• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.551-558
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• 2021

IoT와 센서를 기반으로 원격으로 제어할 수 있는 액추에이터 모듈의 지능형 환기 기능을 구현하기 위해, 실내 가스/CO2/습도 온도 및 실내/외 미세먼지 관련 실외 환경을 감지하는 사전 설정된 개수의 데이터를 기반으로 환기 포트를 개폐하기 위한 알고리즘 설계 및 구동 회로를 구성하여 환기창시스템을 구현하였다. 실내공기 순환모듈의 전송데이터관련 센서와 조건이 많아 데이터 저장·관리·분석에 어려움을 겪고 있다. 빅데이터 기술은 실내 공기 순환 시스템에 채택되어야 한다. 원격 모니터링과 원격 무선 제어 화면은 환기구시스템의 상태를 추출하여 관리함으로써 분리 및 작동 조건을 자동화할 수 있도록 구축되었다. 엑츄에이터 및 센서로 구성된 환기창시스템의 제어 및 센싱용 대량의 데이터전송 안정성을 확보하기 위해 MQTT를 적용하고 시스템 오류를 대비하여 운용의 빅데이터 안정적인 전송 보장을 위해 RocketMQ를 활용하여 시스템을 구성하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.201-210
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• 2019

본 논문에서는 농장의 위성 사진 혹은 드론 사진을 이용하여 농장을 구분하고 농장 드론과 트랙터의 자율주행 및 행동을 제어하는 'AMCS(Agricultural Machine Control System)'를 제안한다. AMCS는 드론과 트랙터의 센서 데이터 및 비디오 영상 데이터로부터 농장 경계를 구분하고, 메인 서버에서 원격 제어 명령어를 읽어 들인 후 드론 및 트랙터 스프링클러와의 연동을 통해, 관리지역 내의 원격 제어 명령을 전달하는 'LSM(Local Server Module)'과 드론과 트랙터가 농장 밖에서 농장으로 이동하는 경로와 농장 안에서 저비용, 고효율로 일을 처리할 수 있는 경로를 설정하는 'PSM(Path Setting Module)'으로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 AMCS의 성능분석 결과 AMCS의 PSM은 외부 출발점에서 농장까지 도달하는 경로를 설정할 때 다익스트라 알고리즘보다 약 100% 향상된 성능을 보였으며, 농장 내부 작업 경로를 설정할 때 기존 경로보다 약 13% 높은 작업 효율을 보였고 36% 낮은 작업 거리를 설정했다. 따라서 PSM은 기존 방식보다 더 효율적으로 트랙터와 드론을 제어할 수 있다.

• Wind and Structures
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• 제29권4호
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• pp.247-270
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• 2019

Wind-resistant design of existing cooling tower structures overlooks the impacts of rainfall. However, rainstorm will influence aerodynamic force on the tower surface directly. Under this circumstance, the structural response of the super-large cooling tower (SLCT) will become more complicated, and then the stability and safety of SLCT will receive significant impact. In this paper, surrounding wind fields of the world highest (210 m) cooling tower in Northwest China underthree typical wind velocities were simulated based on the wind-rain two-way coupling algorithm. Next, wind-rain coupling synchronous iteration calculations were conducted under 9 different wind speed-rainfall intensity combinations by adding the discrete phase model (DPM). On this basis, the influencing laws of different wind speed-rainfall intensity combinations on wind-driving rain, adhesive force of rain drops and rain pressure coefficients were discussed. The acting mechanisms of speed line, turbulence energy strength as well as running speed and trajectory of rain drops on structural surface in the wind-rain coupling field were disclosed. Moreover, the fitting formula of wind-rain coupling equivalent pressure coefficient of the cooling tower was proposed. A systematic contrast analysis on its 3D distribution pattern was carried out. Finally, coupling model of SLCT under different working conditions was constructed by combining the finite element method. Structural response, buckling stability and local stability of SLCT under different wind velocities and wind speed-rainfall intensity combinations were compared and analyzed. Major research conclusions can provide references to determine loads of similar SLCT accurately under extremely complicated working conditions.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-13
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• 2017

종합 설계 교과를 이수하고 성과 결과물로 졸업 조건 만족하기 위한 작품제작이 연결되는 전공중심의 학습활동을 통해 공학교육의 실천 방안을 제시한다. 설계 구성된 주제는 초음파 센서의 장애물 감지 기능을 이용하여 주행 도중 최소 안전거리를 측정하고, 가속도 자이로 센서의 측정값을 기반으로 회피 알고리즘을 수행하는 것으로 한다. 드론과 주변 사물, 사람의 피해를 최소화하며 공중 이동 성능을 향상 시키는 접근 감시 시스템을 제안한다. 실험 결과 5개의 초음파센서를 통해 드론 주변의 장애물을 감지하며, 드론 각각의 모터에 출력값의 차이가 적용되고, 장애물 회피를 확인하였다. 또한 공학교육인증 프로그램의 학습성과 성취도 측정을 위한 자료의 내용과 수준으로 과정에서 얻어진 결과를 사용하였고, 4년제 공과대학 졸업예정자에게 요구되는 공학문제수준설명에 부합함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.517-522
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• 2019

본 논문은 전동기 상수 추정 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 전동기 전압방정식을 차동식 형태로 전개한 수식에 기반한다. 차동식 형태를 이용함으로써 전동기 상수 추정시 사용되는 전압 정보에 존재하는 크기 오차인 데드타임의 영향을 배제한다. 전동기의 상수값은 전동기 제어 성능 향상을 위해서 필요할 때가 있다. 예를 들면 DTC(Direct Torque Control) 제어 기법에는 토오크 및 자속 크기의 연산시 전동기의 상수를 알아야한다. 다른 예로서 예측제어의 경우 지령치 전압 생성을 위해서는 정확한 전동기의 상수 값의 정보가 필요하다. 전동기의 상수는 구동 환경에 따라 변동하는 값이므로 부정확한 전동기 상수 사용시 제어 성능의 저하를 가져온다. 따라서, 정확한 전동기 상수의 추정이 필요하다. 제안하는 기법에서 전압차동식에 기초하여 추정되는 전동기 상수는 RLS(Recursive Least Square) 기법에 의해 구해진다. 본 연구에서는 단순 수식에 의한 형태로 전동기의 상수를 추정하지 않고, RLS 알고리즘을 적용하여 노이즈에 강인하게 전동기 상수를 추정한다. 표면 부착형 영구자석 전동기의 제어시스템에 적용하여 제안하는 기법의 타당성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.102-107
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• 2021

본 논문에서는 입력 포화가 존재하는 다중 에이전트 시스템의 봉쇄제어 문제를 다룬다. 봉쇄제어의 목표는 추종 에이전트들을 리더 에이전트들에 의해 형성된 convex hull 안으로 몰아넣음으로써 군집 행동을 얻는 것이다. 본 논문에서는 일정한 속도로 움직이는 리더 에이전트들을 고려한다. 움직이는 리더들을 고려한 봉쇄 문제를 해결하기 위하여 PI기반의 분산제어 알고리즘을 제안한다. 다음으로 추종 에이전트들의 목표 위치로의 수렴성을 해석한다. 구체적으로 포화 비선형성을 고려하기 위하여 적분 형태의 리아프노프 함수를 적용한다. 그리고 Lasalle's Invariance Principle을 기반으로 임의의 상수 이득들에 대하여 오차 상태들의 점근적 수렴성을 보인다. 마지막으로 고정된 리더들과 일정한 속도로 움직이는 리더들을 고려한 시뮬레이션을 진행하여 이론적 결과를 검증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.213-218
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• 2021

본 논문에서는 차량용 블랙박스로 촬영된 고속도로 주간 주행 영상을 기반으로 차량을 종류별로 검출하고 추적한다. 그리고 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 새로운 배경 영상의 같은 위치에 올려놓음으로써 새롭게 창조될 수 있는 실시간 MR 콘텐츠 제작 방안을 설계한다. 차량을 종류별로 검출하고 추적하기 위해서는 딥러닝의 객체 검출 분야에서 가장 잘 알려지고 유명한 YOLO 알고리즘을 사용한다. 또한, 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 위해서는 RGB 색상을 기반으로 하는 Mask 기법을 사용한다. 실시간 MR 콘텐츠를 위해 사용될 차량 대체 영상의 크기는 원본 영상에서 검출된 차량의 영역 크기와 같은 크기로 대체된다. 본 논문에서는 실시간 MR 콘텐츠 설계가 가능함을 실험 및 시뮬레이션으로 확인하였으며 VR 콘텐츠 분야에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.819-824
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• 2021

자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.67-77
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• 2021

최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.95-105
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• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.