스마트팩토리 제조공정에서의 품질관리는 중요한 요소이다. 현재, 금형 공정으로 생산되는 생활가전 제조부품의 품질검사는 대부분 작업자의 육안으로 진행되고 있으며 이로 인한 검사의 오류율이 높은 실정이다. 이러한 품질공전 개선을 위하여 결함 자동검출 시스템을 설계하여 구현하였다. 제안 시스템은 특정 위치에서 고성능 스캔 카메라로 대상물을 촬영하여 영상을 획득하고, 비전검사 알고리즘에 따라 긁힘, 찍힘, 이물질에 의한 불량품을 판독한다. 본 연구에서는 긁힘에 대한 불량 인식율을 높이기 위하여 깊이 정보 기반 분기 판단 알고리즘(Depth-based branch decision algorithm, DBD)을 개발하여 정확도를 높였다.
Recently, Smart Grid is a emerging topic in power and communication industry. Smart Grid refers to a evolution of the electricity supply infrastructure that monitors, protects, and intelligently optimize the operation of the interconnected elements including various type of generators, power grid, building/home automation system and end-use consumers. In order to successful implementation of Smart Grid, energy management function will be the key factor that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments, and the load patterns in residential and commercial building will be required as fundamental element for load management. In this study, we collects many types of energy usage data of electric appliances, analyze their load curves, and make the general load patterns for electrical appliance.
In this study, it has been attempted to build up a smart, stable, and integrated Next-generation Home Network (NHN) system capable of supporting more comfortable and convenient life in the future human housing domains, and to find out which institutional tasks are required to activate the related industries. Additionally, this study aims to review a variety of technologies suggested so far in several fields including information and communications, appliance, and building maintenance. This paper analyzes the advantages and disadvantages, acceptance structure and problems of standard technologies and it suggests the political methods and policies to embody them most effectively and integrally in the future. The said certification system is called 'Standardized Certification System for Korean-style Next-generation Home Network Buildings'(abbreviated to K-NHN) as a new system created for the purpose of developing, more effectively, NHN to be introduced in the future.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
본 연구에서는 Java기반 Android App과 라즈베리파이 보드를 기반으로 Wi-fi 통신을 통해 스마트폰과 라즈베리파이를 연동하여 집안의 커튼, 전구, 카메라 등과 같은 기기들을 제어하는 시스템을 구현하는 방법을 제시하였다. 기존의 가정의 전구와 커튼과 같은 전자기기들을 스마트폰을 통하여 자택에서 편안하게 제어할 수 있으며 향후 지어지는 신축 아파트들이나 병원과 같은 시설에서 이러한 IoT 기술이 접목될 가능성이 있기 때문에 라즈베리파이와 하드웨어를 연동하여 가정기기를 제어하는 시스템을 구현하였다.
Power metering and monitoring system is a basic element of Smart Grid technology. This paper proposes a new Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) method for a residential buildings sector using the measured total active power consumption. Home electrical appliances are classified by ON/OFF state models, Multi-state models, and Composite models according to their operational characteristics observed by experiments. In order to disaggregate the operation and the power consumption of each model, an algorithm which includes a switching function, a truth table matrix, and a matching process is presented. Typical profiles of each appliances and disaggregation results are shown and classified. To improve the accuracy, a Time Lagging (TL) algorithm and a Permanent-On model (PO) algorithm are additionally proposed. The method is validated as comparing the simulation results to the experimental ones with high accuracy.
최근 정보통신 기술의 발전으로 인하여 어느 장소에서든 컴퓨터 또는 무선장치를 사용하여 집안의 지능형 가전기기들을 점검하고 제어 할 수 있는 수준까지 이르렀다. 이와 같은 서비스를 제공하기 위한 요소기술 중에 마이크로소프트사에서 발표한 UPnP(Universal Plug & Play)는 TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하여 각 지능형 가전기기에 IP주소를 할당하여 어느 곳에서나 누구나 편리하게 지능형 가전기기의 서비스를 이용할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 UPnP 미들웨어 기반의 홈 네트워크에서 웹 기반의 인터페이스를 통해 지능형 가전기기를 쉽게 관리할 수 있는 홈 게이트웨이와 지능형 가전기기 간 연동 시스템을 설계하고 구현한다.
스마트한 홈서비스를 제공하기 위해서는 가전기기를 제어하기위한 미들웨어 기술과 사용자의 위치를 기반 서비스를 위한 사용자의 위치 정보가 중요하다. 기존에 연구되는 초음파 및 전파를 사용한 기술은 장애물 및 주변 환경의 영향을 많이 받는다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 위치 추정에 장애물 등의 영향을 받지 않는 관성센서를 사용하고, RFID를 사용하여 초기 위치를 설정하는 기법을 제안한다. 이 기법을 사용하여 초기 위치를 상대 좌표가 아닌 실제 좌표로 바로 할당할 수 있게 하여 이를 통해 관성센서의 단점인 오차누적 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서비스제공 및 확장성을 위한 미들웨어와 미들웨어 상위계층에서 동작하는 사용자 위치 추정시스템, 그리고 사용자의 위치계산을 위한 데이터를 수집하는 관성센서 및 RFID Reader로 구성한다. 또한 스마트 홈 환경에서 본 논문에서 제안한 시스템이 장애물의 영향을 받지 않고 동작하는 것을 확인한다.
최근 에너지 자원관리는 전 세계적인 주요 관심사이다. 에너지원 생산의 한계 조건 속에서, 효과적인 에너지 관리 활동은 에너지 수요 및 생산을 최소화하고 이는 환경이 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 본 논문은 주거형 건물에서 에너지 소비자에게 전기 사용에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있는 가정용 전기에너지 모니터링 시스템의 프로토타입 설계를 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 자체 개발된 센싱 시스템, 데이터처리시스템, 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 주거형 건물내에 설치 적용된 센싱 시스템은 전원 공급을 제어하는 릴레이, 부하 전기기기의 전류를 감지하는 CT센서, Kmote로 구성된 무선 스마트 플러그로 구성된다. 공동/단독 주거형 건물에서 3개월 동안의 가전제품별 에너지 소비량 데이터를 분석하여 제시하였으며, 실험결과는 에너지 소비 패턴과 현황을 추정할 수 있는 가능성을 확인하여 제시하고 있다.
본 연구에서는 가전기기 5종에 대해 실제 측정 전력 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 NILM 기법을 제안하고 그 효용성을 검증 하고자 한다. 약 3주간 중앙 전력 측정 장치 및 5종 가전기기(냉장고, 인덕션, TV, 세탁기, 공기청정기)의 유효전력을 개별 측정하였다. 실측 데이터의 전처리 방법을 소개하고 Spectogram 분석을 통해 가전 기기별 특징을 분석하였다. 가전기기별 특징을 학습 데이터셋으로 구성하였다. 중앙 전력 측정 기기와 가전기기 5종에서 측정된 모든 전력 데이터를 시계열 매핑하여 시계열 데이터 분석에 우수한 RNN 계열의 LSTM 신경망을 이용해 학습을 수행하였다. 메인 중앙 전력 측정 장치의 전력 데이터만으로도 5종 전력 신호를 분해해낼 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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