• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.145-150
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• 2022

금속 격자를 통한 광전송을 분석하기 위하여 모드 전송선로 이론 (MTLT)에 기반한 해석 모델을 제안하였다. 이 모델은 높은 전송을 담당하는 모드의 분산 관계뿐만 아니라 전송에 대한 물리적 의미를 잘 제공한다. 이러한 개념들은 표면 플라즈몬 폴라리톤 (SPP)이 여기되는 가시광선~근적외선 파장 범위에서 사용되는 실제 금속에 대해서도 정확한 정보를 제공한다. 또한, 그 분산 관계를 통하여 전송 모드의 특성을 평가할 수 있다. 그 전송 모드는 Fabry-Pérot 유사 모드와 SPP 사이의 하이브리드 모드이다. 그 하이브리드 모드의 특성을 결정하기 위하여 금속격자의 다른 격자주기와 격자비율 고려하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 변수들에 의존하는 고성능 플라즈마 바이오센서의 감지 특성과 모드 전송 현상을 명확하게 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.46-63
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• 2024

One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제4권1호
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• pp.19-26
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• 2016

하이브리드 지열 히트펌프 시스템은 열원을 안정적으로 유지하기 위해 보조 히트싱크나 보조 열원을 활용한다. 본 연구에서는 병원 건물에 설치한 지열-냉각탑 하이브리드 시스템의 냉난방 성능을 분석하였다. 시스템에 각종 센서와 계측 장비를 설치하였으며, 2014년 2월부터 2015년 2월까지 측정한 데이터를 이용하여 성능을 분석하였다. 냉방 기간 중, 냉수 공급 온도는 평균 $11.7^{\circ}C$이었으며, 설계 온도인 $12^{\circ}C$를 넘지 않았다. 또한 난방 기간 중에는 일평균 $39^{\circ}C{\sim}40^{\circ}C$의 온수를 공급하였다. 지열 히트펌프만의 월 평균 성능지수는 3.8에서 8.4의 범위에서 변하였다. 반면 냉각탑을 포함한 하이브리드 지열시스템의 월 평균 성능지수는 2.6에서 6.6 사이에서 변하였다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.175-181
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• 2011

원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권1호
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• pp.1-6
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• 2013

스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제32권1호
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• pp.63-68
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• 2015

Micro/nano patterns for optical concentration and diffusion have been studied in the various fields such as displays, optics, and sensors. Conventional micro patterns were continuous and linear shapes due to using linear-type light sources, however, recently non-continuous patterns have been applied as point sources are used for dot-type light sources such as LEDs and OLEDs. In this study, a hybrid machining technology combining an indentation machining method and an AAO process was developed for manufacturing the non-continuous micro patterns having nano patterns. First, mirror-like surfaces ($R_a<20nm$) of pure Aluminum substrates were obtained by optimizing cutting conditions. Then, The letter of 'K' consisting of the arrays of the micro patterns was manufactured by the indentation machining method which has a similar principle to indentation hardness testing. Finally, nano patterns were machined by AAO process on the micro patterns. Conclusively, a specific letter having nano-micro hybrid patterns was manufactured in this study.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4B호
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• pp.258-268
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• 2012

무선 센서 네트워크(WSN)에서는 저가 및 저 전력 센서로 구성되기 때문에 센서의 임무를 성공적으로 수행하면서 적은 에너지를 소모하는 것이 중요한 문제로 부각된다. 기존의 클러스터링 WSN에서는 헤드의 결정 및 헤드에 의한 데이터 수집과 전송 방안이 전체 네트워크의 성능에 큰 영향을 준다. 본 논문은 클러스터링 WSN에서 데이터 전송의 방향성을 고려한 하이브리드(Hybrid) 클러스터링 방법을 제안한다. 데이터의 효율적인 전송을 위해 모든 센서노드가 싱크로 데이터를 전송할 때 클러스터헤드를 거쳐 전송할 것인지 클러스터 헤드를 거치지 않고 싱크로 직접 전송할 것인지를 싱크, 헤드위치, 해당 센서노드의 위치에 따라 이원화 하는 하이브리드 라우팅 기법이다. 실험을 통하여 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 방식과 비교하여 데이터를 싱크에서 역방향으로 전송 하지 않음으로써 거리와 에너지소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권3호
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• pp.345-360
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• 2020

Modern swarm intelligence heuristic search methods are widely applied in the field of structural health monitoring due to their advantages of excellent global search capacity, loose requirement of initial guess and ease of computational implementation etc. To this end, a hybrid strategy is proposed based on butterfly optimization algorithm (BOA) and differential evolution (DE) with purpose of effective combination of their merits. In the proposed identification strategy, two improvements including mutation and crossover operations of DE, and dynamic adaptive operators are introduced into original BOA to reduce the risk to be trapped in local optimum and increase global search capability. The performance of the proposed algorithm, hybrid butterfly optimization and differential evolution algorithm (HBODEA) is evaluated by two numerical examples of a simply supported beam and a 37-bar truss structure, as well as an experimental test of 8-story shear-type steel frame structure in the laboratory. Compared with BOA and DE, the numerical and experimental results show that the proposed HBODEA is more robust to detect the reduction of stiffness with limited sensors and contaminated measurements. In addition, the effect of search space, two dynamic operators, population size on identification accuracy and efficiency of the proposed identification strategy are further investigated.

• 한국가스학회지
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• 제2권3호
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• pp.49-53
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• 1998

온라인 가스 크로마토그래피와 같은 실시간 분석기기는 데이터 채취 및 분석과정의 시간이 오래 걸려 측정 신뢰성이 낮으며 또한 설치 및 보수비용이 많이 들어서, 실제 가스 산업 공정에서는 온도, 압력과 같은 공정의 운전 변수들을 이용하여 간접적으로 가스의 성분 및 양을 감지하는 소프트 센서에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 본 연구에서는 데이터 기반 소프트 센서의 설계에 있어서 공정 데이터가 갖는 패턴을 잘 반영하여 추정 능력을 높이는 내적 조합모델 PLS를 제안하고, 이를 산업체의 농도 추정 목적으로 적용하였다. 제안된 PLS모델은 기존에 제시된 모델들보다 뛰어난 추정 능력을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.639-645
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• 2006

FRP(Fiber Reinforced Polymer)는 부식의 저항성, 고강도, 피로저항 능력 및 성형성 등에서 우수한 건설 신소재이다. 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating; FBG) 센서는 전자기 저항, 작은 소재의 크기, 그리고 높은 내구성 등의 이점으로 smart sensor로서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만 FBG 센서의 변위 측정 기술 능력의 부족으로 현재까지는 변형률, 온도 등의 물리량 측정센서로서 활용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 FRP와 FBG센서의 기능 복합화(Hybrid)를 통하여 smart FRP Rod를 개발 한 후 인장시험을 실시하였다. 또한, FBG센서에 의해 측정된 변형률 데이터를 신경망(Neural Network) 기법을 이용하여 변위 추정 모형을 개발함으로서 FBG 센서 단점인 변형률 계측만을 위한 센싱 역할을 극복하고자 한다. 인공신경망 모형은 MLP(Multi-layer Perceptron)로, 오차범위 0.001에 수렴 될 수 있도록 학습(training)을 실시하였다. 학습에는 비선형 목적함수와 역전파 학습(Back-propagation) 알고리즘을 적용하였으며 모형의 검증은 UTM에서 측정된 변위 값과 수치해석에 의한 결과 값을 비교함으로서 실시하였다.