• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권7호
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• pp.752-765
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• 1999

대부분 병렬처리 시스템에서 성능 파라미터는 복잡하고 프로그램의 수행 시 예견할 수 없게 변하기 때문에 컴파일러가 프로그램 수행에 대한 최적의 성능 파라미터들을 컴파일 시에 결정하기가 힘들다. 본 논문은 병렬 처리 시스템의 프로그램 수행 시, 변화하는 시스템 성능 상태에 따라 전체 성능이 최적화로 적응하는 적응 수행 방식을 제안한다. 본 논문에서는 이 적응 수행 방식 중에 적응 프로그램 수행을 위한 이론적인 방법론 및 구현 방법에 대해 제안하고 적응 제어 수행을 위해 프로그램의 데이타 공유 단위에 대한 적응방식(적응 입도 방식)을 사용한다. 적응 프로그램 수행 방식은 프로그램 수행 시 하드웨어와 컴파일러의 도움으로 프로그램 자신이 최적의 성능을 얻을 수 있도록 적응하는 방식이다. 적응 제어 수행을 위해 수행 시에 병렬 분산 공유 메모리 시스템에서 프로세서 간 공유될 수 있은 데이타의 공유 상태에 따라 공유 데이타의 크기를 변화시키는 적응 입도 방식을 적용했다. 적응 입도 방식은 기존의 공유 메모리 시스템의 공유 데이타 단위의 통신 방식에 대단위 데이타의 전송 방식을 사용자의 입장에 투명하게 통합한 방식이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 적응 입도 방식에 의해서 하드웨어 분산 공유 메모리 시스템보다 43%까지 성능이 개선되었다. Abstract On parallel machines, in which performance parameters change dynamically in complex and unpredictable ways, it is difficult for compilers to predict the optimal values of the parameters at compile time. Furthermore, these optimal values may change as the program executes. This paper addresses this problem by proposing adaptive execution that makes the program or control execution adapt in response to changes in machine conditions. Adaptive program execution makes it possible for programs to adapt themselves through the collaboration of the hardware and the compiler. For adaptive control execution, we applied the adaptive scheme to the granularity of sharing adaptive granularity. Adaptive granularity is a communication scheme that effectively and transparently integrates bulk transfer into the shared memory paradigm, with a varying granularity depending on the sharing behavior. Simulation results show that adaptive granularity improves performance up to 43% over the hardware implementation of distributed shared memory systems.

• 센서학회지
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• 제28권5호
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• pp.311-317
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• 2019

Rotating devices are commonly installed in power plants and factories. This study proposes a self-powered sensor node that is powered by converting the vibration energy of a rotating device into electrical energy. The self-powered sensor consists of a piezoelectric harvester for self-power generation, a rectifier circuit to rectify the AC signal, a sensor unit for measuring the vibration frequency, and a circuit to control the light emitting diode (LED) lighting. The frequency of the vibration source was measured using a piezoelectric-cantilever-type vibration frequency sensor. A green LED was illuminated when the measured frequency was within the normal range. The power generated by the piezoelectric harvester was determined, and the LED operation was assessed in terms of the vibration frequency. The piezoelectric harvester was found to generate a power of 3.061 mW or greater at a vibration acceleration of 1.2 g ($1g=9.8m/s^2$) and vibration frequencies between 117 and 123 Hz. Notably, the power generated was 4.099 mW at 122 Hz. As such, our self-powered sensor node can be used as a module for monitoring rotating devices, because it can convert vibration energy into electrical energy when installed on rotating devices such as air compressors.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권2호
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• pp.8-13
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• 2021

The study for soil has been conducted separately by several areas such as soil mechanics and soil chemistry. Soil is important in terms of prediction of how the plant grow with nutrient requirement. Also, soil is important for machines to work on to solve labor shortage and save farmers from harsh environment during farm work. To meet diverse needs related to soil in agriculture, the soil related study needs to be conducted synthetically. Thus, we tried to obtain the data related to soil chemistry including pH and Electrical Conductivity (EC) with data related to soil mechanics including Cone Index (CI), moisture content, soil classification. Specifically, the condition of the field was set to be cultivated at least for five years continuously at a first step. The soil was taken from 30 sites. CI was obtained using the soil penetrometer and soil classification was conducted using sieve analysis with eight kinds of sieve. The soil was taken on December when is during winter in Korea. There was variation of data including moisture content and CI.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.185-195
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• 2018

최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권2호
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• pp.151-157
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• 2011

Tattooing is a performance for decorative and cosmetic marking by placing permanent ink into the skin. As the cultural meaning of tattoo in Korea is changing, the tattoo machines are widely spread n permanent cosmetic market. Though the use of the tattoo machine was increased, the evaluation standards of tattoo machine were not existed. Korea Food and Drug Association regulated the electrical and mechanical safety standards which were founded on the IEC 601-1 second edition. Also they regulated he biological safety standards which were derived from the ISO 10993 series, however, these general valuations of common medical device were insufficient for evaluating tattoo machine. We developed the standards of tattoo machine for safety and performance evaluation for tattoo machine by preliminary hazard analysis in ISO 14971. The evaluation criteria of tattoo machines are focused on the mechanical invasion. We suggested the additional evaluation items of the needle speed, length, vibration with general valuation criteria of common medical device. We anticipate that this research may be a primary stage to figure a standard regulation and evaluation for tattoo machine.

• 한국가스학회지
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• 제2권4호
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• pp.79-84
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• 1998

본 논문은 고주파 발생장치와 IEC형 불꽃점화 시험장치를 이용하여 라디오 주파수 범위내에서 발생하는 개폐불꽃에 의한 LPG-Air 5.25[Vol$\%$]의 혼합가스에 대한 최소점화한계전압을 구하였다. 그 결과 LPG-Air 혼합가스는 주파수가 높을수록 최소점화한계전압도 높아졌으며, 특히 3[KHz]에서 10[KHz]사이에서 현저히 증가함을 알 수 있었다. 이는 3[KHz]까지는 1회의 방전에너지에 의해 점화가 발생되지만 3[KHz]이상에서는 2회 이상의 방전에너지가 누적되어 점화가 일어남을 알 수 있었고 그 이유는 방전과 방전간의 휴지기간이 존재하므로써 생기는 에너지의 손실이 그 원인으로 생각된다. 본 연구결과는 가스가 존재하는 위험장소에서도 안전하게 사용될 수 있는 통신장비나 각종탐지기 등에 응용될 수 있는 본질안전 방폭형 고주파 전기기기의 연구개발을 위한 기본자료로서 뿐만 아니라 이들 장비의 방폭성능에 대한 시험자료로도 활용가능할 것으로 사료된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권6호
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• pp.599-614
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• 2014

TBM으로 시공되는 터널은 기계에 의해 전단면 굴착(full face tunnelling)이 이루어지므로, 굴착면에 접근하는 것이 매우 제한적이다. 이러한 한계를 극복하고 TBM 터널에서 굴착면 전방의 지반상태를 정확히 예측할 수 있는 기술은 매우 드물다. 본 연구는 TBM에서 전기비저항을 사용하여 굴착면 전방의 이상지반을 예측할 수 있는 TBM 비저항 예측(TRP)시스템을 개발하고, TBM 현장에서의 적용성과 예측 정확성을 검증하기 위해 EPB 쉴드 TBM으로 시공 중인 지하철 터널에서 현장 실험을 수행하였다. TBM 비저항 예측 시스템은 전극을 사용하여 지반의 전기비저항을 측정하고, 이를 바탕으로 역해석을 수행하여, 이상지반의 위치와 두께 및 전기적 특성을 예측한다. 전극이 부착된 강관을 유압으로 굴착면에 압입하여, 전극이 지반과 완전히 접촉하도록 장치를 제작하였다. 또한, 전극이 챔버 내부를 관통하여 나아가도록 하는 동시에 토사유출을 방지하도록 설계하여 현장에서의 전방예측을 가능하게 하였다. 1차 실험 결과, 굴착면 근접 지반과 굴착면 전방 지반의 전기비저항 및 유전율이 동일하게 나타나 이상지반이 존재하지 않음을 예측하였다. 2차 실험 결과, 굴착면 전방 약 1 m 지점부터 상대적으로 낮은 유전율 비를 가지는 이상지반 구간이 약 5 m 길이로 존재함을 예측하였다. 이는 각각 지표에서 물리탐사 또는 시추를 통해 조사된 지반상태 및 TBM 굴착 중 예측 구간에서 반출되었던 버력을 관찰한 기록과 잘 일치하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.433-438
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• 2016

본 논문에서는 한우의 근내 지방 부분을 초음파 기기를 이용하여 촬영한 초음파 영상의 특징 분석을 통해 classification 알고리즘을 이용하여 한우의 도체육질 등급을 예측하는 방법을 제안하며, 인체의 초음파 영상을 이용하여 진단 및 치료 검증 과제에 있어 사전 연구로 진행된 연구로, 차후에는 초음파 영상의 분석 범위를 확대할 예정이다. 한우의 초음파 영상을 활용한 경우에는 생체 정보를 한우 개량의 측면에서 생체 육질 정보를 조기에 획득하여 활용함으로써, 도축하지 않고도 육질 및 육량을 측정하여 개량의 속도를 배가시킬 수 있고, 농가 경영 측면에서 출하시기 및 방법의 조절로 농가 수익향상에 일조할 수 있는 중요한 핵심 기술이다. 이에 대한 많은 연구가 미국과 일본을 중심으로 이루어져 왔으며, 특히 기기에 의한 객관적인 측정방법들이 다양하게 연구되고 있지만 정확도가 낮다. 따라서 제안된 연구에서는 한우의 근내 지방 초음파 영상에 특징점 추출 알고리즘과 classification 알고리즘을 적용하여 한우의 도체 육질을 예측하였다. 실험 결과 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.4762-4767
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• 2012

열차의 위치를 검지하고 열차내연산(DTG)을 위한 각종 열차제어데이터를 차상으로 전송하는 AF궤도회로장치는 단일계로 구성되어 있다. 만약, 고장이 발생할 경우 선로전환기 및 신호기제어가 불가능하여 시스템이 복구되기까지 기관사에 의해 수동으로 열차를 운전하여야 한다. 이 과정에서 인적 오류는 열차지연, 충돌, 탈선 등 치명적인 안전사고 발생요인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 고장모드마다 시스템과 열차에 미치는 영향을 분석하였으며, 고장평점 및 고장등급을 계량화하였다. 계량화된 분석결과를 토대로 전원장치 독립설치, 증폭PCB의 결함콘덴서 원인분석 및 교체, 저항자 냉각시스템설치, 작업방법개선을 통해 고장발생건수 감소 및 신뢰성의 척도인 평균고장간격(MTBF)의 증가와 평균복구간격(MTTR)이 감소되었다. 그리고, 지금까지 경험에 의한 유지보수체계를 계량화된 방법에 의해 예측정비를 수행토록 하여 AF 궤도회로에 대한 신뢰성을 향상할 수 있도록 하였다.