• 한국항해항만학회지
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• 제30권9호
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• pp.773-777
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• 2006

Significant increase of container flows in the marine terminals requires more efficient port equipments such as logistic and transfer systems. This paper presents collision avoidance and routing approach based on dynamic programming (DP) algorithm for a linear motor based shuttle car which is considered as a new transfer system in the port terminals. Most of routing problems are focused on automatic guided vehicle (AGV) systems, but its solutions are hardly utilized for LM based shuttle cars since both are mechanically different. Our proposed DP is implemented for real-time searching of an optimal path for each shuttle car in the Agile port terminal located at California in USA.

• 센서학회지
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• 제7권6호
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• pp.401-408
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• 1998

교류전압표준기인 열전형 전압변환기의 교류-직류 변환오차를 비교평가하기 위하여 이중채널방식 자동측정시스템을 개발하였다. 비교측정되는 2대의 변환기출력을 동시에 측정하여 드리프트의 영향을 감소시켰고, 또 저열기전력 이중채널 스캐너를 사용하여 변환기 출력을 순방향-역방향으로 측정하여 그 평균값을 취함으로서 전압측정기의 ���V전압이 제거되도록 하였다. 정격전압이 동일한 4 V인 변환기끼리 비교 측정한 결과, 주파수 $40\;Hz{\sim}100\;kHz$에서는 외국표준기관에서의 측정값과 약 ${\pm}2\;ppm$ 이내에서 일치하였으며, $200\;kHz{\sim}1\;MHz$ 범위에서는 약 ${\pm}4\;ppm$ 이내에서 일치하였다. 본 시스템의 개발로 변환기의 교류-직류 변환오차의 측정능력을 기존수동방식의 약 ${\pm}15\;ppm$에서 ${\pm}\;3ppm$(100 kHz 이하)로 크게 향상시켰으며, 표준유지 및 산업체 지원의 효율을 크게 높일 수 있게 되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1287-1294
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• 2004

Automated container terminals have been being developed over the world for recent years and many countries are interested in it because the amount of containers exported or imported is rapidly increasing. The conventional container terminals were not designed to control this kind of heavily many containers. They would face many structural problems soon or later, although they have managed to do well so far. One of the most important things in developing automated container terminal is to develop the equipment able to handle many containers efficiently. Those are maybe automated transfer cranes, automatic guided vehicles, and automated quay-side cranes. The word 'automated' means the equipment is operated without drivers and those equipments are able to work without any interruption in working schedule. Through the researches on the conventional transfer cranes, we decided that the structure of the conventional transfer cranes is not efficient in automated container terminal and it's not possible to handle so many containers in limited time. Therefore we have been studying on the proper structure of the automated container crane for past several years and a new type of transfer crane has been developed. Design concept and control method of a new type of transfer crane had been presented in the previous paper: Part Ⅰ. Experimental features will be presented with a model transfer crane in this paper: Part Ⅱ.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.399-407
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• 2019

대한민국에서 건설업은 타 업종들과 비교하여 안전사고의 위험성이 가장 높게 나타난다. 따라서 건설업 내 안전성 향상을 도모하기 위해 여러 연구가 예전부터 진행이 되어 왔고, 본 연구에선 건설현장 영상 데이터를 기반으로 물체 탐지 및 분류 알고리즘을 이용해서 효과적인 안전모 자동탐지 시스템을 구축하여 건설현장 노동자들의 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 물체 탐지 및 분류 알고리즘인 Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)이고 이를 Transfer Learning 기법을 사용하여 딥러닝을 실시하였다. ImageNet에서 수집한 1089장의 사람과 안전모가 포함된 영상으로 학습을 시행하였고 그 결과, 사람과 안전모의 mean Average Precision (mAP)은 각각 0.86, 0.83로 측정되었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.107-113
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• 2005

본 연구에서는 임베디드 리눅스와 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 웹 서버인 GoAhead를 포팅한 32비트 RISC프로세서인 PXA255를 이용하여 웹 서버를 구축하고, 웹 서버를 기반으로 자동차의 순항제어나 무인 운전을 위한 일련의 환경과 상황을 모니터링하고 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 자동차의 동작 상태와 변화를 감지하기 위해서 ECU와 임베디드 시스템을 인터페이스 시켜 필요한 데이터를 추출하고, 스로를 밸브에 스텝모터를 연결하여 자동차의 엔진을 회전시켜 자동차의 무인 이동을 제어한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.219-227
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• 2002

In this paper, we designed neural network predictive PID controller to control sway happened in transfer of trolley for automatic travel control system. We include dynamic character of nonlinear system, and mathematical expression veny simple used neural network. When various establishment location and surrounding disturbance were approved based on mathematical modelling of crane, controller designed to become effective control location error and vibration angle of two control variables that simultaneously can predictive control. Neural network predictive PID controller produced parameter of PID controller using neural network self-tuner. Neural network self-tuner's input used crane's output and neural network predictive output. Neural network self-tuner using error back propagation algorithm. We analyzed control performance comparison through computer simulation when applied disturbance about sway of location and angle in transfer of crane. The results show that the proposed neural network predictive PID controller has better performances than general PID controller, neural network PID controller.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.299-305
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• 2013

물리적 일방향 자료전달 기술은 망간 분리 기술 중 하나로 외부망에서 내부망으로의 데이터 전송회선 자체를 제거하여 외부망을 통한 침입 가능성을 원천적으로 차단한다. 하지만 이로 인해 물리적 일방향 자료전달 기술을 적용하면 양방향 통신을 기반으로 제작된 레거시 서비스를 사용할 수 없다. 레거시 서비스를 운용하기 위해서는 서비스를 지원하는 별도의 에이전트가 필요하다. 하지만 에이전트 개발은 내부 프로토콜 공개, 추가적인 비용 등의 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 현장 제어시스템에서 운용 중인 레거시 서비스를 분석하여 세 가지 형태로 분류하였다. 분류를 바탕으로 세 가지 형태의 서비스를 지원하는 에이전트를 자동 생성할 수 있는 방법과 이를 기반으로 한 에이전트 자동 생성 도구의 설계를 제시한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권1호
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• pp.55-62
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• 2020

회전익 헬리콥터의 안정성, 조종성 향상 및 증대를 보장하기 위해서는 디지털 제어기술에 의한 디지털 비행제어시스템의 개발이 필요하다. 헬리콥터 비행제어시스템 설계 및 개발 기술은 해외 선진 항공 개발사의 기술이전 기피 및 불가에 해당하는 핵심기술로써 헬리콥터 비행제어 시스템 운용소프트웨어인 OFP의 기능 요구조건 충족과 더불어 비행안전에 직결되는 시스템 신뢰도의 검증이 필요하며 비행제어 시스템 운용 소프트웨어의 검증 방안 연구는 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 회전익 자동비행제어시스템 소프트웨어의 FMET 수행 및 검증 방안에 관한 연구를 수행하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.209-216
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• 2019

Over the past decade, researchers were able to solve complex medical problems as well as acquire deeper understanding of entire issue due to the availability of machine learning techniques, particularly predictive algorithms and automatic recognition of patterns in medical imaging. In this study, a technique called transfer learning has been utilized to classify Magnetic Resonance (MR) images by a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN). Rather than training an entire model from scratch, transfer learning approach uses the CNN model by fine-tuning them, to classify MR images into Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) and normal control (NC). The performance of this method has been evaluated over Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI) dataset by changing the learning rate of the model. Moreover, in this study, in order to demonstrate the transfer learning approach we utilize different pre-trained deep learning models such as GoogLeNet, VGG-16, AlexNet and ResNet-18, and compare their efficiency to classify AD. The overall classification accuracy resulted by GoogLeNet for training and testing was 99.84% and 98.25% respectively, which was exceptionally more than other models training and testing accuracies.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.337-351
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• 2004

Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.