Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R2) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.
The diversity of smart EV(electric vehicle)-related industries is increasing due to the growth of battery-based eco-friendly electric vehicle component material technology, and labor-intensive industries such as logistics, manufacturing, food, agriculture, and service have invested in and studied automation for a long time. Accordingly, various types of robots such as autonomous mobile robots and collaborative robots are being utilized for each process to improve industrial engineering such as optimization, productivity management, and work management. The technology that should accompany this unmanned automobile industry is unmanned automatic charging technology, and if autonomous mobile robots are manually charged, the utility of autonomous mobile robots will not be maximized. In this paper, we conducted a study on the technology of unmanned charging of autonomous mobile robots using charging terminal docking and undocking technology using an unmanned charging system composed of hardware such as a monocular camera, multi-joint robot, gripper, and server. In an experiment to evaluate the performance of the system, the average charging terminal recognition rate was 98%, and the average charging terminal recognition speed was 0.0099 seconds. In addition, an experiment was conducted to evaluate the docking and undocking success rate of the charging terminal, and the experimental results showed an average success rate of 99%.
IWSN(Industrial Wireless Sensor Network)는 센서, 로봇, 기계 등의 산업 장비들을 무선으로 연결하여 공정 모니터링 및 제어를 통한 산업 자동화 실현을 가능하게 하는 산업 IoT의 핵심 기술로써 실시간, 신뢰성, 에너지 효율 등 현대 산업환경의 엄격한 요구사항을 지원해야 한다. 이를 위해 IWSN에서는 다중 라우팅 경로 설정, 고정적 중복자원 할당 및 비경쟁 기반 스케줄링 등 신뢰적 통신 방식이 사용된다. 그러나 활용되지 않는 무선 자원의 낭비는 한정된 무선 자원의 효율뿐만 아니라 에너지 효율을 저하한다. 본 논문에서는 통신 스케줄링 시 강화학습을 활용하여 사용되지 않는 할당된 무선 자원을 파악하고, 이를 반영한 자원 재할당을 통해 전체 산업 네트워크의 에너지 소모를 절약하는 방안을 제안한다. 실험을 통한 성능평가 결과, 제안 방안은 높은 전송 신뢰성을 유지하면서도 기존 방법에 비해 약 30% 향상된 스케줄링 자원 효율을 보였다. 또한, 불필요한 통신을 줄임으로써 에너지 효율 및 전송지연이 각각 21%, 38% 이상 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 지식 기반 질문-답변(QA) 시스템을 개선하기 위해 기존 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델의 한계를 극복하고, Graph 기반의 향상된 RAG 시스템을 구현하여 품질 좋은 생성형 AI 서비스 개발을 목표로 하고 있다. 기존 RAG 모델은 검색된 정보를 활용해 높은 정확도와 유창성을 보이지만, 한 번 적재된 지식을 재작업 없이 사용해 답변을 생성하기 때문에 정확도가 떨어질 수 있다. 또한, RAG 구성 시점 이후의 실시간 데이터를 반영할 수 없어 맥락 이해 능력이 부족하고 편향된 정보 문제를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위해 본 연구에서는 Graph 기술을 활용한 향상된 RAG 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 정보를 효율적으로 검색하고 활용할 수 있도록 설계되었다. 특히, LangGraph를 활용하여 검색된 정보의 신뢰성을 평가하고, 다양한 정보를 종합하여 보다 정확하고 향상된 답변을 생성할 수 있도록 하였다. 또한, 구체적인 작동 방식과 주요 구현 단계 및 사례를 구현 코드와 검증 내용을 통해 제시하여 Advanced RAG 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 Advanced RAG를 활용한 기업 내 서비스 구현에 실질적인 지침을 제공하여 기업들이 적극적으로 활용할 수 있도록 하는 데 의미가 있다.
연구배경: 현재 국내에서 ADA의 활성치의 측정은 adenosine 기질에서 ADA에 의한 탈아미노작용시 발생하는 암모니아를 Berthelot's 반응을 이용하여 측정하는 Giusti 등에 의한 비색법이 많이 이용되고 있다. 그러나 이 방법은 자동화가 어려워 쉽게 사용하기 어려우며 기기내의 내인성 암모니아 등에 의한 오염의 가능성이 있다. 1993년 Oosthuizen 등은 nucleoside phosphorylase(NP)와 Xanthine oxidase(XOD)을 이용하여 ADA 활성치 측정을 자동화 하였다. 저자들이 측정한 ADA 활성치와 기존의 ADA 활성치 측정결과에 대한 보고를 비교함으로써 Oosthuizen 등에 의한 ADA 활성치 측정의 자동화의 융통성을 알아보고자 하였다. 방법: 1994년 5월부터 1995년 7월까지 연세대학교 원주의과대학부속 원주기독병원에 흉막액으로 입원하여 그 원인이 확진된 162명의 환자를 각각의 원인 질환에 따라서 5개 군(I: 결핵성 흉막액, II: 악성 흉막액, III: 폐렴성 흉막액, V: 여출성 흉막액)으로 나누었으며 Oosthuizen 등에 의한 ADA 활성치 측정법을 Hitachi 747 자동화학분석기에 적용하여 각 군에서 흉막액의 ADA 활성치와 및 흉막액과 혈청에서 ADA 활성치의 비를 측정하였다. 결과: 1) 결핵성 흉막액의 ADA 활성치는 $52.53{\pm}16.43\;U/L$로서 나머지 군에 비하여 통계학적으로 의의있게 높았으며(II, IV, V 군은 p값이 0.001 미만, III 군은 p값이 0.05 미만) 흉막액에서 ADA의 활성치를 30 U/L로 기준하였을 때 결핵성 흉막액과 악성 흉막액의 감별은 민감도(sensitivity) 96%, 특이도(specificity) 93%로 결핵성 흉막염을 진단할 수 있었으며 이는 기존의 보고와 차이가 없었다. 2) 흉막액과 혈청 ADA 치의 비는 결핵성 흉막액에서 $2.29{\pm}0.96$으로 농흉을 제외한 나머지 군에 의해서 통계학적으로 의의있게 높았다(p<0.001). 흉막액과 혈청 ADA 활성치 비를 1.5로 기준하였을 때 결핵성 흉막액과 악성 흉막액의 감별은 민감도 80%, 특이도 88%로 결핵성 흉막액을 진단할 수 있었으며, 이는 기존의 연구 결과와 차이가 없었다. 3) Oosthuizen 동에 의한 ADA 활성치 측정법을 Hitachi 747 자동화학분석기에 적용한 새로운 방법은 r값이 0.971로 Giuisti 등에 의한 기존의 방법과 높은 상관관계를 보였다. 결론: ADA 활성치 측정에 Oosthuizen 등에 제안한 새로운 방법은 현재 사용되는 Giusti 등의 비색법에 의한 ADA 활성치 측정과 차이가 없었으며, 일반 검사실에서도 쉽게 사용될 수 있는 장점이 있었다.
환경오염수에 미량 존재하는 페놀류를 정량하기 위한 분석법의 개발을 위하여 8가지 페놀류를 대상 시료로, 고체상 추출법을 이용한 전처리 방법을 연구하였다. XAD-4와 Dowex $1{\times}8$ 수지를 연결하여 HPLC로 분석하는 온 라인 시스템을 만들어 농축과 분리의 선택성을 높이며 자동화에 중점을 두었다. 시료를 XAD-4 컬럼에 용리시켜 페놀류를 분자흡착으로 농축시킨 후 염기성 아세토니트릴을 용리시켜 탈착시키고 계속해서 Dowex $1{\times}8$ 컬럼에 음이온교환으로 페놀류만을 선택적으로 재흡착시킨다. Dowex $1{\times}8$ 컬럼에 재흡착된 페놀류를 물로 세척한 후 HCl을 포함하는 메탄올 용액으로 재탈착시킨다. 전처리 단계는 switching 밸브에 의해 온 라인으로 연결하였고 탈착된 페놀류를 HPLC에 직접 주입하여 신속하고 신뢰성 있는 정량이 가능하였다. 각 페놀류는 90% 이상의 회수율을 나타내었다. 본 분석법의 활용성을 평가하기 위해 환경오염수에서 페놀류와 공존 가능한 유기 화합물들을 첨가시켜 조제한 실험실적 오염수를 만들어 방해 효과를 조사한 결과, 페놀류만을 선택적으로 농축-분석할 수 있었다.
사물인터넷은 장소나 시간에 제약 없이 센서와 통신 기능이 내장된 사물이 사람과 사물에 상호 작용이 가능하도록 구성된 사물 공간 연결망을 말한다. IoT는 인간의 편의를 위한 서비스 목적으로 개발된 연결망이지만 현재는 전력전송, 에너지관리, 공장자동화와 같은 산업 전반에 그 사용범위가 확대되고 있는 상태이다. 그러나 IoT의 통신프로토콜인 MQTT는 푸시 기술 기반의 경량 메시지 전송 프로토콜로 보안에 취약함을 갖고 있고 이것은 개인정보 침해나 산업정보 유출 같은 위험성이 내재되어 있다고 할 수 있다. 우리는 이런 문제점을 해결하기 위해 경량 메시지전송 MQTT 프로토콜에 서로 다른 혼돈계가 임의의 값으로 동기화되는 특성을 이용하여 보안 채널을 생성하는 동기화 MQTT 보안 채널을 설계하였다. 우리가 설계한 통신 채널은 혼돈 신호의 난수 유사성, 초기치 민감성, 신호의 재생산성과 같은 특성을 이용한 방법으로 잡음 채널에 정보를 전송하는 방법이라고 할 수 있다. 우리가 제시한 킷값으로 동기화된 암호화 방법은 경량 메시지 전송 프로토콜에 최적화된 방법으로 IoT의 MQTT에 적용된다면 보안 채널 생성에 효과적이라고 할 수 있다.
최근까지 단일 영상이나 동영상을 영역화하는 기법들은 다양하게 제시되어 왔으나, 유사한 장면에 대한 여러 장의 영상을 동시에 영역화하는 기법은 많지 않았다. 본 논문에서는 한 장소에서 연속적으로 촬영하였거나 전경 물체가 유사한 여러 영상들을 동일 장면 영상으로 정의하고, 이런 동일 장면 영상들을 적은 양의 사용자 입력을 통해 효과적으로 영역화하는 기법을 제안한다. 구체적으로, 사용자가 최초의 영상 한 장을 직접 영역화한 후, 그 영상의 영역화 결과와 영상의 특성을 토대로 다중 단계 신호를 적응적 가중치를 주어서 인접 영상으로 전파하고, 이를 통해 제안하는 기법은 인접 영상을 반복적으로 영역화한다. 영역화는 마르코프 랜덤 장에서의 에너지 최소화를 통해 이루어지는데, 전파되는 신호는 각 픽셀에 대한 에너지를 정의하는 바탕이 되며, 픽셀, 픽셀 패치, 그리고 영상 전체로부터 비롯되었는가에 따라 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 신호로 지칭된다. 또한 에너지 최소화 틀 안에서 전파된 신호를 통해 정의되는 에너지 역시 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 세 단계로 정의한다. 이런 과정을 통해 전파된 신호를 최대한 다양하게 활용하고, 이를 통해 다양한 영상에 영역화 결과가 일관되게 유지된다. 다양한 동일 장면 영상들에 제안하는 기법을 적용하여 성능을 평가하고, 픽셀 패치를 바탕으로 하는 중간 단계 신호만을 이용한 결과와 제안하는 다중 신호를 적용하는 기법의 결과를 비교한다.
대부분의 모터 케이스는 방수기능과동심도, 직각도 품질 등이 우수한딥드로잉 제품을 채택하고 있으며 그외 방수기능이 필요없는 블로우모터, 시트모터 등 실내에 장착되는 모터 케이스는 멀티포밍 제조방법을 채택하고 있다. 딥드로잉 공정은 드로잉 성형, 트리밍 및 피어싱 등 약 12공정을 소화할수 있는 고가의 트랜스퍼 프레스가 필요하다. 하지만 멀티포밍 공법은 멀티포밍기 1대 또는 멀티포밍기 1대와 프레스 1대의 구성으로 이루어지기 때문에 저렴한 투자로도 완제품 생산이 가능하다. 멀티포밍기는 대부분 수입이 되는 고가설비 이고 국내 중소기업이 개발한 굽힘/전단가공 일체형 멀티포밍기는 생산원가를 줄이는데 부족하여 굽힘/전단 분리형 멀티포밍기를 본 연구를 통해 개발하였다. 일체형 멀티포밍기는 비교적 얇고 작은소형 제품을 제한적인 작업 방법으로 사용된다. 크고 소재가 두꺼운 제품은 전단 하중이 높아 단발 크랭크 프레스를 이용하고 블랭킹 후 멀티포밍기로 이동 작업자가 수작업으로 소재를 공급한다. 멀티포밍기에서 벤딩 작업이 이루어지면 다시 프레스로 이송해 치수를 교정한다. 이러한 작업공정 분산은 생산성 저하, 품질이슈 및 과도한 인원 투입으로 원가경쟁력 저하를 가져왔다 이에 굽힘/전단가공 공정분리와 설비자동화를 통하여 안정되고 원가가 절감되는 생산체계를 갖추고자 하는게 본 연구의 목적이다.
가스용접 구조물의 장 수명 피로설계기준(fatigue design criterion)을 결정하기 위해서는 정확한 응력해석과 체계적인 피로강도평가가 필요하다. 그러나 실 구조물로부터 피로설계기준을 결정하는 것은 대단히 어려우므로 구조물의 기계적 구조적 특성을 만족하는 간편 시편을 만들어서 $\Delta{\sigma}-N_f$ 관계를 도출하여 피로강도를 평가하고 있다. 그리고 가스용접에 의해 제작된 실 구조물의 피로설계를 위해서는 피로균열발생과 파단 기점이 되는 용접부의 용접잔류응력(welding residual stress)이 고려되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 플러그 및 링 가스용접 이음재에 대한 용접잔류응력을 고려하기 위해 용접 열 사이클(heat cycle)에 의한 비선형 열해석(non-linear thermal analysis)과 열 응력(thermal stress) 해석을 수행하고, 실험 치와 비교 분석하여 용접잔류응력을 고려한 응력 진폭-피로수명($(\sigma_a)_R-N_f$) 관계를 도출하여 자동적으로 피로설계기준을 제시할 수 있도록 하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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