• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권4호
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• pp.65-73
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• 2003

본 논문은 진동형 각속도 검출 센서로부터 각속도 신호를 검출하는 애널로그 신호처리 ASIC의 구현에 관한 것이다. 각속도 검출 센서의 출력은 구조적으로 콘덴서의 용량변화로 나타나므로 이를 검출하기 위하여 전하 증폭기를 이용하였으며, 센서의 구동에 필요한 자체발진회로는 각속도 검출 센서의 공진 특성을 이용한 정현파 발진회로로 구현하였다. 특히 센서의 제조 공정으로 인한 특성 변화나 온도 변화와 같은 외부 요인에 의한 자체발진특성의 열화를 방지하기 위하여 자동이득조절회로를 사용하였다. 진동형 각속도 검출 센서의 동작특성에 의하여 진폭변조 형태로 나타나는 각속도 신호를 검출하기 위하여 동기검파회로를 사용하였다. 동기검파회로에서는 반송파의 크기에 따라 검파신호의 크기가 달라지는 현상을 방지하기 위하여 스위칭 방식의 곱셈회로를 사용하였다. 설계된 칩은 0.5㎛ CMOS 공정으로 구현하였으며, 1.2㎜×1㎜의 칩 크기로 제작되었다. 실험 결과 3V의 전원전압에서 3.6mA의 전류를 소비하였으며, 칩과 각속도 센서를 결합한 정상동작상태에서 직류에서 50㎐까지 잡음 스펙트럼 밀도는 -95 dBrms/√㎐에서 -100 dBrms/√㎐ 사이에 존재하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권4호
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• pp.295-305
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• 2013

Purpose: Recent research showed that total mixed ration (TMR) feeding for pigs improved the productivity and reduced feed cost and manure odor. An automatic TMR feeding system was developed for this study because the conventional feeder cannot deliver the TMR containing roughage. Methods: Conventional feeding systems and physical properties of TMR were surveyed, and performance tests of the conventional feeder were conducted to develop a TMR feeder. Based on the TMR feeder was developed and installed, driving, measuring weight, radio frequency identification (RFID) reading, and discharging test for feeding were conducted to ensure the performance. Results: Moisture content, density, and angle of repose of the TMR 1 (mixture of 30% cut IRG silage and 70% concentrates) were 31.6%, 387 $kg/m^3$, and $51^{\circ}$, respectively. Moisture content, density, and angle of repose of the TMR 2 (mixture of 45% concentrates, 30% cut IRG silage and by-products, 10% bean curd refuse, 10% others, and 5% fermenter) were 22.2%, 544 $kg/m^3$, and $50^{\circ}$, respectively. The coefficient of variation (C.V.) of conventional concentrate feeding were 1.9~4.1%, and C.V. of TMR containing 1~3% cut IRG roughage feeding by conventional feeder were 9~42%. The conventional disc type feeder was not suitable for TMR feeding because the supply unit was clogged. The C.V. of TMR 1 was 0.6~7.9% when 0.5~10 kg of the TMR supplied, and it was suitable for feeding grow-finish pigs and sows. On the contrary, the C.V. with TMR 2 was 28% when 0.5 kg of the TMR supplied, and it was not suitable for feeding sows. Conclusions: The TMR feeder developed in this study was suitable for feeding grow-finish pigs because the feeder performed stably with over 5.0 kg feed. However, the feeder showed a lack of accuracy for feeding sows because the amount of each feed was more than 0.5 kg per a feeding. Therefore, the improvement of outlet structure for accurate feeding is needed for sow feeding.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권4호
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• pp.47-53
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• 2011

전동차 출입문은 포켓 슬라이딩 도어, 아웃 슬라이딩 도어, 플러그 도어로 구분된다. 현재 국내 전동차의 표준규격으로 제시되어 있는 포켓 슬라이딩 도어는 철도차량이 고속화됨에 따라 소음 및 외풍의 차단이 어려운 단점이 있으며, 아웃 슬라이딩 도어 역시 소음 및 외풍차단이 어려운 시스템이다. 반면에 플러그 도어는 최근 철도차량이 고급화됨에 따라 고속철도에 적용되던 출입문을 전동차에 적용하면서 쓰이게 된 도어시스템으로 승차감 개선에 소음이 중요한 위치를 차지함에 따라 소음에 강한 플러그 도어 시스템이 주목받고 있다. 이러한 이유로 차세대전동차에 적용할 목적으로 전기식 플러그 도어를 개발하여 시험 진행 중에 있다. 플러그 도어를 구성하는 하부 부품으로는 출입문 제어 장치 (DCU : Door Control Unit), 모터, 스크루 기어, 볼 너트, 레일, 리미트 스위치, 각종 전기 장치, 비상 수동 개폐장치, 코디네이션 바 등이 있는데 이중 DCU는 전동차 출입문을 개폐하기 위한 제어장치로 량당 8개인 전동차 출입문이 동시에 열리고 닫히기 위해서는 각 출입문간의 인터페이스가 필요하며, 승객의 승하차와 직접적으로 관련되어 있기 때문에 신뢰성 및 안전성 확보가 매우 중요한 시스템이다. DCU의 기능으로는 자동 문 여닫음 제어, 출입문 제어 및 장애 감지, 출입문 상태 제어, 저전압/고전압 감시 등이 있으며, 본 논문에서는 전기식 플러그 도어에 적용하기 위해 개발된 DCU의 기능, 개발요구사양, 시스템 구성 및 시험결과에 대해 논하고자 한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.34-39
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• 2018

본 논문에서는 최초로 음파 소화기를 이용한 자동 화재진압 기능을 가진 안전 스토브 아키텍처를 제안하고 개발하였다. 화재가 발생하면 화재 센서와 연동된 마이크로컨트롤러가 화재를 감지하고 음파 소화기를 구동하여 화재를 진압하는 구조를 가진다. 음파 소화기는 스피커와 콜리메이터로 구성되며, 오디오 증폭기를 포함하는 구동모듈에 의해 구동된다. 스토브를 둘러싸는 인클로저를 사용해 거리에 따른 음파의 확산을 막아 음파의 감쇠를 줄일 수 있었다. 이때, 사용된 음파의 주파수는 50 Hz이며, 음압은 소화기로 부터 0.5 m 거리에서 93 dBA로 측정되었다. 7 cc 및 14 cc의 가연성 액체에서 발생한 화염에 대해 진화에 소요되는 시간은 각각 최대 8 s와 15 s로, 각각 자연소화 시간의 24%와 42%에 해당한다. 제안된 안전 스토브는 기존 안전 스토브와 비교하여 무해하고 잔여물질이 남지 않기 때문에, 다양한 가전기기에 적용되어 원활한 초기 화재 진압 및 화재 확산 방지에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2022

최근 드론의 역할은 농업∙건설∙물류등의 다양한 영역으로 확대되고 있으며 특히 농업인구가 고령화되는 현 상황에 따라 드론은 노동력 부족 문제를 해결할 효과적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 본 논문에서는 농업 현장에서의 부족한 노동력을 보완하고 높은 위치의 과일도 안전하게 수확할 수 있는 드론 탑재형 과일수확 시스템을 제안한다. 과일수확 시스템은 과일인식 알고리즘과 과일수확 메커니즘으로 구성되어 있다. 과일인식 알고리즘은 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘인 You Only Look Once를 사용하였고, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 가능성을 검증하였다. 또한, 하나의 모터로 구동이 가능한 과일수확 메커니즘을 제안하였다. 모터의 회전운동을 기반으로 Scotch yoke을 구동시켜 선형운동으로 변환하여 gripper가 전개된 상태에서 과실에 접근 후 과실을 잡고 돌려 수확하는 메커니즘이다. 제안된 메커니즘에 대한 다물체동역학 해석을 수행하여 구동 가능성을 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.82-89
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• 2024

블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.