• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.38-48
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• 2017

속도, 점유율, 교통량 등의 링크 속성은 교통계획 및 운영에 필수적인 요소이다. 따라서 링크 속성 정보를 수집하기 위한 센서들의 최적 위치를 결정하는 것은 지능형교통시스템(ITS)의 중요한 의사결정 중 하나이다. 본 연구는 전체 네트워크 교통정보의 변동성을 최소화하기 위한 네트워크 센서의 최적 입지를 결정하는 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 데이터 수집의 이산적 특성을 반영한 네트워크 센서 위치 모형(NSLM)이 개발된다. 교통 정보의 변동성 지표는 분산-공분산 행렬의 대각요소의 합을 통해 계산된다. 개발된 모형의 적용가능성을 평가하기 위해, 대구광역시 도로에서 단거리 전용 통신(DSRC)으로 수집되는 속도 자료가 이용된다. 본 연구는 지능형교통시스템(ITS)의 투자 효율성을 제고하고 정보 정확도를 개선하는 데에 기여할 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권4호
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• pp.355-360
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• 2009

USN (Ubiquitous Sensor Network, 유비쿼터스 무선네트워크) 융합기술을 기반으로 하는 자원탐사 축소모형 시스템을 구축하였다. 실제 환경의 재현을 위해, 비금속 모형판 아래 금속판을 설치하고, 모형판 위에서 이동로봇에 설치된 고정밀 3축 자기센서를 이용하여 실제 자장값을 계측한다. 측정된 자장값은 무선네트워크를 이용하여 이동로봇이 중앙 컴퓨터로 전송한다. 이러한 하드웨어 기반의 테스트 시스템은 현장 상황을 물리적으로 유사하게 재현함으로써, 시뮬레이션의 신뢰도가 높고, USN기반 자원탐사시스템 설계지침을 다각도로 검토할 수 있다. 본 연구에서는 금속물체 탐지시스템을 재현하기 위해, 평판 위에서 이동로봇을 사용하여, 평판 아래에 설치된 금속판의 위치를 탐지하는 실험을 성공적으로 실시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.