사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
최근 수질추정을 위한 고해상도 위성영상의 활용 가능성에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상에서의 수면지역의 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)과 밝기값 비선형성과 같은 방사학적 오차는 수질추정 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 이에 따라 위성영상을 이용한 정확한 수질추정을 위해서는 방사학적 보정이 반드시 수행되어져야 하나 KOMPSAT-2 위성영상의 경우 밝기값과 입사광량간 변환관계식이 제공되지 않기 때문에 이러한 방사학적 보정에 어려움이 존재한다. 따라서 수질모니터링에 KOMPSAT-2 영상을 활용하기 위해서는 밝기값 비선형성과 내륙 수면지역의 잡음현상을 실험적으로 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 충분한 검보정을 통해 선형성이 보장되고 있는 IKONOS와 GeoEye-1 영상을 기준영상으로 사용하여 동일시기에 동일지역을 촬영한 KOMPSAT-2 영상과의 밝기값 상호비교를 수행하였다. 상호비교 결과, 기준영상에 비해 KOMPSAT-2 영상의 잡음은 다소 높게 나타나나 밝기값의 경향 및 잡음의 크고 작은 패턴은 정확하게 일치하였고 KOMPSAT-2 영상 내 잡음의 영향이 최소화되는 적절한 영역의 크기는 $5{\times}5$로 나타났다. 또한 모든 실험 영상에서 밝기값의 비선형성은 존재하지 않는 것으로 확인되었다. 실험결과는 KOMPSAT-2 영상이 클로로필 농도와 같은 수질인자 추정을 위해 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.
농업을 비롯한 산업활동을 효율적으로 수행하기 위해서는 전문 기상정보의 활용이 필수적이다. 영농활동에 있어서 의사지원시스템의 핵심으로 떠오르고 있는 작물 생장모형은 부단히 변화하는 대기환경에 대한 공간정보를 요구하기 때문에, 모형의 실용화를 위해서는 기상 관측밀도가 낮은 광범위한 작물 생육지역을 대상으로 일별 기상요소에 대한 공간분포를 추정해야 한다. 이러한 취지에서 본 연구는 미관측 지점을 포함하는 우리 나라 전국을 대상으로 작물모형의 구동에 필요한 최소 기상요소들 중에서 일 최고 및 일 최저기온의 공간적인 분포를 추정하고 그 추정 정도를 검증하고자 하였다. 이를 이해 먼저 58개 지점의 23년간 실측 기온자료로부터 지형기후학적 방법에 의하여 격자단위의 월별 기온평년값을 추정하고, 조화해석법에 의하여 일별값으로 변환하였다. 66개 기상청 관측소에서 수집된 임의 날짜의 최고/최저기온값과 관측소 해당 격자점의 평년값간 편차를 구한 다음, 미관측 격자점을 포함하는 한반도 전역의 기온편차를 거리역산가중법에 의하여 내삽.추정하였다. 각 격자점의 최종적인 기온 추정값은 기온 평년값에 이 편차를 더함으로써 얻었다. 얻어진 온도 분포는 위성자료로부터 추정한 지표온도분포 양상과 크게 다르지 않았다. 300여개의 자동기상관측 장비들로부터 수집된 자료와 비교한 결과, 추정오차는 $1.5^{\circ}C$~2.5$^{\circ}C$였다.
목 적 : 두경부 환자 토모 치료 시 위치 보정한 좌표값을 이용한 환자의 Setup 변화율을 후향적 평가를 하고자 한다. 재료 및 방법 : 2010년 01월에서 2012년12월까지 토모테라피 치료를 받은 두경부 환자 중 무작위(95)로 샘플링하여 3그룹으로 정리하였다. 그룹 1(32)Brain, 그룹2(28)Maxillar, Nasal cavity, 그룹3(35) Nosopharynx(NPX), Tongue, Tonsil, Oropharynx(OPX)로 분류하였다. 3그룹 간에 있어 X 축, Y 축, Z 축 오차, Roll, 체중변화, Vector를 변수로 하여, 30회 치료기간 중 반복측정에 의한 통계적 검정을 시행하였다. 결 과 : 통계적 검정 결과 fraction에 따른 차이는 x축(p=0.458), y축(0.989)은 차이가 없었으며 z축(p=0.001), roll(p=0.037), 체중변화(p<0.001), Vector(p<0.001)은 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 fraction에 따라 3그룹간의 패턴은 x축(p=0.430), roll(p=0.299)은 차이가 없었으며 y축(0.023), y축(0.023), 체중변화(p=0.001), Vector(p=0.028)은 차이가 있는 것으로 나타났다. 결 론 : 후향적 평가를 시행한 결과 그룹3즉, Y, Z, 체중변화, Vector 변화에 대하여 알 수 있었고 Low neck을 포함한 치료 시 Random error가 커짐을 통계적 알 수 있었다.
산업현장에서는 작업 효율을 높이기 위해 공정 과정에 자동화를 진행하고 있지만 전 공정에 자동화를 구축하기 어려운 반자동화 공간에서 작업하는 작업자들은 항상 위험에 노출되어 있다. 이러한 위험으로부터 작업자를 보호하기 위해, 본 논문에서는 Ubiquitous-Wireless Sensor Network(이하 U-WSN) 기반 위치인식 시스템을 이용한 산업현장에서의 작업자 안전관리 시스템을 연구하였다. 무선 신호를 이용하여 두 디바이스 사이의 거리를 측청하고, 3차원 삼각측량으로 작업자의 위치를 계산 할 수 있지만 무선 신호는 철과 구조물이 많은 산업현장에서는 신호의 반사, 멀티패스 등에 따라 오차가 발생하여 정확한 위치를 찾는 것에 많은 어려움이 있는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 첫째, 작업현장에 적합한 원형편파 패치 안테나를 적용한 Line Of Sight(이하 LOS)에서 안테나 방사 패턴에 의해 발생 할 수 있는 오차를 개선한다. 둘째, 3차원에서 위치를 계산 할 수 있는 3차원 위치계산 방법과 필터링 알고리즘을 활용한 위치 정확도를 개선한다. 개발된 시스템은 항만부두 크레인에 적용하여 정확성 및 실효성을 검증 하였고 본 시스템은 산업현장에서 작업자의 안전에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
최근 스마트폰 내비게이션의 그룹주행, 위치공유 등 다양한 최신 기능을 사용하기 위해서 스마트폰 내비게이션을 이용하는 사람들이 많이 증가하였다. 하지만, 스마트폰에는 다양한 목적을 가진 많은 앱이 설치되기 때문에 하나의 앱이 사용할 수 있는 저장 공간이 한정적이다. 그래서 내비게이션 전용기기에서 맵매칭을 수행하기 위해 사용되는 용량이 큰 도로네트워크 데이터를 스마트폰에 저장할 수 없기 때문에 맵매칭을 할 수 없다. 또한, 외부 GPS 장치를 사용하지 않는 스마트폰의 경우 내비게이션 전용기기에 비해 GPS 위치측위가 부정확하다. 이러한 문제점으로 스마트폰 내비게이션은 정확한 위치 안내를 하지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 스마트폰 내비게이션에서 정확한 위치 안내를 위해 내비게이션 전용기기에서 사용되는 도로네트워크 정보를 새로운 도로네트워크 포맷 설계 및 변환으로 용량을 감소시키고 운전자의 운전 패턴 데이터를 데이터베이스화하여 기존 내비게이션 전용기기 맵매칭 보다 정확한 맵매칭을 하는 것이다. 결과적으로 맵매칭이 어려운 여러 도로가 만나는 교차로, 고속도로에 인접한 좁은 도로, GPS 오차가 많이 발생하는 빌딩 숲 등에서 내비게이션 전용기기와 비교분석을 통해 스마트폰에서 기존 내비게이션 전용기기보다 80% 이상의 작은 저장 공간의 사용으로 보다 정확한 맵매칭이 가능했으며 향후 내비게이션뿐만 아니라 GPS 위치측위와 지도를 사용하는 다양한 앱에서 더욱 정확한 위치기반 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 들어 실시간 원격 ECG모니터링 시스템에 대한 수요가 늘어가고 있으며 가입자의 증가와 더불어 실시간 모니터링 시스템의 자동화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 비정상적인 ECG 비트의 자동검출은 이러한 실시간 원격 ECG모니터링 시스템의 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 필요한 요소기술이다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 QRS 폭(width)과 RR interval의 패턴을 이용한 효율적인 비정상적 ECG 비트 자동검출알고리듬을 제안하였다. 기존에는 주로 ECG 비트의 상세한 분류에 대해서 많은 연구가 이루어졌으나 이러한 방법들은 분류 오류가 많고 주변 환경이 변화함에 따라서 분류성능의 변동성이 심하다는 단점이 있었다. 또한 정확한 ECG 비트 분류를 위해서는 충분한 양의 훈련데이터를 필요로 하며 특히 분류시에 많은 계산량을 필요로 한다는 문제점도 있었다. 그러나 자동화된 원격 ECG모니터링 시스템을 위해서는 ECG 비트의 세세한 분류 보다는 비트의 정상여부판단이 더 중요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 ECG 신호의 비정상적인 비트중에서도 가장 빈번이 발생하는 VEBs(Ventricular ectopic beats) 비트의 검출을 시도하였고 제안된 알고리듬을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 적용한 결과 만족스러운 VEBs 바트 검출성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.
본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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