구조물의 안전성평가와 관련하여 비파괴평가 방법 중에서 음향방출 (acoustic emission, AE)기법에 의한 비파괴적 결함 발생 검출 기법은 다른 기법에 비해 비교적 새로운 평가기술로서 구조물의 이상 유무를 조기에 진단하고 주기적으로 감시할 수 있는 온-라인 모니터링에 적합하다. 그러나 한편, 국내에서는 아직까지 이에 대한 체계적인 연구가 미비한 실정이며, 대부분 값비싼 외국 시스템을 도입하여 사용하고 있는 실정이다 뿐 만 아니라 기존의 음향방출 시스템은 장치의 특성상 시스템이 매우 복잡하고 가격이 고가인 관계로 다양한 산업분야에서 실제 현장에 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존의 음향방출 시스템이 가지고 있던 불필요한 낭비적인 요소들을 제거하고 실제 산업현장에 부합하는 위치표정 시스템을 개발하고자 하였다. 한편, 기존의 AE 시스템들은 위치표정을 위한 신호분석이 난해할 뿐만 아니라 박판 구조물의 경우는 위치표정이 매우 어렵다. 본 연구에서는 시간-주파수 해석에 널리 사용되고 있는 웨이블릿 기법을 이용하여 보다 정확한 위치표정을 진단하는 기법을 수행하였다.
CPU 자원이 다수의 가상머신에 의해 공유되는 Xen 가상화 환경에서는, CPU가 하나의 가상머신의 요청을 처리하는 동안 다른 가상머신은 CPU를 기다려야 하는 가상머신 스케줄링 지연이 존재한다. 가상화 환경에서 응용프로그램의 QoS 요구사항을 만족시키기 위하여 자원을 관리하는 대부분의 시스템은 가상머신의 자원 사용률과 가상머신에서 운영하는 응용프로그램의 성능을 모니터링하고 분석하여 자원을 재할당한다. 이 때 응용프로그램의 성능 분석을 위해 큐잉 모델 등과 같은 수학적인 모델링 기법이 사용되지만 비가상화 환경에서 사용되던 모델은 가상머신 스케줄링 지연을 고려하지 않으므로, 가상화 환경에서는 정확한 분석과 예측이 어렵고, 따라서 이를 기반으로 자원을 관리하는 시스템은 요구되는 응용프로그램의 성능을 제공하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Xen 가상화 환경에서 가상머신 스케줄링 지연을 반영하여 응용프로그램의 성능을 측정하고, 모든 가상머신이 일으킬 수 있는 스케줄링 지연을 최소화하는 방향으로 CPU 사용 우선순위를 설정하는 기법을 제안하고, 제안한 기법이 스케줄링을 고려하지 않은 방법에 비해 응용 프로그램의 성능을 향상시킴을 보인다.
본 연구에서는 단시간 내 광범위한 지역에 대한 해양쓰레기 발생 실태 파악이 가능하도록 위성 및 드론다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 모니터링 기법을 제안한다. Sentinel-2 위성 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지를 위해 multi-layer perceptron (MLP) 모델을 적용하였고, 드론 다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지를 위해 딥러닝 모델 중 U-Net, DeepLabv3+ (ResNet50), DeepLabv3+ (Inceptionv3)의 탐지 성능평가 및 비교를 수행하였다. 위성 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지 결과 F1-Score 0.97을 보였다. 드론 다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지는 초목류와 플라스틱류에 대한 탐지를 수행하였고, 탐지 결과 DeepLabv3+ (Inceptionv3) 모델이 mean Intersection over Union (mIoU) 0.68로 가장 우수한 성능을 보였다. 초목류는 F1-Score 0.93, IoU는 0.86을 보인 반면에 플라스틱류의 F1-Score 0.5, IoU는 0.33으로 낮은 성능을 보였다. 그러나 플라스틱류 마스크 영상 생성을 위해 적용된 분광 지수식의 F1-Score는 0.81로 DeepLabv3+ (Inceptionv3)의 플라스틱류 탐지 성능보다 높은 성능을 보이며, 분광 지수식을 이용한 플라스틱류 모니터링이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제안된 해안쓰레기 모니터링 기법을 통해 해안쓰레기 발생에 대한 정량적 자료 제공과 더불어 해안쓰레기 수거·처리 계획 수립에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 모드해석 기법이 내장된 가속도기반 무선센서노드을 개발하였다. 이를 위해 다음과 같은 연구가 수행되었다. 첫째, 가속도 데이터를 취득하고 분석할 수 있는 가속도기반 무선센서노드를 설계하였다. 둘째, 무선센서노드를 이용한 구조건전성모니터링에 적합한 모드해석 기법으로 주파수영역분해법을 선정하였다. 셋째, 무선센서노드에서 모드해석을 독자적으로 수행하기 위한 분산 무선센서 네트워크기반 모드해석 알고리즘을 설계하고 무선센서노드에 내장하였다. 마지막으로, 개발된 무선센서노드를 PSC 거더모형에 설치하고 기존 구조건전성모니터링 시스템과의 성능비교를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 운전중인 주상 변압기의 상태 진단을 위하여 이동통신망의 SMS(Short Message Service)방식을 적용함으로써 진단 자료 전송시 무손실로 전달할 수 있는 기법에 관하여 연구한다. 최소한의 데이터전송으로 최적의 진단을 할 수 있도록 무선통신에 적합한 알고리즘 및 프로토콜을 설계한다. 주상변압기의 절연유 온도와 부하전류의 가변 실험을 통하여 데이터를 취득한다. 센서의 자료 취득부에서는 SMS 문자서비스를 이용하여 자료전달에 최적화가 되도록 센서 출력 결과의 필터링을 수행한다. 이러한 진단기법은 서버 1대에서 많은 수의 변압기를 관리 제어, 모니터링이 가능하며 변전기기 이외에 다른 모든 기기에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 스케쥴에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
본 연구에서는 CEP(Complex Event Processing) 기법을 사용하여 온라인 게임에서 사용자 악용을 실시간 감지하기 위한 효율적인 방법을 제시한다. CEP는 대규모 정보시스템에서 발생하는 복잡한 이벤트 패턴을 발견하는 기법이다. 본 연구에서는 게임 사용자가 게임 서버에 접속하여 게임을 수행하는 과정에서 발생하는 이벤트들을 관찰하면서 규칙에 위배되는 행위를 검출하기 위하여 CEP 기법을 사용한다. 사용자들이 자주 악용할 가능성이 있는 이벤트 패턴을 미리 복합 이벤트로 설정하여 CEP 엔진에 등록해 두고, CEP 엔진은 게임 서버에서 발생하는 이벤트를 실시간에 필터링하여 사용자 악용을 감시하는 방법이다.
최근 들어 전력계통에서 비선형 부하의 증가와 분산전원의 증가로 전력 품질에 관한 관심이 증대 되고 있다. 전력신호로 부터 전력품질관련 파라미터 검출과 특징추출 그리고 이를 이용한 품질 개선 방안 마련을 위해 전력신호의 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 전력신호의 모니터링을 위한 전력신호의 압축 저장과 저장된 신호의 복원이 가능한 방법을 제시한다. 전력신호 압축은 에너지 압축 성능이 우수한 DCT를 이용하며 압축된 신호의 복원에는 IDCT 과정을 거친다. 그리고 신호의 압축률을 높이기 위해 DCT계수를 크기에 따라 정렬하며 복원에서는 DCT계수를 원위치로 재배열하는 기법을 사용한다. IEC표준에서 규정한 고조파 크기에 의해 합성한 신호를 이용하여 압축과정을 거처 복원된 신호와 원 신호와의 오차를 비교함으로서 신호제안기법의 성능을 평가한다.
밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 농가의 생산성 하락에 따른 경제적 손실과 직결되는 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지함으로써 영상 내의 탐색영역을 축소한다, 2) 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지들만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 3) 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지객체 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
철도는 전 세계적으로 매우 안전하고 중요한 운송 수단 중 하나이다. 그러나 철도시스템이 복잡도가 높아지고 주행거리 증가 등으로 인해 매년 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 특히, 고속열차와 화물열차의 경우, 차축베어링 비정상 과열로 인하여 차축베어링의 기능이 소실되면 차축의 불균등한 하중을 초래한다. 따라서, 차축베어링의 비정상 과열은 심각한 사고 또는 차량 탈선의 원인이 될 수 있다. 이에 따라서 현재 고속열차 운행 중 차축의 비정상적인 발열을 검지하기 위하여 차축온도검지장치(Hot Box Detector, HBD)가 설치되어 운영되고 있다. 본 연구에서는 비정상 차축 과열 발생시, 이를 빠르고 효율적으로 검지하기 위하여 지수가중이동평균(EWMA) 기법을 적용한 차축온도 모니터링 방법을 제안하였다. 또한 제안한 방법에 대하여 통계적으로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 현재의 차축온도검지 모니터링 방법과 비교하여 비정상 과열의 발생에 대하여 더 좋은 성능으로 평가되었으며 그 수행도는 최대 170% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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