• 대한기계학회논문집A
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• 제40권9호
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• pp.815-820
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• 2016

탄성중합체와 흑연입자의 복합재는 전기 전도성 유연 소재로써, 대변형률 측정센서의 감지소자 제작에 적합하다. 본 연구에서는 기계적 연성이 우수한 탄성중합체인 polydimethylsiloxane(PDMS)와 전기 전도도가 높은 박리 후 파쇄된 흑연(expoliated and fragmented graphite, EFG)을 혼합하여 새로운 전기 전도성 유연 소재를 합성한 후 이를 이용하여 측정대상물의 변형률을 50% 이상까지 측정할 수 있는 고감도 연성 센서를 개발한다. 먼저, 천연 흑연가루를 전자레인지로 팽창시킨 후 초음파분쇄로 파쇄시켜 EFG를 준비한 후 PDMS와 혼합하여 전기 전도성 유연 소재를 준비한다. 1, 2 및 3축 대변형률 연성 센서는 상기 복합재로 만들어진 감지소자층과 순수 PDMS로 만들어진 절연층으로 구성되며, 각층은 저압스프레이 기반의 스텐실 기법을 통해 복합재 혹은 순수 PDMS 용액을 반복적으로 적층함으로써 제작된다. 본 논문에서는 PDMS와 EFG의 혼합비가 전기 전도성 유연 복합재의 기계적 연성과 전기 전도성에 미치는 효과에 대해 집중적으로 살펴본다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.68-77
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• 2021

본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제39권2호
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• pp.102-102
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• 2014

The NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) onboard NEXTSat-1 is the near-infrared instrument onboard NEXTSat-1 which is being developed by KASI. The main scientific targets are nearby galaxies, galaxy clusters, star-forming regions and low background regions in order to study the cosmic star formation history in local and distant universe. After the Preliminary Design Review, we have fixed major specifications of the NISS. The off-axis optical design with 15cm apertureis optimized to obtain a wide field of view ($2deg.{\times}2deg.$), while minimizing the sensitivity loss. The opto-mechanical structure of the NISS was designed to be safe enough to endure in the launching condition as well as the space environment. The tolerance analysis was performed to cover the wide wavelength range from 0.95 to $3.8{\mu}m$ and to reduce the degradation of optical performance due to thermal variation at the target temperature, 200K. The $1k{\times}1k$ infrared sensor is operated in the dewar at 80K stage. We confirmed that the NISS can be cooled down to below 200K in the nominal orbit through a radiative cooling. Here, we report the preliminary design of the NISS.

• 수산해양기술연구
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• 제34권2호
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• pp.144-158
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• 1998

In order to study basic information on the developed electro-magnetic compass, experiments were carried out on board M. S. KAYA at the pier of Dong Kuk Steel Mill in Pusan and the Korean southern sea using a three-axis magnetic sensor from Jan. 21, 1995 to Feb. 14, 1996. The obtained results were as follows : 1. The amount of old metal on the pier was about 27,290tons~57,440tons with an average of 40,560tons, the artificial local disturbance at the pier was min. 27.1$\mu$T, max. 66.5$\mu$T, ave. 433$\mu$T for the horizontal component and min. -27.0$\mu$T, max. 45.1$\mu$T, ave. 3.7$\mu$T for the vertical component. Its direction of horizontal component was 305$^{\circ}$ with the ship's head up bearing at 225$^{\circ}$. 2. The ship's magnetic distribution on the starboard side on berthing at the pier was 17.4$\mu$T for the horizontal component and -6.2$\mu$T for the vertical component. On the ship's port side, it was 19.8$\mu$T for the horizontal component and 4.1$\mu$T for the vertical component. On the ship's starboard side at sea, the ship's magnetic distribution was 19.2$\mu$T for the horizontal component and 3.2$\mu$T for the vertical component. On the ship's port side, the readings were 22.0$\mu$T for the horizontal component and -1.8$\mu$T for the vertical component. The directions of these readings were nearly starboard side. 3. On the pier, the secular change of the artificial local disturbance decreased 8.3$\mu$T from 61.0$\mu$T to 52.7$\mu$T for the horizontal component and decreased 7.1$\mu$T from 8.9$\mu$T M 1.8$\mu$T for the vertical component. On the starboard side from its berth, the ship, s magnetic distribution increased 2.6$\mu$T from 14.8$\mu$T to 17.4$\mu$T for the horizontal component and increased -0.1$\mu$T from -6.1$\mu$T to -6.2$\mu$T for the vertical component. On the ship's port side from its berth, it increased 7.1$\mu$T from 12.7$\mu$T to 19.8$\mu$T for the horizontal component and increased 10.2$\mu$T from -6.1$\mu$T to 4.1$\mu$T for the vertical component. 4. While at sea, on the ship's starboard side, the Secular change of the ship's magnetic distribution increased 3.9$\mu$T from 15.3$\mu$T to 19.2$\mu$T for the horizontal component and increased 2.0$\mu$T from -5.2$\mu$T to -3.2$\mu$T for the vertical component. On the port side, the changes increased 11.4$\mu$T from 10.6$\mu$T to 22.0$\mu$T for the horizontal component and increased 4.9$\mu$T from -6.7$\mu$T to -1.8$\mu$T for the vertical component. Upon berthing at the pier, the deviation of the secular change increased westerly 1 degree W~ 2.5$^{\circ}$ W from 3.5$^{\circ}$ W~ 5$^{\circ}$ W M 6W with the ship's head up bearing at 225$^{\circ}$. While at sea, these increased westerly 2$^{\circ}$ ~ 3$^{\circ}$ from the Northeast to the South and increased easterly 1$^{\circ}$ ~ 8$^{\circ}$ from the Southwest to the North. 5. While at port, within 1 mile between the ship and berth of the pier, as we approached the pier, the westerly deviation increased and when we departed the pier easterly deviation increased. When approaching the pier, the deviation was smaller than the deviation when the ship was departing from the pier. When approaching the bearing at 225$^{\circ}$ with the ship's head up bearing, the varies of deviation was smaller than the varies when the ship's head up bearing was departing from it.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.