자동항법장치(Auto-Pilot System)에 의한 방향제어는 방위계측센서에 의해 계측된 위치 정보와 선미조타장치를 바탕으로 이루어진다. 대부분의 제어시스템들은 센서 잡음을 제외하고는 고장이 없는 계측장비와 고장없는 actuator를 가정하여 상태추정 빛 제어알고리듬을 구현하고 있다. 그러나 실제 상황에서는 이러한 가정이 위험한 경우가 많다. 즉, 방위 계측장비가 고장인 난 경우, 이 잘못된 위치 정보에 기초한 제어기능은 심각한 안전상의 문제까지도 야기시킬 수 있는 것이다. 본 연구에서는 개선된 위치정보처리 방법을 포함시킨 제어시스템을 Auto-Pilot 시스템에 적용하여 보았다. 그 방법으로 센서 고장 진단 및 actuator 고장 진단용 BJDF(Beard-Jones Detection Filter)를 설계하여 그 기능을 파악하였고 일반적인 상태변수추정기와의 차이점을 보였다. 특히 센서의 Bias Error의 경우 상태변수 확장기법을 이용하여 actuator 고장진단의 모형으로 모형화 할 수 있음을 보였다. 이로 인하여 센서 고장의 경우 2차원 평면에 국한된 residual이 일정 방향의 residual로 되므로 고장진단이 용이함을 알 수 있었다.
본 연구는 광섬유 브래그 격자(fiber Bragg grating, FBG)센서를 이용하여 캔틸레버의 수직 처짐을 산정하고 이를 통하여 횡방향 하중을 받는 말뚝기초 거동 분석을 위한 사전연구를 수행하는데 목적이 있다. 말뚝기초를 모형화한 길이 1.7 m의 정방 중공 형강 내민보를 실험실에 설치하고 실험체 측면의 상하부 표면에 4개의 센서로 다중화 된 2쌍의 FBG 센서를 설치하였다. 결과 비교를 위해 FBG 센서가 설치된 동일 위치에 전기식 게이지를 설치하였다. 하중은 고정 단에서 1.47m 지점에 엑츄에이터를 통한 변위 제어 방법으로 재하 하였다. 실험을 통해 측정된 FBG 센서의 파장변화로부터 변형률과 곡률을 산정하였고 기하학적 처짐-곡률관계와 회귀분석을 통하여 처짐을 유추하였다. FBG 센서를 통해 산정된 변형률과 처짐을 각각 전기식 게이지의 변형률 측정값, 이론 처짐값과 비교분석 하였다. 측정된 FBG 센서와 전기식 게이지의 변형률은 근사한 결과를 나타내었으며, 이론적으로 산출한 처짐과 FBG 센서로부터 도출한 처짐도 우수한 상관관계를 보였다. 실험결과를 통하여 FBG 센서를 도입한 말뚝 기초 거동분석을 성공적으로 이루어내기 위해서는 FBG 센서로 측정 가능한 한계 변위의 산정 및 증대 방안이 필요하며, 센서 오작동시 대처 방법에 대한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
본 논문은 용수공급 2축의 한방향인 공급관리의 효율화를 개선하는 한 방안을 제시하는데 그 궁극적인 목적을 두고 있다. 그 총체적 접근의 일환으로 생활용수 중 상업용수를 대상으로 공간분석 대상지 선정, 센서 설치위치 선정, 센서 및 서버시스템의 설치, 실시간 데이터 모니터링 등의 일련의 과정을 시도했다. 이러한 과정을 거쳐 수집된 실시간 데이터 분석을 통해 요일별, 월별 용수사용 추세패턴 모형을 개발하였다. 또한 개발된 추세패턴 모형과 GIS시스템의 연계방안을 제안하였다. 모형의 신뢰도 향상과 더불어 상기 제시된 접근 및 결과는 물사용 예측행정 및 관리를 위한 주요한 도구의 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 착용형 컴퓨팅을 위한 정형화된 컨텍스트 인식 응용 모형인 wear-UCAM (Unified Context-aware Application Model for Wearable Computing)을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 고조되고 이와 함께 관련된 기술들이 발전함에 따라서, 언제 어디서나 손쉽게 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 사용자 중심의 착용형 컴퓨팅에 관한 연구도 학계나 산업계에서도 활발히 진행 중이다. 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자와 관련된 개인 정보를 센서로부터 획득하고 획득된 정보를 처리 및 분석해서 사용자의 컨텍스트에따른 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 모델이다. 제안된 wear-UCAM의 특징은 다음과 같다. 1) 센서에서 획득된 정보로부터 사용자 정보 (User Profile)의 갱신, 2) 사용자의 생체 신호 수집 및 생체 신호 분석, 그리고 3) 다른 착용형 컴퓨터나 환경으로부터 사용자에 대한 개인 정보 보호이다. 본 논문에서 제안된 wear-UCAM은 컨텍스트 처리 과정의 추상화 및 센서와 응용 서비스간의 독립성 보장을 위한 다양한 컴포넌트들을 포함하고 있다. 따라서, 제안된 wear-UCAM은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 착용형 컴퓨팅에 필요한 사용자 중심의 컨텍스트기반 어플리케이션을 지원할 수 있는 모델이다. 본 논문에서는 제안된 wear-UCAM의 설계와 디자인된 wear-UCAM의 구체적인 구현 방법에 대해서 자세히 설명한다.
반도체 웨이퍼의 표면을 연마하여 평탄화하는 Chemical Mechanical Planarization(CMP) 공정은 다양한 화학물질과 물리적인 기계장치에 의한 작용을 받기 때문에 공정을 안정적으로 관리하기 힘들다. CMP 공정에서 품질 지표로는 Material Removal Rate(MRR)를 많이 사용하고, CMP 공정의 안정적 관리를 위해서는 MRR을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법들을 이용하여 CMP 공정에서 수집된 시계열 센서 데이터를 분석하여 MRR을 예측하는 모형과 공정 품질을 해석하기 위한 분류 모형을 개발한다. 나아가 분류 결과를 분석하여, CMP 공정 품질에 영향을 미치는 유의미한 변수를 파악하고 고품질을 유지하기 위한 공정 조건을 설명한다.
최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존에 사용되던 철선 TDR계측선의 문제점을 해결하기 위해 스테인리스 스틸과 열수축튜브를 이용해 개량된 TDR계측선을 개발하여, 함수비에 대한 민감도를 높이고 노이즈를 줄이며 내구성을 향상시켜 TDR시스템의 현장적용성을 높였다. 개량된 TDR계측선을 이용하여 실내에서 포화도 변화실험과 아크릴모형실험을 수행하였으며, 실험결과 별도의 필터링 및 정량화 과정을 거치지 않은 초기 계측 그래프만으로 쉽게 포화, 불포화 및 건조구간을 파악할 수 있었다. 이후 대형 모형제방에 개량된 TDR센서를 설치하여 침투실험을 수행하였으며 그 결과, 실내시험과 같은 명확한 지하수 분포형태 파악이 가능하였으며, 침투 시간경과에 따른 각 구간의 지하수 분포변화를 파악할 수 있었고 손쉽게 모형제방의 침윤선을 작도할 수 있었다.
본 연구는 점차 심화되고 있는 물 부족 현상에 대응하는 IT기반의 효과적인 방법을 제시하는데 그 궁극적인 목적을 두고 있다. 이를 위한 부분적 시도 중 하나로, 본 논문에서는 주거용수를 대상으로 실험지역 및 센서의 선정, 센서 및 데이터 취득 장비의 설치, 실시간 데이터 모니터링 등의 과정을 시도하고 모니터링된 실시간 데이터 분석을 통해 요일별, 월별 주거용수 사용 모형을 개발하였다. 그리고 개발된 모형을 적용하여 주거용수 사용추세패턴 분석을 실시하였다. 개발된 주거용수 사용 모형 및 추세패턴 분석결과는 분명한 시간별 패턴 및 일반화의 가는성을 보이고 있음이 확인되어 개별적으로 또는 타 용도의 용수 사용 모형 및 추세패턴 분석결과와 함께 전체 용수관리의 효율화를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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