본 논문에서는 심층 학습을 이용하여 주변 환경 정보를 분석하고 이후 환경 정보 변화를 예측해 사용자에게 적합한 환경을 제공하는 시스템을 제안한다. 생활의 수준이 향상되면서 삶의 질의 향상에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 최근 황사, 스모그, 미세먼지, 초미세먼지 등의 발생으로 대기질이 악화되자 실외공기뿐 아니라 실내공기의 질 역시 심각한 문제로 대두되었다. 환기의 부족, 화학 물질 사용 등으로 인해 실내 오염이 증가하는 상황은 실내 생활의 비중이 높은 현대인들에게는 심각한 문제이다. 이러한 실내 대기 오염을 해결하기 위해서 센서를 통해 대기질의 상태를 측정하고 적정 온도, 습도를 유지하는 시스템이 제안되었다. 그러나 기존 시스템은 대기 환경 정보의 대부분을 센서에만 의존하여 다양한 사용자에게 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서를 통해 수집한 실내 오염 정보를 심층 학습을 이용해 분석하여 실내 환경을 예측한다. 그리고 예측된 실내 환경을 모델링하여 본 시스템에 학습시킨 후 사용자에게 적합한 환경을 제안한다. 이후, 시스템은 사용자에게 제안된 환경을 최적의 환경 조성이 가능하도록 사용자로부터 피드백을 받고, 이를 재학습하는 과정을 반복한다.
대형구조물의 진동감소를 위한 슬라이딩 모드 퍼지 제어기(Sliding Mode Fuzzy Control SMFC)에 대하여 연구하였다 본 제어기에 사용된 퍼지 추론기의 규칙은 비선형 제어기법의 하나인 슬라이딩 모드 제어기를 기반으로 하여 구성되었다 그결과 제어기의 퍼지성은 제어시스템을 시스템 계수의 불확실성과 구조물에 작용되는 외부하중의 불확실성에 대하여 강인한 성질은 갖게 하였으며 제어 규칙의 비선형성으로 인하여 제어기는 선형제어기에 비하여 보다 효율적인 되었다 복잡한 수학 해석에 기반한 종래의 제어기법에 비하여 퍼지 이론에 기반한 본 제어기법은 제어기의 설계절차가 매우 편리하다는 장점을 갖게 된다. 제안된 제어기법의 검증을 위하여 미국 토목학회 산하 구조제어위원회(ASCE Committee on Structural Control)에서 주도한 벤치마크 문제에 대하여 적용시켜 보았다 본 연구의 제어결과를 다른 연구자들에 의하여 발표된 {{{{ ETA _mixed _2$\infty$ }}, optimal polynomial control neural networks control 슬라이딩 모드 제어의 벤치마크 결과와 비교하였으며 그 결과 제안된 제어기법이 구조물의 진동을 매우 효율적으로 감소시키며 제어기의 설계절차가 쉽고 편리함을 확일 할 수 있었다.
여러 센서를 이용한 구조물의 구조 응답을 모니터링하는 사례가 증가하고 있다. 그러나 비용과 관리 문제로 인해 제한된 센서만이 구조물에 설치되어 일부의 구조 응답만을 수집하는 경우가 대부분이다. 이는 구조물의 전체 거동을 분석하는데 장애요소로 작용하게 된다. 따라서 제한된 센서를 이용해 센서가 설치되지 않은 위치에서의 응답을 신뢰할 수 있는 수준으로 예측하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 제한된 정보를 이용해 저층 건물 구조물의 지진 응답을 예측하는 해석적 연구를 수행한다. 활용 가능한 응답 정보는 1층과 최상층의 가속도 응답만을 사용할 수 있다고 가정한다. 두 정보를 이용하면 구조물의 1차 고유진동수를 얻을 수 있다. 1층 가속도 정보는 구조물의 가력 정보로 활용한다. 최상층의 가속도이력응답에 대한 오차와 대상 구조물의 1차 고유진동수 오차를 최소화하는 구조물의 질량과 강성 정보를 유전자알고리즘을 이용해 예측하는 기법을 제시한다. 제약조건은 고려하지 않는다. 탐색공간을 의미하는 설계변수의 범위를 결정하기 위해 인공신경망 기반의 파라미터 예측기법을 제시한다. 또한 유전자알고리즘을 통해 얻게 되는 해를 개선시키기 위해 앞서 언급한 인공신경망을 활용한다. 제시한 기법을 검증하기 위해 5층 구조물 예제를 사용한다.
Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Young, Ko Eun;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.8-14
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2020
Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.
본 논문에서는 지능형 차량을 위한 차량네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜을 사용하여 구현하였을 때 간섭신호와 차량에서 발생하는 노이즈에 의한 영향을 확인하고 시스템의 안정성 여부를 판단한다. 무선 랜의 AP와 ME간의 통신을 지능형 차량의 차량 네트워크의 중앙 제어기와 센서, ECU, 구동계 장치 간의 통신이라고 가정하였을 때 다른 차량에서 사용하는 무선 차량 네트워크의 신호가 간섭으로 작용할 수 있다. 또한 차량 내부에서 발생하는 자동차 노이즈 또한 무선 차량 네트워크 시스템에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 외부 차량에서 송신된 신호가 다른 차량에게 간섭으로 작용하였을 패 간섭 수신신호의 세기에 따른 BER(Bit Error Rate)를 확인하였고 차량 내부에서 발생하는 차량 노이즈의 종류를 항상 영향을 주는 White type과 특정 시간에만 영향을 미치는 Spark type 노이즈로 구분하여 시스템에 주는 BER 영향을 확인하였다. 이를 통해 지능형 차량을 구성하기 위한 무선 차량 네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜으로 구현하였을 때 시스템의 안정성을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
충남 천안시 두정동 야산지역에 대한 고고학적 발굴대상지에서 자력탐사를 이용한 비파괴 문화재탐색 응용가능성에 대찬 실험적 연구를 수행하였다. 고고학적 발굴대강지에 대하여 발굴이 시작되기 전 자력탐사를 실시하였으며, 자력탐사 결과 나타난 자력이상대를 발굴후의 유물분포상황과 비교하였다. 자력탐사시 $20cm{\times}20cm$ 격자망을 구성하여 $20m{\times}40m$ 구역을 측정하였으며 자력센서는 지면에 위치시켰다. 기존의 발견된 토기를 대상으로 자력측정한 결과, 토기가 위치한 지점의 자력이 상이 주위의 평균치보다 최대 130nT 정도로 나타나고 있다. 등자기이상 분포포의 해석결과, 연구지역내의 1사분면과 4사분면에 나타난 자기이상지점들과 발굴결과 화인된 토기 및 토기의 파편위치가 정확하게 일치한다. 고고학적 발굴결과 연구지역내에서 발견된 토기위치는 7곳이었으며 이중 6곳은 모두 자력이상지점과 일치하며, 한 곳은 자력이상지점이 아닌 곳에서 발견된 바, 이 토기는 연 토기로 판명되었다. 또한 발굴당시 확인된 숲속이나 천부지층내에 매몰된 철제 쓰레기, 철사 등의 장애물 역시 등자력이상도에서 정확하게 일치하고 있다. 그러므로 자력탐사를 수행하기 앞서 육안으로 확인되는 철제장애물들은 제거한 후에 탐사를 실시하는 것이 바람직하다. 원인이 뚜렷히 확인되지 않는 자력이상지점들은 현재의 발굴충위보다 깊은 곳에 유물이 존재할 가능성이 있으므로 보다 정밀한 발굴작업이 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 complementary split ring resonator(CSRR)을 이용하여 마이크로파 대역에서 비침습적으로 포도당 수용액과 염화나트륨 수용액을 구별하였다. 개방형 동축 프로브로 측정한 두 수용액의 전기적 특성을 기반으로 구별이 유리한 주파수에서 동작하는 CSRR을 설계, 제작하였다. 그리고 공진기의 전기장이 강하게 형성되는 부분에 수용액을 집중시키기 위해 PDMS mold를 제작하였고, 라미네이트 필름으로 수용액과 공진기의 접촉을 방지하였다. 두 수용액의 농도는 인체 혈당 농도 범위인 400 mg/dL까지 100 mg/dL 단위로 나누었고, $50{\mu}L$의 수용액으로 실험하였다. 공진 주파수에서 포도당 수용액과 염화나트륨 수용액의 투과계수($S_{21}$)를 측정한 결과, 100 mg/dL 농도 변화 대비 각각 -0.06 dB, 0.14 dB 변하는 것을 확인하였고, 상반된 경향을 통해 두 수용액의 농도에 따른 $S_{21}$의 변화를 선택적으로 구별하였다.
본 연구는 투수계수가 큰 취약대가 제방에 존재할 경우의 침투거동에 관한 것이다. 침하계, 간극수압계, 수직 토압계 및 FDR 센서로 구성된 지점형 센서와 분포형 TDR 센서를 이용하여 제방의 침투특성 및 제방거동을 계측하였다. 계측결과들은 2차원 및 3차원 수치해석결과들과 비교 분석되었다. 모형제방은 길이 7m, 폭 5m, 높이 1.5m의 크기이며 제외지 수위는 1.3m인 세립질 모래로 조성된 제방이다. 계측 및 수치해석의 침투거동이 거의 유사하여 적절한 계측시스템으로 제방의 안정성을 실시간 모니터링할 수 있음을 알 수 있었다. 수치해석의 경우 정상단면에서는 2차원 및 3차원 해석결과가 거의 동일하나, 취약단면을 고려할 경우 2차원 해석의 침윤선이 3차원 결과보다 빠르게 진행된 후 두 결과가 수렴되었다.
가상현실은 1920년대 vehiclesimula-tion(fight simulator)을 효시로 하여 정밀한 광학적/전자기적 장치의 발달로 군사적 목적 이외의 범위로 발전하기 시작하여 realistic display 기술을 선두로 오락, 의료, 학습, 영화, 건축설계, 관광 등 다양한 분야에서 점점 일반화 되어 지고 있다. 1989년 재론 래니어에 의해 가상현실이란 용어가 고안되었고, 모든 가상 프로젝트들을 하나의 단일 항목으로 묶을 수 있게 되었지만, 그 이전에 가상현실은 연구 되어져왔고 현재에 이르게 되었으며, 불가능한 것에 대한 새로운 경험은 인간에게 가상현실의 한 부문으로써 라이드필름을 개발하게 하였다. 라이드필름(Ride Film)의 어트랙션은 기술적 요소뿐만 아니라 인간의 심리적 기반을 분석하여 그 토대로 구성되어지며, 가상현실의 궁극적인 원칙은 상호작용에 의한 몰입이다. 진정한 상호작용은 인터페이스와 입력센서 그리고 반응능력을 요구하는데, 라이드필름(Ride Film)은 전형적인 상호작용성의 요소는 아니다. 따라서 본 연구는 가상현실 기반에서 연구되어온 기술 중심적 입장 외에, 경험 중심적 정의 측면에서 사이버상의 철학자라 불리 우는 마이클 하임 교수의 7가지 기초 개념, 즉 인공현실 / 상호작용 / 몰입 / 망으로 연결된 세계 / 원격현전 /시뮬레이션 / 온몬 몰입에 근거하여 가상현실로서의 적합성을 대입 분석해 보고, 완전한 몰입을 위한 라이드필름(Ride Film)의 발전 방향과 최적화된 결론을 도출하는데 목적을 두고 있다. 이런 관점에서 라이드필름(Ride Film)의 연구는 선례연구가 부족한 라이드필름(Ride Film)의 선행연구로써의 기틀과 디지털 영상을 한 차원 발전시키는데 기여할 것이라 여긴다.
오늘날 국내외적으로 심각한 기후변화로 인하여 안정적인 식량 확보를 위한 수단으로써, 1년 내내 계획적 식물재배가 가능한 공장형 식물공장의 필요성이 크게 증대 되고 있다. 또한, 도시 내 빌딩에서도 설치 운영 가능한 식물공장은 단위 면적당 생산성을 크게 향상 시키며, 유통 비용 절감과 제품신선도를 유지할 수 있는 장점을 갖는다. 이런 빌딩형태의 식물공장에는 태양광을 대신하는 인공조명이 필수적이다. 식물 공장용 인공광원으로 요즘, 에너지 효율이 높고 재배 식물에 적합한 최적의 파장을 선택적으로 공급 할 수 있는 LED(Light Emitting Diode) 조명이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 원격에서 재배 식물에 최적인 환경을 제공하기 위한 시스템에 대해 기술하였다. LED 조명과 $CO_2$, $O_2$, 온도, 습도, 조도센서, 색상센서들은 설치 및 유지 보수가 쉽도록 지그비(ZigBee) 네트워크로 구성하였으며, 이더넷 게이트웨이를 통해 인터넷에 연결되도록 하였다. 또한 식물 공장은 특성상 좁은 실내 환경에 많은 수의 LED 조명들이 밀집되어 설치 운영된다. 이런 운영 환경을 감안하여 LED 제어를 위한 데이터의 송수신에는 유선과 무선 네트워크를 혼용함으로써 무선 노드들의 데이터 전송 트래픽 부담을 줄일 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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