• 한국항행학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.68-77
• /
• 2021

본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제49권12호
• /
• pp.963-969
• /
• 2021

풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.

• 적정기술학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.51-58
• /
• 2021

본 연구는 COVID-19의 대유행으로 인해 자동 인공 호흡기의 공급이 세계적인 긴급 수요에 비해 원활하지 않은 상황에 도움이 될 수있는 저가형 응급 인공 호흡기의 설계 및 구현을 제안한다. AMBU-bag과 기성용 임베디드 마이크로컨트롤러 보드를 사용하여 구현이 용이하고 비용을 최소화했다. 또한, 3D 프린팅은 전 세계 기업과 전문가들이 프로토타입 하드웨어를 구축하는 데 사용하는 반면, 주변 환경에서 쉽게 구할 수 있는 재료는 많은 첨단 기술에 접근하기 어려운 국가의 사람들이 시스템을 제조할 수 있도록 한다. 설계한 간이 인공호흡기 모형의 특징은 암부 백을 자동화했다는 점, 3d 프린팅을 사용하지 않는다는 점, 속도조절이 가능하다는 점이다. 속도 조절이 가능하게 함으로써 사용하는 환자의 상황에 맞게 환기가 가능하다. 연구 시 보완할 점으로는 첫 번째, 사용한 와이퍼 모터의 구동 시작점을 고정하기 어렵다는 것이다. 이를 보완하기 위한 방법으로 위치 피드백기능이 있는 브러시 DC모터로 교체하는 방법이 있다. 두 번째로 팔부분과 고정 틀이 나무 재질이라 암부 백을 장기적으로 압축하는 과정에서 암부백이 마모될 가능성 있다는 것이다. 이를 보완하기 위해 암부백이 닿는 틀과 팔 부분을 실리콘과 같은 재료로 감싸 마찰을 최소화해야 할 필요가 있다.

• 인간식물환경학회지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.655-665
• /
• 2020

Background and objective: This study was conducted to compare the cultivation environment, growth of cut flowers, and management performance of conventional farms and smart farms growing the standard cut chrysanthemum, 'Jinba'. Methods: Conventional and smart farms were selected, and facility information, cultivation environment, cut flower growth, and management performance were investigated. Results: The conventional and smart farms were located in Muan, Jeollanam-do, and conventional farming involved cultivating with soil culture in a plastic greenhouse, while the smart farm was cultivating with hydroponics in a plastic greenhouse. The conventional farm did not have sensors for environmental measurement such as light intensity and temperature and pH and EC sensors for fertigation, and all systems, including roof window, side window, thermal screen, and shading curtain, were operated manually. On the other hand, the smart farm was equipped with sensors for measuring the environment and nutrient solution, and was automatically controlled. The day and night mean temperatures, relative humidity, and solar radiation in the facilities of the conventional and the smart farm were managed similarly. But in the floral differentiation stage, the floral differentiation was delayed, as the night temperature of conventional farm was managed as low as 17.7℃ which was lower than smart farm. Accordingly, the harvest of cut flowers by the conventional farm was delayed to 35 days later than that of the smart farm. Also, soil moisture and EC of the conventional farm were unnecessarily kept higher than those of the smart farm in the early growth stage, and then were maintained relatively low during the period after floral differentiation, when a lot of water and nutrients were required. Therefore, growth of cut flower, cut flower length, number of leaves, flower diameter, and weight were poorer in the conventional farm than in the smart farm. In terms of management performance, yield and sales price were 10% and 38% higher for the smart farm than for the conventional farm, respectively. Also, the net income was 2,298 thousand won more for the smart farm than for the conventional farm. Conclusion: It was suggested that the improved growth of cut flowers and high management performance of the smart farm were due to precise environment management for growth by the automatic control and sensor.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.77-86
• /
• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제10권2호
• /
• pp.10-19
• /
• 2022

이동의 불편을 겪는 사람을 위한 휠체어 등 이동 보조 장치들이 전동화, 자동화되고 있다. 이러한 이동 보조 장치는 평지 이동에 적합하도록 설계, 제작되어 있어 바닥 면의 높이가 다른 계단 구간의 이동에 적합하지 않다. 전동화, 자동화된 이동 보조 장치는 전방에 계단이 있는 경우 이동 방향을 변경하거나 정지해야 한다. 만약 사용자 또는 자동 제어 시스템이 적절한 시간 내 방향 전환 또는 정지하지 않으면 계단과 충돌 또는 구르는 등의 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 한 개의 거리 측정 센서를 이용하여 바닥 면까지의 사거리를 측정하여 계단을 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사거리 측정을 위해 센서를 기울이는 각도와 센서가 이동 보조 장치 등의 이동체에 설치되는 높이 등의 매개변수를 고려하여 평지일 때 사거리의 예측 값과 측정값 사이의 차이를 이용하여 상향 계단 또는 하향 계단을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 검출된 계단에 대한 정보가 정보를 전동화, 자동화된 이동 보조 장치의 제어기에 제공되면 제어기가 적절한 제어 동작을 수행할 수 있어 이동 보조 장치가 계단 구역 진입으로 인해 발생할 수 있는 사고를 방지할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권12호
• /
• pp.29-40
• /
• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.387-392
• /
• 2022

세계적인 탄소 중립에 동참하고자, 대한민국 정부에서도 '녹색건축물 조성 지원 법' 시행령을 통해 2030년까지 모든 건축물에 대해 제로에너지 건축물 인증을 진행할 계획에 있다. 이에 따라 국가적으로도 비교적 생활 밀접 접근성이 좋은 태양광 발전과 관련한 여러 사업을 지원하고 있다. 특히 지붕 설치형 태양광 발전 시스템의 경우 환경 파괴 없이 유휴 공간을 활용하여 에너지를 생산한다는 측면에서 주목받고 있지만, 다른 태양광 발전 설비 대비 낮은 발전효율이 단점으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 부분을 해소하고자, 단축형 태양광 추적을 위한 태양광 패널 구조물에 관한 연구를 통해 효율적인 태양광 패널 각도 가변 시스템을 제안하고 더불어 지붕 설치형 태양광 발전 시스템의 적용 환경을 고려해 태양광 패널의 파손 및 2차 피해 예방을 위한 방안을 제안한다. 더불어 ICT 융합을 통해 태양광 패널을 제어, 사고 예측 안전 시스템 구성을 프로젝트 기반의 교육 프로그램 연계 구성이 가능할 것으로 판단된다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.30-31
• /
• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.288-290
• /
• 2022

최근 정부는 SOC디지털화 계획의 하나로 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해 배수시설 자동·원격제어체계를 국가하천 57%에 도입(1,800억원)하고 실시간 모니터링체계(300억원)를 구축하며, 댐 11개소에 빅데이터를 기반으로 한 스마트 댐 안전관리 체계(150억원)를 마련할 계획입니다. 이러한 스마트 물관리 및 홍수 예방을 위해서는 하천의 실시간 유속 측정을 통해 중간단면법을 적용하여 유량을 정확히 계산할 수 있는 시스템의 연구가 필요합니다. 이러한 시스템의 구현과 정확도를 높이기 위해서 가장 중요한 것은 실시간 유속 측정의 정확도를 확보하는 것입니다. 현재 실시간 유속 측정을 위해 미국, 유럽 등의 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 도입하여 시스템에 적용하고 있으나 고가의 가격, 유속 측정 범위의 한계 및 기술 지원 미흡 등의 문제로 인해 시스템의 개선 요구가 지속되고 있는 상황입니다. 따라서 실시간 유속 측정을 위한 전자파 표면 유속 측정용 레이다 센서를 자체 개발하여 개선된 유량 측정 및 홍수 예측 시스템을 제시하고자 합니다.