스마트 컨테이너 제어를 위해서는 컨테이너 내부에 센서가 필요하나, 센서의 개수가 증가하면 비용 및 시스템 부하가 증가한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하여 얻은 컨테이너 내부 온도 데이터와 센서 위치 최적화 알고리즘을 이용하여 컨테이너 내부 모니터링을 위한 최적의 센서 위치 결정 방법론을 제시한다. CFD 상용 SW로 컨테이너 내·외부 상황을 가정하여 내부 온도 데이터를 추출하고, 이를 바탕으로 내부 상태를 대표하는 공간들을 구분한다. 컨테이너 내벽에 부착된 센서가 탐지할 수 있는 능력을 탐지 거리 및 각도의 수식들로 나타내어 각 수식을 조합하여 센서의 탐지 능력을 수치화하고, 이 수치에 따라 균등하게 분포된 센서 위치 후보군 중, 선별된 공간을 탐지하는 센서 위치를 최적화하여 효율적인 컨테이너 제어를 위한 여건을 마련한다.
The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.
본 논문은 비고정식 가속도계를 이용하여 운동 중 에너지 소비를 추정하였다. 가속도계 기반의 에너지 소비를 추정하는 대부분의 연구는 가속도계를 체중심에 부착한 고정방식이지만 본 연구에서는 가속도계를 고정시키지 않은 상태로 하의 주머니에 넣고 운동 중 에너지 소비를 추정 하였다. 에너지 소비 추정을 검증하기 위해 피험자는 가스 교환 방식의 간접칼로리미터와 고정식과 비고정식의 가속도계를 동시에 착용한 후 모터 구동 방식의 트레드밀에서 실험을 수행하였다. 28명의 피험자중 20명은 실험군으로, 8명은 대조군으로 분류하였다. 실험군의 데이터를 이용하여 간접칼로리미터의 에너지 소비량을 종속 변수로, 가속도 신호의 신호크기 면적을 독립변수로 설정하여 선형 회귀식을 유도하였다(결정계수: 0.98, 유의성: p<0.000). 대조군의 데이터를 이용하여 에너지 소비를 추정한 결과 간접칼로리미터와 비교시 고정식인 경우 15.0%, 비고정식인 경우 17.0%의 평균오차를 보였다. 비고정식과 고정식의 가속도계를 이용한 에너지추정 오차는 2%로 이 결과를 바탕으로 본 연구에서 제안한 비고 정식 가속도계 방식을 이용하여 운동 중 에너지 소비를 추정할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 근무자의 주관적인 판단으로 이루어지는 기존의 좌석배치 방법을 보완하고 근무효율성을 높이기 위한 IOT 기반 데스크 배치 방안을 제안하였다. 경량화 된 사물 인터넷 시스템을 근무장 데스크 배치에 도입하여 근무자 좌석 배치 추천을 합리적으로 보조하기 위하여 데스크의 업무상태를 알아내기 위한 센서의 기능과 종류와 네트워크 프로토콜을 결정하였고 데스크 배치를 위한 근무형태 인지 자료 수집 방법을 제안하였다. 획득한 데이터를 이용하여 좌석배치 추천방안을 결정 할 때, Block Stacking에서 사용하는 알고리즘을 활용하였다. 그 결과 사물인터넷 환경에서 합리적인 데스크 배치를 위한 산술적 근거를 제시할 수 있었으며, 향후 근무자들의 선호도에 더하여 근무형태를 근거로 하는 진보된 유연 좌석제에 적용할 수 있음을 보였다.
4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.
이온성 고분자 복합물인 IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)는 부드러운 고분자 필름의 양면에 백금으로 구성된 전극층이 부착된 형태로 구성되어 있으며, 외부 물리적 자극에 대응하여 전기적 에너지를 발생시키는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 IPMC의 굽힘에 대응하여 생성되는 전압을 예측할 수 있는 회로 모델을 제안하였다. 모델의 내부는 IPMC의 물리적인 특성을 묘사하는 전기 소자들로 구성되어 있으며, 실제 측정된 출력 전압과 시뮬레이션 출력 전압 사이의 RMS(Root Mean Square) 오차가 최소화 되도록 파라미터들의 값이 선정되었다. 이어서, 회로 모델의 관측기를 극점 배치 기법을 사용하여 설계하였으며 관측기로부터의 출력 전압 시뮬레이션의 결과 실제 전압 신호와의 오차가 줄어듦을 확인하였다. 또한, 상태 관측기 설계 기법이 측정된 출력 전압으로부터 입력 굽힘 각도를 추정하는 역 모델의 설계에도 적용되었으며 설계된 역 모델이 입력 각도를 큰 오차 없이 추정함을 검증하였다.
Background: The CKCUES test evaluates the functional performance of the shoulder joint. The CKCUES test scores CKC exercises of the upper limbs to examine shoulder stability. Although the CKCUES test provides quantitative data on functional ability and performance, no study has determined the relationship between CKCUES scores and SA and TB muscle strength. Objects: The objective of this study is to determine the relationship between the CKCUES test scores and the strength of the SA and TB muscles in the CKCUES and unilateral CKCUES tests. Methods: Sixty-six healthy male volunteers participated in the study. A Smart KEMA strength sensor measured SA and TB muscle strength. Two parallel lines on the floor indicated the initial hand placement to start CKCUES tests. For 15 seconds, the subject raises one hand and reaches over to touch the supporting hand, then returns to the starting position. Results: The correlation between the CKCUES test scores and the strength of the SA was strong (r = 0.650, p < 0.001), and the TB was moderate (r = 0.438, p < 0.001). The correlation between the unilateral CKCUES test and the strength of the SA of the supporting side was strong (r = 0.605, p < 0.001), and swing side was strong (r = 0.681, p < 0.001). The correlation between the unilateral CKCUES test and the strength of the TB of the supporting side was moderate (r = 0.409, p < 0.001), and swing side was moderate (r = 0.482, p < 0.001). Conclusion: Our study showed that the CKCUES test had a strong association with isometric strength of SA and moderate association with that of TB. These findings suggest that the CKCUES test can evaluate the function of the SA. Moreover, the unilateral CKCUES test can evaluate unilateral shoulder function.
본 논문은 양상태 소나의 음원과 수신기 배치를 위해 음향탐지성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 단상태 소나와는 다르게 양상태 소나의 경우에는 배치를 위한 연산량과 복잡도가 크기 때문에 해양환경을 고려한 배치 연구는 진행된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 양상태 소나의 음원과 수신기 배치에 적용하기 위한 방법으로 해양환경의 변동성을 고려하면서도 연산량을 줄이는 평가 방법에 대해 제안한다. 본 연구에서는 천해와 심해의 대표 해양환경을 선정하였으며, 그 해역에서 음원과 수신기 간의 거리 및 센서 심도를 변경하며 신호초과를 계산하고, 그 결과를 제안하는 음향탐지성능 평가 방법과 비교 및 분석한다.
본 논문은 '좌', '우' 방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers score를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD(Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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