• 제목/요약/키워드: automatic processing

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MVDC 시스템연계 디지털변전소 자동화 연구 (A Study on the Automation of MVDC System-Linked Digital Substation)

  • 장순호;구자익;문초롱
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권7호
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    • pp.199-204
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    • 2021
  • 디지털변전소는 전력망 지능화를 위해 감시, 계측, 제어·보호, 운전 등 변전소를 구성하는 전력설비 기능과 통신방식을 국제표준인 IEC61850 기반으로 디지털화한 변전소를 말한다. 지능화된 운영시스템을 기반으로 효율적인 전력설비의 감시제어가 가능하며, 사고 발생 시 자동 복구 기능과 원격제어가 가능해 신속한 전력 장애 복구가 가능하다. 디지털 기술의 발달과 친환경 신재생에너지 및 전기차의 도입이 확대 되면서 직류 배전시스템의 보급이 확대될 전망이다. MVDC는 기존 송전계통에 적용되는 HVDC와 수용가에서의 LVDC 사이의 전압 레벨 및 전송용량을 갖는 직류 선로를 활용한 시스템이다. 대부분의 전력설비들이 교류 중심인 기존변전소의 기존 선로를 직류 선로로 변환하면 송전 손실 감소 및 더 큰 전류 용량이 확보된다. 디지털변전소의 프로세스 버스는 베이 레벨과 프로세스 레벨의 설치된 장치 간을 연결하는 이더넷스위치 등의 통신장비로 구성된 통신네트워크이다. 기존 디지털변전소에 MVDC 연계를 위해 프로세스 레벨을 교류부와 직류부로 나누어 두 개의 버스로 구성을 하였고 감시, 제어만 아니라 진단 IED와 연계되어 종합적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안하였다.

Covariance Among Lactation Number, Growth Performance, Calving Interval, and Milk Yield in Holstein Dairy Cows in Korea

  • Kim, Tae-Il;Mayakrishnan, Vijayakumar;Baek, Kwang-Soo;Jeong, Ha-Yeon;Park, Boem-Young;Lim, Dong-Hyun
    • 농업생명과학연구
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    • 제51권6호
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    • pp.137-144
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    • 2017
  • A diverse of recommendation has been made for the structure and management of dairy cows, despite demanding research, the relationship between lactation number and various factors is yet to be established. The present study was aimed to investigate the covariance among lactation number, growth performance, calving interval, and milk production was considered to increase an efficiency of selection schemes and to manage more efficiently Holstein dairy cows that have been raised on small-scale family farms in Republic of Korea. For that purpose, the data were observed from 850 Holstein dairy cows, which a total of 3929 milking, since April 2016 - January 2017. We measured the body weight, height, age, calving interval, and milk production of the each dairy cow. Also, information about the date of lactation, calving interval, and milk production was recorded using an automatic milking system(AMS) with identification numbers. Milk production was calculated per udder quarter in the AMS. Our study results showed the increased average body weight(p>0.05) in 1, 2, 3, and $4^{th}$ lactating dairy cows and afterwards, we noticed the tendency on the average body weight(p<0.05) per lactation progressed. There was no significant difference noticed on height measurement of dairy cows. From the processing data of 850 Holstein dairy cows, the lactation number 1 and 7 had a greater calving interval with significantly lowered milk production, and the lactation number 2, 3, 4, 5, and 6 had significantly lowered the calving interval(p<0.05) with a greater milk production. From our study results, we evidenced that there is a significant relationship between the lactation number, growth performance, calving interval, and milk yield, and the maximum production of milk occurring in the $3^{rd}$ and $4^{th}$ lactation dairy cows. The achieved results from this study can be used by the small-scale farmers to encourage the structure and management of growth performance, calving interval, and milk yield in Holstein dairy cows in Korea.

Fully-Polarimetric ALOS-2 자료를 이용한 산사태 탐지 알고리즘 개발 (Development of Landslide Detection Algorithm Using Fully Polarimetric ALOS-2 SAR Data)

  • 김민화;조근후;박상은;조재형;문효이;한승훈
    • 자원환경지질
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    • 제52권4호
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    • pp.313-322
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    • 2019
  • SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.

폴립 가중치 영상 생성을 통한 캡슐내시경 영상의 학습 성능 비교 연구 (A Study on the Comparison of Learning Performance in Capsule Endoscopy by Generating of PSR-Weigted Image)

  • 임창남;박예슬;이정원
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권6호
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    • pp.251-256
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    • 2019
  • 캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.

MRI 영상 유도 수술 로봇을 위한 개선된 군집 분석 방법을 이용한 뇌종양 영역 검출 개발 (Development of Brain Tumor Detection using Improved Clustering Method on MRI-compatible Robotic Assisted Surgery)

  • 김대관;차경래;승성민;정세미;최종균;노지형;박충환;송태하
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.105-115
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    • 2019
  • Brain tumor surgery may be difficult, but it is also incredibly important. The technological improvements for traditional brain tumor surgeries have always been a focus to improve the precision of surgery and release the potential of the technology in this important area of the body. The need for precision during brain tumor surgery has led to an increase in Robotic-assisted surgeries (RAS). One of the challenges to the widespread acceptance of RAS in the neurosurgery is to recognize invisible tumor accurately. Therefore, it is important to detect brain tumor size and location because surgeon tries to remove as much tumor as possible. In this paper, we proposed brain tumor detection procedures for MRI (Magnetic Resonance Imaging) system. A method of automatic brain tumor detection is needed to accurately target the location of the lesion during brain tumor surgery and to report the location and size of the lesion. In the qualitative assessment, the proposed method showed better results than those obtained with other brain tumor detection methods. Comparisons among all assessment criteria indicated that the proposed method was significantly superior to the threshold method with respect to all assessment criteria. The proposed method was effective for detecting brain tumor.

허브클러치 제품의 피어싱 펀치 및 금형 형상 최적화를 위한 수치접근법 (Numerical Approach to Optimize Piercing Punch and Die Shape in Hub Clutch Product)

  • 구본준;홍석무
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.517-524
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    • 2019
  • 오버드라이버 허브클러치는 자동차 6단 자동 변속기 미션에 장착되어 엔진의 여유출력을 이용해 연료사용을 절감시켜주는 부품이다. 본 연구에서는 오버드라이버 허브클러치 제품에 대해 피어싱 공정 중 펀치에 가해지는 하중 및 소재 처짐량을 최소화 하고자 한다. 공정 중 펀치의 하중과 처짐량에 영향을 줄 수 있는 다이 클리어런스(die clearance)와 전단각도(shear angle) 그리고 마찰계수(friction coefficient)를 설계 변수로 설정했다. 또한 펀치의 하중과 소재 처짐량에 대해 각 설계 변수들의 영향도를 확인하기 위해 민감도 분석(sensitivity analysis)을 진행했다. 그 결과 전단 각도, 마찰 계수, 다이 클리어런스 순으로 하중 및 처짐량에 대해 민감한 것으로 조사되었다. 이를 통해 펀치의 하중과 소재 처짐량을 목적함수로 설정하고, 반응표면법(Response Surface Method)을 통해 각 설계 변수들과 목적함수의 방정식을 도출했다. 이를 통해 설정된 설계 변수들의 최적 값을 도출해 유한요소해석에 적용한 결과 펀치의 하중 및 소재의 처짐량이 기존대비 22.14% 개선됐다.

중소기업 스마트공장 구축을 위한 OpenCV 기반 재고관리 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of OpenCV-based Inventory Management System to build Small and Medium Enterprise Smart Factory)

  • 장수환;정종필
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.161-170
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    • 2019
  • 다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

대화 말뭉치 구축을 위한 반자동 의미표지 태깅 시스템 (A Semi-Automatic Semantic Mark Tagging System for Building Dialogue Corpus)

  • 박준혁;이성욱;임윤섭;최종석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권5호
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    • pp.213-222
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    • 2019
  • 지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.

부분 단어 토큰화 기법을 이용한 뉴스 기사 정치적 편향성 자동 분류 및 어휘 분석 (Automatic Classification and Vocabulary Analysis of Political Bias in News Articles by Using Subword Tokenization)

  • 조단비;이현영;정원섭;강승식
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권1호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • 뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

계층 클러스터링과 실시간 데이터를 이용한 충돌위험평가 (Collision Risk Assessment by using Hierarchical Clustering Method and Real-time Data)

  • 부당타이;정재용
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.483-491
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    • 2021
  • 수역 내 충돌 위험 식별은 항해의 안전을 위해 중요하다. 본 연구에서는 거리 요인을 기반으로 한 군집화 방법인 계층 클러스터링을 포함하는 새로운 충돌 위험 평가 방법을 도입했으며, 주변의 선박이 많은 경우 실시간 데이터, 그룹 방법론 및 예비 평가를 사용하여 선박을 분류하고 충돌위험평가를 기반으로 평가하였다(HCAAP 처리라 부른다). 조우하는 선박들의 군집은 계층 프로그램에 의해 모아지고, 예비 평가와 결합되어 상대적으로 안전한 선박을 걸러내었다. 그런 다음, 각 군집 내에서 조우하는 선박 사이의 최근접점(DCPA) 및 최근접점까지의 도착시간(TCPA)까지의 시간을 계산하여 충돌위험지수(CRI)와의 관계를 비교하였다. 조우하는 선박들간의 군집에서 CRI와 DCPA 및 TCPA 수학적 관계는 음의 지수 함수로 구성되었다. 이러한 CRI로부터 운영자는 명시된 해역에서 항해하는 모든 선박의 안전성을 보다 쉽게 평가할 수 있으며, 프레임워크는 해상운송의 안전과 보안을 개선하고 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 효과를 설명하기 위해 국내의 목포 연안 해역에서 실험 사례 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 연구의 프레임워크가 각 군집 내에서 조우 선박 간의 충돌 위험 지수를 탐지하고 순위를 매기는 데 효과적이고 효율적이라는 것을 보여 주었으며, 추가연구를 위한 자동 위험 우선순위를 지정할 수 있게 해주었다.