IMM 필터 및 GLRT 기법을 이용하여 무인기용 엔진의 효과적인 실시간 결함 진단 방안을 도출하였다. 이를 위해서 엔진 동적 사이클해석으로부터 선형 진단 모델을 유도하고 잔차 추정을 위한 칼만필터를 도입한 후 각 기법의 특성을 고찰하여 엔진 제어 구동기 및 센서의 결함 진단에 적용하였다. 이 과정에서 IMM 필터로부터 효과적인 FDI 방안을 도출하였고 구동기 결함으로 인한 상태변수의 반응값을 추정하였으며, GLRT로부터는 구동기 및 센서의 결함값 추정과 FDI 기능을 확인하였다. 수치 모의시험 결과를 통해서 FDI를 위한 IMM 필터의 효용성과 각 결함 모드의 결함값 추정을 위한 GLRT 기법의 효용성을 확인하였다.
중요시설 실시간 감지 시스템으로는 주로 CCTV를 사용하고 있다. CCTV의 경우 감지에 대한 정확성은 높지만 시야각이 좁기 때문에 레이다(RADAR)와 같은 센서와 함께 혼용되어 사용되고 있다. 라이다(LiDAR)는 고출력의 펄스 레이저를 이용하여 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 감지하여 거리정보를 획득하는 기술이다. 라이다의 경우 데이터 처리량으로 인해 서버의 동시 처리 센서 개수의 제약으로 인해 비용적으로나 기술적으로나 활용도가 높지 않은 문제점이 있다. 광망 센서에 의한 감지 방식 또한 강풍과 혹한에 취약하고 동물 훼손에 따른 유지보수의 문제도 있다. 본 논문에서는 기존의 라이다 센서에서 사용하는 905nm 파장대가 아닌 1550nm 파장대를 사용함으로써 기상 환경에 대한 영향은 강하고, 다수의 센서를 통합하여 관제할 수 있는 시스템 개발을 제안하고자 한다.
Nayoung, Kim;Do Won, Kim;Nam Su, Park;Gyeong Hun, Kim;Yang Do, Kim;Chang-Seok, Kim
Current Optics and Photonics
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제7권1호
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pp.38-46
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2023
Optical Fourier-domain reflectometry (OFDR) sensors have been widely used to measure distances with high resolution and speed in a noncontact state. In the electroplating process of a printed circuit board, it is critically important to monitor the copper-plating thickness, as small deviations can lead to defects, such as an open or short circuit. In this paper we employ a phase-based OFDR sensor for in situ relative distance sensing of a sample with nanometer-scale resolution, during electroplating. We also develop an optical-path difference (OPD)-regulated sensing probe that can maintain a preset distance from the sample. This function can markedly facilitate practical measurements in two aspects: Optimal distance setting for high signal-to-noise ratio OFDR sensing, and protection of a fragile probe tip via vertical evasion movement. In a sample with a centimeter-scale structure, a conventional OFDR sensor will probably either bump into the sample or practically out of the detection range of the sensing probe. To address this limitation, a novel OPD-regulated OFDR system is designed by combining the OFDR sensing probe and linear piezo motors with feedback-loop control. By using multiple OFDR sensors, it is possible to effectively monitor copper-plating thickness in situ and uniformize it at various positions.
대형 화재 발생과 그로 인한 피해가 증가하고 있는 상황에서, 화재감지 시설에 대한 신뢰는 낮아지고 있다. 현재 널리 사용되는 화학 화재감지기는 오경보가 빈번하게 발생하며, 비디오 기반 딥러닝 화재감지는 시간과 비용이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오토인코더 모델을 활용한 화재감지 모델을 제안한다. 오경보를 최소화하고 신속 정확한 화재감지를 목표로 한다. 제안된 모델은 오토인코더 방법론을 이용해 화재 데이터 없이 정상 데이터만으로 모델을 학습시킬 수 있어 새로운 환경에 적용이 용이하다. 5가지 센서 데이터를 종합적으로 반영하여 화재를 신속하고 정확히 감지할 수 있다. 다양한 초모수 조합을 실험하여 최적의 초모수를 선정하였으며, 오경보 문제를 줄일 수 있는 화재 시점 판단 규칙을 제안하였다. 제안한 모델로 화재감지 실험을 진행한 결과, 14개의 시나리오 중 13개의 시나리오에서 오경보 문제가 발생하지 않았고, 동일한 데이터로 임계치 비교 알고리즘과 결과를 비교하였을 때 더 빠른 화재 감지 성능을 보였다. 이를 통해 화재로 인한 피해를 최소화하고, 화재감지 시설의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 자동차의 안전운전을 위해서 운전자의 생체정보를 수집하여 운전자의 상태에 따라 운전자에게 적절한 경보를 하거나, 직접 자동자를 제어할 수 있는 기반 시스템을 제시하였다. 기존의 운전자 얼굴정보를 촬영하여 정보를 획득하거나, 운전자의 시트나 스티어링 휠에 센서를 장착하여 생제정보를 획득하는 방식이 부정확하거나 단속적인 정보만을 얻을 수 있는데 비하여, 본 논문에서 제시한 웨어러블 장치는 의료장비 수준의 정확도를 얻을 수 있었으며, 지속적으로 높은 정확도의 생체신호를 얻을 수 있었다. 개발된 웨어러블 장치에는 심박, 피부전도도, 피부온도를 측정할 수 있는 센서를 장착하였으며, 자동차에서 발생되는 각종 잡음을 제거할 수 있는 필터 기술을 적용하였고, 가속도센서와 자이로 센서를 장착하여 측정 오차를 제거하는 기술을 적용하였다. 수집된 생체신호를 바탕으로 운전자의 상태를 판별할 수 있는 기준을 제시하였고, 공인인증기관에 의뢰하여 의료수준 정도의 정확성이 있음을 검증하였다. 실험실 시험과 실차 시험을 통하여 개발된 장치가 운전자의 상태를 측정할 수 있는 장치로 활용될 수 있음을 검증하였다.
최근 영농분야에서 종자파종, 병충해 방제 등에 무인항공기(UAV ; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 응용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 UAV에 다양한 파장대의 영상센서를 탑재하고 SfM(Structure from Motion) 영상해석기법과 연계한'고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS ; Unmanned Aerial System)'를 구성, UAS 기반 식생조사의 효용성을 고찰하여 정밀영농의 활용성을 검토하였다. 이를 위해 저가 UAV에 가시 컬러(VIS_RGB ; Visible Red, Green, and Blue) 영상센서, 수정된 BG_NIR(Blue Green_Near Infrared Red) 근적외 영상 센서, $7.5{\sim}13.5{\mu}m$ 분광대역의 열적외 영상(TIR ; Thermal Infrared Red)센서를 조합 연계한 UAS를 구성하였다. 또한, 가시 근적외 및 열적외 파장대를 기본요소로 광합성에 따른 식물의 엽록소, 질소 및 수분 함유량 등을 검토할 수 있는 총 10종의 식생지수를 선정, 식생상태 검출에 활용하였다. 시험대상지에 대한 각 파장대역의 영상을 획득하고 사전에 조사된 지상 피복현황을 기준으로 각 식생지수의 분포도 및 식생지수 간 상관성(결정계수 R2) 등을 비교 고찰하여 무인항공기를 활용한 가시 컬러, 근 적외 및 열 적외 영상에 의한 식생상태의 검측 수행능력을 검토하였다. 저가 무인항공기에 VIS_RGB, BG_NIR 및 TIR 영상 센서를 탑재, 식생조사의 효용성을 종합적으로 검토한 결과, 인공위성과 항공영상에 의존한 과거의 식생조사방식 대비, 영상해상도, 경제성 및 운용성 면에서 UAV기반 고해상 저고도 원격탐측시스템(UAS)의 효용성을 입증할 수 있었으므로 정밀농업, 수계 및 산림조사 등의 분야에 그 활용이 기대된다.
협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.
본 논문에서는 다수의 체압 센서가 내장된 의료용 침대의 원격 케어에 관해 기술한다. 낙상은 환자의 안전을 심각하게 위협하고 건강을 해치는 요인중의 하나이다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 새로운 침대가 개발하였다. 침대 시스템은 동작이 가능한 건반, 건반의 동작을 관리하는 건반 제어기, 체압을 측정하는 센서, 센서의 값을 송수신하는 센서 제어기, 이를 확인하여 알고리즘에 따라 자동 혹은 수동으로 동작하게 하는 메인 제어기, 이 모든 정보를 총괄하는 서버로 이루어져 있다. 침대 시스템은 센서를 통해 환자의 위치를 확인하여 환자가 낙상의 위험이 있다고 판단하게 되면 메인 제어기를 통해 무선으로 서버에 경고를 보내 간호인 혹은 간호사가 환자의 위험한 상태를 인지할 수 있도록 한다. 서버는 유무선 단말에서 송신된 상태 데이터를 전송받아 침대 시스템이 정상적으로 동작하고 있는지 모니터링할 수 있다. 건반의 제어기는 건반형 메커니즘을 구동하고 체압 센서가 연결된 욕창 예방 제어를 자동으로 행하여 환자의 압력이 가해지는 부위를 물리적으로 분리해 욕창을 예방한다. 메인 제어기는 환자의 침상 존재를 확인하여 서버에 전송한다. 결론적으로 제안된 시스템은 사용자의 상태를 스마트 모니터링하고 원격 케어를 행할 수 있게 된다.
The creation of vertically aligned one-dimensional (1D) nanostructures through the decoration of n-type tin oxide (SnO2) on p-type chromium oxide (Cr2O3) constitutes an effective strategy for enhancing gas sensing performance. These heterostructures are deposited in multiple stages using a glancing angle deposition technique with an electron beam evaporator, resulting in a reduction in the surface porosity of the nanorods as SnO2 is incorporated. In comparison to Cr2O3 films, the bare Cr2O3 nanorods exhibits a response 3.3 times greater to 50 ppm H2S at 300℃, while the SnO2-decorated Cr2O3 nanorods demonstrate an eleven-fold increase in response. Furthermore, when subjected to various gases (CH4, H2S, CO2, H2), a notable selectivity toward H2S is observed. This study paves the way for the development of p-type semiconductor sensors with heightened selectivity and sensitivity towards H2S, thus advancing the prospects of gas sensor technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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