• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.104-109
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• 2020

본 논문에서는 지능형 주차검지센서에 장착하기 위한 ISM-대역(중심주파수 447 MHz) 소형화된 역 F 안테나를 제안하였다. 먼저 제한된 크기를 가진 지능형 주차검지센서 모듈(72 mm × 70 mm)내에 안테나를 내장하기 위해, ISM-대역의 낮은 주파수 447 MHz(파장 λ : 670mm)에서 폴디드 형태의 역 F 안테나를 설계하였다. 그 결과, ISM 대역(중심주파수 447 MHz)에서 공진하며, -10 dB 대역폭 13 MHz(2.9%)로 적합한 특성을 얻었다. 또한, 수직·수평소자에 의한 H-plane 패턴은 null point가 제거된 전방향성 패턴을 나타내며, E-plane은 특정 방향으로 지향성을 가지므로, 주차장에서의 차량 관리용 안테나로써 적합함을 확인하였다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제9권3호
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• pp.151-166
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• 2007

The purpose of this study was to examine the Russian abstract artist Kazimir Malevich's works during the period of absolutism and thereupon, suggest some knitwear designs practical, decorative and creative. For this purpose, the researcher reviewed domestic and foreign literature, dissertations and academic journals to determine the Russian abstract fine art and the significance of Kazimir Malevich's works in the history of arts and thereupon, examined Malevich's works or the champions of absolutism in terms of their geometric formative elements or forms and colors. The results of this study can be summarized as follows; First, paintings may be important motives for the contemporary costume designs, while being a major driving power for development of some original designs depending on artists' personal thoughts and expression techniques. Second, this study is deemed to suggest creative and original techniques and motive applications for fashion designs by introducing the elements of Kazimir Malevich's paintings into costume designs, and provide for an opportunity to suggest new values by combining arts and fashion. Third, the knit jacquard technique, one of the major techniques for the knit design works using Kazimir Malevich's absolutism works, is considered a tubular jacquard featuring the deepest sense of thickness. The intarsia technique is preferred in the recent trend for light fabric because it features clear background patterns and allows for thinner fabric. Lastly, it is hoped that this study will serve to expand the domain of expression by means of an art marketing or meeting between arts and fashion in our contemporary industries.

• 센서학회지
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• 제12권5호
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• pp.211-217
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• 2003

도로의 중앙에 일정한 간격으로 마그네틱 마커를 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 도로에 설치하는 마그네틱 마커들의 설치비를 절감하기 위하여 마커들 간의 설치간격을 기존의 경우보다 넓혔다. 이를 위하여 마커들의 간격에 따른 자계의 분석을 행하여 적절한 마커들의 간격을 알아내고, 6개 센서들의 배치방법과 신경회로망을 이용한 제어방법을 제안하였다. 자기장 분석, 지자기 소거. 학습패턴 획득, 신경망 학습에 의해 조향 제어기를 구성하고 컴퓨터 주행 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 의한 자율주행 차량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2078-2082
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• 2007

현재 교통사고의 통계를 보면 야간에 발생하는 교통사고는 주간과 비슷하게 일어나지만, 치사율은 주간에 비해 1.5배 높은 실정이다. 이러한 문제점은 야간에 운전자의 시야확보가 불리하여 적절한 사고 대응을 하지 못하는데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 밝기, 연색성, 광효율이 우수한 자동차 전조등을 마이크로컨트롤러에 의한 디지털 제어방식을 적용하여 주어진 요구조건 및 주변 환경에 최적으로 적용할 수 있도록 전자식 지능형 적응제어시스템을 설계하였다. 특히, 자동차용 조명장치의 경우 기본적인 역할은 물론 주행조건, 도로조건 및 기후조건에 가장 적합한 조명 패턴으로 자동적으로 전환 및 이동시켜 줄 수 있는 지능적인 조명장치를 구현하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 지능형 자동차의 구현에 초점을 맞추어 운전자의 편의성과 안전성을 더욱 향상시킨 조명장치 시스템의 개발에 목표를 두었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-172
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• 2018

화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-29
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• 2021

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권3호
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• pp.60-67
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• 2021

Recently, research attention has been focused on vibration-free vehicles to transport small numbers of expensive electronic products. Vibration-free vehicles can be used to transport expensive test equipment or semiconductors, mainly produced in the domestic IT industry, and can serve as a readily available transportation system for short driving distances due to the increased efficiency on narrow national highways. This study was aimed at developing a Z-Spring to minimize the vibration by installing an air spring instead of the plate spring applied to conventional freight cars and to prevent the damage of the loaded cargo from the shock occurring during movement. The mechanical properties (elastic modulus, tensile strength, and shear strength) of carbon fiber (CF) and glass fiber (GF) prepreg were derived, and ANSYS ACP PrepPost analyses were performed. It was observed that in the case of hybrid composites, the total deformation and equivalent stress are higher than that of CFRP; however, in terms of the unit cost, the hybrid Z-Spring is more inexpensive and durable compared to the GF.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.742-756
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• 2022

A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-432
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• 2022

전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.92-101
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• 2023

개인형 이동장치의 사용 증가에 따라 관련 교통사고와 사회적 문제가 증가하는 상황에서 정부는 문제 해결을 위해 관련 법규를 지속적으로 개정하고 있다. 개정된 법규가 개인형 이동장치 안전에 미치는 영향력을 분석하기 위해 본 연구에서는 2021년 5월에 개정된 법규에 기반하여 사용자가 느끼는 위험특성과 법제도에 대한 대중의 인식을 반영한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 보도와 차도가 구분되지 않은 도로주행, 과속주행, 2인 탑승 등이 개인형 이동장치의 위험특성으로 분석되었으며 이는 개정된 개인형 이동장치 관련 법제도에 대한 인지도가 낮기 때문이라는 결론을 도출하였다. 따라서 개인형 이동장치의 보급이 확대됨에 따라 개인형 이동장치 관련 제도개선에 대한 시민들의 인지도 및 개선된 법규의 준수율 향상이 반드시 필요하다.