• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.963-966
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• 2005

Model updating method is known to the area to correct finite element models by the results of the experimental modal analysis. Most common methods in model updating depend on a parametric model of the structure. In this case, the number of parameters is normally smaller than that of modal data obtained from an experiment. In order to overcome this limitation, many researchers are trying to get modal data as many as possible to date. 1 want to name this method multiple modified-system generation method. These Methods consist of direct system modification method and feedback controller method. The direct system modification Is to add a mass or stiffness on the original structure or perturb the boundary conditions. The feedback controller method is to make the closed food system with sensor and actuator so as to get the closed loop modal data. In this paper, we need to focus on the feedback controller method because of its simplicity. Several methods related the feedback controller methods are virtual passive controller (VPC) sensitivity enhancement controller (SEC) and mode decoupling controller (MDC). Among them, we will apply MDC to the model updating problem. MDC has various advantages compared with other controllers, such as VPC and SEC. To begin with, only the target mode can be changed without changing modal property of non-target modes. In addition, it is possible to fix any modes if the number of sensors is equal to that of the system modes. Finally, the required control power to achieve desired change of target mode is always lower than those of other methods such as VPC. However, MDC can make the closed loop system unstable when using incomplete modal data. So we need to take action to avoid undesirable instability from incomplete modal data. In this paper, we address the method to design the unique and robust MDD obtained from incomplete modal data. The associated simulation will be Incorporated to demonstrate the usefulness of this method.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.75-79
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크는 광범위한 분야에서 적용되어 사용되고 있다. 많은 수의 센서 노드 간의 통신으로 이루어지는 무선 센서 네트워크는 각 센서 노드에 부착된 센서들을 이용하여 주변 환경의 데이터를 획득한다. 네트워크 결함이나 토폴로지 변화와 같은 가변적인 상황에서도 질의 결과의 높은 정확도를 위한 설계 요구조건 및 적합한 라우팅 알고리즘을 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 결함이나 토폴로지 변화에서도 높은 정확도를 보이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 응용에 따라 수 개의 단일 경로 기반의 라우팅 트리를 생성하고 수집된 결과에서 가장 높은 정확도를 보이는 데이터를 최종 질의 결과로 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 라우팅 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존의 기법과 마찬가지로 정확도가 높은 결과를 보였음에도 데이터 전송량을 약 70% 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권6호
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• pp.419-425
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• 2004

본 연구에서는 Dempster-Shafer evidence theory에 기반하여 Gaussian 질량 함수를 사용하는 융합 기법을 제안하고 있다. Dempster-Shafer 융합은 비정확성과 불확실성 measures를 각각 belief 함수와 plausibility 함수로 나타내며 이 두 함수 값 사이의 간격을 나타내는 "belief interval"에 의해 불확실성의 정도가 표현된다. 이러한 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 서로 다른 센서에서 수집된 영상 자료를 융합하여 사용하여 분류 결과의 정확성을 높이고 특히 분류를 위한 매개변수를 추정하는 훈련과정에서 복합 클래스를 설정할 수 있어 단순 클래스 설정으로 인한 훈련과정이 어려움을 피할 수 있다. 이 연구에서는 경기도 용인/능평 지역에서 관측 된 KOMPSAT EOC의 범색 영상 자료와 LANDSAT ETM+의 식생지수 자료에 대해 제안된 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 분류 실험을 수행하였고 분류 결과는 서로 다른 센서간의 영상자료 융합을 위한 제안된 기법의 잠재적 효과성을 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1349-1359
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• 2021

SAR SLC 영상을 취득하기 위해 원시 자료로부터 BPA 기반 영상복원을 수행할 때 정확한 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보를 획득하는 것은 중요하다. BPA 기반 영상복원을 수행한 연구에서 기기 오차 보정을 위해 Kalman Filter를 적용하였으나, 대부분 1회 적용하여 효과적으로 오차를 제거하였는지 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보에 Kalman Filter를 복수회 적용한 뒤 BPA를 이용하여 영상복원을 수행하여 기기 오차 보정에 효과적인 필터링 횟수를 평가하고자 하였다. 이를 위해 2회의 항공기 실험을 진행하여 SAR 원시 자료를 취득하였고, 이들에 해당하는 GNSS-INS 센서 정보에 대해 실질적이고 연속적으로 Kalman Filter를 적용하였다. 본 연구를 통해 상이한 이동 경로를 가지는 GNSS-INS 정보가 상응하는 FMCW-SAR 영상의 BPA 기반 최적 영상복원에 필요한 Kalman Filter 적용 횟수에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.198-208
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• 2022

In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.91-98
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• 2010

본 논문에서는 센서네트워크시스템에서 다양한 센서 정보를 협업시켜 주변 환경을 효율적으로 감시하는 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 카메라, 이동체 및 인체 감지센서를 설치하여 예외시간에 내부 공간으로 침입하는 침입자를 감지하기 위한 목적으로 구현이 되었다. 본 논문에서 제안한 시스템은 센위버 플랫폼 상에서 개발되었으며, 실험한 결과, 다중 센서 정보의 상호보완적 활용으로 보다 효율적인 환경을 감시가 가능함을 알 수 있었다. 또한 센위버 플랫폼의 사용으로 센서 네트워크 구성이 용이하며 다양한 센서의 추가적 설치 및 활용이 가능하다. 또한 영상정보의 분석으로 움직이는 객체에 대한 판별이 가능하게 되어 센서의 동작을 단계적으로 적용시키는 체계적인 모니터링시스템의 구현이 가능함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.495-501
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• 2023

대한민국 해군이 운영하는 P-3C 또는 P-3CK 해상초계기에는 다양한 센서와 통신 장치를 탑재하고 있다. 임무 중 수집된 데이터는 항공기내 비행 조작사들에 의해 전술 정보로 관리되어 저장된다. 비행임무가 종료되면 이 정보는 지상에 있는 전술지원센터로 이관되고 전술분석도구를 통해 재생되거나 후속 업무를 위해 사용된다. 비행임무 시 한국방공식별구역 영역에서만 한 시간 이내 탐지 객체만 수만 개를 갖는다. 이에 대하여 전술분석도구 이용 시 지도를 함께 도시하는 전술 상황표시기에는 탐지 객체들에 대하여 모두 심볼로 표현한다. 표시 심벌의 증가는 전술 상황표시기의 이미지 갱신에 많은 영향을 끼치고 결과적으로 조작사들의 원활한 작업에 지장을 준다. 본 논문에서는 기존 상황표시기의 성능을 개선하기 위해 다중 스레드와 다중 레이어 적용을 제안한다. 그리고 이 제안에 대한 적용과 실행 결과를 통해 전술 상황표시기의 성능향상을 증명한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1256-1263
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• 2022

With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the amount of energy used in buildings has been increasing due to changes in the energy use structure caused by the massive spread of information-oriented equipment, climate change and greenhouse gas emissions. For the efficient use of energy, it is necessary to have a plan that can predict and reduce the amount of energy use according to the type of energy source and the use of buildings. To address such issues, this study presents a model embedded in a digital twin that predicts energy use in buildings. The digital twin is a system that can support a solution of urban problems through the process of simulations and analyses based on the data collected via sensors in real-time. To develop the energy use prediction model, energy-related data such as actual room use, power use and gas use were collected. Factors that significantly affect energy use were identified through a correlation analysis and multiple regression analysis based on the collected data. The proof-of-concept prototype was developed with an exhibition facility for performance evaluation and validation. The test results confirm that the error rate of the energy consumption prediction model decreases, and the prediction performance improves as the data is accumulated by comparing the error rates of the model. The energy use prediction model thus predicts future energy use and supports formulating a systematic energy management plan in consideration of characteristics of building spaces such as the purpose and the occupancy time of each room. It is suggested to collect and analyze data from other facilities in the future to develop a general-purpose energy use prediction model.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1245-1258
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• 2023

산림자원의 효율적인 관리를 위한 정보획득을 위해서는 서로 다른 센서를 장착한 다수의 무인항공기가 동시에 운영되어야 한다. 이에 따라 지상제어국 안테나는 지속적으로 대국에 대한 추적을 수행해야 할 뿐만 아니라 타 무인항공기에 대한 전파간섭 영향을 억제해야 한다. 본 논문에서는 위상배열안테나 시스템을 기반으로 구축된 지상제어국에 있어, VPR 알고리즘을 기반으로 지속적인 추적 및 전파간섭 억제를 위한 빔 형성 기법에 관하여 연구하였다. 다양한 무인항공기 운영 환경에 대한 모의실험 결과, 제시된 기법을 기반으로 운항중인 무인항공국에 대한 지속적인 추적을 할 수 있을 뿐만 아니라, 다수의 전파간섭원에 대해 지속적인 패턴 널을 형성하여 전파간섭을 억제할 수 있음을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.119-131
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• 2024

Drift angle is a significant index for diagnosing post-event structures. A common way to estimate this drift response is by using modal parameters identified under natural excitations. Although the modal parameters of shear structures cannot be identified accurately in the real environment, the identification error has little impact on the estimation when measurements from several floors are used. However, the estimation accuracy falls dramatically when there is only one accelerometer. This paper describes the susceptibility of single sensor identification to modelling error and simulations that preliminarily verified this characteristic. To make a robust evaluation from measurements of one floor of shear structures based on imprecisely identified parameters, a novel scheme is devised to approximately correct the mode shapes with respect to fictitious frequencies generated with a genetic algorithm; in particular, the scheme uses constrained minimization to take both the mathematical aspect and the realistic aspect of the mode shapes into account. The algorithm was validated by using a full-scale shear building. The differences between single-sensor and multiple-sensor estimations were analyzed. It was found that, as the number of accelerometers decreases, the error rises due to insufficient data and becomes very high when there is only one sensor. Moreover, when measurements for only one floor are available, the proposed method yields more precise and appropriate mode shapes, leading to a better estimation on the drift angle of the lower floors compared with a method designed for multiple sensors. As well, it is shown that the reduction in space complexity is offset by increasing the computation complexity.