본 논문은 구동장치의 진동에서 특징 데이터를 추출하고 인공신경망에 학습을 시킨 후, 구동 장치의 결함을 분류하는 시스템을 구현하였다. 딥러닝 기술을 이용함으로써 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터의 특징에 따라 쉽게 변경 가능하다. 또한, 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 진동 환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 본 연구팀의 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 진동 환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.
최근 가상화 기술에 대한 많은 관심과 연구들로 인해 가상 머신은 물리(Native) 머신에 가까운 성능을 보이며 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 하지만 GPU 와 같은 그래픽 하드웨어에 대한 장치 가상화는 다른 가상화 기법에 비해 연구가 미흡한 상태로 가상화 환경에서의 영상처리에 걸림돌이 되고 있다. 가상화 환경에서의 영상처리는 기존의 X 윈도우 시스템을 이용하여 영상을 처리하는데, 이는 2D 영상처리에 최적화 되어 있어서 3D 영상을 처리하는데 성능의 한계 보일 뿐만 아니라 가상 머신에서 메모리가 중복으로 복사되면서 낮은 성능 보여주고 있다. 제안하는 장치 가상화 프레임워크는 기존의 메모리의 중복 복사를 제거하면서 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 GPU 성능 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크를 제안하고 평가를 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.
모바일 그리드 환경에서 작업 처리를 위해 노드로 활용되는 모바일 장치는 무선 인터넷 연결과 모바일 장치의 배터리 용량 등의 제약으로 인해 모바일 그리드 환경에서의 작업 처리는 기존 그리드 컴퓨팅 환경에 비해 신뢰성이 낮고 결함이 발생할 확률이 높다. 따라서 모바일 장치의 신뢰성을 고려한 작업 분배 방법이 요구된다. 이 논문에서는 모바일 장치의 신뢰성을 고려한 작업 분배 스케줄링을 제안하고자 한다. 제안 기법에서는 노드의 신뢰성을 바탕으로 작업량과 복제 개수를 서로 달리 설정하여 신뢰성이 우수한 노드에게 더 많은 작업량을 할당하고 작업 복제 개수를 적게 설정하도록 한다. 제안 기법의 타당성을 보이기 위한 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 성능이 향상됨을 보여준다.
본 연구는 자기 홀 센서의 특성으로 인해 실내 환경에서만 이용이 되었던 자기/자기-자이로유도 타입의 무인운반차를 실외 환경에서도 적용이 가능하도록 실외 주행용 자기 위치측정 장치를 설계 및 제작하는 것이다. 현재 이용되고 있는 자기 위치측정 장치는 측정 높이가 30mm로 바닥 환경이 고르고 평평한 실내 환경에 적합한 구조이다. 하지만 바닥 환경이 울퉁불퉁하거나 불균형적인 실외환경에 이용되는 무인운반차에는 부적합하다. 그 이유는 무인운반차 서스펜션이 부착되게 되고, 이 때 자기 위치측정 장치의 부착높이가 30mm 이하로 무인운반차에 가해진 충격으로 인해 장치와 바닥과의 충돌이 발생하게 되면 장치가 파손되기 때문이다. 따라서 실외 자기유도 무인운반차에 적용하기 위해서는 100mm 이상의 측정 높이를 가지는 자기 위치측정 장치가 필요하다. 현재 자기위치측정 장치의 성능 향상 및 개발에 관련된 다양한 연구들이 진행되었지만, 다양한 자기 홀 센서를 분석하여 본 논문에서는 자기위치측정 장치를 설계 및 제작하였고, 자기 홀 센서의 특성 정보를 이용한 특성 함수를 이용해 자성체의 위치를 검출하였다. 실험을 위하여 알루미늄을 이용한 실험 장비를 제작하였으며, 제안된 자기 위치측정 장치를 이용하여 실험한 결과 위치측정 정밀도 오차는 10mm 이하이고, 측정 높이는 평균 150mm 로 실외 자기유도 무인운반차에 적합한 것을 확인하였다.
최근 유 무선 통신 기술이 발전하고 소규모 장치의 개발 기술이 향상되면서 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에서는 다양한 생활용품에 장착 가능한 소규모 장치와 센서 등을 사용한다. 소규모 장치와 센서들은 다양한 기기로 구성되어 있기 때문에 개발 환경과 실행 환경의 호환성이 낮은 문제점을 가지고 있다. 이는 가상기계 플랫폼을 적용하여 해결할 수 있다. 기존에 개발된 가상기계는 규모가 크고 높은 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 퍼베이시브 환경에는 사용할 수 없다. 그러므로 퍼베이시브 환경에 적합한 가상기계의 어셈블러가 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 가상기계인 EVM의 어셈블러를 수정하여 퍼베이시브 컴퓨팅 환경에 적합한 어셈블러를 설계하고 구현한다. 적은 리소스만을 제공하는 소규모 가상기계에 적합하도록 EVM의 객체 지향 특성과 불필요한 명령어를 제거한다. 수정된 새로운 가상기계 플랫폼을 위한 어셈블러를 통해서 가상기계에서 실행 가능한 실행 파일 포맷을 생성할 수 있다.
원자력발전소의 안전성 향상을 위해서는 새로 개발되는 각종 신기술들이 적극 활용되어야 하며, 이러한 노력의 일환으로 현재 로봇기술을 원자력분야에 접합시키려는 노력이 고조되고 있다. 한국원자력연구소에서는 작업자의 접근이 제한된 고방사선 구역에서의 효율적인 감시점검을 위한 원자력시설 감시점검용 이동형 로봇을 개발하였다. 환경감시 및 감시대상물의 이상상태의 점검 및 판단에 활용하기 위하여 열영상 감시장치, 방사선 준위 분포 관측장치 및 물체인식/추적장치가 탑재되도록 하였으며, 로봇의 주행 및 감시 점검 작업의 원활한 제어를 위하여 입체 영상장치, 가상현실 원격조작장치를 개발하였다. 이동형 로봇에 탑재되어 사용되는 센싱장치들은 로봇에의 탑재 및 분리 사용이 가능하도록 독립 시스템 형태로 설계되어 있기 때문에 이동 장치 없이도 단독적으로 사용이 가능하다. 또한 개발된 이동형 로봇은 원자력시설의 감시점검 뿐만 아니라 실제 사고 발생시의 비상사태에 대응하여 사태진압 및 사후처리 작업에 활용이 가능하며 아울러 비원자력 분야의 극한환경에서의 응용이 가능하다.
최근들어 무선 홈 네트워크에 기반한 센서들에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 무선 환경에서 센서 장치들은 대량의 장치들이 특정 위치가 아닌 편재된 환경에 존재하는 특징을 가진다. 이러한 센서 장치들의 정보를 제어하고 관리하기 위해서는 센서 정보를 활용하는 어플리케이션과 센서 장치 간, 정보를 중계해주고 관리해주는 미들웨어 소프트웨어가 필요하다. 본 논문에서는 어플리케이션과 센서 장치간 정보를 중계하고 관리해주는 미들웨어 소프트웨어를 설계하여 구현하였으며, 향후 다양한 센서 장치와 네트워크 프로토콜을 지원하도록 하여 홈 네트워크 서비스를 실현하는데 도움이 되고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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