• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-284
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• 2020

스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO₂와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO₂와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO₂ 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권8호
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• pp.327-342
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• 2017

본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.

• 국제지역연구
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• 제16권3호
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• pp.3-25
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• 2012

본 연구는 창업 후 빠르게 외국시장에 진출하는 국제신벤처기업(International New Venture)의 기업가정신, 학습역량, 외부환경 요인 그리고 수출성과의 관계를 살펴보려는 목적으로 진행되었다. 또한, 외부환경 요인의 조절 효과를 분석하려는 목적으로 통합적 모형을 구축하였다. 기업가정신은 위험감수성과 혁신성으로 설정하였다. 외부환경 요인은 국내시장 적대성과 산업의 기술변화속도로 살펴보았다. 선행연구의 논의로부터 9개의 가설을 설정하였으며, 115개 국제신벤처기업 표본을 PLS(Partial Least Square) 구조방정식 모형으로 분석하였다. 분석 도구는 SmartPLS2.0을 사용하였다. 분석 결과 기업가정신의 두 요소는 모두 학습역량에 정(+)의 영향을 미쳤다. 기업가정신은 또한 수출성과에도 유의한 영향을 주었다. 그리고 학습역량과 수출성과의 관계도 유의하게 나타났다. 외부환경 요인의 조절 효과 분석에서는 국내시장 적대성이 기업가정신의 혁신성과 학습역량 사이에 유의한 조절 효과를 나타냈다. 그러나 국내시장 적대성과 위험감수성 그리고 산업의 기술변화 속도 요인에는 조절 효과가 없었다. 본 연구의 결과는 국내시장의 적대성이 높을 때 외국시장 진출과 성과에 긍정적 역할을 하는 학습역량이 기업가정신 혁신성의 영향을 받는다는 점을 보여준다. 이 점은 학습역량 강화에 혁신성이 중요하다는 실무적 시사점을 보여준다. 또한, 외부환경 요인을 국제신벤처기업에 적용해 조절 효과를 분석한 점에서 앞으로 연구에 이론적 시사점을 가진다.

• 대한조선학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.58-65
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• 2019

The stability, reliability and efficiency of a smart ship are important issues as the interest in an autonomous ship has recently been high. An automatic collision avoidance system is an essential function of an autonomous ship. This system detects the possibility of collision and automatically takes avoidance actions in consideration of economy and safety. In order to construct an automatic collision avoidance system using reinforcement learning, in this work, the sequential decision problem of ship collision is mathematically formulated through a Markov Decision Process (MDP). A reinforcement learning environment is constructed based on the ship maneuvering equations, and then the three key components (state, action, and reward) of MDP are defined. The state uses parameters of the relationship between own-ship and target-ship, the action is the vertical distance away from the target course, and the reward is defined as a function considering safety and economics. In order to solve the sequential decision problem, the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm which can express continuous action space and search an optimal action policy is utilized. The collision avoidance system is then tested assuming the $90^{\circ}$intersection encounter situation and yields a satisfactory result.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2022

최근 드론의 역할은 농업∙건설∙물류등의 다양한 영역으로 확대되고 있으며 특히 농업인구가 고령화되는 현 상황에 따라 드론은 노동력 부족 문제를 해결할 효과적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 본 논문에서는 농업 현장에서의 부족한 노동력을 보완하고 높은 위치의 과일도 안전하게 수확할 수 있는 드론 탑재형 과일수확 시스템을 제안한다. 과일수확 시스템은 과일인식 알고리즘과 과일수확 메커니즘으로 구성되어 있다. 과일인식 알고리즘은 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘인 You Only Look Once를 사용하였고, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 가능성을 검증하였다. 또한, 하나의 모터로 구동이 가능한 과일수확 메커니즘을 제안하였다. 모터의 회전운동을 기반으로 Scotch yoke을 구동시켜 선형운동으로 변환하여 gripper가 전개된 상태에서 과실에 접근 후 과실을 잡고 돌려 수확하는 메커니즘이다. 제안된 메커니즘에 대한 다물체동역학 해석을 수행하여 구동 가능성을 검증하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.333-349
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• 2021

4차산업혁명으로 인해 평생직업 능력개발을 위한 신기술 분야의 콘텐츠를 배울 수 있는 환경의 필요성이 높아져, 이에 K 대학의 온라인평생교육원은 스마트 학습 플랫폼인 STEP을 구축하였다. 본 연구에서는 STEP 학습자들의 유형에 대해 선행연구 및 타 플랫폼 사례분석, 학습자 대상의 설문조사 및 전문가 표적집단면접을 실행하고 이 결과들을 바탕으로 한 종합적인 분석을 실시하여 학습자 유형별 특징을 분류하였다. 그리고 도출된 결과를 활용하여 향후 STEP 학습자의 요구에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방안을 수립하고자 하였다. 도출된 방안들은 다음과 같다. 학습 콘텐츠 난이도, 학습동기 조사 등은 상시적으로 관리할 필요가 있으며, 학습구성 측면에서 학습콘텐츠의 운영을 정교화해야 한다. 또한 전문성 있는 콘텐츠를 확보하고, 취약 학습자 관리 및 학습자 지원시스템 및 다양한 교육방식을 적극 도입하는 것이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.571-585
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• 2022

기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2023

최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.286-293
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 스마트팩토리를 구성하는 요소 기술의 중요성이 높아지고 있으며, 이러한 기술들을 학습하기 위한 도구로 시뮬레이션이 널리 이용되고 있다. 특히 PID제어는 실제 응용 분야에서 다양하게 사용되고 있는 자동제어 기법으로서, 대부분 특정 상황에서 수학적 모델을 분석하거나 제어기가 내장된 애플리케이션 개발에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 실제 교육적인 환경에서는 PID 제어 원리뿐만 아니라, 게인 값 조정 및 제어기 사용 방법 등에 대한 PID 시뮬레이터 교육이 필요하다. 본 논문에서는 3D 시뮬레이션을 통해 다양한 PID 제어의 교육과 실습이 가능한 모델을 제안 한다. 제안 모델은 가상의 Ball과 Fan을 구현하여 Fan에서 발생한 공기 압력에 의해 Ball에 양력이 받을 수 있도록 시스템을 구성하여 PID 제어를 실시하였다. 이때 Ball의 높이를 PID제어기의 각 게인 값에 따라 그래프로 표현 후 실제 시스템과의 비교를 진행하였으며, 이를 통해 실제 수업에 충분히 적용할 만한 만족한 결과를 확인 할 수 있었다. 제안 모델을 통해 급격히 증가하는 스마트팩토리의 요소 기술을 원격 수업 환경에서 다양한 방법으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.456-461
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• 2023

우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.