• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권4호
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• pp.257-263
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• 2018

본 연구는 도시의 열섬을 저감하기 위해 그린인프라시설의 표면온도 저감 성능시험 장비를 개발하고, 대표적인 그린인프라시설 제품을 포함하여 실험을 수행하였다. 기존문헌을 고찰하여 장비를 개발하였으며, 개발된 장비의 특징은 다음과 같다. 표면온도의 측정방법은 비접촉식인 적외선온도센서를 활용하였으며, 시편의 중앙 온도만 측정하는 것이 아닌 모서리 부분 온도를 포함하여 전체적인 평균온도를 측정하도록 개선하였다. 개발된 장비 (GSTM)를 활용하여 대조군인 아스팔트와 그린인프라시설 제품을 비교하여 성능평가를 수행하였다. 그 결과 식생블록이 $18.4^{\circ}C$의 높은 차이를 보이며, 표면온도 저감에 기여하는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.299-302
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• 2014

디지털 기기 간 융합과 무선 통신 기술의 발전, 생체신호 측정 센서의 소형화, 종이나 수기로 관리되던 의료관련 정보를 디지털화한 전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record) 구축 및 전자건강기록(EHR, Electronic Health Record)의 도입 등으로 인해 '언제 어디서나' 자신의 건강 상태를 모니터링하고 개인 맞춤 건강관리 서비스를 받을 수 있는 Ubiquitous Healthcare (u-헬스케어) 시대가 도래하였다. 또한 클라우드 컴퓨팅(Cloud computing) 기술의 등장은 u-헬스케어 서비스의 발전을 더욱 가속화시키고 있는 요인 중 하나이다. 그러나 이러한 u-헬스케어 서비스 활용 과정에서 개인의 정보가 악의적으로 사용될 경우 정확하고 신뢰성 있는 헬스케어 서비스를 제공받지 못할 뿐만 아니라 단순 건강 검진 및 치료의 수준을 넘어 크게는 개인의 생명과 직결되는 심각한 문제를 초래한다. 이에 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 u-헬스케어 서비스와 관련된 다양한 보안 이슈를 분석하고 이를 토대로 안전한 보안 의료정보 공유 시스템 구축을 위한 보안 요구사항에 대하여 서술한다. 더불어 향후 국내 u-헬스케어 산업 활성화를 위한 발전방향에 대하여 논하고자 한다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권4호
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• pp.790-798
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• 2021

The objective of this study was evaluation of pig behavior changes related to temperature, relative humidity, volatile organic compounds (VOCs), and illuminance. A total of 24 growing pigs ([Yorkshire × Landrace] × Duroc) were used in the experiment. A sensor was installed at a height of 0.5 m in the center of the pig house. In experiment 1, temperature was changed every four days to 18℃ (T1), 22℃ (T2), 26℃ (T3), and then 30℃ (T4). In experiment 2, relative humidity was adjusted to 45% (low humidity [LH]), 60% (middle humidity [MH]), and then 75% (high humidity [HH]) for four days. In experiment 3, after cleaning the pig house just before experiment, only minimal ventilation was provided. VOCs and pig behaviors were observed for 7 days without cleaning the pig house. In experiment 4, three light bulbs of 40 W (470 lumens / 45 lx; low illuminance [LI]), 75 W (1,055 lumens / 103 lx; middle illuminance [MI]), and 100 W (1,521 lumens / 146 lx; high illuminance [HI]) were used for four days each. Pig behavior analysis was performed for following criteria : Feed intake, Standing, Lying, Sitting, Drink water, Rooting, Posture transition (lying-standing), Posture transition (standing-lying), Wallowing, and Biting. In experiment 1, feed intake time was lower (p < 0.05) for the T3 than other treatment groups. Standing time was highest (p < 0.05) for the T1 and lowest (p < 0.05) for the T3. Lying time was shorter (p < 0.05) in T1 and T2 compared to T3 and T4. Drinking frequency was higher (p < 0.05) for the T4 than other treatment groups. In experiment 2, the frequency of rooting and wallowing increased (p < 0.05) with increasing humidity. LH showed the lowest (p < 0.05) rooting frequency and HH showed the highest (p < 0.05) rooting frequency. In experiment 3, VOCs concentration did not (p > 0.05) change pig behavior. In experiment 4, lying time was the longest (p < 0.05) at LI and shortest (p < 0.05) at HI. Therefore, pig behavior is heavily influenced by the environment, especially temperature and humidity. However, correlation between pig behavior to VOCs and illuminance seems to be needed more research.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.11-22
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• 2021

소노부이(sonobuoy)는 넓은 지역을 빠르게 탐색할 수 있다는 장점으로 인해 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 매우 중요한 음향센서로 사용되고 있다. 소노부이 시스템을 개발하고, 이를 실제 전투체계에 성공적으로 적용하기 위해서는 다양한 해상시험을 통해 소노부이 시스템의 성능을 검증하여야 한다. 그러나 실제 해상 시험은 많은 시간과 노력이 동반되기 때문에 다양한 해상시험 데이터를 확보하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 해상시험을 수행하지 않고서도 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있는 모의 신호합성기를 개발하였고, 소노부이 시스템의 효과도를 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 실제 수중 소음원의 특성을 고려하여 표적신호를 합성하였으며, 음파전달특성 등 실제 해양환경과 유사한 조건을 고려하여 소노부이용 신호합성기를 개발하였다. 시뮬레이터 개발에서는 HMI(Human Machine Interface) 기법을 사용하여 운용자 편이성을 높였으며, 다양한 조건에서 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있도록 설계하였다. 개발한 신호합성기 및 시뮬레이터는 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 최적의 소노부이 배치 등 작전 효과도를 분석하는데 유용한 도구로 사용 될 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.123-128
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• 2021

산업응용에서 정확한 속도 및 전류 제어를 위해 SRM (Switched Reluctance Motor)은 특성상 드라이브에서 고정자의 상 여자와 회전자의 위치를 동기화시키는 것이 매우 중요하다. 따라서 적절한 스위칭 동작을 위해 정확한 회전자 위치정보는 필수적이기에 위치 센서가 필요하다. 회전자 위치에 따라 적정 고정자 권선을 여자 시켜 회전력을 발생시키기고 속도와 위치정보를 이용하여 전동기를 제어하기 위해서 일반적으로 엔코더 (Encoder), 레졸버 (Resolver) 같은 위치센서를 사용한다. 그러나 이러한 센서들은 1) 가격적 측면에서 센서들의 가격이 상당히 크기 때문에 전체 시스템 비용에서 전동기 시스템이 차지하는 비율이 높다. 또한 2) 기계적 측면에서 엔코더나 레졸버와 같은 위치센서들을 고정자측에 부착하여 크기 및 무게를 증가시키고 있다. 결론적으로 SRM을 구동하기 위해서는 회전자 위치정보에 따른 제어가 기본적으로 이루어져야 하며 적용 분야를 고려해서 환경에 따른 SRM 구동 시스템을 설계하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 엔코더 (Encoder), 레졸버 (Resolver)를 사용하는 일반적인 제어시스템에서 벗어나서 저가형 아날로그 구동장치를 설계하여 스위칭 Duty 가변 제어를 통한 SRM의 구동 및 제어 특성을 연구하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.104-112
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• 2021

프로세스 산업 군에 속하는 압출 공정에서도 스마트팩토리 구축의 필요성은 증가하고 있다. 그러나 대부분의 압출 생산 현장에서는 생산방식이 연속적이며, 데이터의 속성이 비정형적이므로 데이터 처리의 어려움을 겪고 있다. 많은 중소기업 공장에서는 데이터 수집을 위해 수기 기록을 주로 하고, 바코드를 많이 활용하고 있다. 생산에 관련된 데이터를 종이양식에 수기 기록하게 되면 별도의 EXCEL프로그램 등에 다시 기록해야 하는 이중 작업을 할 수 밖에 없는 단점이 있다. 바코드는 주로 재고관리에 활용하고 있으며 프린팅을 위한 유지보수 비용이 요구된다. 또한 설치를 완료하면 변경이 어려워 활용성이 낮다고 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터의 수기입력이 아닌 NFC 센서를 활용한 방법론을 제시하였다. 이를 가능하게하기 위해 공장 내에 인터넷이 가능하도록 무선 네트워크 환경을 구축하였고 생산 공정프로세스를 분석하고 이를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 비접촉 근거리 통신방식(NFC: Near Field Communication, 이하 NFC)을 통한 생산 실적 자료 입력 방법을 연구하였고, EXCEL 프로그램의 피벗 기능을 사용하여 제품 생산 시 발생할 수 있는 품질문제에 대해 쉽고 빠르게 분석하여 원인을 파악하고 조치할 수 있게 하는 분석방법을 구현하였다. 결과적으로 NFC 기능을 활용한 데이터 입력이 자동화되었으며, 작업자의 데이터 처리 시간 감소라는 정량적 효과를 얻게 되었다. 또한 입력된 데이터를 활용하여 품질 문제로 인한 Bottleneck이 개선된 사례를 제시하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.22-28
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• 2021

화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권6호
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• pp.575-587
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• 2020

기상현상관측은 기상청에서 다양한 방법(지상, 고층, 해양, 항공, 등)으로 관측되고 있다. 하지만, 인간생활에 많은 영향을 미치는 대기경계층 관측에는 한계가 있다. 특히, 존데 또는 항공기를 이용한 기상관측은 경제적인 측면에서 상당한 비용이 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 기상드론을 이용하여 국지기상현상 중 해륙풍 연직분포에 대한 기상 인자들을 측정하고 분석하는 것이다. 해륙풍의 공간적 분포를 연구하기 위해 보성지역 표준기상관측소의 보성종합기상탑을 포함한 다른 세 지점(해안가, 산기슭, 산중턱)에 동일한 통합기상센서를 각 드론에 탑재하였다. 2018년 8월 4일 1100 LST부터 1800 LST까지 30분 간격으로 최대 400 m 고도까지 기온, 상대 습도, 풍향, 풍속, 기압의 연직 프로파일 관측이 수행되었다. 기온, 상대 습도, 기압에 대한 기상현상의 공간적 특성은 네 지점에서 보이지 않았다. 강한 일사량 시간대에 중간지점(~100 m)에서 강한 바람(~8 m s-1)이 관측되었고, 오후에는 풍향이 내륙지역의 상층부터 서풍으로 바뀌었다. 기상드론을 이용하여 관측한 하부 대기층의 분석결과는 보다 정확한 기상예보 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.541-548
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• 2021

최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.