• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.107-108
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• 2010

Uncertainty and insecurity is a serious issue in all aspects of our society today as the change in environmental and societal conditions became more apparent than ever before through various disasters. Thus, it is now an important point in time for the government and responsible firms to implement an innovative scientific disaster management method that can lead to establishing a more secure and stable future. Therefore, authors have developed ubiquitous- based disaster prevention automation system(DPAS). The system would follow up after sensors detecting fires, thefts, torrents, floods, and infrastructural leaks. It prevents disasters in advance by utilizing a wireless communications net or ethernet to conduct real-time monitoring from a remote place. The system also has an advantage as it is designed in a compact size that applies a precision-focused programmable logic controller(PLC) of one-chip type.

• 전기학회논문지
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• 제67권10호
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• pp.1382-1387
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• 2018

There is a high demand for energy efficiency improvement of factories that make up a large part of national electric energy. Therefore, research on smart FEMS technology for monitoring, analyzing and controlling energy consumption patterns is under way, but there is still a lack of research on detailed element technology for communication and control inside the factory. In this paper, we proposed OFDM VLC system based on MODBUS protocol for communication between gateways, sensors, and devices to implement smart FEMS in indoor factory environment. Assuming a conveyor belt load control, we validated the proposed system by simulating the inverter motor control and checking the performance.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.31-39
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• 2019

최근 클라우드 컴퓨팅이 확산되면서 주목 받고 있는 기술 중 하나는 가상화(virtualizaion) 기술이다. 가상화 기술을 이용하여 시스템을 구축할 경우 하나의 호스트 운영체제에서 복수개의 운영체제를 구동시킬 수 있으며 효율적인 컴퓨팅 자원의 관리를 용이하게 한다는 장점이 있지만 하이퍼바이저(Hypervisor) 위에서 구동하는 운영체제들이 많아질수록 가상화 시스템의 전반적인 성능을 측정하는 것이 필요하며 이는 중요한 기술로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 효율적인 성능측정을 위해 기존 프로파일링 도구의 주요 기능을 분석하여 가상화 시스템에서 발생할 수 있는 이벤트에 대하여 모니터링 도구들이 수행할 수 있는 프로파일링 커버리지를 측정하고 분류하였으며, 더 나아가 모니터링을 수행하는 원격 시스템에서 수신 된 정보에 따라 가상화 시스템에 성능측정이 필요할 경우 적합한 프로파일링 도구를 게스트 시스템에 적재시켜 성능측정을 할 수 있도록 하는 프레임워크를 연구하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제46권1호
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• pp.23-31
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• 2013

L, C, X-밴드 마이크로파 산란계 자동측정시스템을 이용하여 밀 생육시기에 따른 밴드 및 편파별 후방산란계수와 생육인자 변화를 측정하였다. 모든 안테나 밴드에서 밀 생육 초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 3월 28일 (DOY 88), C, X-밴드는 4월 2일 (DOY 93)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나에서 편파별 후방산란계수가 5월 16일 (DOY 137)에 최대값을 보였고 그 이후 수확기 (DOY 174, 6월 22일)까지 감소하였는데 초장, 생체중, 건물중, 엽면적지수 등 밀 생육인자들에서도 동일한 경향이 나타났다. 밴드별 후방산란계수와 밀 생육인자들과의 상관관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 생체중 (r=0.98), 건물중 (r=0.96), 식생 수분함량 (r=0.98) 초장 (r=0.96) 등 모든 밀 생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 밀 생육인자를 추정한 결과 생체중 ($R^2$=0.98), 건물중 ($R^2$=0.95), 식생 수분함량($R^2$=0.98) 초장 ($R^2$=0.95)의 결정계수가 각각 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하는 것이 밀 생육을 가장 높게 예측할 수 있었음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1149-1160
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• 2019

본 연구는 산림 식생 모니터링을 위하여 무인기 다중분광영상의 화소값을 반사율로 변환하는 복사보정 방법을 적용하고 이를 평가하였다. 무인기에 5개 분광밴드 영상을 얻을 수 있는 소형 카메라를 탑재하여 다중 분광영상을 촬영하였고, 영상의 화소값을 반사율로 변환하기 위하여 (1) 복사조도계를 이용한 직접 보정 방법과 (2) 실험적 보정 방법을 적용하였다. 무인기 영상 촬영과 동시에 야외용 분광복사계를 이용해 특정 지표물의 반사율을 측정하여, 실험적 보정 방법을 위한 선형관계식 산출과 영상 반사율 검증에 사용하였다. 두 방법으로 산출한 반사율 영상을 비교한 결과, 직접적 방법은 촬영 지역 전역에 걸쳐 반사율이 안정적이었지만, 실험적 방법은 촬영 중 복사조도 및 대기상태에 변화가 발생한 지역에서 반사율이 불안정하였다. 실험적 보정 방법은 선형관계식 산출에 필요한 현장 반사율 측정 지점과 인접한 영역에서는 효과적인 방법이지만, 상대적으로 넓은 면적에 비교적 긴 촬영 시간을 필요로 하는 대상 지역에서는 광량의 및 대기상태의 변화를 고려한 절대적 보정 방법의 적용이 보다 적합한 것으로 분석되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.77-83
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• 2020

열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.495-502
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• 2006

리포팅 시스템은 사용자가 원하는 정보를 정형화된 형식으로 출력할 수 있는 시스템이다. 클라이언트/서버 환경에서는 원격의 사용자는 클라이언트에서 동작하는 컴포넌트를 이용하여 서버의 데이터를 가공, 처리하여 원하는 형식의 문서 양식으로 출력을 할 수 있었으나, 웹 기반의 인트라넷 구축이 보편화되면서 이와 같은 클라이언트/서버 시스템 구조의 리포팅 시스템이 웹 기반의 환경으로 전환되고 있다. 본 연구는 이와 같은 웹 기반의 시스템 환경에서 사용자가 브라우저를 통해 서버에 접속하고, 서버의 데이터베이스를 검색, 처리한 결과를 원하는 형식으로 파일 저장 또는 인쇄 출력할 수 있도록 지원하는 기능이다. 본 연구 결과는 텍스트 및 그래픽 기능을 지원하며, 실시간 데이터 연동 기능이 가지는 컴포넌트를 개발하였으며, 특히, 서버 시스템에 독립적으로 동작하도록 자바를 이용한 표준 인터페이스로 구현하였다. 특히, 망 관리 시스템의 리포팅 컴포넌트로 구현, 적용함으로써 사용자 인터페이스 및 기능을 검증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.118-129
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• 2011

본 연구는 4대 강 전체에 대한 현황을 파악하고 행정적 관리체계 지원을 위하여 첨단 공간정보기술인 GIS(Geographic Information System), RS(Remote Sensing), GNSS(Global Navigation Satellite System), 항공레이저측량(LiDAR)과 실시간 네트워크 기술을 융합하여 3차원 영상 GIS기반 하천현장 정보시스템을 개발하였다. 3차원 영상 GIS기반 하천 현장 정보시스템은 25cm의 고해상 항공사진과 항공레이저측량 및 수심측량자료를 획득하여 4대강 중 선도 사업지역인 영산강(榮山江) 전체에 대한 정밀 공간정보를 표출하고 GNSS를 이용한 실시간 이동물체에 대한 위치좌표 트래킹기법과 연계하여 헬기, 배, 버스 등 이동수단 상에서 현장을 모니터링을 할 수 있는 기법을 개발하였다. 이를 통하여 4대강 현장에 대한 모든 정보를 한눈에 모니터링 할 수 있어 넓은 현장에 대한 사실적 설명과 국민적 신뢰성 확보 뿐만 아니라 4대 강 살리기 사업의 홍보 및 보고를 통하여 하천 현장업무상의 의사지원 체계 마련이 가능할 것으로 사료된다.

• 지질공학
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• 제25권1호
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• pp.83-91
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• 2015

기후변화에 따른 대규모 토양유실에 대한 토양관리 및 적절한 대책이 수립되어야 하나 현재까지 토양침식 실측자료 및 정책을 뒷받침할 연구가 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 유역규모에서 토양침식의 정량적 분석을 위하여 실시간 측정 장치인 스마트센서를 개발하였고 실제 지형을 정밀하게 표현하는 지상라이다를 활용하여 비교 및 검증하였다. 스마트 센서는 초음파센서, 강우계, 태양열전지, RTU 및 CDMA 무선통신망 등으로 구성하였고 30분 간격으로 토양침식변위를 정량적으로 파악할 수 있게 하였다. 연구결과 2013년 8월 22일부터 10월 11까지 측정된 라이다와 초음파센서의 토양침식깊이의 상관관계는 0.9182이었다. 또한 라이다의 토양침식깊이(mm)와 토양침식량(m³)의 상관관계는 하부 영역에서 0.9063, 상부영역에서 0.9868이었다. 향후 스마트센서의 추가자료 확보, 설치 위치 최적화 및 자료 보정이 수행되어 유역규모에 설치된다면 토양보전 및 관리 체계의 기초자료로 양질의 자료를 제공하리라 판단된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.148-159
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• 2018

Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.