• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.201-208
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• 2017

최근, 전 세계적으로 신 재생에너지에 대한 관심이 증가됨에 따라 친환경적이고 무한한 태양에너지를 이용하는 태양광 발전의 설치가 매년 급증하고 있다. 그러나, 태양광발전시스템은 일반적으로 태양광 전지에서 발생한 에너지로부터 전력변환장치(DC/AC)를 거쳐 계통연계 지점까지 약 25[%]의 전력손실을 발생시키고 있다. 이 전력손실 가운데, 일부 태양광 모듈에 음영이나 환경변화(일사량, 온도, 습도 등)로 인해 스트링의 출력 전압이 인버터의 동작전압보다 낮아지면 해당 스트링이 동작하지 않아 전체의 발전효율이 감소하거나, 최악의 경우 인버터가 탈락되어 계통의 출력 전력이 저하되는 등의 손실이 큰 부분을 차지하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 상기의 문제점을 개선하기 위하여, 각각의 스트링별로 DC/DC 전압 레귤레이터를 도입하여 환경변화에 따른 전압 저하로 발생하는 스트링의 탈락을 방지하는 제어방식을 제시하였고, 기존 인버터의 MPPT(P&O) 제어와 정전압 제어기능을 전압 레귤레이터에서 수행하는 방식을 채택하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 바탕으로 2kW급의 전압 레귤레이터를 구현하여 기존의 운용방식과 비교, 분석한 결과, 환경변화에 따른 다양한 시나리오에서 제안한 운용방식의 운용효율이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.463-470
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• 2022

정맥주사는 환자의 치료를 위해 주사 약물, 수액, 비경구 영양, 혈액제제의 투입 등에 광법위하게 이용되고 있으며 입원 환자에게 가장 빈번하게 행해지는 침습적 처치로서, 채혈, 말초 카테터 삽입 및 기타 IV요법 등에 해당하며 연간 10억건 이상 발생하고 있다. 정맥주사는 정맥주사 교육을 받은 숙련된 간호사들에 의해서만 시술되는 어려운 시술 중에 하나이며 실패 시 정맥에 혈전증 및 혈종이나 신경손상 등을 초래할 수 있다. 정맥주사를 자주 시술하는 간호사들도 비만, 피부색, 나이 등의 요인으로 정맥 검출이 쉽지 않아 실수들이 발생하는 경우도 있다. 이에 정맥주사 시 실수를 줄이기 위해 손등이나 팔의 정맥 구조를 시각화할 수 있는 보조 장비들에 대한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문은 정맥주사 시 정맥의 구조를 시각화하는 정맥검출 장비 개발에 관한 연구에 대한 내용으로서, 정맥검출을 위한 실험 모듈을 제작하고 각기 다른 파장대를 지닌 NIR(근적외선) LED와 Filter의 파장대 조합에 따른 획득 영상의 밝기 비교를 통해 최적의 조합을 선정하는 연구를 진행했다. 또한 구현한 정맥검출 실험 모듈을 통해 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 그레이스케일 변환, 히스토그램 평활화, 샤프닝 필터 적용하고 이진화 이후 마킹을 통해 혈관 부분을 녹색으로 변환하는 영상처리 알고리즘을 도출하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.205-212
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• 2023

심장 질환 가운데에서 부정맥은 방치할 경우에 뇌졸중, 심장 마비, 심부전과 같은 심각한 합병증이 발생할 수 있기 때문에 지속적이고 정확한 심전도 관리에 의한 건강 상태의 확인은 임상적 치료에 매우 중요한 요소이다. 그러나, 심전도(Electrocardiogram; ECG) 데이터의 정확한 해석은 전적으로 의료 전문가에 의존하기 때문에 부가적인 시간과 비용을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 라이프로그 기반의 비정상적인 맥파 파형의 분석을 통한 의료 플랫폼 개발을 목적으로 부정맥 인식 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 ECG 데이터를 시계열 데이터가 아닌 이미지 형식으로 처리하여 시각적 패턴 인식 기술을 적용한 후, CNN 모델을 이용하여 부정맥을 탐지하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 ECG 데이터의 이미지 타입 변환에 의한 CNN 모델의 부정맥 분류의 유효성 검증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터셋을 사용한 결과, 97%의 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.