본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.
최근 자율운항 선박에 관한 연구가 활발히 진행됨에 따라, 새롭게 탑재될 시스템과 장비에 대한 기술 개발이 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 자율운항선박에서 관리되어야 하는 특화 자산과 기능 요구사항을 식별하여 재래형 선박과 자율운항 선박에 모두 적용할 수 있는 시스템 구조를 설계하고 구현했다. 해당 선대 자산관리 시스템은 선박 정보, 정비, 선원, 운항 관리로 구성되어 있다. 자율운항 선박의 자산으로는 선박 정보에 자율운항 수준, 정비에 지능형 소프트웨어와 하드웨어, 선원에 육상제어사 등이 포함된다. 해당 자산을 관리하는 기능은 별도의 모듈형 시스템으로 제공되어 해당 모듈의 탈부착을 통해 재래형 선박과 자율운항선박에 모두 적용할 수 있는 시스템 구조를 제안했다. 또한, 이 시스템은 웹 형태로 제공되어 프로그램의 설치 없이 인터넷 환경에서 접속이 가능하다는 특징이 있다.
최근 건설분야에 적용될 수 있는 자동화 시스템 개발을 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 자동화 기술 적용시 효과가 높은 공종 중에서 건설기계의 의존도가 높고, 건축 및 토목공사에서 기본 공종인 토공을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 공사현장의 모델을 구축하여 자동화 시스템이 토공계획을 수립할 수 있는 기술과 단일 건설장비가 주어진 정보와 환경을 인지하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이 개발되었다. 자동화 토공시스템이 현장에 적용되기 위해서 해결되어야 할 문제들이 여전히 많이 있지만, 그중에서 중요한 한 가지가는 다수 및 다종의 건설장비들이 협업작업을 수행할 수 있도록 하는 기술을 제공해야만 하는 것이다. 본 연구에서는 사람들의 협업시스템과 의사결정 방법을 모방한 건설시공 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 시스템 개발을 위하여 인공지능 분야에서 사용하고 있는 멀티에이전트 개념을 적용하였다. 멀티에이전트 기반 시스템 개발을 위하여 에이전트의 구성과 기능을 제안하고 있으며, 에이전트간 협업 및 중재를 위한 프레임워크를 제시하였다. 그리고 투입되는 건설장비인 다수의 굴삭기와 다짐장비의 효율적인 진로계획과 협업작업시 간섭효과의 최소화 및 중복작업 방지를 위한 방안도 제시하였다. 아직은 이론적인 개념을 제시하고 있는 단계로 가상 시뮬레이션에 의하여 효과를 검증하고 있으나, 추후에는 물리적인 시스템의 구축을 통하여 현장에 적용하기 위한 실증연구를 수행해야 할 것이다.
4차 산업혁명 관련 기술의 대두와 더불어 각 산업에서는 첨단기술들을 적극 도입함으로써 생산성을 획기적으로 높이려는 노력을 기울이고 있다. 최근 국토부에서 스마트 건설기술개발사업 추진을 통하여 인프라 건설에 4차 산업혁명 관련 첨단기술을 적용하여 건설업의 생산성 및 안전성 관련 문제를 해결하고자 하고 있다. 본 연구는 스마트 건설기술개발사업의 일부 연구로 수행되었으며, 도로공사 수행시 투입되는 건설장비를 위하여 작업계획에 기반하여 자동으로 이동경로를 생성되도록 하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 생성된 이동경로는 건설장비 운전자에게 안전하게 효율적인 작업경로를 제시하고, MC 및 MG가 효율적으로 작동될 수 있도록 지원하는데 사용될 수 있다. 건설장비 이동경로는 Visibility Graph 기반으로 생성되도록 하였으며 실현장을 모델로 하여 어떻게 경로가 생성되는지 사례연구를 수행하였다.
수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.
스마트팩토리는 제조생산 전 과정이 디지털 자동화 솔루션으로 결합돼 생산성 및 품질, 그리고 고객만족도를 향상시키는 지능형 공장으로 스스로 제어할 수 있는 공장을 말한다. 독일, 유럽, 미국 등을 중심으로 전세계 제조 산업에서 급속도로 변화하고 있다. 우리 정부도 이러한 변화에 대응하기 위해 중소중견기업을 위한 스마트팩토리 보급확산 정책을 펼치고 있으며 산업자원통상부, 중소벤처기업부, 중소기업기술정보진흥원, 각 지역 테크노파크 등 관계부처 및 기관들과 삼성, SK, LG 등 대기업들이 스마트팩토리 지원 사업에 적극적인 투자를 하며 제조 스마트화에 나서고 있다[1]. 공장자동화(Factory Automation, FA) 구축에는 이기종 장비의 연결에 대해 많은 이슈들이 있다. 다양한 장비로부터의 다양한 통신 구성이 가장 힘든 측면이 그 이유이다. 같은 회사 제품들로만 구성되거나 표준안이 존재하면 모르겠지만, 오래된 장비와 최신의 장비, 사용 환경도 제각각인 장비들이 일련의 통신을 통해 통합 구축을 하려니 구축하기가 쉽지 않다. 이런 문제점을 해결하기위한 방법으로 전 세계적으로 널리 보급되어 있는 자동화 프로토콜의 하나이고, 대표적인 설비 제어시스템인 PLC의 수많은 공업 기기에서 통신표준으로 사용하고 있는 FieldBus중 하나인 Modbus를 이용하여 통신 하는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
본 연구에서 적용한 열회복 방식은 적은 동력사용으로 최대의 냉각능력을 낼 수 있는 에너지 절약형이다. 항온항습기의 온습도를 보다 정밀 한 제어 기능을 갖도록 하기 위해 제어 알고리즘은 퍼지 PID 제어기를 설계하여 적용하였고, 외기보상장치(공냉식)를 갖추어 동절기에 $-20^{\circ}C$에서도 우수한 제습능력을 발휘하게 하였다. 고효율, 저소음형 시로코 팬을 채용하여 정숙운전이 되며 장비특성에 따라 상향식과 하향식에 맞도록 설계하였다. 실험한 결과 변환 효율은 95%이상, 정전복귀는 5sec 이내, 정지지연은 30sec 이내, 펌프다운은 10sec, 펌프지연은 5sec, 히팅지연은 5sec, 온도편차는 ${\pm}2^{\circ}C$(냉방편차: $2^{\circ}C$, 난방 편차: $2^{\circ}C$), 습도편차는 ${\pm}5%$(가습편차 3.0%, 제습편차 3.0%)을 갖게 하였다. 최근 유비쿼터스 기술이 중요시 되고 있기에 핸드폰을 통해 항온항습기를 원격 제어 할 수 있도록 하였고, MMI 소프트웨어와 자동 인터페이스를 지원하여 확장성이 뛰어나게 하였다. 또한 지능형 컨트롤러 고장진단에 의한 부품 및 장비의 수명이 연장 되도록 하였다.
해상에서 운용되는 함정은 다양한 위협에 둘러싸여 있는데 그중에서도 가장 위협적인 것은 다양한 환경과 플랫폼에서 발사가 가능한 대함미사일이다. 대함미사일은 함정의 레이더나 전자전 장비에 대하여 회피 기능까지 보유하고 있어 함정에 치명적인 피해를 줄 수 있다. 대함미사일에 의한 함정에 직접적인 피해를 줄이는 능동기만기는 대함미사일이 함정 대신 기만기를 추적하도록 유인하여 함정의 생존성을 높이는 장비로써 대함미사일 방어에 효과적인 방법이다. 본 논문에서 제안 기법은 해상 환경에서 함정의 능동기만기를 사용하여 대함미사일에 대응하기 위해 시뮬레이션 방법론인 DEVS (Discrete Event System Specification)를 적용하여 능동기만기의 효과적인 운용 시간을 검증한다. 이를 위해 함정, 대함미사일, 그리고 능동기만기를 각각 모델링하고 정의된 모델을 결합하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 수행을 통해 도출된 결과는 수동형 기만기, 체공 고정형 기만기, 그리고 이동형 능동기만기 중에서 이동형 능동기만기의 운용 시간 우수성을 검증했고, 대함미사일로부터 함정 방어를 위한 이동형 능동기만기의 운용 시간에 따른 방어구역을 추정하였다.
IMU(Inertial Measurement Unit)는 선박, 잠수함, 항공기 및 군용장비 응용분야에서 적용되어 자세 측정 영역에 주로 사용되고 있지만, 이런 IMU는 고가의 장비이기 때문에 특수 분야에서만 한정적으로 이용되어 왔다. 그러나 MEMS AHRS(MEMS : Micro Electro Mechanical System, AHRS : Attitude and Heading Reference System)의 현 기술 상황은 지능형 MEMS AHRS가 채택된 응용분야에서 가격이 높은 IMU를 대체 할 수 있는 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서, 가속도 센서, 지자기 센서를 사용한 AHRS를 이용하여 선박의 주요 운동 요소인 횡동요, 종동요, 선수동요 값을 측정할 수 있는 무선 선체 운동 측정 시스템을 개발하였다. 또한 AHRS 센서가 발생시키는 오차인 순간 가속도, 지자기의 영향 및 진동에 대응하기 위하여 칼만 필터링 기능이 탑재된 센서를 적용함으로서 최적의 성능을 실현하고자 하였다. 본 연구에서 구현한 AHRS 센서를 이용한 무선 선체 운동 측정 시스템을 이용하여 실선 실험을 실행하였으며, 선박의 제한적인 설치 상황에서도 편리하게 적용할 수 있을 것으로 보여진다. 향후 이 시스템이 선박에서 INS(Integrated Navigation System) 및 VDR(Voyage Data Recorder)과 같은 선박 장비와 호환되어 활용될 경우 항해 안전과 해양사고 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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