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• 2012

본 논문은 EPS ECU 에 사용되고 있는 전류센서의 offset 결정에 대해 효율적인 방법을 제시한다. 센서의 offset 은 EPS 시스템에서 모터의 토크리플을 야기하기 하므로, 토크리플을 줄이기 위해 offset 을 보정하여 모터를 제어하게 된다. 일반적으로 EPS ECU 에 대해 offset 보정 방법은 ECU 생산시 센서의 offset 값을 측정하여 EEPROM 에 기록하고, 모터 제어시 활용한다. 이러한 방식은 ECU 생산의 cycle time 을 늘릴 뿐만 아니라, 센서 및 주변 회로의 노후로 인해 MCU 의 입력으로 들어오는 offset 값의 변화에 대해 대응할 수 없는 한계를 가진다. 언급된 문제를 보완하기 위해 본 논문은 ECU 생산시 offset 을 EEPROM 에 기록하는 것이 아니라 ECU 가 ON 때마다 센싱값을 정확하게 취득하여 offset 값을 선정하고 '강인한 오차 기준' 함수를 사용하여 노이즈의 영향을 줄이는 방법을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.31-37
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• 2010

본 논문은 홈 케어를 위해 생체 센서 시스템으로 홈 네트워크 시스템을 구성하여 생체 신호가 전달되도록 생체 신호 알고리즘을 구현하였다. 알고리즘의 구성 조건은 입력함수, 주파수 변화 함수, 변위 점 산출 발생 함수, 위치 변동 축 발생 함수, 축 변화 흔들림 변위(Sway Displacement)의 함수에서 변위치의 최대 값과 최소 값을 기준에 조정할 수 있는 단계로 주파수 변동이 0.01 단위로 변화가 있도록 조정하였다. 산출되는 항목은 맥박(Heart Rate), 체온(Temperature), 체중(Weight) 로 구성되고, 파형으로 신체적 균형정도를 확인하고 건강의 상태를 확인하도록 의미를 부여하였다. 본연구의 결과로 홈 네트워크를 통해 헬스 센터 및 건강관리 중앙 시스템에 단말기를 통해 전송된 알고리즘으로 홈 내 건강 관리시스템이 진행되는 결과를 얻을 수 있고, 다양한 신체적 파라메타를 통한 모니터링 기능을 갖춘 시스템관리가 형성 될 것으로 예상된다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제21권3호
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• pp.219-228
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• 2006

폴리우레탄, 폴리에스테르, 바이페놀, PVC 외 각종 농약 등을 생산하는 울산의 모 화학공장에서, 다양한 종류의 휘발성유기화합물질들(VOCs)이 배출되고 있다. 평균적인 휘발성유기화합물질의 배출 농도는 7283 ppm으로, 톨루엔, 페놀을 포함하여 Trimethyl-pentene, trimethyl-hexene, dimethyl-cyclohexane 등이 검출되었다. Trimethyl-pentene, trimethyl-hexene, dimethyl-cyclohexane등은 인화성이 강하며 화재를 일으킬 위험성이 매우 큰 것으로 알려져 있고, 특히 톨루엔과 페놀의 경우는 호흡이나 피부접촉 등을 통한 인체로의 유입이 있을 경우 유독성을 나타내게 된다. 이러한 VOCs제거를 위하여 겨울철 기간에 파이로트-규모의 바이오필터 적용 실험이 진행되어 졌다. 본 연구의 목적은 바이오필터 운영이 진행되는 가운데 온도, 함수비, 하중, 압력손실 등의 제한요소들이 미디어 내부에서 변화하는 상황에 대한 관찰 및 평가에 있다. 이러한 제한요소들은 바이오필터의 디자인과 오염물질 제거에 심대한 영향을 미치게 된다. 바이오필터는 옥외에 설치되어 총 44일간 운영되어 졌는데, 외부 영하온도의 영향을 최소화하기 위하여, 7cm두께의 파이버-글래스 소재 단열설비가 반응기 외부에 설치되었고 또한 $150^{\circ}C$의 스팀이 바이오필터 반응기와 단열설비 사이에 제공되어 졌다. 바이오필터 반응기 내부에는 23개의 온도 측정 센서와 함수비 센서, 공기샘플포트, 습도계 등이 각기 다른 장소에 설치되어 온도, 함수비 등의 제한요소 영향연구가 진행되었다. 미디어 내부 같은 높이의 서로 반대되는 위치에서 온도차가 13.7도에서 -8.3도까지 차이가 나는 것으로 관찰되었으며, 미디어 높이 위치의 변화에 따라서도 21도에서 2도가지 차이를 나타냈다. 바이오필터 함수비는 실험기간 동안 지속적으로 변화가 발생하였는데, 스팀이 제공되는 동안에는 미디어 함수비가 훨씬 빠른 속도로 증가됨이 관찰되어 졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권6호
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• pp.419-425
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• 2004

본 연구에서는 Dempster-Shafer evidence theory에 기반하여 Gaussian 질량 함수를 사용하는 융합 기법을 제안하고 있다. Dempster-Shafer 융합은 비정확성과 불확실성 measures를 각각 belief 함수와 plausibility 함수로 나타내며 이 두 함수 값 사이의 간격을 나타내는 "belief interval"에 의해 불확실성의 정도가 표현된다. 이러한 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 서로 다른 센서에서 수집된 영상 자료를 융합하여 사용하여 분류 결과의 정확성을 높이고 특히 분류를 위한 매개변수를 추정하는 훈련과정에서 복합 클래스를 설정할 수 있어 단순 클래스 설정으로 인한 훈련과정이 어려움을 피할 수 있다. 이 연구에서는 경기도 용인/능평 지역에서 관측 된 KOMPSAT EOC의 범색 영상 자료와 LANDSAT ETM+의 식생지수 자료에 대해 제안된 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 분류 실험을 수행하였고 분류 결과는 서로 다른 센서간의 영상자료 융합을 위한 제안된 기법의 잠재적 효과성을 보여주고 있다.