전술데이터링크는 전장상황 인식 능력을 향상하기 위한 군용 데이터 네트워크이다. 한국군은 전술데이터링크 성능개량상업을 추진하고 있다. 전술데이터링크는 다양한 플랫폼, 센서 데이터 및 지휘통제 체계와의 연동이 필수적이므로 연관 기술분야에 대한 연구가 필요하다. 그러나 전술데이터링크는 군 운영 특성상 다양한 기술정보가 공개되지 않고 있다. 본 논문에서는 전술데이터링크의 기술동향을 파악하기 위하여 지식재산 정보를 활용한 데이터기반 자동화 분석 방법론을 제안한다. 본 논문에서는 지식재산 관련 데이터를 자동으로 수집하고 전처리하며, 시계열에 따라 분석한다. 추가적으로 특허 기술정보의 기관별 현황을 종합하고 핵심 연구자를 네트워크 분석을 통한 식별 과정을 제시하고 각각의 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 기존의 인포그래픽 제작방식을 개선하기 위하여 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 복수의 인포그래픽 이미지를 기계학습하는 부분과 사용자의 기초자료 입력만으로 인포그래픽을 인공지능으로 자동 추천하는 부분으로 구성된다. 추천된 인포그랙픽은 라이브러리 형태로 제공되고, 드래그 & 드롭방식으로 추가적인 자료의 입력이 가능하게 된다. 또한, 입력한 자료의 크기에 따라 인포그래픽 이미지가 동적으로 조절되도록 설계하였다. 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 과정을 분석한 결과 레이아웃과 키워드에 대한 일치 성공율은 매우 높고, 타입에 대한 일치 성공률은 다소 낮게 나타났다. 추후 인포그래픽 부분별 이미지 타입에 대한 일치 성공률을 향상시키기 위한 연구가 필요할 것이다.
본 연구에서는 영상감시 장치에 액정 기반 편광 제어 기술을 결합하여 피사체에서 반사된 빛의 부분 선형 편광을 제거할 수 있는 편광 영상감치 장치 시스템을 제안한다. 빛의 편광 방향을 전기 광학적으로 변조하는 TN(Twisted Nematic) 액정을 사용하면 카메라 렌즈 앞에서 편광 필터를 기계적으로 회전할 필요가 없다. 이러한 기술을 사용하여 얻은 여러 편광 이미지는 컴퓨터 소프트웨어에 의해 이미지화된다. 또한 액정 패널은 사각형 형태로 생산되어 왔으나 대부분의 카메라 렌즈는 일반적으로 원형이고 렌즈 주변에 조명이나 기타 구동 장치가 설치되어 있어 원형 액정 패널을 적용하여 공간을 최적화하였다. 이 기술의 개발을 통해 전기적으로 전환 가능하고 공간에 최적화된 액정 편광 패널이 개발되었다.
Artificial intelligence (AI) 프로젝트에 널리 사용되는 Python 언어는 Interpreter 언어로 Runtime 시에 오류가 발생한다. 오류로 인한 프로젝트의 실패를 방지하기 위해서는 사전에 예외적인 상황이 발생할 수 있는 코드에 대한 예외 처리가 필요하다. 특히, 많은 리소스를 필요로 하는 AI 프로젝트에서, 오랜 실행 후 발생하는 예외는 큰 리소스 낭비를 초래한다. 하지만, 예외 처리는 개발자의 경험에 의존하기 때문에 개발자들은 잡아야 할 적절한 예외를 결정하는데 어려움을 가진다. 이러한 필요성을 해결하기 위해 기존 예외 처리문을 학습하여 개발 중에 개발자에게 잡아야 할 예외를 제안해주는 접근 방법을 제안한다. 제안 방법은 try 블록의 소스 코드를 입력으로 받아 except 블록에서 처리되어야 할 예외들을 제안해준다. 우리는 2개의 프레임워크로 구성된 대규모 프로젝트에 대해 접근 방법을 평가한다. 우리의 평가 결과에 따르면, 예외 제안을 수행할 때 평균 AUPRC는 0.92 이상을 나타낸다. 연구 결과는 제안된 방법이 비교 모델들을 능가하는 예외 제안 성능으로 개발자의 예외 처리를 지원할 수 있음을 보여준다.
온라인 저지 시스템 지원하기 위한 표절 검사, 소스코드 분석 및 자동화된 튜터링 기법이 연구되고 있다. 최근 딥러닝 기술 기반의 소스코드 유사도 분석을 통한 표절 감지 기술들이 제안되었으나, 자동화된 튜터링을 지원하기 위한 딥러닝 기반의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자바 바이트코드와 문제정보를 결합하여 학습하고, 학습자가 온라인 저지 시스템에 코드를 제출하기 전에 pass/fail 여부를 예측할 수 있는 GRU 기반의 Input / Output side FiLM 모델을 제안한다. 또한 온라인 저지에 수집되는 데이터의 특성상 비대칭이 발생하기 때문에 밸런스 샘플링 기법을 적용하여 데이터를 균등하게 분포시켜 두 상황을 제안한 모델로 학습하였다. 실험 결과 Input side FiLM 모델이 가장 높은 73.63%의 성능을 보였다. 이를 기반으로 학습자들이 온라인 저지의 평가를 받기 전에 pass/faill 여부를 확인하여 소스코드 개선에 대한 피드백 기능에 적용 가능할 것으로 예상된다.
고정익 UAV는 다른 항공기 플랫폼보다 항속거리와 항속시간에서 큰 이점을 가진다. 이러한 이유로 군에서 정찰용으로 많이 사용된다. 본 연구에서는 랜딩기어를 포함한 고정익 UAV의 모델링을 실시하고, 비행조종컴퓨터에 사용될 유도 및 제어기 설계 및 HILS 환경 구축을 실시하였다. 또한 이륙, 순항, 착륙의 모든 과정을 자동으로 수행하는 오토파일럿 시스템을 제작하였다. 연구에 사용한 고정익 UAV를 Datcom 및 AVL 공력해석 소프트웨어를 사용하여 공력계수를 추출하고 6자유도 모델링을 실시하였다. 비행조종컴퓨터는 항공기의 16개의 비행모드를 분별하여 Carrot Chasing 기반 유도 명령을 생성하는 유도기와 Nonlinear Dynamic Inversion 기법을 사용한 제어기로 구성되어있다. SIMULINK를 사용하여 구현된 모델링과 비행조종컴퓨터는 RTNgine을 사용하여 HILS 환경을 제작하여 고정익 UAV의 통합 시뮬레이션 환경을 제작하였다.
본 연구에서는 반복 설계를 통한 틸트 + 정지로터형 전기추진 수직이착륙 항공기(eVTOL)의 개념설계를 수행하였다. 현대자동차의 S-A1을 기준 형상으로 하여 도심항공모빌리티(UAM)의 개념을 사용하여 임무 형상을 정의하고 OpenVSP, XFLR5 소프트웨어를 사용하여 형상 설계와 공력해석을 수행하였다. 설계된 형상을 바탕으로 필요 동력을 추정한 뒤 배터리의 요구성능과 최대 이륙 중량(MTOW)을 계산하였다. Microsoft Excel과 Visual Basic Application을 사용해 반복적으로 계산하였으며, 이 과정에서 전기모터의 중량 추정식을 새롭게 고안하였다. 또한 자동화된 프로그램을 이용하여 eVTOL의 설계변수별 민감도 분석을 수행하였다.
M.S. Chae;Y.C. Shon;Lee, B.S.;J.S. Eom;Lee, J.H.;Kim, Y.R.;Lee, H.J.
한국추진공학회:학술대회논문집
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한국추진공학회 2004년도 제22회 춘계학술대회논문집
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pp.369-375
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2004
Gas turbine engine simulation in terms of transient, steady state performance and operational characteristics is complex work at the various engineering functions of aero engine manufacturers. Especially, efficiency of control system design and development in terms of cost, development period and technical relevance implies controlling diverse simulation and identification activities. The previous engine simulation has been accomplished within a limited analysis area such as fan, compressor, combustor, turbine, controller, etc. and this has resulted in improper engine performance and control characteristics because of limited interaction between analysis areas. In this paper, we propose a new simulation methodology for gas turbine engine performance analysis as well as its digital controller to solve difficulties as mentioned above. The novel method has particularities of (ⅰ) resulting in the integrated control simulation using almost every component/module analysis, (ⅱ) providing automated math model generation process of engine itself, various engine subsystems and control compensators/regulators, (ⅲ) presenting total sophisticated output results and easy understandable graphic display for a final user. We call this simulation system GT3GS (Gas Turbine 3D Graphic Simulator). GT3GS was built on both software and hardware technology for total simulation capable of high calculation flexibility as well as interface with real engine controller. All components in the simulator were implemented using COTS (Commercial Off the Shelf) modules. In addition, described here includes GT3GS main features and future works for better gas turbine engine simulation.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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