• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제37권2호
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• pp.143-156
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• 2020

Korea Polar Research Institute (KOPRI) installed an ionospheric sounding radar system called Vertical Incidence Pulsed Ionospheric Radar (VIPIR) at Jang Bogo Station (JBS) in 2015 in order to routinely monitor the state of the ionosphere in the auroral oval and polar cap regions. Since 2017, after two-year test operation, it has been continuously operated to produce various ionospheric parameters. In this article, we will introduce the characteristics of the JBS-VIPIR observations and possible applications of the data for the study on the polar ionosphere. The JBS-VIPIR utilizes a log periodic transmit antenna that transmits 0.5-25 MHz radio waves, and a receiving array of 8 dipole antennas. It is operated in the Dynasonde B-mode pulse scheme and utilizes the 3-D inversion program, called NeXtYZ, for the data acquisition and processing, instead of the conventional 1-D inversion procedure as used in the most of digisonde observations. The JBS-VIPIR outputs include the height profiles of the electron density, ionospheric tilts, and ion drifts with a 2-minute temporal resolution in the bottomside ionosphere. With these observations, possible research applications will be briefly described in combination with other observations for the aurora, the neutral atmosphere and the magnetosphere simultaneously conducted at JBS.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.717-724
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• 2006

무기체계 획득 사업에 있어서 소프트웨어의 비중이 높아감에 따라 비용추정의 중요성이 증대되고 있으나, 무기체계 내장형 소프트웨어의 비용에 대한 추정은 일반 소프트웨어 비용 추정 방법을 따르며 주로 PRICE S 모델을 도구로 사용하고 있다. 그렇지만, PRICE S 모델에서 내장형 소프트웨어에 대한 개발규모 산정에 따른 추정 비용의 타당성에 대한 검증 결과는 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 PRICE S 모델을 이용하여 무기체계 내장형 소프트웨어의 산정 규모를 통한 비용 추정 기법을 제안한다. 이를 위하여 PRICE S 모델의 규모 산정 도구를 이용하여 코드라인과 기능점수 방식으로 소프트웨어의 규모를 추정한다. 최종적으로는 제작사에서 제공하는 실제 비용 자료와 비교한다. 결과적으로 객관적으로 추정이 어려웠던 무기체계 내장형 소프트웨어의 규모 및 비용을 추정하는 방안을 제시함으로써, 앞으로 무기체계 획득 사업에서 소프트웨어의 비용 검증 및 협상에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.77-80
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• 2011

의료용 로봇은 크게 네 분야로 나눌 수 있는데, 수술을 보조하는 수술보조 로봇, 수술 로봇, 수술시뮬레이터, 재활 로봇이라 할 수 있다. 이와 같이 의료용 로봇은 주로 고 정밀도 및 신뢰성을 요구하는 작업을 위해 개발되고 있다. 의료용 서비스 로봇의 또 다른 분야로 수술이 아닌 진료를 위한 서비스 로봇이 있다. 진료 서비스 로봇은 병원의 접수 업무 및 진료 시 사용할 수 있는 환자의 생체 데이터 취득, 병원 내 위치 및 콘텐츠 정보 등을 환자에게 제공할 수 있는 로봇이다. 하지만 지금까지의 의료 서비스 로봇은 실제적인 접수 처리과정을 진행하는 역할을 하지는 못하였다. 본 논문에서는 의료 서비스 로봇 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 로봇 시스템은 의료정보 교환을 위한 표준 프로토콜을 사용해 직접 병원 정보 시스템과의 연동이 가능하고, 병원의 환자 접수 및 처리, 진료 대기자 수와 같은 정보를 제공할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.549-558
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• 2021

터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제39권4호
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• pp.389-399
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• 2014

Purpose: This study was aimed at developing a tractor-driving simulator for the safety training of agricultural tractor operators. Methods: The developed simulator consists of five principal components: mock operator control devices, a data acquisition and processing device, a motion platform, a visual system that displays a computer model of the tractor, a motion platform, and a virtual environment. The control devices of a real tractor cabin were successfully converted into mock operator control devices in which sensors were used for relevant measurements. A 3D computer model of the tractor was also implemented using 3ds Max, tractor dynamics, and the physics of Unity 3D. The visual system consisted of two graphic cards and four monitors for the simultaneous display of the four different sides of a 3D object to the operator. The motion platform was designed with two rotational degrees of freedom to reduce cost, and inverse kinematics was used to calculate the required motor positions and to rotate the platform. The generated virtual environment consisted of roads, traffic signals, buildings, rice paddies, and fields. Results: The effectiveness of the simulator was evaluated by a performance test survey administered to 128 agricultural machinery instructors, 116 of whom considered the simulator as having potential for improving safety training. Conclusions: From the study results, it is concluded that the developed simulator can be effectively used for the safety training of agricultural tractor operators.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.107-113
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• 1999

본 연구의 목적은 작은 부위의 종양 또는 수술후 잔여종양을 검출할 수 있는 소형 고성능 영상용 감마프로브를 개발하는 것이다. 감마프로브의 검출기 시스템을 위해 위치민감형 광전자증배관(PSPMT)을 사용하였고, -1000V의 고전압을 공급하였다. 섬광체는 직영 7.62cm, 두께 9.5mm인 NaI(Tl)를 사용하였으며, 광학그리스를 이용하여 NaI(Tl)와 PSPMT를 접합시켰다. 조준기는 평형육각구멍조준기로써 직경 1.3mm, 격벽 두께 0.22mm, 그리고 길이 40mm이었다. 신호처리시스템은 위치신호처리와 트리거신호처리로 구분되며, 위치신호처리는 전단증폭기, 주증폭기를 거쳐 가산, 감산, 제산신호회로를 이용하여 얻었고, 트리거신호는 가산증폭기, 일정분획식별기 그리고 게이트 모듈을 이용하여 얻었다. 데이터 획득은 Gamma-PF 인터페이스 보드를 경우유하여 PIP 소프트웨어와 펜티엄 PC에 제어되었다. 영상연구를 위해 점선원을 이용하여 장균이도 영상과 슬릿마스크 영상을 얻었다. 그리고 조준기를 사용하여 두 개의 구멍팬텀 영상을 얻었다. 고유공간분해능은 3.97mm이었으며, 시스템 공간분해능은 5.97mm이었다. PSPMT를 이용하여 개발한 소형 감마프로브에 의해 획득된 팬텀영상은 좋은 영상질을 보여주었으며, 임상적용을 위해서는 영상특성의 최적화 연구가 계속되어야할 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.21-28
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• 2016

영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.125-138
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• 2006

교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제22권2호
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• pp.139-152
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• 1998

In the present study, the flow characteristics of developing laminar oscillatory flows in a square -sectional 180 deg. curved duct are investigated experimentally. The experimental study using air in a square-sectional 180 deg. curved duct is carried out to measure velocity distributions with a data acquisition and LDV (Laser Doppler Velocimetry) processing system. In this system, Rotating Machinery Resolver (RMR) and PHASE program are used to obtain the results of unsteady flows. The major flow characteristics of developing oscillatory flows are found by analyzing velocity curves, mean velocity profiles, time-averaged velocity distribution of secondary flow, wall shear stress distributions, and entrance lengths. In a lower dimensionless angular frequency, the axial velocity distribution of laminar oscillatory flow in a curved duct shows a convex shape in a central part and axial symmetry. The maximum value of wall shear stress in a lower dimensionless angular frequency is located in an outside wall, but according to increasing the dimensionless angular frequency, the maximum of wall shear stress is moved to inner wall. The entrance lengths of laminar oscillatory flows in a square-sectional 180 deg. curved duct is obtained to 90 deg. of bended angle of duct in this experimental conditions.