• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.556-566
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• 2019

Recently, as the supply of residential polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) increases, the durability and lifetime of the PEMFC system are becoming important. The related studies have been mainly focused on the durability and lifetime of materials while the research on the durability and maintenance of the system level is insufficient. In this paper, a model-based fault detection method is developed considering an air supply system that is dominant to the system performance and efficiency. A commercial 1 kW residential fuel cell system is built, and experiments are conducted under various operation loads and states (normal, 6 faults). From the experimental data, nominal models and residuals are generated. With the residual pattern obtained from real-time data, the detection and classification of various faults can be possible. The technical importance of this paper is to minimize extra sensor installation by using the empirical model rather than a complex mathematical model, and to decrease the number of models by using the applicable model at three loads. Finally, the model-based fault detection method for the air supply system of a PEMFC is established and is expected to be applicable to other subsystems.

• 센서학회지
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• 제33권1호
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• pp.18-23
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• 2024

Humanoid robots, designed to interact in human environments, require stable mobility to ensure safety. When a humanoid robot falls, it causes damage, breakdown, and potential harm to the robot. Therefore, fall detection is critical to preventing the robot from falling. Prevention of falling of a humanoid robot requires an operator controlling a crane. For efficient and safe walking control experiments, a system that can replace a crane operator is needed. To replace such a crane operator, it is essential to detect the falling conditions of humanoid robots. In this study, we propose falling detection methods using Convolution Neural Network (CNN) model. The image data of a humanoid robot are collected from various angles and environments. A large amount of data is collected by dividing video data into frames per second, and data augmentation techniques are used. The effectiveness of the proposed CNN model is verified by the experiments with the humanoid robot MAX-E1.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.233-247
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• 2008

공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권12호
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• pp.630-640
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• 2007

센서 네트워크의 응용 범위가 점차 넓어지면서 군사 분야나 방사능 감지와 같이 실시간성을 요구하는 응용분야가 생겨나게 되었다. 하지만 기존의 센서 운영체제 연구는 효율적인 자원 활용에 초점을 두고 연구가 진행되었기 때문에 실시간성을 만족시켜 주기 어려운 구조를 가지고 있다. 본 논문에서는 정시성을 보장하는 실시간 분산 객체 TMO 모델을 센서 네트워크의 제한된 자원 환경에 알맞도록 경량화 시킨 ${\mu}TMO$ 모델을 제안한다. ${\mu}TMO$ 모델을 이용한 실시간 센서 네트워크 운영체제를 개발하기 위하여 한국전자통신연구원에서 개발한 센서 노드용 운영체제인 Nano-Q+를 이용하였다. Nano-Q+의 타이머 모듈을 높은 해상도를 가질 수 있도록 수정하였으며, EDF(Earliest-Deadline-First)기반의 실시간 스케줄러에 CST(Context Switch Threshold)와 PAS(Power Aware Scheduling) 기법을 적용하여 센서 노드에 적합한 실시간 스케줄러로 변경하였다. ${\mu}TMO$ 모델을 지원하기 위해 채널 기반의 통신 수단인 ITC-Channel을 새롭게 구현하였으며, 주기적인 스레드를 관리하는 WTMT(Watchdog TMO Management Task) 모듈을 구현하여 SpM 스레드를 주기에 맞게 실행할 수 있도록 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1071-1082
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• 2021

Since the smart factory has been recently recognized as an industrial core requirement, various mechanisms to ensure efficient and stable operation have attracted much attention. This attention is based on the fact that in a smart factory environment where operating processes, such as facility control, data collection, and decision making are automated, the disruption of processes due to problems such as facility anomalies causes considerable losses. Although many studies have considered methods to prevent such losses, few have investigated how to effectively apply the solutions. This study proposes a Kubernetes based system applied in a smart factory providing effective operation and facility management. To develop the system, we employed a useful and popular open source project, and adopted deep learning based anomaly detection model for multi-sensor anomaly detection. This can be easily modified without interruption by changing the container image for inference. Through experiments, we have verified that the proposed method can provide system stability through nondisruptive maintenance, monitoring and non-disruptive updates for anomaly detection models.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권5호
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• pp.396-402
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• 2010

지능형 주택의 상황인지 서비스를 위해서는 거주자의 현재 위치를 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자에게 별도의 장치 소지를 요구하지 않으며 특정 운에 대한 출/입 행동과 같은 위치 이동과 그 사람이 누구인지를 식별하는 센서 네트워크 시스템을 제안한다. 새롭게 개발된 센서 노드는 선행 연구 결과[1]의 짧은 동작 수명 문제를 해결한 것으로 2개의 초전형(PIR) 센서와 초음파 센서, 그리고 2.4 GHz 문선 통신 모듈로 구성된다. 제안된 구성원의 식별 방법은 초음파 센서를 이용한 구성원의 키 차이를 이용한다. 거주자의 위치 이동의 감지는 출/입 행동의 감지에 기초하며 이와 같은 출/입 행동 감지는 2개의 PIR 센서의 감지 순서에 기초하여 이루어진다. 전체 센서 네트워크의 구성은 각 센서 노드가 수신 노드와 과 1대 1로 연결되는 별 형태로 이루어져 있다. 제안된 시스템은 본보기주택에 설치되어 3명의 사용자를 대상으로 실험되었고 그 결과 완벽한 출/입 행동 감지와 평균 81.3%의 구성원 식별 성능을 얻었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제8권4호
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• pp.24-31
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• 2005

This paper presents an implementation of a real-time multi-sensor data fusion algorithm for Flight Test Computer. The sensor data consist of positional information of the target from a radar, a GPS receiver and an INS. The data fusion algorithm is designed by the 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad measurements and sensor faults. The statistical parameters for the states are obtained from Monte Carlo simulations and covariance analysis using test tracking data. The designed filter is verified by using real data both in post processing and real-time processing.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제6권2호
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• pp.97-109
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• 2005

In this paper, the critical requirement for obstacle awareness and avoidance is assessed with the compliance of the equivalent level of safety regulation, and then the collision avoidance sensor system is presented with the key design parameters for the requirement of the smart unmanned aerial vehicle in low-altitude flight. Based on the assessment of various sensors, small-sized radar sensor is selected for the suitable candidate due to the real-time range and range-rate acquisition capability of the stationary and moving aircraft even under all-weather environments. Through the performance analysis for the system requirement, the conceptual design result of radar sensor model is proposed with the range detection probability and collision avoidance mode is established based on the time-to-collision, which is analyzed by collision scenario.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-29
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• 2021

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.715-726
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• 2018

제체의 누수를 탐지하는 방법으로서 물리탐사, 온도 계측, 광섬유 등 다양한 방법이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 FDR 센서의 유전율상수를 이용한 누수 탐지의 가능성을 파악하기 위하여 취약부와 미취약부로 구성된 물리모형을 제작하였으며 유전율상수, 온도 및 간극수압 센서를 설치하였다. 누수가 형성됨에 따라 유전율상수는 미취약부보다 취약부에서 빠르게 변화되었다. 또한, 취약부에서 간극수압, 온도 및 유전율 상수를 비교하면 유전율 상수의 반응이 가장 빠르고 하류 계측 지점에서도 쉽게 인지되는 특성을 보였다. 이와 같은 특성을 고려할 때, 제체 하류 구간에서 분포형으로 유전율을 측정한다면 누수 탐지에 빠르고 효율적으로 대처할 수 있을 것으로 파악되었다.