• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.18-23
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• 2017

조선소의 안벽공정은 복잡한 구조물의 내부에 많은 인원이 투입되어 다양한 작업이 동시 다발적으로 이루어 지고 있다. 이에 따라 폭발, 화재 등 중대재해 발생의 가능성이 높으나, 사고 발생 시 내부 인원에게는 사고 발생의 여부와 대피에 대한 정보가 효과적으로 전달되기 어려운 실정이다. 최근 조선소 안전사고의 증가에 따라 안전과 공정 모니터링에 대한 요구사항이 강화되고 있다. 이에 주요 조선소에서는 IT 기술을 접목하여 공정을 실시간으로 모니터링하고 작업자의 안전을 위해 작업 환경을 감지하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 밀집된 구역에 다수의 인원이 존재하는 상황에서 비상상황이 발생하는 경우 대형 인명사고를 줄이기 위하여 모바일을 기반으로 화재 발생 등 위험 구역 정보와 사용자가 입력한 위치를 기반으로 안전하고 정확한 대피경로를 생성하여 제공하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 지상의 건물에 대하여 진행되고 있는 화재 대피 시스템의 동향을 분석하고 탈출 경로 계산을 위한 다양한 알고리즘을 비교하여 본 연구에 적합한 알고리즘을 선정하고 프로그래밍을 수행하였으며 비콘을 이용한 위치 파악 기술의 적용 가능성을 확인하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 제안된 방법은 초대형 선박 건조 현장, 여객선 및 대형 공공시설 등에 활용되어 안전사고 시 인명사고를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.63-77
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• 1994

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 영상에서 이동물체에 대한 정보를 추출하고 카메라의 시계(field of view)를 변경시키는 서보기기를 제어하여, 이동물체가 항상 영상의 중심에 위치하도록 하는 작업을 실시간에 수행하는 시스템에 대하여 기술한다. 영상은 방대한 양의 2차원적인 신로이므로 주어진 영상 잔체에 필요한 연산(operation)을 수행하는 것은 방대한 계산시간을 필요로 한다. 특히, 메모리에서 화소들의 값을 처리기로 로딩(loading)하는데 소요되는 시간은 영상의 크기에 비례하여 기하급수적으로 증가한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하고 이동물체에 대한 추적을 실시간에 수행하기 위하여 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하는 방안에 초점을 맞춘다. 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하면서 이동물체를 추적하기 위하여 본 논문에서는 물체가 카메라의 시계에 진입하는 것과 진입방향을 감지하는 방법, 진입방향에 따라 이동물체를 효과적으로 탐색하는 방법, 물체의 이동속도와 중심을 산출하는 방법, 서보기기의 성능과 물체의 속도 및 처리시간을 고려하여 소보기기를 제어하는 방법, 그리고 변화하는 속도의 물체를 추적하기 위하여 영상간의 시간간격(${\Delta}$t)을 적당히 조절하는 방법에 대해서 기술한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.3-12
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• 2006

최근 게임 시장에서 한층 강화된 몰입감을 부여하는 증강현실 기술 기반의 3D 게임들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 손동작을 인식하여 게임 응용프로그램과 상호작용하는 증강현실 게임의 구현 기법을 제시한다. 웹캠을 통해 입력되는 영상 프레임에서 특징점들을 추출한다. 추출된 특징점들의 움직임을 통해 추적 대상의 움직임을 분석하여 사용자의 의도된 행위를 인식한다. 손동작 추적으로부터의 움직임의 궤적의 형태와 메뉴나 가상객체 위치 관계로부터 사용자의 의도된 움직임을 신뢰성있게 판단하는 기법을 제시한다. 제시한 방법의 우수성 입증을 위해 두 개의 증강현실 응용 시스템을 구현하고 인식의 정확도를 실험하였다. 응용으로 사람의 움직임을 감지해 동작하는 뮤직플레이어와 사용자가 위치한 현실공간에 대응되는 가상공간 내에서 가상농구게임을 개발하였다. 뮤직플레이어에서는 사용자가 손동작으로 다양한 메뉴를 선택할 수 있다. 가상농구게임에서는 가상의 공이 가상공간에 추가되고 이를 사용자가 물리공갈에서 직접 손을 움직여서 가상의 공과 상호작용한다. 사용자의 움직임 인식에 대하여 정상적인 움직임의 사용자에 대해서 평균 94%의 정확도를 보였으며 급격한 움직임의 사용자에 대해서는 약 84%의 정확도를 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권3호
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• pp.169-175
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• 2011

본 연구에서는 유비쿼터스 식물공장의 재배환경에 필요한 요소들의 센서 네트워크를 구성하고 자동으로 감지하여 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 통하여 환경변화를 추론하여 식물공장의 재배환경을 적절하게 제어할 수 있는 새로운 자동제어시스템의 프레임워크를 제안하고, 이를 설계하였다. 유비쿼터스 식물공장 환경을 제어하기 위하여 식물공장의 재배환경에 영향을 미치는 환경요소인 실내온도, 근권온도, 습도, 광도, $CO_2$ 농도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 구성하고 측정된 환경요소의 변화에 따라 램프, 환기, 습도, $CO_2$ 농도, 온도를 제어할 수 있는 장치를 자동으로 제어할 수 있는 식물공장 자동제어시스템을 설계하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 센서를 통하여 받아들이는 입력값을 퍼지소속함수로 변화하고 적응형 뉴로-퍼지시스템에 따라 추론하고 평가하여 보다 정밀하게 식물공장을 자동으로 제어할 수 알고리즘을 개발하였고 이를 구현하였다. 개발된 자동제어시스템을 상추 식물공장에 적용한 결과 만족스러운 시험결과를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 식물공장에서 재배하고 있는 작물별 생장모델의 적합도 검정 및 개선을 위하여, 작물별 재배규칙을 보다 상세히 도출하는 것이 필요하고, 작물의 재배에 필요한 지식을 보다 정량적으로 표현하고 지식상에 내포하고 있는 불확실성을 해결하는 것이 필요하다. 더 나아가 식물공장에서 환경인자간의 상호관련성을 보다 정밀하게 수식화하고 이를 추론할 수 있는 정밀하고 과학적인 자동제어시스템의 개발이 필요하다.

• 터널과지하공간
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• 제26권2호
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• pp.59-67
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• 2016

본 논문에서는 해저 하이드레이트 퇴적층에서의 메탄가스 생산 과정에서 발생 가능한 생산정 주변 단층의 재활성화 가능성을 수치해석을 통해 평가하고 재활성화에 따른 미소지진 규모를 예측한 결과를 소개하였다. 가스 생산에 의한 하이드레이트 퇴적층의 유효응력 변화 및 역학적 변형은 TOUGH+Hydrate 코드와 FLAC3D 코드를 순차적으로 연계해석함으로써 시뮬레이션하였다. 단층면 재활성화 기준은 모어쿨롱(Mohr-Coulomb)법칙이 유효한 것으로 가정하였다. 30일간의 시험생산 해석 결과, 감압에 의한 공극압력 감소 및 유효응력의 증가가 주변 단층의 활성화를 일으킬 가능성은 크지 않은 것으로 나타났다. 초기응력 조건에 따른 활성화 가능성을 활동마찰각으로 평가한 결과로부터 수평응력에 비해 수직응력이 상대적으로 큰 정단층 응력조건(normal fault stress regime)에서 단층 재활성화 가능성이 상대적으로 큰 것으로 파악되었다. 또한, 정단층 응력조건에서 단층 재활성화에 기인한 유도지진 발생규모를 모멘트 크기(moment magnitude)로 추정할 경우, 모두 음(-)의 값을 보여 인간이 감지하지 어려운 수준의 미소지진에 해당하는 결과를 보였다. 다만, 본 해석은 하이드레이트 생산과정에서의 단층재활성화 가능성 평가를 목적으로 한 해석기법 구축 및 그 적용성을 소개할 목적으로 상당히 단순화된 지질구조 모델을 가정한 결과이므로, 향후 하이드레이트 시험 생산 및 상업 생산 지역에서의 상세 지질구조, 입력 물성 및 생산 설계조건을 반영한 해석에서는 상이한 결과를 보일 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.685-691
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• 2020

본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1A호
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• pp.93-98
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• 2004

직렬 ATA(Advanced Technology Attachment) 인터페이스는 비교적 저렴하고 성능이 우수하며. 현재 고속의 데이터 전송과 처리량을 요구하는 수요에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 직렬 ATA의 링크층에서 오류 감지와 직류 balance를 위한 동작 주파수 150MHz에서의 Bb/10b 인코더 및 디코더의 설계 및 구현 방법과 제작된 칩의 테스트를 위한 테스트 보드 및 테스트 방법을 제시하였다. 제안된 인코더 및 디코더는 각각 5b/6b 과 3b/4b으로 나뉘어서 인코딩 되도록 설계하였으며, Top-Down 설계 방식을 사용하여 Verilog HDL로 기술하고. Synopsys로 합성된 넷리스트로 게이트 수준의 동작을 확인하였다 제작된 칩은 삼성 $0.35{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하였고. 칩 면적은 1.5mm * 1.5mm 이며. 전원 전압은 3.3V를 사용하였다. 테스트 보드 및 FPGA를 통하여 생성된 입력 테스트 벡터를 이용하여 100MHz로 정상 동작 검증을 테스트하였고, ATS2 테스트 장비를 이용하여 100MHz 동작 검증을 하였다. 본 논문에서 제안된 Bb/10b 인코더 및 디코더 블록은 고속의 데이터 통신을 위한 IP로써 활용 가능하다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.78-86
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• 2014

본 논문에서는 질량-스프링 구조를 이용한 새로운 광세기 기반 광섬유 진동센서를 제안하고 시뮬레이션과 부분 실험을 통하여 그 실현 가능성을 제시한다. 제안한 광세기 기반 광섬유 진동센서는 네 개의 구불구불하게 휘어지는 스프링과 질량체 안의 사각형 개구면(aperture)으로 구성된 질량-스프링 구조를 가진다. 광시준기(optical collimator)는 질량체 안의 사각형 개구면의 변위에 의해서 변조되는 광을 넓히는 데 이용된다. 제안한 광섬유 진동센서를 광학적인 면과 기계적인 면에서 해석하고 설계한다. 기계적인 부분의 설계는 이론적인 해석, 수학적인 모델링 및 3 차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용한다. 기계적인 진동이 가해질 때 개구면의 상대적인 변위관계를 3차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용하여 구하고, 개구면의 상대적인 변위에 따른 출력값을 실험을 통하여 측정한다. 이를 이용하여 진동에 따른 출력 특성을 파악한 결과 센서 민감도 $15.731{\mu}W/G$, 감지영역 ${\pm}6.087G$를 얻었다. 그리고 입력광원의 파워가 10 dB까지 변하더라도 참조광을 이용하여 0.75%의 상대오차를 보이는 매우 안정된 출력광 파워를 얻었다. 제안한 광섬유 진동센서는 간단한 구조, 저비용 및 다지점 측정 가능의 특징을 가지면서, MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) 기술을 이용하여 소형으로 간편하게 제작할 수 있는 잠재력을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.25-33
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• 2019

본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.