• 제목/요약/키워드: 자동 모니터링 시스템

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KIER 수소충전소 구축 현황 (Present Status of Hydrogen Refueling Station in KIER)

  • 서동주;서유택;서용석;박상호;노현석;정진혁;윤왕래
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2006년도 춘계학술대회
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    • pp.21-24
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    • 2006
  • 수소의 소규모 분산 생산 기술은 본격 적 인 수소 인프라가 도입되기 전에 연료전지 자동차의 수소 충전용이나 분산 발전형 연료전지의 수소 공급을 위해 필요하다. 생산 용량은 수소 기준으로 $20{\sim}100 Nm^3/hr$ 정도로 현재로선 천연가스의 수증기 개 질법이 가장 경제적인 공정으로 알려져 있다. 소규모 생산에 따른 열효율 저하를 줄이 기 위해 단위 공정들이 통합된 컴팩트 개질 시스템의 개발이 필요하다. 연료전지 자동차용 수소 인프라 조기 구축을 위하여 수소충전소 구축과 국산화 천연가스 수증기 개질기 개발을 병행하여 진행하였다. 수소 충전소 구축 부분은 충전소 부지 확보, 건물 건축, 각종 유틸리 티 설치의 토목 부분과 천연가스 개질형 수소 제조 유닛 설치, 수소 압축, 저장, 디스펜싱 시스템 설치를 포함하고 있으며 고압 설비에 대한 인허가 대응 및 안전대책 작업도 진행하였다. 구축된 수소충전소는 향후 연료전지 자동차 연계 실증 프로그램에 활용할 수 있다. 국산화 핵심 기술 개발을 위하여 열 및 시스템 통합 설계에 의 해 천연가스 수증기 개질기를 제작하고 내부 열교환 구조에 따른 개질기의 성능을 평가하였다. 개발된 개질기는 개질온도 $720^{\circ}C$, 수증기 대 카본 비 2.7의 운전조건에서 $23Nm^3/h$ 이상의 수소 생산이 가능하였으며 73% 이상의 개질 효율을 나타내었다. 개발된 천연가스 수증기 개질기는 향후 수소 정제용 PSA(Pressure Swing Adsorption) 시스템과 연계하여 수소충전소 국산화 엔지니어링 설계 패키지 개발의 핵심 기 술로 사용할 계획이다.시간 정도 운전한 후 시스템을 정지하였다 메탄 전환율과 일산화 탄소 농도, 열효율을 모니터링 하고 있으며, 현재까지 초기 성능을 그대로 유지하고 있다. 앞으로 일일시동-정지 운전 시험을 지속하면서 초기 시동 특성 및 부하 변동에 따른 응답 특성 개선, 그리고 연료전지와의 연계 운전을 실시할 예정이다 한다. 단위 전지 운전 온도 $130^{\circ}C$, 상대습도 37%의 운전 조건에서도 상당히 우수한 전지 성능을 보임에 따라 고온/저가습 조건에서 상용 Nafion 112 막보다 우수한 막 특성을 나타냄을 확인하였다.소/배후방사능비는 각각 $2.18{\pm}0.03,\;2.56{\pm}0.11,\;3.08{\pm}0.18,\;3.77{\pm}0.17,\;4.70{\pm}0.45$ 그리고 $5.59{\pm}0.40$이었고, $^{67}Ga$-citrate의 경우 2시간, 24시간, 48시간에 $3.06{\pm}0.84,\;4.12{\pm}0.54\;4.55{\pm}0.74 $이었다. 결론 : Transferrin에 $^{99m}Tc$을 이용한 방사성표지가 성공적으로 이루어졌고, $^{99m}Tc$-transferrin의 표지효율은 8시간까지 95% 이상의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{

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지능형 행동인식 기술을 이용한 실시간 동영상 감시 시스템 개발 (Development of Real-time Video Surveillance System Using the Intelligent Behavior Recognition Technique)

  • 장재영;홍성문;손다미;유호진;안형우
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.161-168
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    • 2019
  • 최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

신종 바이러스에 대응하는 스마트 고령자지원 시스템의 연구 (A Study on the Smart Elderly Support System in response to the New Virus Disease)

  • 조면균
    • 산업융합연구
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    • 제21권1호
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    • pp.175-185
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    • 2023
  • 최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

시내버스 승하차 의도분석 기반 사고방지 AI 시스템 연구 (A study on accident prevention AI system based on estimation of bus passengers' intentions)

  • 박성환;변선오;박정훈
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권11호
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    • pp.57-66
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    • 2023
  • 본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.

다중채널 자동챔버시스템에 의한 삼림토양의 이산화탄소 유출량의 연속측정 (The Continuous Measurement of CO2 Efflux from the Forest Soil Surface by Multi-Channel Automated Chamber Systems)

  • 주승진;임명희;주재원;원호연;진선덕
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제8권1호
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    • pp.32-43
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    • 2021
  • 삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.

나사 가공 관리를 위한 스마트팩토리 시스템 설계에 관한 연구 (A Study on Smart Factory System Design for Screw Machining Management)

  • 이은규;김동완;이상완;김재중
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.329-331
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    • 2018
  • 본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.

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다중 반사파 중첩 자료의 상호상관을 이용한 엔지니어링 플라스틱 코어의 초음파속도 측정 (Ultrasonic Velocity Measurements of Engineering Plastic Cores by Pulse-echo-overlap Method Using Cross-correlation)

  • 이상규;이태종;김형찬
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제16권3호
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    • pp.171-179
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    • 2013
  • 여러 가지 초음파 속도 측정법 중 비교적 정확하고 다양한 목적에 활용될 수 있다고 알려진 반사파 중첩법(pulseecho-overlap method)에 의해 초음파의 전파시간을 자동으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하고, 엔지니어링 플라스틱 시험편에 대한 초음파 속도를 초동발췌법(first arrival picking method)과 비교하였다. 다섯 가지 종류의 엔지니어링 플라스틱 코어에 대해 반사파 중첩법과 초동발췌법에 의해 초음파 속도를 측정한 결과, 반사파 중첩법은 초동발췌법보다 최소 4배로 긴 다중반사파 자료가 필요하므로 매질의 감쇠특성에 의해 측정가능한 시험편의 길이에 제약이 있다. 또한 측정되는 속도는 초동발췌법에 의한 속도보다 낮게 측정되는 경향을 보였으며, 수신된 파형을 분석한 결과, 이는 전파거리가 길어짐에 따른 매질의 감쇠 및 분산특성에 의한 영향으로 해석되었다. 상호상관을 이용하여 제1반사파가 제2반사파 및 제3반사파와 가장 잘 중첩되는 시간을 실시간으로 자동으로 발췌하도록 프로그램하여 실험자에 의한 측정 편차가 개입될 가능성을 배제함으로써 반복성과 재현성을 높였다. 또한, 실험의 조건이 변하지 않는 경우는 중합수를 늘림으로서 무작위 잡음에 의한 측정오차를 줄일 수 있으며, 실험 조건이 변하는 경우는 속도변화 모니터링에도 활용이 가능하다.

B777 항공기 Final Approach Fix(FAF) 이후 Flight Level Change(FLCH) 사용 이벤트 경향성 분석 (Trend Analyses of B777 FLCH Usage Beyond FAF Events)

  • 정승섭;김현덕
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.248-255
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    • 2021
  • 2013년 7월 아시아나 OZ 214편 샌프란시스코 국제공항 (SFO) 사고의 주요 원인은 조종사의 잘못된 접근 조작과 항공기 오토트로틀 홀드(autothrottle hold) 모드로 인해 자동 속도 컨트롤(control)이 불가함을 인지 못하였고, 복행 (go-around) 결심이 늦었다는 것이다. 이와 관련하여 B777 POM (pilot operation manual)에는 FAF (final approach fix) 후 FLCH (flight level change) 모드 사용을 제한하고 있다. 본 연구는 QAR (quick access recorder) 데이터 분석 시스템을 활용하여 국내 항공사의 B777 기종에서 2년간 발생한 44건의 해당 이벤트를 분석 한 결과, 정상 강하각 보다 높은 위치에서 조종사가 FLCH 모드를 이용하여 급하게 강하하는 과정에서 해당 이벤트들이 주로 발생하였으며, 항공기 베이스 선회 (base Turn) 시 정상 수직 경로(vertical path)보다 낮은 상태에서도 FLCH 모드를 지속 사용한 예도 있었다. 아울러 공항의 표고가 500 ft 이상의 높은 공항에서 이벤트 발생율이 높은 점을 확인하였다. 이에 본연구에서는 항공기 접근 시의 강하 계획(descent planning), 수직 경로(vertical path) 모니터링의 중요성과 자동항법장치 사용 기준 및 안정 접근 항목(stabilized approach criteria)의 준수로 이벤트 경감방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.

직독식 센서 측정 항목을 활용한 낙동강 유역의 총인(T-P) 예측 연구 (Prediction of Total Phosphorus (T-P) in the Nakdong River basin utilizing In-Situ Sensor-Derived water quality parameters)

  • 강유민;남수한;김영도
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권7호
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    • pp.461-470
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    • 2024
  • 본 연구는 다양한 인간의 활동으로 인해 공공수역에 영양물질이 유입됨에 따라 발생하는 부영양화를 초기에 대응하기 위해 T-P (Total Phosphorus) 예측을 진행하였다. 기존의 T-P 모니터링 시스템은 인력 및 시간이 많이 소요되는 단점이 존재해 직독식 센서를 활용한 측정이 국내외를 막론하고 많이 시도되고 있는 추세이다. 따라서 직독식 센서를 통해 얻을 수 있는 수질항목을 활용하여 T-P 예측을 진행하였으며, 두 단계로 나누어 진행하였다. T-P 예측에 있어 Turbidity (Tur)의 중요성에 대해 살펴보았으며, 자동수질분석기 분석항목을 추가한 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목만으로 T-P 예측이 가능한지 살펴보았다. 본 연구의 연구 대상 지점인 낙동강 유역 내 T-P 현황을 살펴본 결과, T-P 농도가 상류 지역 대비 중·하류 지역에 높게 나타났다. Pearson 상관분석을 통해 지점별로 T-P와 상관성이 높은 수질항목을 파악하였으며, 이를 활용하여 다중선형회귀분석을 진행하여 T-P를 예측하였다. Tur의 유무에 따른 분석을 진행하였으며, 자동수질분석기 분석항목이 포함된 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목과의 성능을 비교하였다. 결과적으로 Tur 활용의 중요성을 확인하였으며, 이는 부영양화 개선 대책 수립을 위한 보조 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

봉제공정라인 생산 추적을 위한 CNN분류기 기반 에너지 모니터링 시스템 (CNN Classifier Based Energy Monitoring System for Production Tracking of Sewing Process Line)

  • 김준영;김형중;정우균;이재원;박용철;안성훈
    • 적정기술학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.70-81
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    • 2019
  • 의류산업은 대표적인 노동집약적인 산업 중 하나로 의류 제조의 기본 공정인 봉제 작업은 인력에 대한 의존도가 매우 높다. 의류 생산비용은 라인의 효율성에서 큰 영향을 받는데, 생산비용의 절감을 위해서는 생산 속도를 조절하여 라인의 균형 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 현재 의류 생산라인에서 활용되고 있는 인력에 의한 생산 실적 집계 방식은 이를 위한 부수적인 인력의 소요 등으로 인한 추가 비용이 소요되어 중소기업들이 직접 적용하기 쉽지 않다. 완제품의 인력에 대한 의존도는 집계 시간의 추가 소요와 인적 오류가 크게 잠재되어 생산비용의 증가와 함께 효율성의 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 소비 데이터를 수집하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network) 기법을 적용하여 분석함으로써 재봉 작업을 통하여 생산한 제품의 수량을 추적하고 자동으로 집계할 수 있는 봉제 작업 생산 추적 시스템을 제안한다. 개발된 시스템을 통하여 2종의 재봉 작업을 테스트 한 결과, 최대 98.6 %의 정확도를 보이며 재봉 작업을 감지할 수 있었다. 개발도상국에서 의류봉제산업은 매우 중요한 산업이나, 위에 언급한 문제들을 해결하기 위하여 고가의 첨단기술을 적용하는 등 많은 자본을 투입하는 것은 크게 제한된다. 적정 기술을 적용한 본 기술은 이러한 개발도상국의 의류산업에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.