텔레매틱스 시스템의 기능 중 현실적으로 상품성 있는 기능으로 "차량 원격 진단 기능", "운전 패턴 분석 기능"이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 차량 신호 인터페이스 기술, 자가 진단 인터페이스 기술, 가속도/자이로 센서 인터페이스 기술, PS 신호 처리 기술, 운전 패턴 분석 기술, 무선통신(CDMA) 처리 기술 등이 사용된다. 이러한 기술을 기반으로 본 논문에서는 차량 주행 중에 자각의 EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG 능에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고, 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신(CDMA)을 통해 정보센터로 전송하여 이를 DB화함으로써 효율적 차량 관리 및 운전자 관리가 가능하다. 본 연구는 이러한 차량 원격진단 및 운전 패턴 분석기능을 구현하는 H/W와 S/W를 설계 및 제작하고 실차 시험을 통해 이를 검증한다.
과학기술위성2호는 2007년 12월에 발사될 예정이다. 이 위성의 주관측기는 DREAM으로서, 주요 임무는 지구 또는 대기로부터 발생되는 복사에너지를 라디오파 대역에서 관측하는 것이다. 이 외 과학기술위성2호는 과학기술 실험용기기로서 정밀디지탈 태양센서, 2중헤드 별센서 등이 탑재되며, 과학기술위성2호의 자세제어 및 모멘텀 덤핑용 과학기술실험용 탑재체로서 펄스형 플라즈마 추력기가 실린다. 본 논문에서는 관측기기 및 과학기술실험용 탑재체 등의 운용모드를 고려한 과학기술위성2호의 운용모드에 따른 전력의 수요예측에 대하여 연구하였고, 임무를 수행하는 동안 안정적인 전력을 공급하기위한 필요전력에 대하여 분석하였다.
최근 발달된 의료 기술과 건강의 관심이 높아지면서 병의 예방과 치료가 발달하고, 이에 따라 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 수명 연장과 고령화 속에서 진단 중심 의료 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 센서를 통해 제어가 가능한 FPGA 기반 웨어러블 환자 체크 시스템을 제안한다. 기존 병원에서는 의사나 간호사가 일정 시간마다 일일이 환자를 방문하여 상태를 체크하였다. 하지만 본 논문에서는 환자 체크 시스템을 사용하여 환자 및 의사, 간호사가 원하는 시간대에 환자의 상태를 확인할 수 있다. 또한, 몸이 불편한 환자를 위해 기울기 센서를 이용하여 쉽게 제어가 가능하도록 구현하였다. 제안하는 FPGA 기반 하드웨어 구조는 확대 영상처리를 위한 알고리즘, 환자의 상태 영상출력을 위한 TFT-LCD Controller, CIS Controller 및 Memory Controller로 구성된다. Cyclone IV EP4CE115F29C7 FPGA 디바이스가 장착된 DE2-115 테스트 보드를 사용하여 구현 및 검증하였으며, 동작 주파수는 50MHz이다.
'Marine mammals-based observations' refers to data acquisition activities from marine mammals by instrumenting CTD (Conductivity-Temperature-Depth) sensors on them for recording vertical profiles of ocean variables such as temperature and salinity during animal diving. It is a novel data collecting platform that significantly improves our abilities in observing extreme environments such as the Southern Ocean with low cost compared to the other conventional methods. Furthermore, the system continues to create valuable information until sensors are detached, expanding data coverage in both space and time. Owing to these practical advantages, the marine mammals-based observations become popular to investigate ocean circulation changes in the Southern Ocean. Although these merits may bring us more opportunities to understand ocean changes, the data should be carefully qualified before we interpret it incorporating shipboard/autonomous vehicles/moored CTD data. In particular, we need to pay more attention to salinity correction due to the usage of an unpumped-CTD sensor tagged on marine mammals. In this article, we introduce quality control methods for the marine mammals-based CTD profiles that have been developed in recent studies. In addition, we discuss strategies of quality control specifically for the seal-tagging CTD profiles, successfully having been obtained near Terra Nova Bay, Ross Sea, Antarctica since February 2021. It is the Korea Polar Research Institute's research initiative of animal-borne instruments monitoring in the region. We anticipate that this initiative would facilitate collaborative efforts among Polar physical oceanographers and even marine mammal behavior researchers to understand better rapid changes in marine environments in the warming world.
This study analyzed users' acceptance and intention to use in addition to needs and preferences of smart home technologies, and identified the differences in technology preference and acceptance by different factors. The subjects were residents in the 40s and 60s residing in the Seoul or suburbs of Seoul, and questionnaires were conducted in the 40s while interviews with questionnaires were conducted in the 60s. A total of 105 questionnaires were used as data, and frequency, mean, crossover, independent sample t test, one-way ANOVA and multiple regression analysis were performaed using SPSS23. The results of this study are as follows. First, hypertension, hyperlipidemia and hypercholesterolemia were the most common diseases among respondents and if there was no discomfort, they would like to continue living in the homes of the current residence. Therefore, the direction of smart home development should support the daily living and health care so that residents can live a healthy life for a long time in their living space. Second, the technologies that residents most need were a control technology of residential environments and a monitoring technology of residents' health and physiological changes. The most preferred sensor types are motion sensors and speech recognition while video cameras have a very low preference. Third, technology anxiety was the most significant factor influencing intention to accept smart home technology. The greater the technology anxiety is, the weaker the acceptance of technology. Fourth, when applying smart residential technology in homes, various resident characteristics should be considered. Age and technology intimacy were the most influential variables, and accordingly there were differences in technology preference and acceptance. Therefore, a user-friendly smart home plan should be done in the consideration of the results.
Fine blanking is a press processing technology that can process most of the product thickness into a smooth surface with a single stroke. In this fine blanking process, shear is an essential step. The punches and dies used in the shear are subjected to impacts of tens to hundreds of gravitational accelerations, depending on the type and thickness of the material. Therefore, among the components of the fine blanking mold (dies), punches and dies are the parts with the shortest lifespan. In the actual production site, various types of tool damage occur such as wear of the tool as well as sudden punch breakage. In this study, machine learning algorithms were used to predict these problems in advance. The dataset used in this paper consisted of the signal of the vibration sensor installed in the tool and the measured burr size (tool wear). Various features were extracted so that artificial intelligence can learn effectively from signals. It was trained with 5 features with excellent distinguishing performance, and the SVM algorithm performance was the best among 33 learning models. As a result of the research, the vibration signal at the time of imminent tool replacement was matched with an accuracy of more than 85%. It is expected that the results of this research will solve problems such as tool damage due to accidental punch breakage at the production site, and increase in maintenance costs due to prediction errors in punch exchange cycles due to wear.
해마다 야생동물이 인간의 거주지에 출몰하는 횟수가 증가하여 재산 및 인명 피해가 증가하고 있다. 특히, 고속도로나 농가에 야생동물이 출몰하는 경우에 그 피해가 더 심하다. 이런 문제점을 해결하기 위해 고속도로에는 생태통로와 유도펜스를 설치하였다. 또한, 농가에서도 문제를 해결하기 위해 센서를 이용한 경적 퇴치기, 그물망 설치, 배설물로 퇴치 하는 등방법을 쓰고 있으나 고가의 비용이 들며 그 효과가 높지 않다. 본 논문에서는 AI 기반 영상분석 방법인 YOLO(You Only Live Once)를 이용하여 유해동물을 실시간 분석하여 오작동을 줄였고, 퇴치장치로 고휘도 LED와 초음파 주파수 스피커를 이용였다. 스피커는 동물들만 들을 수 있는 가청주파수를 출력하여 야생동물만 퇴치하도록 효율성을 높였다. 제안하는 시스템은, 경제적으로 설치할 수 있도록 범용 보드를 사용하여 설계되어 있으며 기존의 센서를 이용한 장치들보다 감지 성능이 높다.
무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
Rithy Prak;Ji Ho Park;Sanggi Jeong;Arum Jang;Min Jae Park;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju
Computers and Concrete
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제31권5호
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pp.457-468
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2023
Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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