5톤 이상의 어선에는 VHF(Very High Frequency) 대역의 DSC(Digital Selective Calling)가 어선법과 선박안전법에 의무화되어 있다. 어선의 무선설비 관련 규정에는 안전운항을 확보하고 해양사고 발생시 신속하게 대응하기 위하여 선박의 소유자는 국토해양부장관의 고시에 따라 어선위치 자동발신 장치를 갖추도록 규정하고 있다. 따라서 어업정보통신국은 2012년 동해를 시작으로 남해와 서해에 연차적으로 VHF 해안국을 설치하고, 웹기반으로 리모트 콘트롤 및 모니터링에 의하여 DSC를 원격으로 운용하는 연안 VMS(Vessel Monitoring System) 구축사업이 추진중에 있다. 모든 어선의 VHF DSC는 GPS와 연동되며 DSC의 호출에 의하여 자동으로 위치정보를 중계소에 전송하게 된다. 본 논문에서는 동해권의 VHF DSC 해안국을 대상으로 통신해역 설정과 운용 그리고 등록선박의 항해에 따른 권역별 로밍서비스를 실현하는 항적추적과 RSSI (Received Signal Strength Indication) 기법을 병행하는 알고리즘을 연구하였다.
Ubiquitous location based services (u-LBS) will be interested to an important services. They can easily recognize object position at anytime, anywhere. At present, many researchers are making a study of the position recognition and tracking. This paper consists of postion recognition and user identification system. The position recognition is based on location under services (LBS) using a signal strength map, a database is previously made use of empirical measured received signal strength indicator (RSSI). The user identification system automatically controls instruments which is located in home. Moreover users are able to measures body signal freely. We implemented the multi-hop routing method using the Star-Mesh networks. Also, we use the sensor devices which are satisfied with the IEEE 802.15.4 specification. The used devices are the Nano-24 modules in Octacomm Co. Ltd. A RSSI is very important factor in position recognition analysis. It makes use of the way that decides position recognition and user identification in narrow indoor space. In experiments, we can analyze properties of the RSSI, draw the parameter about position recognition. The experimental result is that RSSI value is attenuated according to increasing distances. It also derives property of the radio frequency (RF) signal. Moreover, we express the monitoring program using the Microsoft C#. Finally, the proposed methods are expected to protect a sudden death and an accident in home.
제조실행시스템(MES: Manufacturing Execution System)은 현장(shop floor)에서 작업을 수행하기 위한 제반 활동 (스케줄링, 작업 프로세스, 품질관리, 등)을 지원하기 위한 관리 시스템이다. 특히, MES는 생산계획과 실행의 차이를 줄이기 위한 시스템으로 현장상태의 실시간 정보제공을 통하여 관리자와 작업자의 의사결정을 지원하는 기능을 수행한다. 실시간 정보처리를 위한 MES는 최근 많은 관심을 가지고 있는 RFID의 Data를 모델링하고, 제조부터 판매까지 각 프로세스 내의 제품을 모니터링 하는 기능이 필요하다. 그러나, RFID가 부착된 제품이 프로세스 과정에 있어서, tag, reader의 오작동, 고의적 파손, 분실, 주변 영향으로 인해, 리더기가 tag를 읽지 못하는 경우, 제품의 위치를 모니터링 할 수 없다. 이러한 경우, 불확실한 정보를 가지고 제품의 경로를 추적하여야만 한다. 본 논문은 신속하게 제품을 찾기 위해, RFID와 Bayesian Network을 이용한 MES를 제안하고 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 역동력학과 퍼지기법을 기반으로 하는 DC 모터 속도제어용 2자유도 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 DC 모터 시스템의 역동력학 모델, 전처리필터와 퍼지보상기로 구성된다. 모델은 쿨롱마찰을 내포하는 비선형 방정식으로 표시되며, 전처리필터는 역동력학 모델에 의해 유발될 수 있는 고주파 영향을 막아주며, 퍼지보상기는 모델의 불확실성, 외란 등으로 인한 오차를 보상한다. 퍼지보상기는 기준 입력 변화에 대한 추종성능과 외란에 대한 오차 제거성능을 동시에 개선하도록 설계된다. 모델과 보상기의 파라미터는 각각 실수코딩 유전알고리즘으로 추정되고 동조된다. 제안된 기법의 유효성은 실험을 통해 검증된다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
본 논문에서는 Switched-Capacitor 지연 기법의 새로운 고해상도 DPWM 발생기를 사용한 Dynamic-Response-Free SMPS를 제안한다. 제안된 회로는 Switched-Capacitor 지연 기법을 이용한 DPWM 발생기의 내부 커패시터 전압 기울기를 제어하는 방식으로 DPWM의 duty ratio를 결정한다. 제안된 회로는 컨버터의 피드백 전압과 기준전압을 비교하여 DPWM 발생기의 내부 캐패시터에 충방전되는 전류량을 제어하는 방식으로 출력전압 tracking이 가능하다. 따라서 제안된 회로는 기존 closed loop 제어 방식의 SMPS들에서 문제점이 되고 있는 동적 응답특성을 고려할 필요가 없으며, 출력 전압에 overshoot/undershoot로 인한 ringing 현상이 발생하지 않는다는 큰 장점을 가진다. 제안된 회로는 1MHz~10MHz까지 스위칭주파수를 사용자가 선택할 수 있으며, 100MHz의 내부 제어 동작 주파수로 10MHz 최대 스위칭 주파수(DPWM) 발생이 가능하다. 100MHz의 내부 제어 동작 주파수를 사용하여 10MHz 스위칭 주파수 발생시 소모되는 내부 회로의 최대 전류는 2.7mA이며, 출력 버퍼를 포함한 전체 시스템의 전류 소모는 15mA이다. 제안된 회로는 0.125%의 DPWM duty ratio 해상도를 가지고 부하에 최대 1A까지 전류공급이 가능하며, 최대 리플 전압은 8mV이다. 동부하이텍 BCD $0.35{\mu}m$ 공정 파라미터를 이용해 시뮬레이션을 수행하여 제안된 회로의 동작을 검증하였다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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