본 연구에서는 기기의 감시 및 분석을 위해 필요한 데이터 획득 시스템의 개발에 관해 논의한다 선박에서의 회전기기 및 운전기기의 운전상태 감시와 분석을 위해서는 시스템에 적합한 데이터 획득시스템을 구축하여야 하고 이러한 데이터 획득 시스템을 간단하고 경제적으로 구성하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 아울러 사용 환경 혹은 사용자 인터페이스를 사용자의 의도에 따라 손쉽게 변경할 수 있어야 할 것이다. 본 연구에서는 이러한 데이터 획득 시스템을 구성하기 위한 기본적인 요소들에 대해 살펴보고, 일정시간 동안 자동적으로 데이터를 저장하는 방법과 네트웍을 통해 데이터를 획득하는 시스템 구성에 관해 논의한다. 최종적으로 실제 계측을 통해 구성된 데이터획득 시스템이 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.
자율운항 선박 원격제어를 위해 선박에 설치되어 운용중인 센서 및 기관의 정보를 획득하여 육상에 전송할 필요가 있다. 각 기관 및 센서정보에 직접 연결하지 않고 데이터를 획득하기 위해 선내 네트워크를 조사하여 데이터 스니핑 방식으로 데이터를 획득한 결과 텍스트 데이터 외에 이미지 데이터도 수집할 수 있었다.
본 논문에서는 제조 장비를 위한 다채널 다중신호 데이터 획득 시스템의 설계와 구현에 대해 다룬다. 제안된 시스템은 800 채널의 아날로그 신호를 처리 할 수 있으며, 알테라 쿼터스 툴을 활용하여 Cyclone II FPGA로 구현되었다. 구현된 시스템은 공작기계와 같은 제어장치의 대규모 입출력 라인들의 올바른 동작여부를 판정하는데 적합하다. 그 시스템은 데이터 처리량을 줄일 수 있는 제어부, 전압분배회로 및 USB 인터페이스로 구성된다. 데이터 처리량을 줄이기 위하여 획득한 데이터를 비교 분석하여 동일한 데이터를 분리해내고 변화가 있는 데이터만을 전송하는 방법의 알고리즘을 적용하였다. 제조장비에 적용된 시험결과는 짧은 시간 내에 800개의 아날로그 입력 신호들을 획득 처리한 후 적절히 전송함을 보여준다.
본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득 시 생길 수 있는 오차론 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 신경망은 주어진 정보론 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는 데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득 과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차론 줄이기 위해 초기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 그 중에서 가장 적절한 데이터를 고르게 하였다. 데이터 후보 추천 시스템은 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하였다. 후보 추천 결과, 상당수의 오차 데이터를 수정할 수 있었으며 이는 심리적 요인과 신체적 요인이 크게 작용한 데이터일수록 큰 효과를 나타냈다.
최근 카메라와 같은 센서가 장착된 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용하는 분야는 방재, 농업, 군사 분야 등 매우 다양해지고 있다. 그러나 고품질의 영상데이터를 취득하기 위해서는 가벼우면서도 우수한 성능을 지닌 고가의 MEMS 센서 그리고 센서가 안정적으로 데이터를 획득할 수 있도록 안정적인 비행이 가능한 대형 UAV플랫폼으로 구성된 시스템이 필요하기 때문에 시스템 구축비용이 클 수밖에 없다. 본 연구에서는 저비용으로 영상 데이터를 취득할 수 있는 UAV시스템을 구축하여 취득된 영상데이터의 처리를 통해 얻어지는 영상의 품질을 살펴보고 그 효용성을 시험해보았다. 이를 위해서 고가인 UAV를 대신해 비교적 가격이 저렴한 R/C헬기(Remote Control, 원격조종 헬기)를 플랫폼으로 선정하고, 영상데이터를 수집하는 카메라센서를 탑재하였다. 그리고 탑재된 센서가 안정적으로 데이터를 취득할 수 있도록, 센서와 플랫폼 사이에 Gimbal을 장착하였다. 이렇게 구축된 시스템을 이용하여 시험비행을 해보았으며, 그 결과 플랫폼에 탑재된 센서로부터 비교적 안정적이고 양질의 이미지를 획득할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 R/C 헬리콥터 시스템을 통하여 저비용/고효율의 영상데이터를 취득할 수 있음을 확인하였다. 구축된 시스템은 근접한 거리에서 대상물의 영상을 취득하기 때문에 고품질의 3차원 모델데이터 생성에 매우 도움이 될 것으로 생각한다.
전문가의 지식이 없거나 이를 이용하기가 힘든 상황에서 클러스터링과 GA를 이용하여 퍼지 시스템을 설계하는 방법에 관해 연구하였다. 클러스터링에 사용될 데이터의 획득을 위해 두 가지 상황을 고려하여 연구하였다. 먼저 기존의 제어기가 있는 상황에서 개선된 제어기를 설계하기 위해 기존 제어 시스템의 동작시 입출력에 관계된 상태를 샘플링하여 데이터를 획득하였으며, 다음으로 기존의 제어기가 없는 상황에서는 사람이 시스템을 최적으로 동작시키고 이때 시스템에 관계된 상태를 샘플링하였다. 획득된 데이터를 클러스터링하여 퍼지 시스템을 설계하고 이의 최적화에는 GA를 사용하였다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 Terrestrial Laser Scanning (TLS)를 이용한 보 구조물의 변위 및 응력 추정에 대한 기법을 개발하였다. TLS는 Geographic Informatio Systems (GIS) 분야에서 처음 도입된 시스템으로, 레이저 펄스를 통해 원격으로 목적물의 3차원 좌표 정보를 획득 할 수 있는 시스템이다. 그러나 이러한 TLS로부터 획득한 대상물의 3차원 좌표 데이터는 10mm 내외의 오차를 포함하고 있다. 이에 건축 구조분야에 적용 가능한 변형 정보를 획득하기 위해서는 보다 정밀한 데이터 획득을 위한 데이터 처리 기법이 필요하다. 또한 구조물의 응력의 경우 획득된 형상 위의 각 지점의 곡률로 인해 발생하기 때문에 구조물의 변형 추정시 보다 미세한 오차에도 크게 영향을 받아 심한 왜곡을 가져오게 된다. 그러므로 응력 추정시 추가적인 데이터 처리 기법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보 구조물의 응력을 추정할 수 있는 기법을 제시한다.
본 연구에서는 DGPS와 칼라 CCD 카메라를 이용한 잡초의 검출을 위한 영상처리 시스템과 분무시스템을 개발하고 통합하여 정밀 방제 시스템을 개발하였다. 방제 요구부위에 실제 정밀한 살포를 위해 펌프, 노즐 및 레귤레이터로 구성된 장치를 구성하고 컨트롤러를 제작 통합하여 분무 시스템을 개발하였다. 개별 노즐별로 ON/OFF에 의한 변량 살포가 가능하도록 각 노즐별로 레귤레이터를 장착하였다. 정밀 방제용 이동식 차량을 제작하고 노즐별로 ON-OFF 제어가 가능한 살포장치를 부착하였으며, 알고리즘을 통합하여 정밀방제 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 영상 획득 $\longrightarrow$ DGPS 좌표 획득 $\longrightarrow$ 자이로 컴파스 데이터 획득 $\longrightarrow$ 데이터베이스로부터 작물의 위치정보 획득 $\longrightarrow$ 영상처리를 이용한 방제요구부위 검출 $\longrightarrow$ 노즐별 개별 방제 작업이 순서적으로 반복해서 진행되었다. 완성된 시스템의 성능 및 안정성을 평가하기 위해서 서울대학교 부속 과수원에서 무를 대상으로 개발된 시스템을 검증하였다. 개발된 시스템은 RS-232C 통신을 이용하여 데이터의 전송을 수행할 수 있었으며, 순차적인 진행이 가능하도록 통합 프로그램을 제작하였으며, 검증 결과 정밀방제의 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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