• 한국기계가공학회지
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• 제19권1호
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• pp.63-71
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• 2020

Recently, to improve convenience, flexible electronics are quickly being developed for a number of application areas. Flexible electronic devices comprise characters such as being bendable, stretchable, foldable, and wearable. Effectively manufacturing flexible electronic devices requires high efficiency, low costs, and simple processes for manufacturing technology. Through this study, we enabled the rapid production of multifunctional flexible bending sensors using a simple, low-cost Fused Deposition Modeling (FDM) 3D printer. Furthermore, we demonstrated the possibility of the rapid production of a range of functional flexible bending sensors using a simple, low-cost FDM 3D printer. Accurate and reproducible functional materials made by FDM 3D printers are an effective tool for the fabrication of flexible sensor electronic devices. The 3D-printed flexible bending sensor consisted of polyurethane and a conductive filament. Two patterns of electrodes (straight and Hilbert curve) for the 3D printing flexible sensor were fabricated and analyzed for the characteristics of bending displacement. The experimental results showed that the straight curve electrode sensor sensing ability was superior to the Hilbert curve electrode sensor, and the electrical conductivity of the Hilbert curve electrode sensor is better than the straight curve electrode sensor. The results of this study will be very useful for the fabrication of various 3D-printed flexible sensor devices with multiple degrees of freedom that are not limited by size and shape.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권6호
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• pp.460-465
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• 2016

배관 구조물은 긴 길이를 가지며, 일정한 거리에 위치한 고정부에 설치되거나, 지중에 매설된다. 따라서 자중 또는 지반의 움직임으로 변형과 처짐이 발생하기 쉽다. 이러한 배관의 건전성 평가에는 형상 감시 기법이 매우 유용할 수 있다. 광섬유 브래그 격자 센서 (fiber Bragg grating, FBG)는 다중화의 장점이 있어 배관과 같이 긴 길이를 가지는 구조물의 여러 지점에서 변형률 측정에 매우 유용하다. 본 연구에서는 배관의 건전성 평가를 위하여 변형률 기반의 형상추정기법을 제안하였다. 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 통한 검증을 수행하였다. 실험 결과 제안된 FBG를 이용한 형상추정기법이 시험편의 변형에 따라 유사한 형상을 표현할 수 있음을 확인하였다. 또한, 형상추정기법을 통해 도출된 처짐량이 실제 배관에 가해진 처짐과 동일하게 계산됨을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.619-627
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• 2017

MIMO(Multi-Input Multi-Output) 레이다는 최근 여러 장점으로 각광을 받고 있는 새로운 개념의 레이다 기술로 다양한 신호처리 기술이 연구되고 있다. 그러나 전자전의 관점에서 보면 MIMO 레이다는 기존 레이다와 다른 동작원리를 가지고 있으므로 기존 레이다 파라미터 탐지 기술이 적용되지 않기에 새로운 파라미터 탐지 기술이 MIMO 레이다의 무력화와 효과적인 기만을 위하여 요구된다. 본 논문에서는 ULA(Uniform Linear Array) MIMO 레이다의 중요 파라미터인 직교신호의 개수를 2개의 이동 전파탐지기를 이용하여 암맹적으로 추정하거나 저잡음 상황에서 최소 3개의 전파탐지기를 이용하여 암맹적으로 추정하는 두 가지 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7941-7948
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• 2015

열차 운행시에 발생하는 전동소음은 열차 차륜과 레일 표면조도의 불균일성에 의하여 가진된 진동에 의해 발생된다. 따라서 열차 전동소음의 전달, 예측 및 분석을 위해서는 차륜과 레일표면의 음향조도(acoustic roughness)의 정확한 측정과 분석이 필요하다. 그러나 현재의 레일표면의 조도측정을 위한 장치와 방법은 작업자의 수작업에 의존한 트롤리 장치를 사용함으로써, 불일정한 측정속도와 흔들림과 같은 불안정한 인터페이스를 야기하여 측정값의 오차와 외란을 증대시키는 단점을 지닌다. 본 논문은 철도궤도의 레일상에서 자율 정속 주행하면서 레일표면의 음향조도를 측정하는 자동화 측정장치 및 플랫폼을 개발함으로써, 측정정밀도를 향상시키고 측정값의 불균일성을 감소시켰다. 또한 측정값의 신뢰도와 정확도 향상을 위해 동일한 복수의 변위센서 적용법을 제안하였으며 표준레일구간의 현장측정을 통해 동일 변위센서로부터 융합된 데이터의 정확성을 검증하였다.

• 센서학회지
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• 제29권6호
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• pp.407-411
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• 2020

In this study, we propose an array-type gas sensor with high selectivity and response using multiple oxide semiconductors. The sensor array was composed of SnO₂ and In₂O₃, and the detection characteristics were improved by using Pt, Au, and Pd catalysts. All samples were deposited directly on the Pt interdigitated electrode (IDE) through the e-beam evaporator glancing angle deposition (GAD) method. They grew in the form of well-aligned nanorods at off-axis angles. The prepared SnO₂ and In₂O₃ nanorod samples were exposed to CH₃COCH₃, C₇H₈, and NO₂ gases in a 300℃ dry condition. Au-decorated SnO₂, Au-decorated In₂O₃, and Pd-decorated In₂O₃ exhibited high selectivity for CH₃COCH₃, C₇H₈, and NO₂, respectively. They demonstrated a high detection limit of the sub ppb level computationally. In addition, measurements from each sensor were executed in the 40% relative humidity condition. Although there was a slight reduction in detection response, high selectivity and distinguishable detection characteristics were confirmed.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.763-772
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• 2016

다양한 센서가 부착된 스마트 폰의 보급으로 상황인지 어플리케이션 시장의 규모가 발달하고 있다. 하지만, 한정된 전력으로 인해 원활한 서비스를 제공받기는 어렵다. 상황인지 어플리케이션 관점에서 볼 때, 컨텍스트의 종류에 따라 필요한 센싱 정보가 다르기 때문에, 컨텍스트의 전이가 발생하면 필요한 센서들의 변화로 인해 센서 모듈들을 끄고 켜는 과정에서의 전력 소비가 크며, 정확한 센싱이 되지 않는 상황에서 과도한 센싱을 시도하게된다. 본 논문에서는 실내/실외 컨텍스트 전이에서 발생하는 전력 소모에 초점을 두고 해당 컨텍스트와 연관된 센서 활동을 모델링 한 뒤, 컨텍스트 전이가 일어나는 시점을 감지하여 전력 소모를 최소화할 수 있는 freezing 알고리즘을 적용하는 기법을 제안한다. 시중의 실내/실외 위치추적 어플리케이션을 이용하여 컨텍스트 전이가 발생하는 지점에서, 제안하는 기법의 유무에 따른 소비 전력 차이를 실측하였으며, 시중의 어플리케이션의 실제 구동 중 컨텍스트 전이과정에서의 전력 절감이 있었으며, 전체 시나리오에서 약 20%의 전력 절감 효과를 얻었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.113-124
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• 2009

다수의 분산된 컴퓨터들을 단일 컴퓨터처럼 활용하여 고성능 대용량의 컴퓨팅 기능을 얻기 위한 그리드 컴퓨팅 기술은 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 연구는 u-GIS 기반 도시시설물 관리 시스템에 그리드 기술을 적용한 연구이다. 시설물의 상태를 실시간 모니터링 하기 위해 도시 시설물에 각종 센서가 설치되는데, 이 센서의 수가 늘어나고, 센서 데이터를 수집하는 게이트웨이의 수가 늘어날 경우 서버에서는 데이터의 처리를 위해 많은 컴퓨팅 자원이 필요하게 된다. 본 연구에서는 이렇게 서버의 부하가 늘어나 임계치에 근접할 경우, 이를 판단하여 서버의 작업 일부를 유휴 게이트웨이로 분산시킬 수 있는 기술을 개발하였다. 본 시스템을 향후 u-City 등 대용량 데이터 처리 분야에 활용할 경우 경제적이고 효율적인 시스템 개발이 가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권4호
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• pp.329-339
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• 2003

본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.

• 한국해양공학회지
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• 제35권4호
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• pp.287-295
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• 2021

This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.