본 논문에서는 TRM(Transmitter-Receiver Module)을 사용하여 각 안테나에 펄스의 위상을 조정함으로써 빔 패턴 각도를 조정하여 다중 경로 환경에서의 성능저하를 향상시킬 수 있다. 다중 경로 환경에서 성능저하를 향상시키는 임펄스 신호를 왜곡 없이 송 수신하는 빔 스캐닝 시스템(Beam Scanning System)을 설계 및 제작 하였다. 빔 스캐닝 시스템은 안테나 종단 부분에서 신호가 왜곡 없이 송 수신이 가능하여 하며 타 시스템에 영향을 미치지 않아야 한다. 또한 빔 조향을 통하여 표적에 대한 감지 능력도 있어야 한다. 설계한 빔 스캐닝 안테나의 분산특성은 충실도(Fidelity)를 사용하여 분석을 하고 조향과 레이더 해상도(Radar Resolution) 성능은 $1cm{\times}1cm$ 표적의 크기를 사용하여 그 성능을 확인한다. 빔 스캐닝 배열 안테나를 제작하기 위해 IR-UWB(Impulse Radio)용 비발디 안테나(Vivaldi Antenna), 삼중대역 윌킨슨 전력 분배기(Tri-Band Wilkinson power divider), TRM(Transmitter-Receiver Module), 송 수신 모듈(TRM)을 컨트롤 할 수 있는 컨트롤 보드 및 GUI 설계를 하였다. 본 연구를 통해 개발된 UWB 빔 스캐닝 시스템은 빔 패턴 각도를 조정하여 다중 경로 환경에서의 성능저하를 향상시킬 수 있으며, 네트워크 분석기를 이용한 시간영역 분석기술은 안테나 설계 시 안테나의 특성을 정확히 분석을 할 수 있고 손쉽게 빔 폭을 확인 할 수가 있다. 설계한 빔 스캐닝 시스템은 레이더 응용 분야인 지표투과 레이더, 벽 투과 레이더, 의료영상 레이더, 탐색 및 구조 레이더, 비파괴 탐상 레이더 및 무선통신 시스템에 사용 적용이 가능하다.
최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.
본 연구는 원예시설의 원격제어에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하기 위하여 감시 및 제어 기능과 안정성을 높인 ICT기반 온실제어시스템을 개발하고 비닐하우스에 적용하여 그 성능을 검증하고자 하였다. 온실 환경 제어 시스템은 온실의 환경 정보를 취득하는 센서와 센서G/W로 구성된 센서부와 온실의 환경을 제어하는 PLC, 이더넷 통신을 통해 환경 정보 데이터와 구동부의 작동상태를 수집하고 외부 서버와 연계되어 환경정보와 제어정보를 전달하는 로컬서버, 천.측창, 커튼 등을 작동시키는 구동부, 재배작물과 작동부 감시를 위한 카메라 등으로 구성하였다. 온실 환경 제어 시스템은 현장제어와 원격 제어 간의 충돌을 방지하기 위해 원격/로컬 상태 구분을 위한 선택 스위치와 원격제어에 따른 안전성을 확보하기 위한 안전장치를 마련하였다. 즉, 각 내부장치를 동작시키는 전자개폐기, 조작 스위치로부터 상태를 수집하며, 모터 등 과부하 발생 시 과부하계전기의 TRIP신호를 감지하여 운영자의 컴퓨터와 스마트폰으로 경보가 보내지도록 구현하였다. 소프트웨어는 웹브라우저를 이용한 HMI(Human Machine Interface) 구현으로 관리자 페이지를 통해 다수의 브라우저에서도 지원 가능하도록 하였다. 또한, 모바일 웹방식을 도입하여 안드로이드, 아이폰 등 운영체제와 상관없이 구동할 수 있도록 구현하였다. 제어화면은 운영자가 한눈에 알아보기 쉽게 온실의 모형과 부대 장치와 작동기기를 이미지화하여 동작 상태를 표시하도록 하였으며, 작동 버튼을 클릭하여 수동조작도 가능하도록 구현하였다. 온실 환경 제어 시스템 성능시험결과 천창, 측창, 수평커튼, 측면커튼은 작동 조건에 따라 모두 성공적으로 작동함을 확인하였다. 또한, 소프트웨어의 데이터 수집 및 디스플레이 상태, 이벤트 출력, 영상모니터링 등 계측 및 제어성능 모두 양호하게 나타났다.
융합 이미지 생성의 목적은 여러 입력 이미지에 나타난 주요 시각적인 정보를 결합시켜 하나의 보다 정보적이고 완성적인 출력 이미지를 얻는 데 있다. 현재 이러한 이미지 융합 기술은 영상 의료, 원격 감지, 로봇공학 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피에 의한 임계값 추정과 이를 바탕으로 하는 특징 벡터 추출 및 상호 정보량에 의한 특징 벡터들의 밀접한 관계를 추정하는 방식으로 융합 이미지를 생성하는 하나의 접근방식을 제안한다. 이러한 융합 이미지 생성 방식은 이미지의 전반적인 불확실성을 감소시킨다는 점에서 장점이 있고, 더 나아가서 융합되는 이미지들 가운데 블러링 이미지가 사용되는 경우에 이미지 정합이 다른 기법에 비해 보다 좋은 성능을 가진다는 점이다.
Because of internal voids ininsulators give rise to partial discharge(PD), which cause local breakdown and even entire insulation breakdown. Treeing due to PD is one of the main causes of breakdown of the insulating materials and reduction of the insulation life. Therefore the necessity for establishing a method to diagnose the aging of insulation materials and to predict the breakdown of insulation has become important. From this viewpoint, our studies diagnose insulation degradation using the method of computer sensing system, which has the advantages of PD and acoustic emission(AE) sensing system. To use advantages of these two methods can be used effectively to search for treeing location and PD in some materials. In analysis method of degradation. We analyzed the PD pulse and AE pulses by regression analysis, compared to these obtained the correlation coefficient and determination coefficient by T-distribution and saw that PD and AE pulses show a similar pattern on the whole. Finally using statically operator such as the center of gravity(G), the gradient of the discharge distribution(C), we have analyzed for the prediction of life which we can be obtained the time, occurred of many pulse of small discharge amplitude.
본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측이 가능한 관제 모니터링 알고리즘을 개발 하였다. 특히 관제 기능에서는 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산 경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 개발된 훈련 관제 모니터링 시스템은 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향의 분석이 가능하고 산불에 대한 확산 예측과 진화 및 진압 훈련이 가능한 중앙관제 모니터링 기능을 제공한다.
해상과 같이 고립된 장소에서 발생하는 작업자의 사고는 일반적인 건설 사고와는 달리 통신의 제한 등의 문제로 구조에 어려움이 따른다. 또한 CCTV의 부재로 인한 사고 현장의 수색에 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 작업 현장에서 필수적으로 착용해야 하는 안전모에 IoT 기술을 접목한 장치를 제안한다. 제안 장치는 기존의 안전모에 심박센서, 체온 센서, 가속도 센서 및 카메라 센서를 부착하여 설계 및 구현하며, 사용자 및 관제 센터에서 작업자의 상태를 모니터링 할 수 있게 한다. 또한 작업자에게 비정상적인 생체 신호나 낙상이 발생하면 영상을 관제센터로 전송한다. 제안 시스템을 활용하면 작업자의 상태를 실시간으로 확인할 수 있으므로 작업자의 사고에 대해 빠른 대처를 할 수 있는 장점을 가진다.
코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.
본 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용하여 폭발물 성분의 용량별로 분류할 때의 성능을 평가하는 연구이다. 기존의 폭발물 분류 방식 중에 IMS 증기 탐지기 방식은 폭발물의 농도가 사용자가 장비에서 설정한 임계치를 넘어야만 폭발물의 존재 여부를 판단한다. IMS 증기 탐지기는 폭발물이 존재하더라도 임계치를 넘지 않는 양이면 폭발물이 존재하지 않는다고 판단하는 문제가 있다. 따라서 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분을 검출하는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 폭발물 시계열 데이터를 Gramian Angular Field(GAF) 알고리즘으로 이미지화를 진행한 후 이미지와 영상처리뿐만 아니라 시계열 데이터 처리에도 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델인 컨볼루션 신경망(CNN)으로 직접 label을 설정해서 지도학습을 진행한 결과 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분이 존재한다고 판단함과 동시에 폭발물 성분의 종류와 폭발물 성분의 농도의 양을 같이 판단할 수 있는지 성능평가를 진행했다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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