상수도 관망은 국가 수도 시설의 주요한 구성 요소이지만 대부분이 지중에 매립되어 있어 배관의 노후화 정도 및 누수를 파악하기 어려우므로 유지관리 하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 관망에 설치된 다양한 센서 조합을 가정하여, 데이터 조합에 따른 관로 누수 판별 가능성을 검토하기 위하여 선형회귀분석, 뉴로퍼지 등의 인공지능 알고리즘을 통한 유량과 압력 예측을 실시하여 최적 알고리즘을 도출하였다. 공급압력 예측을 통한 누수판별의 경우 뉴로퍼지 알고리즘이 선형회귀분석에 비하여 우수하였다. 누수유량 예측에서는 뉴로퍼지를 이용한 유량예측이 우선 고려되어야 한다. 다만, 유량을 모사하기 힘든 경우에는 선형 알고리즘을 이용한 공급압력 예측이 이루어져야 할 것으로 사료 된다.
치매 환자나 혼자 힘으로 전혀 움직이지 못하는 노인 환자는 간병 인력 부족으로 낙상 사고 및 욕창 발생 가능성이 매우 크다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일정 주기마다 감지한 압력 세기를 기준으로 머리, 어깨, 엉덩이 등 주요 신체 부위를 판별하여 환자의 누운 자세를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 신체적 특성에 무관하게 신체 부위 판별이 가능하도록 격자 구조로 압력 센서를 배치한 스마트 매트를 제작하였다. 스마트 매트는 $7{\times}7$ 배열 크기의 2개 모듈을 조합하여 구성하였다. 각 모듈은 모두 49개의 FSR-406 센서로 구성되며 독립적으로 압력을 감지한다. 각 모듈에 대해 필터를 사용한 누적 압력 합 등 압력 분포를 이용해 상체 또는 하체에 해당하는 신체 부위를 순차적으로 판별한다. 제안한 알고리즘은 머리, 어깨, 엉덩이 부위 등 계층-1에 속한 신체 부위간 포함 관계를 조사해 5가지 누운 자세를 판별할 수 있다.
상수관망이 노후화됨에 따라 파괴나 누수와 같은 운영상의 문제가 빈번하게 발생한다. 따라서 상수관망의 상태를 보다 정확히 파악하여 운영할 경우 안정적인 상수관망의 운영이 가능할 것이며 관파괴와 같은 돌발적인 사태의 피해를 최소화 할 수 있을 것이다. 그러나 상수관망의 실시간 모니터링 센서중 대표적인 online 압력계를 모든 지점에 설치할 경우 과다한 초기투자 비용이 소요되며 시스템의 유지관리 측면에서도 적절하지 않다. 따라서 본 연구에서는 상수관망의 실시간 모니터링을 위한 적정한 규모의 online 압력계 설치위치의 결정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 영향행렬지수(Effect Index Matrix)를 기반으로 하며 영향행렬지수내 column search를 수행하여 online 압력계의 위치를 선정한다. 제안된 방법을 미국의 Cherry Hill 상수관망에 적용하여 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 자세 교정에 도움을 줄 수 있는 압력센서 기반의 스마트 방석 개발 사례를 소개한다. 스마트 방석은 스마트폰과 블루투스로 연결되며 스마트폰 앱은 사용자의 자세 정보를 분석한 후 자세가 불안정한 징후가 판단되면 알림을 통해 바람직한 자세를 취할 수 있도록 안내한다. 본 시제품 개발에서는 압력센서의 값을 분석한 후 단순한 형태의 자세 추정 방식을 채택하였지만 향후 다양한 실험 및 딥러닝 응용을 통해 정확한 자세 추정을 위한 알고리즘을 개발할 계획이며 알림에 의한 수동적 자세 교정이 아닌 기구 설계, 모터 제어 등을 통해 능동적인 자세 교정을 지원하는 스마트 방석을 개발할 계획이다.
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
본 논문은 HVAC(heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 대해 Particle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 이용하여 최적화된 Multi-Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. HVAC 시스템의 효율과 안정도에 결정적인 영향을 미치는 과열도와 저압(증발기의 압력)을 제어하기 위해, 3대의 Expansion Valve 와 1대의 Compressor 에서 동시에 제어하는 Multi-Fuzzy 제어기를 설계한다. 그리고 최적화 알고리즘 중 하나인 사회적인 행동양식을 기반한 PSO 알고리즘을 이용하여 설계된 Multi-Fuzzy 제어기를 최적화한다. 시뮬레이션의 결과 비교를 통해, 대표적인 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용한 최적화된 제어기와 제안한 PSO 알고리즘을 이용한 최적화된 제어기의 성능을 평가한다.
본 연구에서는 RLS(Rescursive Least Square) 추정 알고리즘을 이용하여 정전용량형 센서를 사용한 원격 RF 센서 시스템을 구현하고자 한다. IC 칩 형태의 원격 RF 센서 시스템이 가지는 구성의 복잡성 그리고 전력소모 문제를 해결하기 위해 보다 간단한 유도결합모델이 제안된다. 원격 RF 시스템은 페이저법을 이용하여 수학적으로 모델링되며, 모델기반의 RLS 알고리즘을 적용하기위해 시스템의 파라메타를 재배열한다. 오차 제곱합의 수렴특성을 가진 RLS 알고리즘을 이용하여 정전용량 파라메타를 추정한다. 실제 위상차를 측정하기 위해 Exclusive OR를 이용한 위상차 감지 장치를 제안한다. 센서로는 각종 환경 측정-습도, 압력 등-에 실제 활용되고 있는 정전용량형 센서를 채택한다. 잡음을 내포한 측정 데이터에 대한 추정 성능을 확인함으로써 그 유효성을 검증하고자 한다.
이 연구에서는 실린더 압력과 모터링 압력의 차이인 차이 압력(difference pressure)을 이용하여 IMEP를 추정하는 방법을 제안하고, 추정된 IMEP를 $IMEP_{diff}$로 정의하였다. $IMEP_{diff}$는 차이 압력이 연소 시작 시점에서 연소 종료 시점까지만 존재하는 압력이라는 사실에 기반하여 이론적인 IMEP 계산식의 연산 구간을 최적화한 것으로 IMEP와 비교 시 $R^2$ 0.9955의 높은 선형관계를 보였다. 또한 이론적인 IMEP 계산 방법과 비교하여 21 %의 실린더 압력 데이터 및 31 %의 계산량만으로 IMEP 획득이 가능하여 실시간 제어에 용이하다. $IMEP_{diff}$ 추정 및 제어 성능은 엔진 실험을 통하여 검증하였으며, $IMEP_{diff}$ 제어를 통하여 실린더 간 토크 편차 감소를 확인하였다.
원자력 발전소의 가압기는 1차 계통의 냉각재가 고온에서도 기화되지 않도록 압력을 가해주는 장치이다. 즉, 가압기의 고장은 원자력 발전소에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 따라서, 가압기의 조기 고장 감지는 원자력 발전소의 안전에 매우 중요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 마할라노비스 거리 개념과 다구찌 품질 공학 이론에 기반한 패턴 분류 인식 알고리즘 중 하나인 마할라노비스 다구찌 시스템(MTS)을 가압기 압력 제어 계통의 조기 고장 감지에 적용하였다. MTS의 고장 감지 성능을 검증하기 위해, 실제 원자력 발전소에서 발생하고 있는 가압기 압력전송기 고장 시나리오를 대상으로 하여, Full Scope 시뮬레이터를 통해 모사된 데이터에 적용하였다. 실험 결과, MTS는 단일 센서모니터링 기반의 전통적인 고장 감지에 비하여 매우 빠르게 고장을 감지할 수 있었다.
최근 가상 현실 및 증강 현실 기술의 발달로 다양한 형태의 기술이 제안되고 발전되고 있다. 특히 가상의 학습공간이나 가상의 건축 공간들을 위한 기술로서 원하는 형태의 그림을 그릴 수 있는 가상 드로잉 툴은 필수적인 요소 중 하나로 볼 수 있다. 기존의 래스터 기반 드로잉 알고리즘은 공간 이동이 잦은 가상 현실에서는 부적합 할 수 있는데, 가상 현실의 특성상 근접하거나 멀어지는 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 연필 및 에어브러시의 물리적인 특성을 고려하여 실제 결과와 흡사하면서도 확대 및 축소에 강건한 가상의 드로잉 툴 렌더링 알고리즘을 제안한다. 캔버스로부터의 거리, 분사되는 잉크의 양, 움직이는 속도, 마찰력, 압력 등을 고려한다. 드로잉의 기본 단위는 정사각형 패치이며 각 패치는 슈도 랜덤값을 기반으로 하는 입자 형태의 이미지를 가진다. 이러한 입자 패치는 슈도 랜덤 식을 사용하고 매 프레임 마다 재 생성되기 때문에 확대 축소 시 깨짐 현상이 발생하지 않는다. 제안된 알고리즘은 2차원 환경 및 가상 현실 환경에 구현되었다. 2차원 환경은 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현하였으며 가상 현실 환경은 언리얼 엔진 4를 사용하여 구현하였다. 구현 결과 확대 축소 시에도 이질감 없이 원래의 질감을 유지하는 렌더링 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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