• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.380-385
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• 2019

본 연구는 실제 공항에서 수집되는 여객 데이터를 활용하여 공항 내 여객의 체류 시간을 분석한 연구이다. 여객의 체류 시간은 공항 터미널 설계, 공항의 수익성에 영향을 주어 중요한 여객 특성으로 간주되어 왔지만 실제 여객 데이터 수집의 어려움으로 그에 대한 분석이나 실시간 공항 운영에 활용하기가 어려웠다. 하지만 스마트 공항의 일환으로 세계 유수의 공항에서 방대한 양의 여객 데이터를 수집하고 있고, 축적된 데이터를 활용하여 공항 내 여객 체류 시간 분석이 가능해졌다. 본 연구에서는 인천 국제 공항에서 수집된 여객 데이터를 활용하여 여객 체류 시간 분석을 수행하였으며, 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 마이닝 기법인 클러스터링을 활용하여 여객을 체류 시간에 따라 구분하였다. 분석 결과 인천 국제 공항 출발 여객은 체류 시간에 따라 1) 체류 시간이 짧고 대부분의 시간을 에어사이드에서 보내는 여객, 2) 평균 3 시간 정도의 체류 시간을 갖는 여객, 3) 총 체류 시간이 압도적으로 긴 여객 등 크게 3 개의 클러스터로 구분할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.281-281
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• 2019

수리모형실험은 수로 내에서 장시간 파랑을 발생시킬 경우, 수로 내에 반사 파랑의 성분이 누적될 수 있어 상당한 계측 오차를 발생시킬 우려가 있어 수리모형실험 결과의 검증이 필요하다. 일반적으로 수리모형실험 결과의 검증을 위해서는 동일 실험을 무수히 반복하여 불확실성을 제거하거나 다양한 수리실험실에서 수리모형실험을 수행하고 결과를 분석하여 불확실성을 제거할 수 있다. 그러나 이는 엄청난 시간과 노력은 물론 막대한 실험비용이 소요되기 때문에 경제적으로 효용성이 매우 낮아 현실적으로 수행이 어렵다. 이에 비해 수치모형실험은 상대적으로 저렴한 비용으로 수행할 수 있으며, 다수의 실험을 수행하지 않아도 불확실성을 제거할 수 있어 수리모형실험의 검증에 효율적이다. 일반적으로 난류 거동을 동반하는 복잡한 구조물 주변의 흐름 해석에는 3차원 CFD 모형이 필요하다. 특히, 병렬연산이 가능한 CFD 모형을 활용하면 수리모형실험에서도 재현이 쉽지 않은 다양한 조건에 따른 복잡한 흐름을 해석할 수 있어 효용성이 점점 증가하고 있다. 그러나 복잡한 구조물이 존재하게 되면 구조물에 재현에 막대한 격자구조가 필요하여 현실적으로 적용이 쉽지 않다. 이에 대한 대안으로 복잡한 구조물을 비교적 큰 격자에서 재현할 수 있는 가상경계법을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상경계법은 Navier-Stokes 방정식에서 유체 내에 존재하는 고체를 모멘텀 이론으로 대체하여 고려하는 기법으로 수치모델링 수행 시 매질을 유체만으로 구성할 수 있어 안정적으로 적용할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 과업에서는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 3차원 CFD 모형인 OpenFOAM®기반으로 파랑해석에 필요한 경계조건을 계산할 수 있는 olaFlow를 활용하여 복잡한 구조물을 지나는 파랑해석을 수행하기 위해 가상경계법을 olaFlow에 도입한 수치 알고리즘을 개발하였다. 개발한 수치알고리즘을 활용하여 복잡한 구조를 수치모델에서 재현하였으며, 수치모델에 적용된 수치 알고리즘의 안정성에 대해 고찰하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1349-1359
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• 2021

SAR SLC 영상을 취득하기 위해 원시 자료로부터 BPA 기반 영상복원을 수행할 때 정확한 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보를 획득하는 것은 중요하다. BPA 기반 영상복원을 수행한 연구에서 기기 오차 보정을 위해 Kalman Filter를 적용하였으나, 대부분 1회 적용하여 효과적으로 오차를 제거하였는지 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보에 Kalman Filter를 복수회 적용한 뒤 BPA를 이용하여 영상복원을 수행하여 기기 오차 보정에 효과적인 필터링 횟수를 평가하고자 하였다. 이를 위해 2회의 항공기 실험을 진행하여 SAR 원시 자료를 취득하였고, 이들에 해당하는 GNSS-INS 센서 정보에 대해 실질적이고 연속적으로 Kalman Filter를 적용하였다. 본 연구를 통해 상이한 이동 경로를 가지는 GNSS-INS 정보가 상응하는 FMCW-SAR 영상의 BPA 기반 최적 영상복원에 필요한 Kalman Filter 적용 횟수에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.32-39
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• 2021

기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1341-1347
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• 2020

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 인공 지능 기반의 부정맥 분류에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 AR 기반의 특징점 추출과 딥러닝을 통한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 자기 회귀 모델을 통하여 최적의 QRS와 RR간격을 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 부정맥을 분류하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 훈련 및 분류 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 PVC는 약 97% 이상의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.136-141
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• 2021

Heating cables, widely used in office buildings, factories, streets and railways, deteriorate in electrical insulation during operation. The insulation deterioration of heating cables leads to electric discharges that can cause electrical fires. With this background, this paper dealt with a condition monitoring technique for heating cables by the analysis of discharge signals to prevent electrical fires. Insulation deterioration was simulated using an arc generator specified in UL1699 under AC operation, and the characteristic and propagation of discharge signals were analyzed on a 100 meter-long heating cable. Discharge signals produced by insulation deterioration were detected as a voltage pulse because they are as small as a few mV and they are attenuated through propagation path. The frequency spectrum of discharge signals mainly existed in the range from 70 kHz to 110 kHz, and the maximum attenuation of the signal was 84.8% at 100 meters away from the discharge point. Based on the experimental results, a monitoring device, which is composed of a high pass filter with the cut-off frequency of 70 kHz, a comparator, a wave shaper and a microprocessor, was designed and fabricated. Also, an algorithm was designed to discriminate the discharge signal in the presence of noise, compared with the pulse repetition period and the number of pulse counts per 100ms. In the experiment, the result showed that the prototype monitoring device could detect and discriminate the discharge signals produced at every discharge point on a heating cable.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-114
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• 2019

주파수변조연속파형(FMCW) 레이더 시스템을 사용하는 이동 객체탐지가 최근 각광을 받고 있다. 레이더 객체탐지는 탐지범위 내 존재하는 고정된 객체 및 클러터들로부터 반사되는 잡음신호로 인해 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 FCMW 레이다를 이용하여 잡음배경하 이동객체탐지를 위해 강인한 주성분분석법(RPCA)을 이용한다. 먼저 원 레이더 입력신호에 보상과 보정을 적용한다. 다음 경사하강법을 사용하는 RPCA가 저계수의 성질을 갖는 잡음배경 모델을 구하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 RPCA 계산을 위해 소요계산량이 적은 새로운 업데이트 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 이동객체는 자동 다중스케일에 기반한 피크 탐지법에 의해 정위한다. 모든 단계는 슬라이딩 윈도우 방법 기반하여 처리된다. 제안된 방법을 타 RPCA 기반의 방법들과 다양한 실험 시나리오 상에서 비교했을 때, 처리 속도와 정확도 척도에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.9-18
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• 2021

5G 통신은 높은 주파수 대역을 사용하는 밀리미터파 통신이다. 높은 주파수 특성으로 인해 전파의 직진성이 강해지므로, 넓은 범위를 서비스하기 위해서는 다수의 기지국을 기반으로 한 빔형성(beamforming) 기술이 요구된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해서는 안테나에 입사되는 신호의 도래각(Angle-of-Arrival : AOA) 정보가 필요한데, 일반적으로 도래각은 고분해능 알고리즘인 MUSIC(: Multiple Signal Classification)이나 ESPRIT(: Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)을 사용하여 추정된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해 다양한 안테나 형태가 사용될 수 있지만, 일반적으로 단일 형상(사각, 원형, 육각)의 안테나 배열이 주로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 주파수에 적합한, 기존의 단일 형상 배열 안테나가 아닌, 사각과 원형 배열이 혼합된 형상의 배열 안테나를 기반으로 한 송/수신 빔형성 시스템을 소개하고 성능을 평가한다. 제안된 혼합 형상 배열 안테나 기반의 빔형성 시스템에 대한 성능평가를 위해 다양한 시나리오를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.841-852
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• 2022

본 논문에서는 LCL 필터의 성능 검증을 위한 SPWM 제어기반의 3상 인버터 출력 파형 발생 장치를 개발하였다. 필터의 성능 검증을 위한 검사 신호를 얻기 위해 먼저, DSP 기반의 3상 SPWM 신호 생성 알고리즘을 개발하였으며, 동시에 3개의 하프 브리지 게이트 드라이버를 이용하여 SPWM 게이트 구동 신호들로부터 3상 SPWM 출력 파형을 발생시키기 위한 3상 전압형 인버터 회로를 설계하였다. 다음, 개발된 SPWM 기반 3상 인버터 출력 파형 장치의 검사 신호 발생 장치로서의 유효성을 검증하기 위해 하나의 LCL 필터가 실험, 제작되었으며, DSP 기반의 성능 검증 시스템이 실험적으로 구축되었다. 끝으로, 주어진 시비율을 가지는 출력 제어 실험에서 LCL 필터의 전 후의 3상 전압 파형을 비교함으로써 SPWM 기반 3상 인버터 출력파형 발생 장치의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 센서학회지
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• 제31권6호
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• pp.433-440
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• 2022

Recently, owing to global warming, average summer temperatures are increasing and the number of hot days is increasing is increasing, which leads to an increase in heat stroke. In particular, outdoor workers directly exposed to the heat are at higher risk of heat stroke; therefore, preventing heat-related illnesses and managing safety have become important. Although various wearable devices have been developed to prevent heat stroke for outdoor workers, applying various sensors to the safety helmets that workers must wear is an excellent alternative. In this study, we developed a smart helmet that measures various vital signs of the wearer such as body temperature, heart rate, and sweat rate; external environmental signals such as temperature and humidity; and movement signals of the wearer such as roll and pitch angles. The smart helmet can acquire the various data by connecting with a smartphone application. Environmental data can check the status of heat wave advisory, and the individual vital signs can monitor the health of workers. In addition, we developed an algorithm that classifies the risk of heat-related illness as normal and abnormal by inputting a set of vital signs of the wearer using a support vector machine technique, which is a machine learning technique that allows for rapid binary classification with high reliability. Furthermore, the classified results suggest that the safety manager can supervise the prevention of heat stroke by receiving feedback from the control system.