• 해양환경안전학회지
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• 제23권2호
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• pp.208-215
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• 2017

원유나 벙커C유와 같은 지속성 기름이 해상에 유출되면 풍화과정을 거쳐 점도가 높아지고, 부유 쓰레기와 섞이게 되면 이를 수거할 수 있는 장비는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 기존 유회수기의 외부에 위치한 부속장치들을 본체 내부로 배치하고, 컨베이어 벨트와 강제유입장치인 스위퍼 및 부력체를 탑재한 수집조로 구성하여 자항과 리모트컨트롤이 가능한 무인 컨베이어 벨트식 부유쓰레기 및 고점도유 회수장비를 개발하였다. 실해역 테스트에서 30 m의 거리를 1.2 knots의 속도로 자항하며, 전 후, 좌 우에서 안정적인 균형유지와 구동부의 정상작동을 확인하였다. 임시저장조를 이용한 유회수 성능테스트 결과, 최소 $7.8k{\ell}/h$에서 최대 $23.3k{\ell}/h$까지 유출유 회수가 가능하였다. 또한, 페트병 등 부유쓰레기와 유출된 기름이 혼합된 조파수조에서 실시한 회수량 측정 테스트 결과는 $7.7k{\ell}/h$로 나타났다. 본 연구를 통해 개발된 장비가 해상기름오염사고 시 현장에 신속하게 투입된다면 방제능력 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대하며, 현재 운용중인 Portable 유회수기의 성능개선 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.259-267
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• 2020

실시간 정밀 위치결정을 위해서 N-RTK (Network Real-Time Kinematic) 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 N-RTK 시스템은 사용자 수 제한으로 인해 지속해서 늘어나는 무인 이동체의 위치결정을 하는 데 한계가 있다. 따라서 사용자 수 제한 없이 보정 신호를 생성하는 시스템이 있다면 어느 정도의 간격으로 있어야 전국어디에서든 위치결정을 할 수 있을지에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하여 기선 거리에 따른 N-RTK 시스템의 정확도를 분석하였다. 다양한 장비를 사용하는 사용자들이 있을 것으로 예상하여 서로 다른 성능의 수신기로 로버 위치를 추정하였으며, 자료처리는 오픈소스 소프트웨어인 RTKLIB을 활용하였다. 실험 결과, 로버와 가장 가까운 기준국에서는 수신기의 종류와 관계없이 높은 비율로 고정해가 산출되었으며, 추정 좌표의 정확도 역시 비슷한 수준으로 결정되었다. 로버에서 약 40km 떨어져 있는 기준국 보정 신호를 활용하는 경우, 고정해 산출 비율은 평균 약 50% 정도 감소하였으나 수직 RMSE (Root Mean Squared Error)는 약 2.5-4.7cm로 단기선 결과(1.0-1.5cm)와 크게 다르지 않았다. 고가형 수신기는 장기선에서도 이상값(outlier) 크게 나타나지 않았으며, 향후 과학기술용 정밀 자료 처리 소프트웨어를 활용한 고정해 산출과 좌표 추정 정확도에 대한 분석을 수행할 예정이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.397-407
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• 2015

본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권4호
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• pp.341-346
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• 2004

Recent livestock people concern not only increase of production, but also superior quality of animal-breeding environment. So far, the optimization of the breeding and air environment has been focused on the production increase. In the very near future, the optimization will be emphasized on the environment for the animal welfare and health. Especially, cattle farming demands the precision livestock farming and special attention has to be given to the management of feeding, animal health and fertility. The management of individual animal is the first step for precision livestock farming and animal welfare, and recognizing each individual is important for that. Though electronic identification of a cattle such as RFID(Radio Frequency Identification) has many advantages, RFID implementations practically involve several problems such as the reading speed and distance. In that sense, computer vision might be more effective than RFID for the identification of an individual animal. The researches on the identification of cattle via image processing were mostly performed with the cows having black-white patterns of the Holstein. But, the native Korean and Japanese cattle do not have any definite pattern on the body. The purpose of this research is to identify the Japanese black cattle that does not have a body pattern using computer vision technology and neural network algorithm. Twelve heads of Japanese black cattle have been tested to verify the proposed scheme. The values of input parameters were specified and then computed using the face images of cattle. The images of cattle faces were trained using associate neural network algorithm, and the algorithm was verified by the face images that were transformed using brightness, distortion, and noise factors. As a result, there was difference due to transform ratio of the brightness, distortion, and noise. And, the proposed algorithm could identify 100% in the range from -3 to +3 degrees of the brightness, from -2 to +4 degrees of the distortion, and from 0% to 60% of the noise transformed images. It is concluded that our system can not be applied in real time recognition of the moving cows, but can be used for the cattle being at a standstill.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.148-154
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• 2020

본 논문에서는 대학 기숙사에서 이용 빈도가 높은 특정 공용 공간의 접근성을 높이기 위한 공실 배정에 대해 고려한다. 접근성 향상을 위하여, 학년에 따른 이용 빈도의 차이를 반영하여 학생들의 개인 공실에서 특정 공용 공간까지의 총 이동거리를 최소화하는 정수계획법 모델을 제시한다. 또한 각 공실의 최대 허용 인원을 제한하고 하나의 공실에는 같은 학년으로만 배정되도록 제약하였으며, 제시된 모델은 공급사슬관리에서 다루는 입지 선정 문제와 유사함을 보여준다. 사례 연구를 위하여 제시된 정수계획법 모델을 A대학교 기숙사에 적용하여, 소규모 그룹에 대한 공실 배정 결과를 도출하였으며, 특정 공용 격실을 이용하는 횟수가 많은 저학년 학생일수록 접근성을 고려하여 가까운 곳에 배정되었음을 확인하였다. 추가적으로 고학년부터 공실 배정에 대한 우선순위를 부여할 경우, 저학년이 우선적으로 배정될 때 벌과비용을 목적함수에 추가함으로써 이를 방지하도록 하는 모델을 제시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 여러 공용 공간에 대한 학생들의 복합적인 요구들에 부합하도록 공실을 배정하는 방안을 제시할 수 있다.

• 한국운동역학회지
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• 제13권1호
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• pp.73-94
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• 2003

The purpose of this investigation was to analyze A kinematic analysis of the Kuzushi-arm motion when performing Morote-Seoinage in judo who was 5 females university representative judokas of light weight category in judo, and filmed on video cameras(60field/s). The data of this study digitizied by KWON3D 2.1 program computed the average and standard deviation calculated individual 5 trials with Programing Lab view 6i. From the data analysis & discussion, the following conclusions were drawn : 1) distance variable of attacking hand arm in kuzushi motion Left right(X direction) displacement variable was all of A, B, C pattern with moving left to right and leaning. Strip of displacement variable was ordo. to C(55.6cm), A(53.3cm), B(43.9cm) pattern, C pattern largely leaned to left Front Rear(Y direction) displacement variable was different A($131.3cm{\pm}3.1cm$), B($128.7{\pm}4.0cm$) and C(111.0cm) on ready position, 3 pattern leaned to rear direction. Strip of displacement was order to B(43.4cm), A(41.1cm) and C pattern(28.3cm). Up down(Z direction) displacement variable was all of A, B, C pattern leaned to up in the Kuzushi-phase and leaned to down in the Kake-phase. Strip of displacement was order to A(83.9cm), B(80.4cm), C pattern(71.9cm). 2) Shoulder joint angle variable Flexion and extension Ready position' angle was A($138.3{\pm}4.9^{\circ}$), B($142.9{\pm}3.7^{\circ}$) and C($164.5^{\circ}$) pattern, strip of flexion extension was order to C($80.9^{\circ}$), A($79.9^{\circ}$) and B($39.0^{\circ}$) pattern, greatly C pattern had largely angle change. Adduction and abduction : B and C pattern's angle change were adduction and abduction in the Kuzushi-phase after adduction in the Kake phase, A pattern's angle change was abduction in the Kuzushi-phase after adduction in the Kake phase. internal and external rotation : 3 pattern were internal rotation in the Tsukuri phase and external rotation in the Kake phase. After B and C pattern were external rotation and A pattern was internal rotation. 3) Elbow joint angle variable Flexion and extension 3 pattern's ready position angle were A($142.0{\pm}4.4^{\circ}$), B($123.5{\pm}5.5^{\circ}$) and C($105.5^{\circ}$) and flexion. Strip of flexion extension were order to A($57.9^{\circ}$), C($34.6^{\circ}$) and B($25.2^{\circ}$) pattern.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1-8
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• 2016

본 제철 공장의 후판 재고관리 자동화는 오래전부터 해결하지 못한 난제이었으며, 현재도 효율적인 후판 재고관리를 위해 제철업계에서 부단히 노력 중에 있다. 그동안 후판 적재의 환경적 특성 상 후판의 자동 인식을 위해 진보된 기술 적용이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 자동 인식이 어려운 적재 상태에서 후판의 RFID 태그를 자동으로 스캔하여 인식한 후 후판 정보를 취득함으로써 신속하고 정확한 후판의 재고관리가 가능한 RFID기반 후판 스캐닝 로봇 시스템을 제안한다. RFID기반 후판 스캐닝 로봇 시스템은 후판을 끌어올려 이동시키는 크레인에 장착되어 운용된다. 후판에 부착된 태그 정보를 자동으로 식별하기 위해 후판 태그 전용으로 개발된 후판 전용 리니어 다이폴 안테나를 탑재하였고, 후판 전용 리니어 다이폴 안테나가 x축과 y축을 이동하면서 후판 태그의 위치를 스캐닝함으로써 태그의 정보를 취득한다. 시스템에 의해 취득된 태그 정보는 개발된 후판 재고관리 소프트웨어에 의해 재고 및 적치관리에 이용된다. 제안한 시스템은 개발되어 현장 성능평가를 통해 시스템의 효율성을 검증하였으며, 후판태그 인식율은 99.9%, 최대 인식거리는 320cm의 실험 결과를 보여 기존 상용 안테나에 비해 개발된 후판 전용 안테나의 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.243-251
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• 2021

본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.69-86
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• 2022

본 연구는 초대형선 도입으로 대형선 수리 수요가 증가하고 있으며, 해상 오염물질 규제강화로 스크러버와 선박평형수처리장치를 부착하는 선박개조 시장이 확대되고 있는 상황에서 우리나라 대형 수리조선소의 건립 필요성을 고찰하고, 수리조선소 경쟁력 결정요인들을 도출하여 경쟁력을 평가하였으며, 수리조선소 건립 운영의 경제적 타당성을 검증하였다. 수리조선소의 경쟁력 결정요인에 대한 AHP 분석결과, 수리조선소 경쟁력 결정요인의 중요도는 입출항 안전성, 수리기술력, 도크 및 안벽시설, 수리비용, 수리기간(납기준수), 수리 부품 조달 등의 순서로 나타나 해운선사 및 선박관리회사들은 수리조선소를 선택함에 있어서 수리조선 인프라와 수리기술 및 품질 등을 가장 중요하게 고려한다는 것을 알 수 있다. 향후 건립될 부산항 수리조선소의 경쟁력에 대한 AHP 분석에서는 이동 거리, 수리서비스 품질, 수리부품 조달과 입출항 안전성, 수리 기술력, 도크 및 안벽 시설, 수리기간(납기준수) 순으로 나타났다. 이는 부산항 입항 선박들이 기항 시에 바로 이용할 수 있으므로 이동거리 요인의 경쟁력이 가장 높으며, 해운기업들이 수리조선소를 결정함에 있어서 중요하게 판단하고 있는 경쟁력 요인 대부분에서 부산항 수리조선소의 경쟁력이 높다는 것을 나타낸다. 부산항 수리조선소의 건립 및 운영 타당성을 비용 편익 분석(cost-benefit analysis)한 결과, 순현재가치는 4,356억원, 내부수익률은 9.8%로 사회적 할인율(4.5%)보다 높으며, 비용 대비 편익 비(B/C)가 1.167로 높게 나타나 경제성 타당성(economic feasibility)이 있는 것으로 나타났다. 연구결과 부산항 수리조선소의 필요성과 경제적 타당성이 충분히 확보되고 있으며, 경쟁력에 대한 평가도 높게 나타나므로, 실무적 관점에서 본 연구는 부산항 수리조선소 건립의 논리적 타당성과 사업 추진의 이론적 기반을 제공할 수 있을 것이다.