• Proceedings of the Korean Institute of Resources Recycling Conference
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• 2005.05a
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• pp.162-167
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• 2005

초산, 질산, 인산이 함유된 폐혼산으로부터 인산을 분리하여 재활용하기 위한 방법으로 용매추출법을 이용하였다. 폐혼산에서 초산과 질산을 선택적으로 분리하고, 추출 잔류액에서 인산을 회수하고자 하였다. 주요 실험 변수로는 추출제농도, 교반시간, 교반속도 등의 변화에 따른 초산, 질산, 인산의 추출거동을 조사하였다. 또한, McCabe-Thiele diagram으로부터 초산, 질산 성분의 추출 및 탈거에 필요한 이론적 단수를 조사하였다. 실험결과 인산염계 추출제를 사용할 경우 초산과 실산을 선택적으로 분리 추출이 가능하였으며, 추출제의 함량은 유기상의 50%가 적합하였다. 교반속도와 교반시간의 영향은 크게 없었으며, 상비(A/O)=1/3, 6단에서 초산과 질산을 완전히 추출 분리하여 인산을 추출잔류액에서 회수가 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.228-230
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• 2019

일상생활에서 빈번히 사용되는 주변 생활 제품은 기술의 급속한 발전과 더불어 지능화 정도가 가속화 되고 있는 추세에 있다. 일반적으로 LED 조명이나 실내 에어컨을 자동으로 조정하거나 자동청소로봇 등은 이미 일반화된 제품들이다. 그럼에도 불구하고 우리 생활에서 가장 필요한 용품인 거울에 대한 지능적인 제품은 비교적 고가이어서 소비자가 쉽게 접근하기 어려운 생활용품이 되고 있어서 지능화 제품의 보급이 더딘편이다. 따라서 본 논문에서는 Raspberry Pi 3B+ 를 기반으로 하여 음성제어가 가능한 스마트 미러를 설계하고 구현하였다. 이를 위하여 저렴한 raspberry pi의 WiFi를 통해 네트워크에 연결하도록 하여 미러가 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 자동으로 업데이트 할 수 있도록 하였고 기상 조건, 사전 시간 또는 음악 재생과 같은 음성 제어가 가능하기 위하도록 Google Asistant 음성 인터페이스를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 제품이 실용화될 경우 저가이면서 고기능 사양을 제공하고 있어서 스마트 미러 보급에 많은 기여가 예산된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.228-231
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• 2010

첨단 항공기와 더불어 효과적인 조종사의 임무수행을 지원하는 소프트웨어인 비행임무지원체계의 개발은 많은 시간과 비용이 소요되며 높은 개발 수준을 요구하고 있는 고도의 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어의 개발에 있어 상호 연동성과 재사용성의 도입은 개발에 필요한 많은 시간을 줄이고 보다 효율적인 구조설계를 통해 품질을 보다 향상시킬 수 있다. 하지만 여러 복합적인 기능을 지원하는 항공기 특성상, 새롭고 다양한 기능을 접목한 비행임무지원체계의 개발은 빈번한 기능요구를 반영하기에는 개발 여력상 힘든 것이 현실이다. 따라서 본 논문은 확장 가능한 구조설계를 위해 Plug-In 을 통한 기능 확장을 구현함으로써 보다 효율적인 비행임무지원체계 프레임워크의 설계 및 개발 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.165-166
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• 2020

산업화 이후 무분별한 자원 개발로 인해 쓰레기 배출량은 증가하였으나 그 양을 감당할 쓰레기통의 개수는 부족하다. 그리고 쓰레기통이 있음에도 불구하고 시민의식 부족으로 인해 일반 쓰레기와 재활용쓰레기가 같이 버려져 있는 상태를 흔히 볼 수 있다. 작은 예로 자취하고 있는 대학생들 자취방 앞이나 상가 건물 앞에 분류되지 않고 아무렇게나 버려져있는 쓰레기들을 많이 볼 수 있다. 이는 환경 미화원이 직접 재분류를 하고 청소하는데 시간과 인력 비용이 낭비하게 된다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 보완하고자 쓰레기를 자동으로 분리수거할 수 있는 '자동 분리수거가 가능한 쓰레기통'기술을 제안한다. 이는 분리수거율을 증가시키고 분리수거 다시 할 불필요한 시간과 인력과 예산을 줄일 수 있고 재활용된 자원을 사용하여 생산 자원을 줄여 원가 절감효과와 에너지 소비를 줄일 수 있다. 이로 인해 자원을 생산할 때 발생하는 탄소와 온실가스 방출량을 감소시켜 지구 온난화를 예방할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.508-512
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• 2007

하천유량자료는 이수, 치수, 수질관리 등의 목적으로 널리 사용되기 때문에 여러 가지 수문관측 자료 중 가장 중요하다고 할 수 있다. 그러나 우리나라의 유량자료는 여러 가지 한계를 가지고 있어서 수문자료로서 제대로 사용되지 못하고 있는 실정이다. 특히 홍수기 부자측정 방법에 의해 산정된 유량자료는 측정 여건, 방법, 기기 등의 한계로 인해 그 정확도가 더욱 낮다. 부자에 의한 유량측정은 일정거리를 유하하는 부자의 유하시간을 측정하여 평균유속을 구하고, 사전에 측량된 횡단면으로부터 유하한 개별 부자의 해당 단면적을 구하여 부분 단면적을 구한다. 구해진 개별 부자의 평균유속과 부분 단면적을 곱하여 부분유량을 산출한 후, 각 부분유량을 합하여 전체 유량을 계산한다. 이와같은 부자법은 유속-면적법이 가지고 있는 흐름 단면적 계산, 평균유속 계산의 불확실도 이외에 유하경로에 의한 불확실도, 부자 유하 시간의 불확실도, 유속 보정 계수의 불확실도 등을 포함한다. 기존 홍수 유량측정에 사용하고 있는 부자법은 육안에 의해 부자의 위치를 파악하고, 가상의 횡단선을 통과할 때 육안으로 관측하여 유하시간을 측정하는 방법이기 때문에 정확한 유량측정에 한계가 있다. 뿐만 아니라 측정에 다수의 인원이 필요하며, 홍수시 많은 비가 내리거나, 야간에 측정하는 경우에는 부자의 식별이 곤란하고 측정 여건이 불량하기 때문에 측정에 큰 애로가 있다. GPS를 이용한 전자부자는 자동으로 유속을 측정하기 위해 기존 홍수유량 측정에 사용하던 부자에 전자장치를 추가하는 것을 말한다. 본 연구에서는 GPS와 RF를 기존 봉부자에 추가하여 봉부자의 유속과 봉부자의 괘적을 측정할 수 있는 전자부자를 개발하였다. 개발한 전자부자는 기존 육안에 의한 방식보다 자동으로 정확한 유속 측정이 가능하며, 동시에 여러 개의 봉부자 사용이 가능하여 측정시간 절감이 가능하고, 비가 내리거나 야간에도 자동으로 측정이 가능한 특징을 지니고 있다. 본 연구에서 개발된 전자부자는 3개 주파수 대역을 이용할 수 있도록 개발하여, 총 15개의 부자를 동시에 투하할 수 있도록 개발하였다. 전자부자 시험결과 50m, 100m 구간 유속을 검증한 결과 50m의 경우 최대 평균 5.97%, 평균 2.38%의 상대오차를 나타냈으며, 100m의 경우 최대 5.43%, 평균 1.9%의 상대오차를 나타냈다. 자연하천 유량측정 결과 댐 방류량 대비 기존방법의 경우 약 8.2%의 상대오차를 지니고 있었으며, 전자부자의 경우 약 2.8% 상대오차를 지니고 있어, 기존 부자법에 비해 전자부자법이 5.4%의 상대오차 개선효과를 지니고 있었다. 이와같은 오차의 범위는 실제 하천에서 전자부자를 이용하여 유속측정이 가능함을 나타내는 결과이다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.142-142
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• 2017

본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.894-896
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• 1999

PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.4
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• pp.567-573
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• 2002

In this paper, we propose a new symbol time synchronization scheme suitable for the OFDM system with an interpolator. The proposed scheme performs the following three steps. In the first step, the coarse symbol time synchronization is achieved by continuously measuring the average power of the received envelope signal. Based on this average power, the detection possibility for the symbol time synchronization is determined. It the signal is sufficient for synchronization, we next perform a relatively accurate symbol time synchronization by measuring the correlation between a short training signal and the received envelope signal. Finally, an additional frequency synchronization is performed with a long training signal to correct symbol synchronization errors caused by the phase rotation. From the simulation results, one can see that the proposed synchronization scheme provides a good synchronization performance over frequency selective channels.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.137-144
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• 2013

A sequential pattern mining is finding out frequent patterns from the data set in time order. In this field, a dynamic weighted sequential pattern mining is applied to a computing environment that changes depending on the time and it can be utilized in a variety of environments applying changes of dynamic weight. In this paper, we propose a new sequence data mining method to explore the stream data by applying the dynamic weight. This method reduces the candidate patterns that must be navigated by using the dynamic weight according to the relative time sequence, and it can find out frequent sequence patterns quickly as the data input and output using a hash structure. Using this method reduces the memory usage and processing time more than applying the existing methods. We show the importance of dynamic weighted mining through the comparison of different weighting sequential pattern mining techniques.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.28 no.8
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• pp.872-877
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• 2006

It has been concerned about the indoor air contaminants because of the hours spend in indoor space. These contaminants are emitted from various indoor facilities. Therefore, even though there concentrations are very low, adverse effects can't be ignored. However, treatment technologies are insufficient to deal with these contaminants. For this reason, the objective of this study was to investigate the feasibility of artificial ultraviolet(UV) detoxification using $TiO_2$ system for degrading formaldehyde contaminated indoor air. The experiment was also performed to investigate the formaldehyde removal effect of fluorescence lamp as an alternative UV light source because it is used in indoor as a light source. The results presented demonstrated that as the $TiO_2$ dosage is more and the reaction area is wider, the photocatalytic degradation rate does more enhanced. Degradation of TCE was more rapid used in $UV_{254}$ lamp than in fluorescence lamp. However, if it is operated during enough time, it will be able to remove the considerable quantity of TCE in case of using fluorescence lamp.