위성항법시스템에서 위성 신호의 이상 발생 시 신속하게 위성시계의 고장 유무를 판단할 수 있도록 실시간 위성 시계 이상감지 시스템을 구축하였다. 위성 시계는 시스템 성능에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소로서 고장이나 이상 발생 시 측정치에 매우 큰 영향을 미칠 수 있다. 특정 위성 시계에 고장이나 이상이 발생한 경우 사용자들이 해당 위성의 측정치를 사용하지 않도록 가능한 빨리 이를 감지하고 공지할 수 있어야 한다. 현재 GPS의 경우 시스템 자체만으로는 위성 상태 정보가 적절한 시간 내에 제공되지 못하므로, 사용자가 직접 위성 신호의 사용 유무를 판단할 수 있는 위성 상태 감시 기능이 필요하다. 이 논문에서는 위성 시계 이상 발생 시 이를 실시간으로 감지할 수 있도록 한국항공우주연구에서 구축한 실시간 위성 시계 이상 감지 시스템에 대해 소개하고자 한다. 시스템 구현을 위해 적용한 방법은 크게 세 단계로 나뉠 수 있다. 첫 번째, 실시간으로 수신한 GPS 이중 주파수 측정치로부터 반송파 스무딩 필터를 적용하여 위성 시계 바이어스를 추정한다. 두 번째, 위성 위치 및 시계 정보의 실시간 적용을 위해 항법력보다 성능이 뛰어난 IGS Ultra-rapid 예측 정보를 활용한다. 마지막으로 위성시계 바이어스 추정치와 예측치를 비교하여 시계 이상 유무를 판별한다. 실제 위성 시계 이상이 발생한 위성의 측정치를 적용하여 시스템에 대한 검증시험을 수행하였고, 10 나노 초 수준의 위성 시계도약 현상이 발생한 위성의 감지를 통해 시스템의 성능을 확인하였다. 이는 항공항법분야와 같이 고성능의 위치 정보를 요구하는 응용분야에 신뢰성 있는 위성 정보 제공을 위해 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.04a
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pp.438-442
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1994
절삭가공에서 공구의 마멸은 생산의 최적화에 영향을 주는 가장 중요한 요소중의 하나라고할 수 있다. 따라서 생산시스템이 자동화되고 유연성 및 생산성이 증대되면서, 공구의 수명이 끝났을 때의 공구교환을 위한 최적 의사 결정전략(Decision making stratagy)은 그 중요성이 점차 커지고 있다. 한편, 공구는 마멸의 진행에 따라 그 수명을 예측하여 교환해 주는 것이 바람직하다. 그러나 공구의 마멸은 여러가지 요인들의 복합적 작용에의해 발생하는 현상 이므로 그것을 정확히 예측한다는 것은 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 절삭력을 이용하여 공구의 여유면마멸 (Flank wear)과 경사면마멸을 감지하고자 한다 먼저 절삭력을 정적인 성분(Static component)과 동적인 성분(Dynamic component)로 구분하여 공구의 마멸을 감지하는데 이용하였다. 절삭력의 정적인 성분은 절삭조건의 변화에 대해 정규 화된(Normalized) 절삭력으로 모델링하여 공구의 여유면 마멸을 감지 하였다. 또한 공구의 경사면마멸이 발생한 경우에는 절삭력의 동적인 성분이 크게 변화함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 트리거와 리미팅 요소를 갖는 초전도 한류기의 전류제한 특성을 분석하였다. 일반적으로 저항형 초전도한류기는 트리거동작과 리미팅동작이 초전도한류기 자체에서 모두 이루어지게 된다. 초전도 한류기의 구성요소를 트리거동작과 리미팅동작을 수행하는 요소로 분리시켜 보다 효율적으로 고장전류를 감지하고 제한할 수 있음을 등가회로와 모의실험을 통해 확인하였다.
계전기 성능을 좌우하는 요소로는 계전신호의 최소 변화분으로 사고를 감지할 수 있는 민감도, 사고가 담당 구간 내부인지 아닌지를 구분하는 판별력, 최단시간에 사고를 감지하여 사고 구간을 분리시킬수 있는 속도를 들 수 있다[3]. 그러나, 민감도나 판별력을 높이기 위해서는 보다 많은 양의 데이타와, 정밀한 연산이 필요하여 계전기의 동작 속도를 느리게 하고, 반대로 속도를 빠르게 하려면 민감도나 판별력을 떨어뜨리게 된다[4]. 따라서, 디지탈 계전기에서의 가장 큰 과제는 동작속도의 단축과 동시에 민감도 및 판별력을 향상시키는 것이다.
본 논문은 RF 리더기와 RF 태그 상호간의 통신시에 발생할 수 있는 충돌을 감지하고 이를 능동적으로 회피할수 있는 RFID(Radio Frequency IDentification)의 설계에 관한 내용이다. RFID는 사람, 자동차, 화물, 상품 등에 정보를 부가하는 시스템으로 그 부가정보를 무선통신매체를 이용하여 비접족으로 해독하는 시스템으로 기존의 바코드보다 데이터의 전송속도와 용량의 증가 그리고 편리성이 향상되는 장점이 있으나, 동시에 여러개의 RF태그와의 무선통신으로 인한 데이터의 충돌이 발생할 수 있다. 이러한 충돌을 감지하고 이를 적절하게 회피하는 것은 RFID 시스템의 신뢰성을 높이는데 필수적인 요소이다. RFID 태그로 사용되기 위해서는 건전지로 구동될 수 있도록 저전력소모가 요구되며 또한 통신의 시작과 충돌을 파악할 수 있는 캐리어 감지기능이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 조건들을 만족하는 Chipcon 사(社)의 양방향 RF IC를 사용하였다. Chipcon 사(社)의 양방향 RF IC는 다중 주파수 대역의 선택과 변조방식을 시리얼통신을 통해서 손쉽게 변경할 수 있기 때문에 충돌감지시 다양한 회피알고리즘을 상황에 맞게 구현할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 RF IC를 사용하여 충돌을 감지하고 회피할 수 있는 RFID시스템을 설계하고 구현하였다.
Park, Jungwoo;Yang, Hong Ju;Moon, Seong Hyeok;Lee, Narahim;Kim, Jong-Hyun
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.601-604
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2021
본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.377-380
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2022
본 논문에서는 모바일 기반 AR 환경에서 RGB카메라로부터 얻은 영상 분석과 DB 기반의 특징점(Feature point) 매칭을 통하여 보다 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 RANSAC(Random sample consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 특징점을 추출하고 분석하여 영상에 존재하는 장애물을 감지한다. RGB카메라로 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징점 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨에 영향을 많이 받기 때문에 어둡거나 흐린 날씨에서는 장애물 검출이 어려워진다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징점 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 특징점 매칭을 이용하려면 우선 영상에서 특징점이 안정적으로 추출될 수 있는 환경인, 조명이나 자연광이 충분한 환경에서 감지된 장애물 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 조명이 충분하지 않은 환경에서 사용자가 사전에 저장된 지역에 근접할 경우 특징점 분석이 아닌 DB 기반 특징점 매칭을 통해 위험 요소를 감지한다. 우리의 방법은 조명의 여부의 관계없이 효과적으로 위험을 감지할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.08a
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pp.238-238
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2011
Ion sensitive field effect transistor (ISFET)는 용액의 이온 농도를 측정하는 반도체 센서로, 1970년 Bergveld에 의해 처음으로 제안되었다. ISFET가 제안된 이래로, 제조공정이 간단하고 감지막의 감지 특성 평가가 용이한 electrolyte-insulator-semiconductor (EIS) pH센서 또한 지속적으로 연구되었다. EIS pH센서는 작은 소자 크기, 견고한 구조, 빠른 응답속도와 CMOS공정과의 호환성이 좋다는 장점이 있다. EIS 또는 ISFET 센서를 이용하여 생물학적 요소의 신호 감지 특성을 평가함에 있어 소자의 signal to noise 비율이 우수해야 한다. EIS pH센서의 높은 signal to noise 비율을 얻기 위해, 소자의 표면적을 증가시키거나 감지막으로 유전상수가 높은 물질을 사용하여 출력 특성을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 trench구조와 SiO2/HfO2/Al2O3 (OHA) 적층 감지막을 갖는 EIS pH센서를 제작하여 출력 특성을 증가시키는 실험을 실시하였다. 120 nm, 380 nm, 780 nm의 다양한 깊이를 가진 trench를 형성하였으며, trench 깊이에 따른 출력특성을 비교하였다. 또한, 제작된 EIS 소자의 pH감지 특성을 분석하였다. 제작된 EIS소자의 감지막 중 SiO2는 Si와 high-k물질의 계면 상태를 보완하기 위한 완충막으로 성장되었고, HfO2는 높은 유전상수를 가지고 있어 signal to noise 비율을 향상시키는 물질로 증착되었다. 최종적으로 Al2O3는 pH용액과의 화학적 손상을 막기 위한 물질로 증착되었다. 실험 결과, trench 깊이가 깊어질수록 출력값이 증가하였고 이는 signal to noise 비율이 향상되는 것을 의미한다. 결론적으로 trench 형성을 통한 표면적 증가와 high-k물질을 적층한 감지막으로 인해 높은 출력 특성을 갖는 우수한 EIS 바이오센서를 제작할 수 있었다.
In this research, we developed video analytic algorithms to detect water-level automatically and a system for proactive alarming using intelligent CCTV cameras. We applied these algorithms and a system to test-beds and verified for practical use. We made camera-selection policies and operation plans to keep the detection accuracy high and to optimize the suitability for the ever-changing weather condition, while the environmental factors such as camera shaking and weather condition can affect to detection accuracy. The estimation result of algorithms showed 90% detection accuracy for all CCTV camera types. For water level detection, NIR camera performed great. NIR camera performed over 95% accuracy in day or night, suitable in natural weather condition such as shaking condition, fog, and low light, needs similar installment skills with common cameras, and spends only 15% high cost. As a result, we practically tested water level detection algorithms and operation system based on intelligent CCTV camera. Furthermore, we expect the positive evidences when it is applied for public use.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.12
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pp.1596-1603
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2018
Rapidly detecting and warning of fires is necessary for minimizing human injury and property damage. Generally, when fires occur, both the smoke and the flames are generated, so fire detection systems need to detect both the smoke and the flames. However, most fire detection systems only detect flames or smoke and have the disadvantage of slower processing speed due to additional preprocessing task. In this paper, we implemented a fire detection system which predicts the flames and the smoke at the same time by constructing a CNN model that supports multi-labeled classification. Also, the system can monitor the fire status in real time by using Grad-CAM which visualizes the position of classes based on the characteristics of CNN. Also, we tested our proposed system with 13 fire videos and got an average accuracy of 98.73% and 95.77% respectively for the flames and the smoke.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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