• Journal of Power Electronics
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• 제10권6호
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• pp.628-634
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• 2010

The paper describes aspects regarding an E-learning approach of resonant ac inverters. The learning process is based on "Learning by Doing" paradigm supported by several learning tools: electronic course materials, interactive simulation, laboratory plants and real experiments accessed by Web Publishing Tools under LabVIEW. Built on LabVIEW and accompanied by a robust, flexible and versatile hardware, the experiment allows a comprehensive study by remote controlling and performing real measurements on the inverters. The study is offered in a gradual manner, according to the Leonardo da Vinci project EDIPE ($\b{E}$-learning $\b{D}$istance $\b{I}$nteractive $\b{P}$ractical $\b{E}$ducation) philosophy: theoretical aspects followed by simulations, while in the end the real experiments are investigated. Studying and experimenting access is opened for 24 hours a day, 7 days a week under the Moodle booking system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.209-216
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• 2023

본 논문에서는 조선소 페인트 분사작업에서 분사 거리와 속도의 변화에 따라 페인트 두께를 추정할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 도장로봇을 이용하여 다섯가지 서로 다른 분사 거리와 속도값에 대한 실험 데이터를 취득하였다. 또한 노즐의 훼손 등으로 인해 노이즈가 발생하는데 이를 처리하기 위해 적절한 전처리과정을 적용하였다. 제안하는 방법은 주어진 데이터로부터 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수를 새로운 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수로 변형하는 계산을 한다. 인공신경망기반 예측 모델과 비교한 결과 제안하는 방법이 더욱 안정적이고 정확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.160-168
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1129-1136
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• 2022

본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.46-52
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• 2018

최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.142-145
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• 1995

This paper is to develop a measurement system of the displacement distance using ultrasonic sensors. Two 400KHz ultrasonic sensors are used for realizing the measurement system, such as one sensor transmits the sine wave and the other sensor receives this wave. The displacement is measured by the phase difference between transmitting and receiving signals. A phase defecter transforms phase difference to voltage. Because the output voltage pattern has nonlinear characteristics, the relations of the voltage and the distance are learned by a neural network. As the results of teaming, the efficiency of measurement system is improved. This system can measure the displacement distance at the accuracy of 1 micrometer level.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.265-271
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• 2023

최근, 정보통신기술의 발달로 위치 정보 서비스가 점차 확대되고 있으며, 실내외 위치를 추출하기 위해 RSSI가 많이 활용되고 있다. RSSI를 이용한 실내외 위치추정법은 전파경로 및 간섭, 주변의 무선기기 장치 등의 영향을 받아 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전파 환경을 고려한 거리 추정법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전파 환경을 고려하기 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 확률적 특성을 가진 RBF 신경망과 전파 환경이 반영된 RSSI 입력과 출력을 학습하여 거리를 추정하도록 한 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 BLE 비컨 송신기와 수신기를 이용하여 최대 55[m] 범위 내의 수신기의 위치를 추정하는 성능을 기존의 평균 필터, 칼만 필터 등과 비교평가 하였다. 그 결과 제안된 방법의 거리 추정정확도가 6.7배로 높은 결과를 보였다. 이 성능평가의 결과와 같이 본 연구의 방법을 위치 서비스에 적용한다면 더 정확한 위치추정이 가능할 것으로 사료된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.165-174
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• 2021

This study aimed to ascertain whether electronic courses at the deanship of electronic learning and distance education at Umm Al-Qura University meet the quality standards developed by the Quality Matters (QM) organization. This endeavor adopted a mixed method of an explanatory sequential research design for an in-depth understanding of the topic under scrutiny. The sample of the study consisted of ten courses designed at the deanship and reviewed using an evaluation form. The results showed that the courses in focus did not meet the criteria of QM. Based on this finding, a semi-structured interview was designed to collect relevant data from the syllabus designers at the deanship. The interviews yielded information on the difficulties the course designers faced when designing QM-criteria-based courses. The results obtained from the interviews showed that the designers experienced administrative, technical, and faculty-member-related challenges that, when producing online courses, intercepted their way to achieving the QM standards. The study closed with some recommendations, the most important of which is a call for re-developing online courses in alignment with the well-recognized QM standards.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.560-561
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• 2023

지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.

• 공학교육연구
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• 제10권3호
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• pp.79-92
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• 2007

본 연구에서는 학습과정에 우수성, 유효성, 그리고 경제적인 효율성을 향상시키기 위해 웹기반 가상실험실과 웹기반 원격실험실을 적절하게 통합한 하이브리드 공학실험시스템을 개발하였다. 먼저 클라이언트/서버 분산환경을 설계하여 디지털 시스템과 전기전자회로 실험에 대한 웹기반 가상실험시스템을 개발하였다. 제안된 가상실험시스템은 개념학습세션, 가상실험세션, 평가세션등의 3개의 주요한 세션과 이들 주요세션을 유기적으로 통합하여 학습효율의 극대화를 달성하기 위한 관리시스템으로 구성되어 있다. 다음으로 본 연구에서는 가상실험세션 동안에 발생할 수 있는 현실감의 부족을 해결하기 위해 전기/전자회로를 실험할 수 있는 웹기반 원격 실험실을 구현하였다. 더욱이 간결하고 사용자가 친근하게 접근할 수 있는 설계기법을 사용하였기 때문에 많은 사용자들이 쉽게 원격실험실에 접속할 수 있으며, 고가의 실험장비가 실제 실험실에 구비되어 있지 않더라도 자기주도의 심화학습이 가능하다. 제안된 가상/원격실험시스템은 독립적으로 사용될 수도 있으나 학습효율을 향상시키기 위해서 웹상에서 두 개의 시스템을 통합하여 하이브리드 공학실험시스템을 개발하였다. 제안된 하이브리드 공학실험시스템은 학습자들에게 상호작용적인 학습환경을 제공하여 공학실험교육을 효율적으로 관리하는 새로운 접근방식이다.