• 제목/요약/키워드: 센서데이터

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방사선 측정장치의 저준위 방사선 측정과 방사선량의 급격한 변화에 따른 장치의 반응 속도개선에 관한 연구 (A Study On Low Radiation Measurement of Radiation Measuring Devices and Improvement of Reaction Speed according to the Rapid Change of Radiation Dose)

  • 이주현;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.544-551
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    • 2014
  • 본 논문에서는 방사선 측정장치의 저준위 방사선 측정 알고리즘과 방사선량의 급격한 변화에 따른 장치의 반응 속도개선을 위한 알고리즘 및 장치의 구성을 제안한다. 저준위 방사선 측정의 측정 정밀도를 개선하기 위한 알고리즘은 방사선 측정센서로부터 수집된 펄스의 누적평균을 기준으로 하는 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 사용한다. 방사선량의 급격한 변화에 따른 장치의 반응 속도개선을 위한 알고리즘은 신규로 입력된 6초 동안의 데이터 패턴분석을 통한 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 사용한다. 제안된 알고리즘의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 센서 및 고전압 발생부, 제어부, 충전 및 전원회로부, 무선통신부, 디스플레이부 등으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘에서 사용한 듀얼 윈도우 방사선 수치 측정법을 실험한 결과, 기존 5uSv/h 수준의 저선량 한계에서 대체로 불확도가 낮아지고 선형성이 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 급격한 방사선량의 변화에 대한 장비의 반응속도 개선에 대해 실측실험을 통해 6초 이후에 변화된 수치가 반응함을 확인하였다. 따라서 제안된 알고리즘이 급격한 변화에 따른 장치의 반응속도가 개선됨을 확인할 수 있었다.

다중분광 및 다중시기 영상자료 통합을 통한 토지피복분류 갱신 (Updating Land Cover Classification Using Integration of Multi-Spectral and Temporal Remotely Sensed Data)

  • 장동호
    • 대한지리학회지
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    • 제39권5호
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    • pp.786-803
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    • 2004
  • 최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.

실시간 3차원 검안경의 광학설계 (Optical System Design for Real-Time 3-Dimension Ophthalmoscope)

  • 이숙희;양연식;최오목;심상현;두하영
    • 한국안광학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.35-39
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    • 2003
  • 본 연구는 안과 실명 질환의 가장 많은 부분을 차지하는 망막을 실시간으로 3차원 영상화하기 위한 장치의 광학설계에 관한 것이다. 3차원 망막 영상을 얻기 위해 광원으로 He-Ne 레이저를 사용하였으며, 이는 초점 조절을 위한 슬래지부, 안구의 망막을 스캔하는 2차원 평면 주사선을 위한 scan system부, 그리고 망막에서 반사되어 나오는 반사 선을 센서로 보내주기 위한 반사 광학계부로 구성되어 있다. 구성된 시스템들은 레이저빔의 입사각과, 망막으로부터 반사되는 레이저 반사 가상선의 출사각을 일정하게 유지하게 했으며, 또한 망막에서 레이저빔의 입사와 반사가상선의 출사가 수직 및 수평 방향으로 일치시키도록 하였다. 이렇게 구성되어진 각 부운을 광학설계 프로그램인 Code-V를 이용하여 설계하였고, 최적화하였다. 결론적으로 3차원 망막 영상을 얻기 위한 장치의 최적 시스템을 다시 구성 하기전, 해상력이 높은 망막의 영상을 얻을 수 있는 광학장치를 구성하기 위하여 광학설계 프로그램인 Code-V를 이용하여 초기설계를 하고 최적화를 하였다. 그 결과 광학 수차가 적고 높은 해상력을 갖는 광학 시스템을 구현할 수 있는 광학적 데이터를 얻을 수 있었다.

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라만분광법을 이용한 SVM 기반 흑색 플라스틱 자동 분류 시스템의 설계 (Design of Automatic Classification System of Black Plastics Based on Support Vector Machine Using Raman Spectroscopy)

  • 배종수;오성권;김현기
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.416-422
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    • 2016
  • 수많은 플라스틱이 산업분야에 다양하게 사용되어지고 있다. 또한 많은 양의 플라스틱 폐기물들이 발생하고 있다. 재활용에 대한 연구는 환경오염 뿐만아니라 한정된 유용한 자원이 버려지는 것을 방지하기 위해 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이렇기 때문에 폐플라스틱의 재활용은 재사용 관점에서 주목받고 있는 실정이다. 현재 재활용 센터에서는 플라스틱의 재질을 분류하기 위해 NIR 센서를 이용한 플라스틱 자동 분류 시스템을 구축 및 운용하고 있다. 하지만 흑색 플라스틱은 여전히 분류가 되지 않는 도전적인 목표로 남아있다. 카본 블랙이 포함된 흑색 플라스틱의 경우 검정색의 특성상 NIR 장비에서 나오는 빛을 흡수하기 때문에 분류에 어려움이 있다. 본 연구는 NIR 장비 대신 흑색 플라스틱을 분류하는 방법에 대한 연구이다. 흑색 플라스틱의 정성적, 정량적 분석을 위해 Raman 분광법을 사용하였다. 또한 분류기의 인식률을 높이기 위해 데이터를 특성을 분석하고 흑색 플라스틱을 좀 더 확실하게 분류하기 위해 Support Vector Machine(SVM), 주성분 분석법(PCA) 같은 알고리즘을 이용하였다.

호흡동조 방사선치료를 위한 호흡 움직임 신호 측정 (Measurement of Respiratory Motion Signals for Respiratory Gating Radiation Therapy)

  • 정진범;정원균;김연래;이정우;서태석
    • 한국의학물리학회:학술대회논문집
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    • 한국의학물리학회 2005년도 제30회 춘계학술대회
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    • pp.59-63
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    • 2005
  • 호흡 움직임은 종양에 대한 방사선치료의 부정확한 방사선조사가 유도되도록 복부 및 흉부에서 움직임을 야기한다. 그러므로 치료시 이러한 움직임에 대한 정확한 계산은 정상조직에는 저 선량을 조사되도록 CTV의 마진을 줄일 수 있고 방사선치료에 발생되는 부작용을 줄일 수 있다. Intrafraction motion을 고려하는 기술로는 호흡 멈춤, 호흡동조, 4차원 또는 종양추적 기술이 있다. 호흡동조 방법은 환자의 호흡 신호가 호흡주기의 일정한 범위에 위치할 때 주기적으로 빔을 조사하고 그 범위를 벗어날 때는 빔을 조사하지 않는 방법이다. 이러한 기술은 내부장기 움직임과 상관관계가 있는 호흡 움직임 신호의 획득이 요구된다. 호흡동조 방사선치료를 위한 예비연구로 본 연구자들은 호흡 움직임 신호 측정을 수행하였다. 환자의 호흡 움직임 신호 측정을 위해서, 호흡측정시스템을 3 가지 센서, 4 채널 데이터 획득 시스템, 신호처리용 컴퓨터로 구성하였다. 2명의 환자를 대상으로 본 연구자들은 호흡측정시스템을 가지고 호흡주기 및 파형을 평가하였다. 그 결과 호흡주기는 시간의 함수에 따라 일반적으로 정확한 대칭 형태는 아니지만 주기적인 형태로 측정되었다. 호흡측정 시스템은 기대했던 만큼 환자의 호흡을 잘 추적하였으며 실험에 적용하기 위해 쉽게 컨트롤 할 수 있었다.

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사물인터넷과 클라우드 기반의 실시간 교량 높이 계측 서비스 연구 (A Study on IoT and Cloud-based Real-time Bridge Height Measurement Service)

  • 최차환;천영만;정승훈;차득기;이영재
    • 지적과 국토정보
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    • 제47권2호
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    • pp.145-157
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    • 2017
  • 현재 부산항대교 아래를 통과할 수 있는 선박의 높이는 60m 이하로 제한되어 있어, 60m 이상의 대형 선박은 부산항 국제여객터미널을 이용하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 60m 이상의 대형 선박의 안전한 교량 통과를 위하여 해수면 변화에 의한 교량 높이 변화를 지속적으로 측정하고, 이를 실시간으로 제공하는 서비스를 개발하였다. 고정밀 레이저거리측정기, GPS 센서, 광모듈, 댐핑구조물로 구성된 계측시스템을 통하여 해수면 변화에 따른 교량 높이 변화를 측정하고, 측정된 정보는 클라우드 기반의 모바일 앱을 통하여 실시간 제공된다. 또한 통항 지원 및 높이제한 변경을 위한 객관적 교량 높이 자료를 확보하기 위하여 관측데이터를 분석하고 예측모형을 도출하였다. 결과적으로 이번 연구의 결과는 부산항대교의 통항높이 규칙을 60미터에서 63미터로 개정하는데 객관적인 근거자료가 되었다.

극한지 탐사 로버의 카메라 시스템 설계를 위한 시뮬레이션 기법 개발 (Development of Simulation Method to Design Rover's Camera System for Extreme Region Exploration)

  • 김창재;박재민;최강혁;신휴성;홍성철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.271-279
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    • 2019
  • 극한환경 지역에서 무인 로버는 다수의 센서와 장비를 탑재하고 인간을 대신해 장기간 탐사 임무를 수행하기 위해 개발된다. 하지만 혹독한 기상과 거친 지형조건을 가진 극한환경 지역에서 로버 카메라 영상은 제한된 가시거리와 시야각을 가지므로, 카메라들은 안전한 원격 주행과 효율적 지형정보 구축을 위해 배치되어야 한다. 이에 본 연구에서는 로버 설계 도면을 기반으로 한 카메라 배치 시뮬레이션을 수행함으로써, 향후 로버 카메라 시스템 제작을 위한 시간과 비용을 최소화 하고자 하였다. 제안한 로버의 카메라 시스템은 총 8대의 카메라가 탑재되며, 기능적 요건에 따라 탐사 및 주행 카메라로 분류 된다. 카메라 배치 시뮬레이션에서는 카메라들의 위치와 경사 각도를 변경하여 가상의 지형을 촬영한다. 로버 카메라의 최적 배치는 가상 지형영상의 가시거리 및 중첩도, 지형 데이터의 정확도 등을 비교 및 분석하여 결정하였다. 카메라 배치 시뮬레이션 결과는 실제 로버 제작에 반영될 예정으로, 향후 극한환경지역을 모사한 모의지형을 구축하고 로버 성능을 종합적으로 평가하여 로버 카메라 시스템의 성능을 개선할 예정이다.

LKAS 시험평가의 시뮬레이션 모델링 기법에 관한 연구 (A Study on the Simulation Modeling Method of LKAS Test Evalution)

  • 배건환;이선봉
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.57-64
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    • 2020
  • 첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.

압축 유동하에 있는 시멘트 페이스트의 유변학적 거동에 관한 모델링 (Modeling on Rheological Behavior of Cement Paste under Squeeze Flow)

  • 민병현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.405-413
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    • 2020
  • 압축 유동하에서 측정된 시멘트 페이스트의 수직 응력은 변형률의 증가에 따라 변형률이 0.0003에서 0.003 사이 구간인 탄성 고체 구간과 변형률이 0.003에서 0.8 사이 구간인 변형률 경화 구간으로 나누어진다. 두 구간 중 변형률 경화 영역에서 유변학적 특성을 분석하기 위해 모델링 식이 제안되었다. 첫째, 유체 거동의 관점에서, 지수법칙 일관성 지수 m=700 및 멱지수 n=0.2를 갖는 지수법칙 비뉴토니언 모델이 적용되었다. 적용 결과는 탄성 고체 구간을 제외하고는 실험 결과와 좋은 일치를 보여주었다. 둘째, 연성 고체 거동의 관점에서 힘 평형 모델이 적용되었으며, 하중을 측정하는 센서부와 시멘트 페이스트 표면 간의 마찰 계수가 실험데이터에 반구간탐색법을 적용하여 변형률의 다항식으로 도출되었다. 적용 결과는 변형률이 0.003에서 0.3 사이 구간인 중간 영역에서만 실험 결과와 좋은 일치를 보여주었다. 따라서, 압축 유동 하의 시멘트 페이스트의 유변학적 거동은 변형률 경화 구간에서 연성 고체 거동의 관점보다는 지수법칙 비뉴토니언 유체 거동의 관점에서 실험 결과와 더 일치함을 보여주었다.

Sentinel-1 A/B 위성 SAR 자료와 딥러닝 모델을 이용한 여름철 북극해 해빙 분류 연구 (A Study on Classifying Sea Ice of the Summer Arctic Ocean Using Sentinel-1 A/B SAR Data and Deep Learning Models)

  • 전현균;김준우;수레시 크리쉬난;김덕진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_1호
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    • pp.999-1009
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    • 2019
  • 북극항로의 개척 가능성과 정확한 기후 예측 모델의 필요성에 의해 북극해 고해상도 해빙 지도의 중요성이 증가하고 있다. 그러나 기존의 북극 해빙 지도는 제작에 사용된 위성 영상 취득 센서의 특성에 따른 데이터의 취득과 공간해상도 등에서 그 활용도가 제한된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 A/B SAR 위성자료로부터 고해상도 해빙 지도를 생성하기 위한 딥러닝 기반의 해빙 분류 알고리즘을 연구하였다. 북극해 Ice Chart를 기반으로 전문가 판독에 의해 Open Water, First Year Ice, Multi Year Ice의 세 클래스로 구성된 훈련자료를 구축하였으며, Convolutional Neural Network 기반의 두 가지 딥러닝 모델(Simple CNN, Resnet50)과 입사각 및 thermal noise가 보정된 HV 밴드를 포함하는 다섯 가지 입력 밴드 조합을 이용하여 총 10가지 케이스의 해빙 분류를 실시하였다. 이 케이스들에 대하여 Ground Truth Point를 사용하여 정확도를 비교하고, 가장 높은 정확도가 나온 케이스에 대해 confusion matrix 및 Cohen의 kappa 분석을 실시하였다. 또한 전통적으로 분류를 위해 많이 활용되어 온 Maximum Likelihood Classifier 기법을 이용한 분류결과에 대해서도 같은 비교를 하였다. 그 결과 Convolution 층 2개, Max Pooling 층 2개를 가진 구조의 Convolutional Neural Network에 [HV, 입사각] 밴드를 넣은 딥러닝 알고리즘의 분류 결과가 96.66%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며, Cohen의 kappa 계수는 0.9499로 나타나 딥러닝에 의한 해빙 분류는 비교적 높은 분류 결과를 보였다. 또한 모든 딥러닝 케이스는 Maximum Likelihood Classifier 기법에 비해 높은 분류 정확도를 보였다.