• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.69-76
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• 2019

본 연구는 토사운반작업이 실행되는 현장에 충돌위험구역을 설정하고 작업자의 불안전한 행동을 아차사고수준에서 식별하는 영상분석 방법론을 제시한다. 컴퓨터 비전기술을 건설안전관리에 활용하는 데 있어 큰 걸림돌이 되어 온 위험발생 이벤트를 연구자가 원하는 시나리오대로 재현하기 용이하도록 게임엔진을 활용하는 방법을 제시한다. 본 연구는 기존 연구들이 불안전한 조건을 결정론적으로 가정하는 접근방식과 달리, 현장여건에 따라 위험구역이 변화되는 상황을 현실적으로 반영하는 방법을 제시한다. 본 방법론은 선행연구들이 간과한 불안전한 조건과 행동을 구분하는 방법을 제시하고 사고가 발생되는 인과관계를 반영하였다. 사례연구는 덤프트럭에 의해 제공된 불안전한 조건하에서 작업자의 불안전한 행동을 아차사고 수준에서 관측하는 방법과 중점관리 대상이 되는 위험구역을 결정하는 방법을 규명하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.105-112
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• 2019

이상고온 현상으로 전력수요가 예측치를 초과하여 대규모 정전사태가 발생하고 있다. 과밀화된 도시의 경우, 예상치 못한 에너지 수급 차질은 막대한 경제적 피해를 초래하고 도시기능을 마비시키는 중요한 위협요소이다. 기존 비상전력 수요량을 추정하는 방법은 도시의 공간적 차원에서 현실적 수요량을 추정할 수 없어 비상시 예비전력 관리가 용이하지 않다. 본 논문은 도시의 공간정보와 건축물 용도별 평상시 에너지소비 원단위, 비상시 전력수요 원단위를 활용하여 비상전력수요의 공간적 분포를 규명하고, 이를 활용하여 비상전력 수요량을 예측하는 방법론을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.49-58
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• 2019

In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.587-593
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• 2021

본 논문에서는 나날이 발전하는 대규모 서비스거부공격에 대해 고전적인 방식의 DDoS 대응시스템에서 벗어나, 4차 혁명 시대의 핵심기술 중의 하나인 인공지능 기반의 기술을 활용해 지능화된 서비스거부공격을 효율적으로 감내 할 수 있는 서비스모델 개발방안을 제안하였다. 즉, 다수의 보안장비, 웹서버로부터 수집된 다량의 데이터를 대상으로 머신러닝 인공지능 학습을 통해 서비스거부공격을 탐지하고 피해를 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히, 인공지능기술을 활용하기 위한 모델을 개발은 일정한 트래픽 변화를 반복하며 안정적 흐름의 데이터를 전송이 이루어지다가 서비스거부공격이 발생하면 다른 양상의 데이터 흐름을 보인다는 점에 착안하여 서비스서부공격 탐지에 인공지능기술을 활용하였다. 서비스거부공격이 발생하면 확률기반의 실제 트래픽과 예측값과의 편차가 발생하기 때문에 공격성 데이터로 판단하여 대응이 가능하다. 이 논문에서는 보안장비나 서버에서 발생하는 로그를 기반으로 데이터를 분석하여 서비스거부공격 탐지모델을 설명하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권4호
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• pp.23-30
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• 2020

Driving on irregular and inclined roads using agricultural machinery such as spraying machines or trucks in orchards causes farmer casualties associated with the overturning of agricultural machinery. In addition, the harm to agricultural workers caused by the excessive inhalation of the scattered pesticide frequently occurs during pest control processes. To address these problems, we introduced precision agricultural technology that could selectively spray pesticides only where the fruit is present by recognizing the presence or shape of the fruit in the orchard. In this paper, a 16-channel LIDAR (VLP-16) made of Velodyne was used to identify the shape of fruit trees. Solenoid valves were attached to the end parts of 12 nozzles of the orchard spraying machine for on/off control. The smart spraying machine implemented in this way was mounted on a vehicle capable of autonomous travel and performed selective control depending upon the shape of the fruit trees while traveling in the orchards. This is expected to significantly reduce the amounts of pesticides used in orchards and production costs.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.521-526
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• 2020

본 논문은 상용차의 자율 군집주행 플랫폼을 평가함에 있어 차량 환경용 C-ITS 통신프로토콜인 WAVE 통신 및 LTE-V2X 통신과 상용 이동통신인 Legacy LTE 통신을 결합한 하이브리드 V2X 통신 플랫폼의 설계 방안을 제안하고 설계과정을 제시한다. 안전하고 효율적인 자율 군집주행 플랫폼을 위해 C-ITS 통신 기반의 저 지연 통신기능이 요구되며 또한 이를 관제하기 위해서 상시 연결이 가능한 Legacy LTE 등의 상용 통신기능이 요구된다. 이러한 시스템을 평가하기 위해서 평가 장비는 동일 수준 이상의 통신성능을 가져야 한다. 본 논문에서 제시되는 주요 설계 내용은 기능 평가를 위한 하이브리드 V2X 단말기 구현에 적용될 예정이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.44-49
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• 2022

최근 IoT 기술과 통신매체의 발전에 따라 다양한 영상 장비가 산업 현장에서 사용되고 있다. 카메라와 센서에서 취득된 영상 데이터는 송수신 과정에서 잡음의 영향을 받기 쉬우며, 시스템의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 잡음 제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 디테일을 보존하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 화소값 분포패턴에 따라 가중치를 계산하였으며, 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음 제거 성능을 분석하기 위해 기존 방법과 비교하여 확대영상 및 PSNR을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 중요 특성을 보존하며 기존 방법에 비해 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.249-256
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• 2022

대퇴의족은 절단하지를 대체하여 보행을 수행하는 기기이며, 불연속적으로 변하는 보행 환경에 대응하기 위해 사용자의 의도 제공을 통한 보행 모드 변경을 요구한다. 외부의 제어 기기 없는 자연스러운 보행 모드 변경을 위한 요구로 절단 부위와 직접 접촉하는 소켓 내부의 생체 역학적 특징을 통해 사용자의 의도를 검출하는 연구가 수행되어 왔다. 하지만 아직까지 절단 부위의 신체 및 소켓 내부 환경에 적합한 센서 시스템의 요구가 남아있다. 따라서 본 연구에서는 절단 부위의 신체 특성에 적합하고 소켓 내부 온습도 조건에 영향을 받지 않으며 다양한 크기의 제작이 쉬운 필름 형태의 센서 시스템을 제안하였다. 제안된 센서는 Velostat 필름으로 제작되었으며 크기에 따라 달라지는 압력 계측 특성이 고려되었다. 실험을 통해 착용자의 의도적인 자세 수행에 의한 소켓 내부 압력 변화를 계측하였으며 보행 모드 변경 의도 검출의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1483-1489
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• 2022

최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.148-163
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• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.