정보통신기술 기반 건설자동화는 건설산업의 생산성 향상을 위한 중요한 분야로 인식되어 많은 연구가 진행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 정보통신기술 기반 건설자동화 연구의 국내 동향을 살펴보았다. 분석 결과, '사업진행현황 수집 및 분석기술(26%)'과 '건설장비 자동화 요소분석 및 적용기술(28%)'이 주요한 연구 분야로 나타났다. '사업진행현환 수집 및 분석기술'에서는 건설정보가 핵심키워드로 나타났으며, 건설정보 중심의 자원관리, 현장관리, 정보관리 등의 연구와 실시간 정보를 통한 모니터링 연구 등이 주요한 연구방향으로 나타났다. '건설장비 자동화 요소분석 및 적용기술'에서는 유비쿼터스가 핵심 키워드로 등장하였으며 유비쿼터스 개념의 정보관리, 현장관리, 계측시스템 적용 등이 주요한 연구 방향으로 나타났다.
Full-image guided filter는 커널 윈도우 영역만 필터링에 반영되는 기존의 커널 윈도우 기반 가이드 필터와 달리 가중치 전파 도식과 양방향 모델이 적용되어 영상의 모든 픽셀이 필터링에 반영된다. 이로써 가이드 필터의 경계 보존과 평활화 등의 가이드 이미지 필터의 특성을 유지하면서도 계산 복잡도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 full-image guided filter의 더 빠른 처리가 필요한 스테레오 비전 및 각종 실시간 시스템 분야에 적용될 수 있도록 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 필터링 프로세스에서 발생하는 각종 데이터의 종속성 분석과 영상의 PSNR 분석, 데이터 빈도 분석 등을 통하여 적합한 하드웨어 구조를 제안하였다. 또한 양방향 모델이 적용된 가중치 연산 모듈의 휴식 구간이 최소화되도록 효율적인 스케줄링을 하였고 실시간 처리가 가능하게 하였다. 제안한 하드웨어 구조는 동부하이텍 0.11um 표준셀 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 214MHz(384*288 영상: 965 fps)와 76K(내부 메모리 제외) 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타냈다.
최근 한국에서는 다양한 분야의 직업군을 가지게 되면서 우리나라의 20대부터 40대 젊은 인력들이 대거 도시로 몰리는 현상이 발생하고 있으며, 우리 국내 농업분야의 생산인구가 감소되고 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 또한 WTO, FTA와 같은 세계적인 농업시장의 개방화를 통하여 전 세계의 농작물과의 경쟁을 해야 하는 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 오픈소스 프로젝트를 활용하여 누구나 쉽게 환경을 구축할 수 있도록 하여 제안하는 기술을 농업 산업에 빠르게 적용시킬 수 있는 기술을 소개한다. 즉, 생산지의 환경을 모니터링 할 수 있는 디바이스를 구성하게 함으로써 누구나 쉽게 사물인터넷 기술을 이용하여 농업분야에 활용하고 직접 적용시켜 생산과정의 자동화를 통해 농촌의 일손 부족상황을 대치하면서 실시간으로 농작물의 상태를 체크하고, 여러 상황에 맞게 대응을 하면서 농작물의 품질을 향상 시키고, 가격경쟁력을 확보하여 전 세계 농작물과의 비교에서도 경쟁력을 갖게 될 것이다. 또한 사물인터넷을 활용하는 과정에서 발생하는 데이터 수집 및 분석을 통하여 다른 여타 비즈니스에 활용하는 방안을 모색하고자 한다.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive fuzzy neural network controller and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using Adaptive-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper reposes speed control of IPMSM using Adaptive-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is a lied to IPMSM drive system controlled Adaptive-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the Adaptive-FNN and ANN controller.
본 연구에서는 DGPS 장비를 장착한 개별 차량으로부터 얻어진 주행궤적자료를 활용하여 VMS영향권에서의 운전자 반응특성을 분석하였다. 실험 대상 구간은 서울도시고속도로(올림픽대로)상의 직선부 도로의 VMS를 대상으로 설정하였다. ANOVA TEST를 통하여 VMS 접근거리에 대한 운전자 반응특성(가속도, 속도)을 분석하였으며, 접근 거리에 따른 가속도의 확률밀도함수를 도출하였다. 본 연구의 분석결과는 VMS 설치로 인해 운전자가 체험하는 작업부하가 교통류패턴에 미치는 영향을 도출하는데 활용 될 수 있으며 나아가 이러한 운전자의 반응행태분석은 보다 현실적인 미시적 교통류 모의실험을 위한 기초자료로도 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
교통정책측면에서 국내의 자동차 배출가스로 인한 대기오염 문제는 그 중요성에 비해 구체화된 연구가 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 국내외 교통환경 관련연구를 차량배출량 산정, 차량배출량감소 정책, 차량배출량감소 교통운영 관련연구로 구분하고 연구동향 및 시사점을 도출하였다. 그 결과, 국내의 차량배출량 산정관련 연구는 차량의 주행특성을 반영하지 못하는 거시적인 산정방법위주의 연구에 그치고 있어, 미시적인 배출량산정 모형을 개발해야 할 필요성을 제기하였다. 차량배출량감소 정책관련 연구는 계량화된 기초자료를 축적하여 권역별 대기오염 수준에 맞는 차별화된 정책을 수립해야 함을 강조하였으며, 차량배출량감소 교통운영관련 연구는 환경영향의 정량적 평가와 ITS 및 신호시스템의 영향을 고려할 수 있는 시뮬레이션 기법 개발을 통해 차량배출량을 최소화 시키는 교통신호운영전략의 수립이 이루어져야함을 제안하였다. 최근 교통분야에서 환경의 고려가 중요시 되는바, 본 연구결과가 연구자들에게 최근 연구사항을 신속히 파악하여 연구효율을 극대화 하는데 기여하길 기대한다.
IPMSM은 하중에 비하여 고출력으로 인하여 전기자동차에 널리 보급되고 있다. 본 논문은 적응 학습 퍼지-신경회로망과 ANN을 이용한 IPMSM드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 이러한 제어 방법은 인버터의 정격전류 및 전압값의 범위를 고려한 전속도 영역에 적용 된다. 본 논문은 적응학습 퍼지-신경회로망을 이용하여 IPMSM의 속도제어와 ANN을 이용하여 속도를 추정을 제시한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시하는데 사용된다. 제시된 제어 알고리즘은 적응학습 퍼지-신경회로망과 ANN 제어기를 IPMSM 드라이브에 적용된다. 최대토크에 의해 제어된 동작 특성은 세부적으로 실험한다. 또한 본 논문은 적응 학습 퍼지 신경회로망과 ANN의 효과를 결과 분석을 통해 제시한다.
Objectives: In this study, we started to develop an indoor garden integrated IoT solution based on IAQ (indoor air quality) and interconnection with an environmental database for smart management of indoor gardens. The purpose of this study was to develop and apply an integrated solution for customized air purification from an indoor garden through big data analysis using IoT technology. Methods: An IoT-based IAQ monitoring system was established in three households within a new apartment building. Based on real-time and long-term data collected, $PM_{2.5}$, $CO_2$, temperature, and humidity changes were compared to those of indoor garden applications and the analyzed results were indexed. Results As a result of the installation, all three households had no results exceeding the standard for indoor air pollution on average $PM_{2.5}$ and $CO_2$ indices. In the case of indoor garden installation, the IAQ index increased to the "Good" section after the installation, and readings in the "Bad" section shown before the installation disappeared. The comfort index also did not dip into the "Uncomfortable" section, where it had been preinstallation, and significantly lowered the average score from "Uncomfortable for sensitive groups" to "Good". Overall, the IAQ composite index for the generation of installations decreased the "Good" interval, but "Bad" did not appear. Conclusions In this study on developing an integrated solution for IAQ based on IoT indoor gardens, big data was analyzed to determine IAQ and comfort indexes and an IAQ composite index. Through this process, it became understood that it is necessary to monitor IAQ based on IoT.
스마트폰과 같은 GPS센서가 장착된 모바일 기기가 널리 보급되고 있다. 이러한 추세에 따라 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 GEO태그가 된 메시지 (즉, GPS 위치를 갖는 멀티미디어 메시지)를 손쉽게 작성할 수 있게 되었고 게시자의 위치정보를 포함하는 공간데이터가 급증하고 있다. 그러나 이러한 공간데이터에서 항상 위치 정보와 게시글 내용이 명시적인 연관성을 갖고 있지는 않다. 때문에 키워드와 위치정보 분포의 관련성에 따라 검색결과를 재구성할 필요가 있다. 우리는 크기가 가장 작은 k개의 점 데이터를 포함하는 최소경계사각형(MBR)을 찾음으로써 데이터가 가장 밀집된 사각형을 찾으며, 이는 위치 검색시스템에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 최소경계사각형과 같이 거리가 가까운 2차원 공간데이터의 묶음을 찾기 위해 효율적인 알고리즘을 제안하였고 합성데이터와 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 검증하였다.
프로그램 내에서 오류의 정확한 위치를 찾아내는 것은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 프로그램의 제어 흐름을 이용한 자동화된 오류 위치 추정 기법이 오랫동안 연구되어 왔으나, 데이터 흐름 기반 언어로 작성된 프로그램에 대해서는 적용될 수 없다는 한계가 있다. 최근 개발된 뮤테이션(mutation) 기반 오류 위치 추정 기법의 경우 프로그램의 제어 흐름 대신 뮤턴트(mutant)라 불리는 인공 오류를 활용하기 때문에 데이터 흐름 기반 언어로 구현된 프로그램에 대해서도 활용될 수 있을 것으로 기대되나, 오류 위치 추정 효과성에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 데이터 흐름 기반 언어인 Function Block Diagram (FBD)로 구현된 프로그램을 대상으로 뮤테이션 기반 오류 위치 추정 기법이 실제 오류의 위치를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지에 대한 사례 연구를 수행한다. 실제 원자로 보호 시스템 대상 초기 버전에 사용되었던 FBD 프로그램에서 발견된 오류들을 수집하고, 각 오류별 위치 추정의 효과성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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