• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.25-32
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• 2008

본 논문에서는 초고속 광대역 서비스를 제공하기에 적합한 주파수 대역인 60GHz 밀리미터파대역의 전파특성을 파악하기 위하여 직접 파를 제외한 반사파 및 투과파에 대한 신호세기를 측정하여 평균 전력 및 표준 편차를 분석하였다. 먼저, 장애물 투과에 의한 수신 신호 세기를 분석 한 결과, 철문, 동판 등은 약 40dB이상의 투과 손실치를 나타내어 투과가 거의 발생하지 않았으며, 고무, 스티로폼 및 유리등이 약 3dB의 투과 손실치로 가장 적게 나타났다. 입사각이 60도 인 경우 장애물에 의한 반사파 수신신호세기는 파티션에서의 손실치가 약 22dB로서 크게 나타났으며, 벽면 반사 손실치가 약 6dB로 가장 적게 나타났다. 이상의 결과는 반사파와 투과파가 서비스 영역 결정에 영향을 미치는 WPAN과 같은 피코셀 이동통신망의 설계에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권9호
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• pp.29-35
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• 2019

The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.16-21
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• 2008

Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권10호
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• pp.231-238
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• 2019

차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석 데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1618-1623
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• 2019

본 논문에서는 광대역 전력선통신을 실현할 수 있는 유도성 커플러를 Fe계 나노결정립 합금을 이용하여 제작하고 성능을 분석하였다. 배전자동화시스템의 주상 및 지상개폐기에 적용하여 현장시험을 수행한 결과, 광대역 전력선통신의 주요 주파수대역에서 제작된 커플러는 분기 유무에 따라 통신속도의 차이는 있으나 비교적 우수한 데이터통신을 달성하는 것으로 측정되었다. 또한, 배전선로에서 발생되는 대전류 환경에서도 통신거리에 따라 전송률의 차이는 있으나 실시간 데이터 전송이 가능한 통신속도를 유지하는 것으로 확인되었다. 따라서 제작된 유도성 커플러는 접근성이 낮은 지역에 위치한 배전자동화시스템의 배전설비 상시 감시 및 원격제어에 활용함으로써 지능형 전력망 실현을 위한 핵심소자로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1102-1108
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• 2020

이동 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리가 아닌 데이터가 생성되는 네트워크의 에지와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하여 새로운 전기를 마련할 수 있는 기술이다. 데이터를 처리하고 연산하는 곳을 따로 먼 데이터 센터에 두는 것이 아닌, 이동 단말 장치들과 가까운 엣지에 컴퓨팅 능력을 부가하고 데이터 분석까지 가능하게 하여 저지연/초고속 컴퓨팅 서비스의 실현이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 EdgeCloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드와 엣지 노드가 협업하여 이동 단말의 컴퓨팅 작업 처리를 분업화 하는 가상의 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경을 개발한다. 개발된 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경은 중앙 클라우드와 엣지 컴퓨팅 노드들 사이에서 이동 단말들의 컴퓨팅 작업 분배를 위한 오프로딩 기법들의 성능을 평가하고 분석한다. 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 및 오프로딩 성능 평가를 제시함으로써 클라우드와 협업하는 이동 엣지 컴퓨팅 노드 구축을 준비하는 산업계 엔지니어들에게 하나의 사전 지식을 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.827-833
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• 2022

본 연구는 교통정보를 수집하기 위한 검지기 와 돌발 상황 검지에 사용되는 다양한 알고리즘들의 분석을 통해 기존 교통정보 수집체계의 한계를 극복하여 심각도가 높은 2차 교통사고를 예방하고자 한다. 즉 본 연구는 2차 교통사고를 유발하는 돌발 상황과 기존 교통정보 수집체계를 분석하고 그에 알맞은 2차 교통사고의 선제적 예방이 가능한 솔루션 및 도로 전 구간에 대한 정확한 정보수집이 가능한 지능화된 새로운 교통정보 수집 및 전달체계를 제시한다. 실험결과 데이터 전송 신뢰도는 95% 기준 97%를, 데이터 전송 속도는 1000ms 기준 평균 209ms, 네트워크 장애복구 시간은 120sec 기준 50sec의 목표치를 달성하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.48-55
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• 2022

토마토 작물은 병해에 노출이 쉽고 단시간에 퍼지므로 병해에 대한 늦은 조치로 인한 피해는 생산량과 매출에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서, 토마토의 병해에 대해 누구나 현장에서 간편하고 정확하게 진단하여 조기 예방을 가능하게 하는 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사전에 ImageNet 전이 학습된 딥러닝 기반 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해 및 정상인 경우의 클래스를 분류하고 서비스를 제공하는 시스템을 구성한다. Plant Village 데이터 셋으로부터 토마토 병해 및 정상을 분류한 잎의 이미지 셋을 합성곱을 사용하여 조금 더 가벼운 신경망을 구축한 딥러닝 기반 CNN구조를 갖는 MobileNet, ResNet의 입력을 사용한다. 2가지 제안 모델의 학습을 통해 정확도와 학습속도가 빠른 MobileNet를 사용하여 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제25권3호
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• pp.151-157
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• 2022

Various approaches have been applied to transform aquaculture from a manual, labour-intensive industry to one dependent on automation technologies in the era of the fourth industrial revolution. Technologies associated with the monitoring of physical condition have successfully been applied in most aquafarm facilities; however, real-time biological monitoring systems that can observe fish condition and behaviour are still required. In this study, we used a video recorder placed on top of a fish tank to observe the swimming patterns of rock bream (Oplegnathus fasciatus), first one fish alone and then a group of five fish. Rock bream in the video samples were successfully identified using the you-only-look-once v3 algorithm, which is based on the Darknet-53 convolutional neural network. In addition to recordings of swimming behaviour under normal conditions, the swimming patterns of fish under abnormal conditions were recorded on adding an anaesthetic or lowering the salinity. The abnormal conditions led to changes in the velocity of movement (3.8 ± 0.6 cm/s) involving an initial rapid increase in speed (up to 16.5 ± 3.0 cm/s, upon 2-phenoxyethanol treatment) before the fish stopped moving, as well as changing from swimming upright to dying lying on their sides. Machine learning was applied to datasets consisting of normal or abnormal behaviour patterns, to evaluate the fish behaviour. The proposed algorithm showed a high accuracy (98.1%) in discriminating normal and abnormal rock bream behaviour. We conclude that artificial intelligence-based detection of abnormal behaviour can be applied to develop an automatic bio-management system for use in the aquaculture industry.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제8권1호
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• pp.15-19
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• 2022

The radial distribution systems (RDS) commonly used around the world has the following disadvantages. First, when the DL is operated on a radial system, the line utilization rate is usually kept low. Second, if a fault occurs in the radial DL, a power outage of 3 to 5 minutes is occurring depending on the operator's proficiency and fault situation until the fault section is separated and the normal section is replaced. To solve this problem, Various methods have been proposed at domestic and foreign to solve this problem, and in Korea, research is underway on the advanced system of operating multiple linked DL always. A system that is electrically linked always, and that is built to enable high-speed communication during the protection coordination is named networked distribution system (NDS). Because the load shares the DL, the line utilization rate can be improved, and even if the line faults, the normal section does not need to be cut off, so the normal section does not experience a power outage. However, since it is impossible to predict in which direction the fault current will flow when a failure occurs in the NDS, a communication-based protection coordination is used, but there is no backup protection coordination method in case of communication failure. Therefore, in this paper, we propose a protective cooperation method to apply as a backup method when communication fails in NDS. The new method is to change TCC by location of CB using voltage drop in case of fault.