• 전력전자학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.325-333
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• 2021

A 3 kW grid-tied PV inverter with Gallium nitride high-electron mobility transistor (GaN HEMT) for domestic commercialization was developed using boost converter and full-bridge inverter with LCL filter topology. Recently, many GaN HEMTs are manufactured as surface mount packages because of their lower parasitic inductance characteristic than standard TO (transistor outline) packages. A surface mount packaged GaN HEMT releases heat through either top or bottom cooling method. IGOT60R070D1 is selected as a key power semiconductor because it has a top cooling method and fairly low thermal resistances from junction to ambient. Its characteristics allow the design of a 3 kW inverter without forced convection, thereby providing great advantages in terms of easy maintenance and high reliability. 1EDF5673K is selected as a gate driver because its driving current and negative voltage output characteristics are highly optimized for IGOT60R070D1. An LCL filter with passive damping resistor is applied to attenuate the switching frequency harmonics to the grid-tied operation. The designed LCL filter parameters are validated with PSIM simulation. A prototype of 3 kW PV inverter with GaN HEMT is constructed to verify the performance of the power conversion system. It achieved high power density of 614 W/L and peak power efficiency of 99% for the boost converter and inverter.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.410-415
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• 2004

Employing knowledge of adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have explored new aspects of distributed modular systems for building ubiquitous heterogeneous robotic systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1] as reconfigurable modules. This paper describes early technological approaches related to technical design, experimental developments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop modular robotic systems. The processing technology presented in this paper is embedded inside each $DUPLO^1$ brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Block in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can easily do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular robotic structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modern artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing modular robotic system with different types of morphology, functionality and behavior. To assess these potential I-BLOCKS possibilities, the paper presents a limited range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular robots. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS created on users' natural inspiration by a just defined concept of modular artefacts.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.58-64
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• 2001

정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따라 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 따러져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 둠으로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영함으로써 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수와 배경과 대상의 구별이다. 이를 정확히 알아내는데, FCM (Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 이를 바탕으로 PCM (Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로 프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제14권2호
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• pp.20-27
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• 2020

Several uncertainties in the landing environment of an aircraft are not considered, such as the falling speed, ambient temperature, and sensor noise. These uncertainties negatively affect the performance of the controller applied to a landing gear. The sliding mode control (SMC) method, which maintains the optimal performance of a controller under uncertainties, is used in this study. The landing gear is equipped with a magnetorheological damper that changes the yield shear stress according to the applied magnetic field. The applied controller employs a hybrid control combining Skyhook control and force control. The SMC maintains the optimal performance of the hybrid control by minimizing the tracking error of the damper force, even in various landing environments where parameter uncertainties are applied. The effect of SMC is verified through co-simulation results from Simscape and Simulink.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.215-220
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• 2013

최근 심장마비로 사망한 사례가 전 세계적으로 급속도로 늘고 있다. 그러므로 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 공항, 학교, 가정에서에도 자동제세동기 설치가 의무화 되었고 AED 설치를 의무화 하고 있는 추세이다. 그러나, AED는 응급상황에서 사용 시 오작동이나 장비의 고장이 생긴 경우 AED가 비치되어 있어도 무용지물이 될 수 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 개선하기위해서, AED Simulator를 이용한 퍼지기법 시뮬레이션은 기존의 방법과 비교해서 외부 온도 조건 및 Tilt 조건을 고려 해서, 자가 진단시에 이상 검출 유무를 판단하는 지능형 모의 실험을 개발하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법보다 고장 검출 확률이 30 % 정도 개선되는 것을 확인하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권1호
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• pp.40-50
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• 2012

Increase in the number of older people due to demographic changes poses great challenges to the social healthcare systems both in the Western and as well as in the Eastern countries. Support for older people by formal care givers leads to enormous temporal and personal efforts. Therefore, one of the most important goals is to increase the efficiency and effectiveness of today's care. This can be achieved by the use of assistive technologies. These technologies are able to increase the safety of patients or to reduce the time needed for tasks that do not relate to direct interaction between the care giver and the patient. Motivated by this goal, this contribution focuses on applications of acoustic technologies to support users and care givers in ambient assisted living (AAL) scenarios. Acoustic sensors are small, unobtrusive and can be added to already existing care or living environments easily. The information gathered by the acoustic sensors can be analyzed to calculate the position of the user by localization and the context by detection and classification of acoustic events in the captured acoustic signal. By doing this, possibly dangerous situations like falls, screams or an increased amount of coughs can be detected and appropriate actions can be initialized by an intelligent autonomous system for the acoustic monitoring of older persons. The proposed system is able to reduce the false alarm rate compared to other existing and commercially available approaches that basically rely only on the acoustic level. This is due to the fact that it explicitly distinguishes between the various acoustic events and provides information on the type of emergency that has taken place. Furthermore, the position of the acoustic event can be determined as contextual information by the system that uses only the acoustic signal. By this, the position of the user is known even if she or he does not wear a localization device such as a radio-frequency identification (RFID) tag.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.85-92
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• 2021

Ambient Air Vaporizer (AAV) is an essential facility in the process of generating natural gas that uses air in the atmosphere as a medium for heat exchange to vaporize liquid natural gas into gas-state gas. AAV is more economical and eco-friendly in that it uses less energy compared to the previously used Submerged vaporizer (SMV) and Open-rack vaporizer (ORV). However, AAV is not often applied to actual processes because it is heavily affected by external environments such as atmospheric temperature and humidity. With insufficient operational experience and facility operations that rely on the intuition of the operator, the actual operation of AAV is very inefficient. To address these challenges, this paper proposes an artificial intelligence-based model that can intelligent AAV operations based on operational big data. The proposed artificial intelligence model is used deep neural networks, and the superiority of the artificial intelligence model is verified through multiple regression analysis and comparison. In this paper, the proposed model simulates based on data collected from real-world processes and compared to existing data, showing a 48.8% decrease in power usage compared to previous data. The techniques proposed in this paper can be used to improve the energy efficiency of the current natural gas generation process, and can be applied to other processes in the future.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-37
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• 2024

본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.