KSTAR(Korea Superconducting Tokamak Advanced Research)는 고성능 플라즈마 연구를 위한 대형 연구실험 장치이다. 이러한 거대 장치에는 많은 시스템이 분산되어 연결되어 있으며 그 구조 역시 매우 복잡하여 시스템간의 인터페이스에 많은 제약과 어려움이 따른다. 이러한 복잡하고 다양한 시스템을 통합하고 여기서 발생하는 여러 종류의 데이터를 획득하기 위해서 KSTAR는 EPICS(Experimental Physics and Industrial Control System)라는 오픈소스 기반의 분산 제어용 미들웨어를 구축하였고 이를 기반으로 KSTAR 통합 제어 시스템을 개발 하였다. 2008년 KSTAR 최초 플라즈마 실험 기간 동안의 운전을 통해 EPICS 미들웨어와 EPICS channel archiver를 이용하여 다양한 24시간 연속 운전데이터를 안정적으로 저장하고 추출할 수 있음을 확인하였다. 논문에서는 시스템의 구축 방법 및 운전결과에 대해 기술하고자 한다.
본 논문에서는 검증위성(KoDSat)의 시스템 레벨 전자기파(EMC) 환경시험 및 전자기파(EMC) 규격을 초과한 시험결과에 대해서 발사체에 대한 영향성 분석 및 하드웨어 개선 방법에 대하여 논하고, EMC2000 소프트웨어 해석을 통해 KSLV-1 발사체의 비행종단시스템(FTS : Flight Termination System)에 영향을 줄 수 있는 검증위성의 전자기파 노이즈원을 도출하였다. 또한 도출된 전자기파(EMC) 노이즈원은 EMI 필터, 접지, 쉴딩(Shielding) 처리 기법을 데이터획득장치(DAU) 전력보드(Power Board)에 적용하여 미약한 값으로 제거되었다. 그리고 이와 같은 일련의 분석과정에 의해 새로 설계된 전력보드는 검증차원에서 데이터획득장치(DAU)에 장착되어 박스자체 전자기파(EMC) 시험 및 최종 2차 검증위성 시스템 레벨 전자기파 시험을 통해 확인되었고, 측정 결과는 저주파대역과 UHF 주파수대역(430Mhz)에서 만족할 만한 감쇄레벨 값을 나타내었다.
전기체 구조시험 및 일반적인 구조시험과 관련된 시험장비는 유압 작동기를 제어하는 제어장치와 스트레인게이지 및 관련센서의 데이터를 수집할 수 있는 데이터 획득 장치로 구분될 수 있다. 비행체 구조 시험은 많은 수의 제어채널 및 데이터 획득 채널이 요구되며 채널 수의 증가에 따른 하드웨어의 자원도 많이 소요된다. 특히 많은 수의 제어채널을 가진 구조시험을 수행하여 오면서 하드웨어의 문제점들이 조금씩 나타나는 현상을 발견 할 수 있었는데 대부분의 경우 시험 장비의 교정 확인 방법을 통해서 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 비행체 구조시험 장비(MTS Aero90)의 서보 제어 장치중의 일부인 다기능 입출력 프로세서(Multifunction Input Output Processor)와 로드셀 신호처리 보드(497.22 Dual DC Conditioner)에 대한 교정 확인 방법에 대하여 기술하였다.
데이터획득/처리장치는 수리온의 2차양산 항공기에 최초 적용하기 위해 개발한 항공기 구성품으로서 엔진, 동력전달, 유압 등 항공기의 주요 계통의 정보를 처리, 타 계통 및 조종사에게 제공한다. 그러나 항공기 생산시험비행 중 해당 구성품과 관련된 여러 결함이 발생하였으며, 장비의 중요성을 고려할 때 긴급하고 확실한 개선이 요구되었다. 본 논문에서는 항공기에서 발생한 결함을 유형별로 분석하고 그 결과를 바탕으로 동작회로와 소프트웨어 전반에 걸쳐 원인분석 및 개선형상을 검증한 결과를 기술하였다. 특히 결함주입기법 기반의 항공기 연동시험을 통해 구성품 장비단위 뿐 아니라 체계단위에서 효과적으로 개선형상을 검증하였으며 이를 통해 수리온 비행안전성 및 품질 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 항공기 자세 변화를 고려한 항공기 보조연료탱크 연료량측정시스템을 제시하였다. 개발된 연료량측정시스템은 연료센서, 데이터 처리장치, 계기 및 센서 데이터로부터 연료량을 추정하는 소프트웨어로 구성되었다. 지상에서의 롤 및 피치 자세 변화를 모사하기 위해 모사시험 장치가 개발되었다. 모사시험장치를 이용하여 다양한 연료량, 롤 및 피치 각도의 센서 데이터를 자동으로 측정하여 트레이닝 데이터 세트를 획득하였다. 연료량을 추정하는 연료량 측정 소프트웨어를 트레이닝 데이터 세트와 함께 삼선형보간법을 사용하여 개발하였다. 개발된 연료량측정시스템은 참값을 알고 있는 테스트 데이터 세트의 연료 추정 오차를 측정하여 검증하였다. 테스트를 통해 개발된 연료량측정시스템의 오차가 TSO-C55 문서의 기준을 충족하는 것을 확인하였다.
현대 사회는 급속한 기술의 발전으로 인하여 공상과학영화에서나 볼 수 있었던 첨단 기술들이 실생활에서 구현되어지고 있다. 이러한 첨단기술 중 하나였던 뇌를 이용하여 각종 인터페이스를 제어하는 기술인 BCI 및 BMI 기술이 각광을 받고 있다. 이러한 기술들은 EEG 신호의 취득 및 분석 기술이 발전하면서 많은 발전을 이루었고 앞으로도 그 발전 가능성은 무궁무진하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기술의 실현을 위해 획득된 뇌파 신호를 분석하여 기계장치를 제어 할 수 있도록 데이터의 처리 방법을 제안하였다. 이러한 데이터 처리 방법으로는 Fir(Finite impulse response)필터링과 ICA알고리즘의 구현, FFT 분석을 통한 주파수별 전력분포 계산의 과정이 있다. 이러한 과정 등을 통해 피검자가 원하는 EEG 데이터를 얻을 수 있게 된다.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
VR 엔진은 일부 입력장치에 대해서만 제한적으로 지원하기 때문에, 개발자가 원하는 입력장치를 사용하지 못하는 경우가 있으며, 가격 또한 고가이기 때문에 특수한 입력장치를 사용하기 위해, 다른 VR 엔진이나 별도의 옵션을 구매하기에는 경제적인 부담이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개발자가 사용하고자 하는 입력장치와 VR 엔진의 호환을 위한 랩퍼 클래스를 제안한다. 개발한 랩퍼 클래스는 VR 엔진에서 조이스틱을 제어할 수 있는 조이스틱 클래스와 USB 캠을 통하여 영상을 획득하기 위한 USB 캠 클래스이다. 조이스틱 클래스는 입력장치 클래스를 상속받은 후 DirectX 를 이용하여 입력장치를 셋업 하고, 입력장치의 데이터 값을 처리한 후 VR 엔진의 API 로 값을 넘겨주기 전에 후킹하여 조이스틱을 제어할 수 있다. USB 캠 클래스는 VFW(Video for Window)를 사용하여 캠의 영상을 획득하여 버퍼에 저장한 후 VR 엔진의 디스플레이 버퍼에 값을 넘겨서 캠의 영상을 VR 엔진에서 디스플레이 할 수 있다. 이러한 방법을 통해 조이스틱, USB 캠 같은 입력장치를 VR 엔진과 호환할 수 있으며, 다른 종류의 입력장치에 대하여서도 본 연구에서 개발한 랩퍼 클래스를 상속받아 사용할 수 있다. 본 논문에서 사용한 VR 엔진은 Vega Prime 엔진이며, Vega Prime 엔진의 API 에 개발한 랩퍼 클래스를 추가하여 드라이빙, 영상인식 시뮬레이터를 개발한 결과, 효과적이고 경제적으로 입력장치의 연동이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인체의 운동 변화를 홈 네트워크 방식으로 측정하고 확인할 수 있는 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 제안되는 시스템은 트레드밀 운동 또는 사이클 운동 자세에서, 그 운동의 변화에 따라 신호 전달 장치를 통하여 실시간으로 전달되는 생체 신호를 데이터 획득 장치를 통하여 얻고, 그 데이터를 분석 장치에서 논리적으로 분석하여 자세에 대한 평가를 할 수 있도록 구성하였다. 측정파라미터의 항목을 혈압(Blood Pressure), 온도(Temperature), 낙상(Fall Index), 무게분포도(WDI), 체질량지수(BMI) 등으로 함으로서 측정값을 통하여 신체적 변화정도를 확인하고, 신체의 상태를 평가할 수 있도록 감시 체제를 구성하였다.
VMP(Variable Message Protocol) 는 비트 단위의 가변형 메시지 처리 프로토콜로서 근실시간 상황 공유를 가능하게 하는 육군 전술 데이터링크 프로토콜이다. A 시스템은 현재 개발이 진행 중이며 개발이 완료되면 육군의 시스템으로 운용될 예정이다. A 시스템에는 VMP 처리 단말기가 탑재되고 VMP를 활용하여 A 시스템간 전술 정보 교환이 가능하다. A 시스템은 장착된 상황 정보획득 장치를 통해서 상황 정보를 획득할 수 있고 VMP를 활용하면 상황 정보 획득 장치로부터 획득한 정보를 타 A 시스템과 공유할 수 있다. 본 논문에서는 A 시스템에 장착된 상황 정보 획득장치로부터 획득한 정보를 VMP 단말기를 탑재한 A 시스템 간에 공유할 수 있게 하는 방안과 공유 속도의 최적화 방안에 대하여 연구하였다. 최적화 방안으로 일괄 전송 방식 적용, 첩보 보고과정의 생략, 여러 개의 상황 정보를 하나의 패킷으로 묶음 전송하는 방안을 연구하였다. 그리고 실험을 통하여 연구 방안이 적용된 VMP 단말기의 상황 정보 공유 시간이 기존 VMP 단말기에 비해 76.8% 단축되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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