미술 정보 데이터베이스는 미술분야의 특성을 고려하고 정보 생산 환경을 감안하여, 작품 재현이 가능한 화상 정보 시스템(IMAGEBASE)의 구축이 선행되어야 하고, 문자 정보 는 화상 정보를 지원하기 위한 별도의 적정 수준을 형성한다. 본 연구는 미술 정보의 효율 적 생산 및 이용 측면을 고려하여, 미술 정보 취급자의 필수 정보 판단, 정보 취득 경혐과 난이도를 분석할 결과, 1) 필수적이고 취득이 용이한 최적 수준 데이터 요소는 물리적 기술 에 관련된 9종이며, 2) 최적 수준에서 배제되었으나 생산이 가능한 임의 수준 데이터 요소 는 16종이며 3) 향후 미술 정보 협력망 구성에 필요하다고 판단되어 생산의 필요성이 있는 다수의 데이터 요소는 연구 개발 수준으로 선정되었다.
항로표지의 원격 관리를 VHF, CDMA, TRS의 경로설정 최적화(Path Optimization) 기능을 갖는 하이브리드 통신을 이용하면 개별 통신 방식별로 음영지역이 존재하는 경우에도, 최적의 통신방식을 선택하여 통신을 수행하게 됨으로써, 통신 음영지역의 해소가 가능하다. 또한 통신장치마다 동일한 데이터 프레임을 사용함으로써 데이터의 호환성을 높였다. 실험은 30일 동안 각 부표에서 매 5분마다 데이터를 취득하였으며, 데이터 수신율은 99.4 % 이상을 보였다.
본 연구에서는 AHRS IMU 센서를 이용하여 동적 위치 결정을 위해 초기화 시험을 실시하여 회귀분석을 통해 시간에 대한 이동체의 자세 보정각에 대해 유도하였으며, 동체 방향(Heading)각의 경우 60sec를 지난 후 1°이내의 변동률로 안정되는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 개할지와 준개할지로 구분하여 각 시스템 단독으로 동적 위치결정을 실험한 결과 개할지의 DGPS 단독 시스템인 경우 정확도 면에서는 우수하였지만 데이터 취득이 미비하여 이동간 거리가 12m 내외임을 알 수 있었으며, DGPS/IMU 결합 시스템의 경우 정확도와 데이터 취득 및 이동간 거리가 0.3m 내외임을 알 수 있었다. 준개할지에서 DGPS 단독 시스템의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 제외하고 평균과 표준 오차를 구한 결과 DGPS〈 FIMU〈 DGPS/IMU 순으로 정확도가 우수한 것을 알 수 있었으며 이동간 거리는 개할지와 마찬가지였다. 그리고 DGPS의 경우 데이터 취득이 불가능한 곳을 여러 구간으로 비교하였을 때 DGPS 단독 시스템의 경우 최대 41.5m 가량 궤적에서 벗어나지만 결합 시스템의 경우 최대 2.2m 이내에 궤적을 구할 수 있었으며, 평균과 표준 오차를 크게 향상시킬 수 있었다. 이러한 항법 시스템을 결합하여 측량분야에 응용해 수치도화 작업내규의 지도에서 위치오차 0.2mm 오차와 비교하였을 때 축척 1 : 1,000 수치지도 작업까지도 가능한 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유헬스 시스템에 가장 기본이 되는 생체정보 측정에 대하여 하나의 휴대용 인터페이스만을 가지고 다양한 생체정보 측정기와 연계하여 다양한 생체정보를 취득할 수 있도록 하는 이식성 있는 임베디드 미들웨어 PSI(Portable Sensor Interface)를 제안한다. PSI는 U-health 서비스를 제공하기 위해 측정기 자동인식, 데이터 취득, 위험요소 표시 및 데이터 수집장치(DAS)와의 통신을 담당하는 기능을 갖는다.
연구목적: 아두이노를 이용하여 실시간 대지저항 데이터를 취득할 수 있는 스마트 대지저항 측정장치를 개발하여 낙뢰 등 이상전압으로부터 안전한 설비환경을 구축하는것에 목적이 있다. 연구방법: 본 논문은 아두이노와 전력선 통신(PLC) 체계를 갖춘 대지저항 취득 및 분석 시스템을 개발하여 설계모델과 적용사례를 연구하였다. 경남지역의 풍력발전 단지 내 일부 부지를 테스트 베드로 선정하여 신기술을 적용한 실시간 대지저항 데이터를 취득하였다. 전극배열은 웨너(Wenner) 4전극배열과 슐렘버거(Schlumberger) 전극배열을 혼용한 스마트 전극배열을 채택하였다. 연구결과: 본 기술의 특징은 첫 번째로 스마트 다 전극의 깊이를 각기 다르게 편성해 층간에 특이성을 가지는 지층 구조에도 취득 데이터의 오차범위를 축소하였다. 두 번째로 스마트 접지전극에서 취득한 대지저항 데이터의 정보를 사물인터넷으로 실시간 송·수신이 가능하도록 IT융합 기술을 적용하였다. 마지막으로 규칙적인 관리 체계를 구축하고 Server에 축적된 빅 데이터를 분석하여 다양한 요소들의 변화추이를 확인할 수 있으며, IT융합 환경에 최적의 접지 알고리즘과 접지시스템 설계 모델링이 가능하다. 결론: 본 기술은 4차 산업 시대에 근간이 되는 도시 기반시설에 낙뢰로 인한 서지(Surge)의 피해를 줄이고 최적화된 접지시스템 모델을 설계하여 사용자의 안전과 생명을 보호 할 것이다. 또한 순수 국산 기술력의 지적재산권을 확보하여 포스트 코로나 시대에 팬데믹으로 정체되어있는 우리산업의 일자리 창출과 활기를 불어넣는 효과도 기대된다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.
최근 교량의 장수명화와 이용자의 안전을 보장하기 위한 첨단IT기술을 이용한 유지관리 기법이 세계적으로 각광을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 무선계측센서를 이용하여 교량의 정적 동적 데이터를 취득 및 분석하여 교량의 거동상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 지능형 교량 구조 건전성 모니터링시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 모니터링 시스템은 교량의 주요 부재의 거동을 계측하기 위한 센서 및 계측데이터 전송을 위한 무선송수신시스템, 전체 시스템 관리를 위한 운영프로그램 및 데이터베이스로 구성되어 있다. 개발한 무선계측센서 기반의 모니터링 시스템의 성능검증을 위해 올림픽대교에 5종의 무선계측센서를 설치하였으며, 센서의 전원은 태양광 발전장치를 설치하여 자가 전원공급이 가능하도록 하였다. 성능검증을 위한 데이터는 시스템 구축완료 후 일주일간의 데이터를 활용하여, 유선시스템으로부터 취득된 데이터와 비교 분석하였으며, 이를 통행 지능형 구조 건전성 모니터링 시스템의 성능 및 실 교량 적용성을 검증하였다.
전력거래소(KPX)는 전국에 산재된 발 변전소로부터 2초 혹은 4초 주기로 계통운영에 필요한 아날로그, 디지털 데이터를 실시간으로 취득하고 있다. 이렇게 취득한 데이터는 EMS 전력계통 감시 및 제어를 위한 각종 화면, 자동발전제어/경제급전(AGC/ED), 상태추정(SE), 상정고장해석(CA)등 실시간 계통운영과 조류계산(PF), 고장계산(SCT), STNET(PF, CA), 상정고장해석 등 검토모드로 급전소 휴전업무 검토에 활용되고 있다. 또한 EMS에서 취득한 실시간 데이터를 MOS(시장 운영시스템)로 보내어 상태추정을 추행하고 이 값을 기반으로 발전기별 경제적인 출력 값인 FMD(5분 급전지시)를 EMS로 보내어 EMS의 주요기능인 AGC(자동발전제어)로 경제적이고 안정된 출력 조정을 하고 있다. 이러한 이유로 EMS 및 MOS의 상태추정 견과의 정확도와 실행 안정성은 매우 중요하다고 하겠다. 본고에서는 EMS 계통해석기능 검증 결과와 향후 데이터 정확도 개선은 위한 과정의 일환으로 EMS의 상태추정과 MOS의 상태추정의 상호비교 결과를 소개하고자 한다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문은 국내 한 발전소의 가스터빈 제어계통을 개조하기 위해 제작된 터빈제어시스템과 제어로직의 타당성을 검증하기 위해 구현한 시뮬레이터에 대해서 언급하고자 한다. 시뮬레이터는 가스터빈 계통의 열역학적 모델 부분, 제어시스템과 인터페이스를 위한 입출력 시스템 및 사용자 그래픽 인터페이스 부분으로 구성되어 있다. 실제 출력 운전상태에서 발전 운전데이터를 취득하였고, 이 데이터를 가지고 구현된 시뮬레이터의 성능을 확인한 결과 현장과 유사한 특성을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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