라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.
복합분자펌프는 기존의 터보분자펌프 turbine blade에 spiral grooved를 추가하여 초고진공(10-8 Pa)에서 저진공(330Pa)까지 넓은 압력범위에서 사용할 수 있고 이 펌프를 사용함으로서 완전 oil free한 진공시스템을 만들 수 있는 특징을 가지고 있다. 특히, 회전체를 비접촉으로 지지하는 자기베어링 방식을 적용함으로써, 진동은 극히 작고 베어링수명은 길면서 중저진공에 대한 배기속도가 크고 임의의 방향으로 접속이 가능하여 반도체 및 디스플레이 제조 공정과 같은 첨단산업의 다양한 분야에 쉽게 적용되고 있으며, 그 적용 분야와 시장은 계속 성장하고 있다. 고 진공과 배기 속도의 달성을 위해서, 고속으로 이동하는 격면과 기체분자를 충돌시켜, 기체 분자를 원하는 방향으로 유도하는 작동원리를 가지고 있다. 특히 공기분자의 밀도가 매우 낮은 희박가스 상태에서 고속 회전하는 blade로 공기분자를 쳐 내면서 작동됨으로써 날개의 상하 압력차에 의한 공기력보다도 날개의 고속회전이 매우 중요시 되고 압력으로는 10-1 Pa 이하의 분자영역에서 그 성능을 최고로 발휘 할 수 있다. 이러한 복합 펌프의 주요 장점은 다음과 같다. 1. 10-8 Pa (10-10torr)~10 Pa (1 torr) 까지 넓은 영역에서 배기가 가능하다. 2. 탄화수계의 대하여 높은 압축특성을 가지고 있고, 윤활유를 사용하지 않으므로 얻을 수 있는 진공상태가 고청정하다(oil free). 3. 정밀 5축제어 자기베어링으로 완전히 부상하여 회전함으로서 마모가 없고 진동이 최소화하였을 뿐만 아니라, 또한 운전음도 거의 없다. 4. 설치조건에 제한이 없고 고장이 거의 없다. 본 논문에서는 이러한 복합분자펌프의 개발을 위하여, 상기 연구기관에서 수행된 내용을 소개하고 있으며, 펌프 시스템의 기본 설계 및 자기베어링 시스템의 설계 결과 및 수치해석 결과를 나타내었다.
인터넷이 최선형 서비스 망에서 양질의 서비스를 제공하기 위해 필수적인 통신 기반 수단으로 진화되어가고 있으며 이러한 서비스론 제공하는 것이 매우 경쟁적으로 되어감에 따라 대규모 NSP나 ISP들은 그들의 망의 성능과 효율적인 자원의 활용에 대해 더욱 관심을 기울이게 되었다. 이러한 현상은 자연스럽게 서비스 제공자들이 트래픽엔지니어링 기술에서 해답을 찾는 환경으로 유도하였다. 본 논문은 대규모 MPLS기반 IP 망에서 적용되어 트래픽 측정, 분석, 모델링 및 제어를 할 수 있는 트래픽엔지니어링 솔루션을 제안한다.
본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.
일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로
스마트그리드는 기존의 전력망과 정보통신 기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 차세대 지능형 전력망이다. 이는 소비자에게는 전력 요금의 실시간 확인을 통해 능동적인 전력소비를 유도하고, 공급자에게는 예상 발전량 측정을 통해 보다 안정적인 전력 시스템을 운용하도록 할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 스마트그리드는 지능형 장치를 통한 양방향 통신 사이에서 데이터 노출, 데이터 도용, 프라이버시 침해와 같은 다양한 보안 위협들이 존재할 가능성이 있다. 따라서 이러한 스마트그리드의 보안 위협에 대응할 수 있는 안전한 환경을 구축하기 위해서는 보안 메커니즘 개발에 핵심이 되는 키 관리 기법이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 해쉬 체인을 이용하여 계층적 구조를 갖는 스마트그리드 환경에 효율적으로 적용 가능한 그룹키 관리 메커니즘을 제안하고, 제안하는 그룹키 관리 메커니즘의 안전성 및 효율성을 분석한다.
본 연구는 지역축제 시 갑자기 증가하는 주차병목문제를 해결하기 위해 IoT(Internet of Things)의 센서네트워크 중 저전력, 장거리 무선망인 LoRa 네트워크 기반으로 한 인공지능 주차시스템을 개발하는데 주 목적이 있다. 지리적 범위와 시간의 제한을 특징으로 하는 지역 축제에서는 관광객들이 짧은 시간에 최대한 많은 것들을 누리려 하는 욕구를 가지는데, 이때 발생하는 교통체증에 대한 효과적인 주차 공간 분배 문제가 필수적이다. 축제전용 주차장의 용량이 각기 제한적이므로 각 주차장의 수용가능규모의 임계값을 넘기 전에 다른 축제장으로 유도하는 것이 필요하다. 이를 위해 주차 대기시간 및 주차서비스에 성공하기까지의 확률분포는 큐잉이론의 쁘아송 분포를 따르며, 가장 빠른 길을 찾기 위해 Q-learning 알고리즘을 적용한다. 본 연구는 이 두 가지의 알고리즘을 융합하여 축제 장소에서 적용 가능한 지능형 주차시스템을 제안하고 실험한다.
최근 건축구조물의 복잡화, 다양화로 인하여 화재발생시 유독가스의 심각성과 공간의 특수성으로 대형 참사가 발생될 위험이 더욱 커짐에 따라 인명피해와 직접적으로 연결되는 피난탈출에 있어서 조속한 대책 마련이 시급한 실정이다. 기존 방식의 고정식 단방향을 표시하는 피난유도등은 효율적인 인명 대피 및 구조가 이루어지지 못하기 때문에 화재 발생 시 빠른 피난이 가능하도록 화재감지기와 연동하여 위험에 처한 피난자들을 탈출시키고 화재의 발생위치를 정확히 파악하여 초기 진압할 수 있는 시스템 구축이 절실히 요구된다. 이러한 점에 착안하여 ID를 가지는 화재 감지기 및 수신반과 연동하여 화재가 발생하면 화재가 발생된 방향의 반대 방향으로 모든 유도등의 방향을 제어하여 안전한 비상출입구로 사람들을 유도시키고 화염 및 연기의 방향과 속도를 계산하여 포기진압 및 최적 대피로로 방향을 표시하는 인공지능형 방향성 유도등 개발에 본 연구의 목적이 있다.
교류 서보시스템의 고속.고정밀 제어를 위하여 혼합형 지능제어방식을 제안하였다. 제안한 제어방식은 먼저 고속제어를 위하여 퍼지-신경회로망 제어방식올 이용하고 오차가 설정된 범위안에 들어오변 PLL 제어방식을 이용한다. 제안한 제어방식올 3상 유도전동기의 속도제어에 대한 시뮬레이션 및 실험을 통하여 기폰의 퍼지-신경회로망 제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 우수함을 확인하였다.
우리 학회에서는 선진국과의 기술협력 강화, 국제적 입지의 향상, 국내 연구의 활성화 등의 취지로 1994년부터 ISAP 국제학술회의의 국내 유치를 추진하였으며 노력을 경주한 결과 1995년 12월 ISAP 국제운영위원회(ISC:International Steering Committee)로부터 유치 확정 통보를 받았다. 1996년 1월에 본 학회 이사회에서는 ISP'97 국제 학술회의를 학회 창립 50주년 기념행사의 일환으로 치를 것을 결정하였고 1996년 2월 ISAP'96 대회기간중 열린 ISC 회의에서 원래 '97년 8월중으로 예정된 개최일자를 '97년 7월로의 변경을 신청하여 승인하였다. ISP'97 국제학술회의에서는 창립 50주년 기념 국제학술회의로서의 의의를 높이고 많은 회원들의 참여를 유도하기 위하여 대회 주제의 범위를 전력시스템 분야만이 아니고 발전소, 전기기기, 원자력 등을 포함한 일반 전기공학의 모든 분야에 있어서의 지능형시스템 신기술 응용으로 확대하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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