• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제13권7호
• /
• pp.488-498
• /
• 2007

본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권10호
• /
• pp.1256-1262
• /
• 2016

캠핑 인구가 증가하면서 야영장과 오토캠핑장에서 이용자에게 다양한 전기 요금 정책으로 안전하게 전기를 공급할 수 있는 전기 설비가 필요하게 되었다. 본 논문은 Z-Wave 개인무선네트워크와 안드로이드 모바일 앱을 이용하여 캠핑장의 관리서버에서 옥외 콘센트 함을 제어할 수 있는 전기 자판기를 개발한다. 개발한 전기 자판기는 관리서버, 제어기, 옥외 콘센트 함, 모바일 앱으로 구성된다. 관리서버는 제어기를 통해 콘센트 함의 스위치를 제어하여 사용자에게 안전하게 전기를 공급한다. 제어기는 관리서버와 스위치 간 중계 장치로 Z-Wave 메쉬 네트워크를 기반으로 스위치들을 제어한다. 옥외 콘센트 함은 2개의 미터 스위치를 갖는다. 옥외 콘센트 함은 캠핑장에서 상용 전기 서비스를 제공하기 위해 관련 인증을 받았다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.1-6
• /
• 2018

스마트그리드에서 정확한 단기 부하 예측을 통한 자원의 이용 계획은 에너지 시스템 운영의 불확실성을 줄이고 운영 효율을 높이는데 있어서 매우 중요하다. 단기 부하 예측에 얕은 신경회로망을 포함한 다수의 머신 러닝 기법이 적용되어왔지만 예측 정확도의 개선이 요구되고 있다. 최근에는 컴퓨터 비전이나 음성인식 분야에서 심층 신경회로망의 뛰어난 연구 결과로 인해 심층 신경회로망을 단기 전력수요 예측에 적용해 예측 정확도를 개선하려는 시도가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 일별 전력 부하 첨두치를 예측하기 위한 다층신경회로망 구조의 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 층별 학습이 선행된 후 전체 모델의 학습이 이루어진다. 한국전력거래소에서 얻은 4년 동안의 일별 전력 수요 데이터를 사용, 하루 및 이틀 앞선 전력수요 첨두치를 예측하는 심층 신경회로망 모델을 구축하고 예측 정확도를 비교, 평가한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.83-86
• /
• 2015

본 논문에서는 수처리 시설용 광대역 통합망 연계 실시간 계측관리 시스템 UI 개발을 제안한다. 수처리시설용 광대역 통합망을 통해 서버로 수신된 센서 및 영상 데이터를 Web과 연동하기 위한 프로그램을 개발하며, 이와 별도로 독립적으로 운영이 가능한 UI를 개발한다. 전송된 센서 및 영상데이터를 원격 모니터링 하기 위한 웹 서버를 구축하며 센서 데이터, 영상 데이터를 Web기반의 UI를 통해 감시 및 제어가 가능하도록 개발하였다. 제안하는 수처리 시설용 광대역 통합망 연계형 실시간 계측관리 시스템을 통하여 센서를 통한 측정시간, 농도, 수심 계면 등의 현재 상태를 파악할 수 있으며 영상 모니터링을 통하여 실시간으로 수처리 시설의 정상적인 동작여부와 보안 및 화재 등의 인명피해 여부를 확인 할 수 있다. 뿐만 아니라 실시간 계측 관리 시스템을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 개발로 인해 실시간으로 정보를 한눈에 볼 수 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.29-35
• /
• 2016

High-availability seamless redundancy (HSR) 은 두 개의 복제된 프레임을 각각의 경로로 전송하여 거의'0'시간에 고장을 복구하는 실시간 고장 허용 프로토콜이다. 그러므로 HSR은 스마트 그리드 통신과 같은 첨단 실시간 네트워크에 사용이 가능하다. 그러나 HSR 프로토콜은 고장 복구를 위해 생성되는 불필요한 트래픽이 목적지 노드가 포함되지 않은 하부 네트워크에도 지속적으로 순환하는 주요 단점이 있으며, 이는 네트워크의 트래픽 성능을 저하시키고, 네트워크의 활용 자원을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 효율적인 두 가지 알고리즘, Quick Removing (QR) 과 Port Locking (PL) 이 발표된 바 있다. 본 논문은 QR과 PL을 결합한 새로운 알고리즘, QRPL의 구현 가능성 및 그 성능을 수학적으로 해석 제시하고 시뮬레이션으로 확인하였다. 그 결과 다수의 하위 ring이 연결된 HSR 네트워크에서 유니캐스트 트래픽을 적용시, 표준 HSR, QR, 또는 PL 알고리즘을 개별로 사용하는 것보다, QRPL 알고리즘을 사용하는 경우 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권9호
• /
• pp.144-155
• /
• 2013

본 논문에서는 안드로이드 앱과 TI 320F28335 MCU를 활용한 마이크로그리드용 저가형 원격 전원품질이상 감시 시스템(Remote Power-quality-failure Monitoring System : RPMS)을 제안한다. 설계한 RPMS 테스트 베드는 스마트 노드와 서버 그리고 안드로이드 앱으로 구성된다. 특별히 RPMS 스마트 노드는 기존 감시 시스템과는 달리 C2000 계열 MCU를 이용한 저가형으로 설계되며 전력신호처리를 위한 신호처리 기능과 함께 전원품질 모니터링 정보 전송을 위한 데이터 전송 기능을 포함한다. 전력신호처리 기능은 순시전압강하, 순시전압상승 혹은 순시정전에 대한 웨이브렛 기반 검출 알고리즘과 고조파에 대한 FFT 기반 검출 알고리즘을 구현하며, 이를 이용 신뢰성 있는 실시간 전원품질 감시를 가능하게 한다. 데이터 전송 기능은 전원품질 원격 감시를 위한 저 복잡도의 전용 전송 프로토콜 알고리즘을 구현하며, 품질이상 검출 메시지 전송을 위한 간단한 데이터 포맷 (msg_Diag)을 정의 사용한다. 스마트 노드 측정 결과는 서버는 물론 WiFi (혹은 WAN) 망에 연동되는 안드로이드 폰으로 전송되어 실시간 원격 모니터링을 가능하게 한다. RPMS 테스트 베드의 서버와 노드 간 통신에는 RS-232 혹은 블루투스의 유 무선통신을 이용하며, 노드에 구현된 전원품질이상 검출 알고리즘은 CCS (Code Composer Studio) 3.3 환경하에 C 언어로 구현한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.1373-1380
• /
• 2019

에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권9호
• /
• pp.177-182
• /
• 2015

북미시장에서 국내 가전업체의 브랜드 및 제품 인지도는 크게 성장했으며 북미 소비자들에게 국내 기업의 제품은 성능이 좋고 혁신적인 기술 제품으로 인식되고 있다. 또한 에너지 절약을 원하는 소비자가 늘어나면서 국내 가전제품의 에너지 절약 측면에서 우수성이 부각됨에 따라 시장점유율이 상승으로 이어지고 있다. 최근 스마트폰과 모바일 기기 시장 확대 및 스마트 그리드 기술 발달의 영향으로 가전제품 시장에도 스마트 열풍이 거세게 몰아치고 있는데, 국내 기업들은 가전제품과 결합된 다양한 부가기능을 통해 소비자 편의를 제공함에 따라 지속적인 제품개발을 하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위한 방안으로 국내 A사의 북미시장에서의 TV 판매 데이터를 이용하여 북미시장에서의 가전제품 판매예측을 위한 융합모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 인공신경망과 유전자 알고리즘 기반의 융합모델을 이용한 가전제품의 판매예측을 수행하기로 한다. 추가적으로 본 연구에서는 제안한 융합모델과 기존의 예측모델과의 비교분석을 통해 제안한 융합모델의 우수성을 입증하기로 한다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제31권4호
• /
• pp.351-363
• /
• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제20권4호
• /
• pp.441-450
• /
• 2017

The objective of this work is to present a conceptual design and the modelling of a distributed sensor system based on fiber optic devices (Fiber Bragg Grating, FBG), aimed at measuring span-wise and chord-wise variations of an adaptive (morphing) trailing edge. The network is made of two different integrated solutions for revealing deformations of the reference morphing structure. Strains are confined to typical values along the span (length) but they are expected to overcome standard ranges along the chord (width), up to almost 10%. In this case, suitable architectures may introduce proper modulations to keep the measured deformation low while preserving the information content. In the current paper, the designed monitoring system combines the use of a span-wise fiber reinforced patch with a chord-wise sliding beam. The two elements make up a closed grid, allowing the reconstruction of the complete deformed shape under the acceptable assumption that the transformation refers to regular geometry variations. Herein, the design logic and some integration issues are reported. Preliminary experimental test results are finally presented.