• 플랜트 저널
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• 제17권4호
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• pp.53-60
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• 2021

본 연구에서는 국내 진동감시시스템 제작업체인 (주)나다와 발전소 회전기기 진동데이터 취득 및 분석에 효과적인 휴대용 진동분석기를 개발하고자 하였다. 개발된 휴대용 진동분석기의 하드웨어는 측정기기의 교정을 위한 측정 불확도를 통해 얻은 측정값을 시스템에서 보정함으로써 측정오차를 최소화하였고, 고속 데이터 처리로 높은 분해능을 가진 신호처리 장치로 구성되었다. 소프트웨어 구조는 다양한 진동 플롯을 구현하여 상세한 분석프로그램을 실행하며, 회전기기 운전 중 외란으로 발생하는 노이즈 측정 및 제거에 효과적인 알고리즘을 적용하였다. 개발품은 사용자의 이동 편의성 증대 및 고속 데이터 처리로 분해능을 높임으로써 성능향상은 물론, 국산화 개발에 따른 구입비용 절감에도 크게 기여하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4065-4083
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• 2021

Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권1호
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• pp.38-46
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• 2023

Optical Fourier-domain reflectometry (OFDR) sensors have been widely used to measure distances with high resolution and speed in a noncontact state. In the electroplating process of a printed circuit board, it is critically important to monitor the copper-plating thickness, as small deviations can lead to defects, such as an open or short circuit. In this paper we employ a phase-based OFDR sensor for in situ relative distance sensing of a sample with nanometer-scale resolution, during electroplating. We also develop an optical-path difference (OPD)-regulated sensing probe that can maintain a preset distance from the sample. This function can markedly facilitate practical measurements in two aspects: Optimal distance setting for high signal-to-noise ratio OFDR sensing, and protection of a fragile probe tip via vertical evasion movement. In a sample with a centimeter-scale structure, a conventional OFDR sensor will probably either bump into the sample or practically out of the detection range of the sensing probe. To address this limitation, a novel OPD-regulated OFDR system is designed by combining the OFDR sensing probe and linear piezo motors with feedback-loop control. By using multiple OFDR sensors, it is possible to effectively monitor copper-plating thickness in situ and uniformize it at various positions.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권5호
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• pp.469-483
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• 2023

The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권5호_spc
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• pp.149-167
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• 2006

고령화가 다른 국가에 비해 상대적으로 빠르게 진행되고 있는 상황에 대비한 고령운전자의 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 고령운전자의 교통사고 원인을 신체적 능력저하보다도 심리적 요인의 변화에 입각하여 고찰해 보려고 한다. - 고령운전자의 교통사고 고령운전자의 교통사고에서 가장 두드러지게 나타나는 행동적 특징은 좌회전시 발생하는 교통사고가 많다는 것이다. 그리고 사고장소에 따른 분석결과에 의하면, 교차로에서 발생하는 사고가 많다는 것이 확인되었다. - 고령운전자의 조심성과 보상행동 고령운전자의 조심성이 운전행동에 미치는 알아보기 위하여 운전자의 운전확신수준을 비교해 보았다 운전확신수준은 4개 요인으로 구분되었고, 고령운전자와 젊은 운전자의 운전확신수준 차이를 검증한 결과를 보면, 고령운전자의 운전확신수준이 젊은 운전자에 비해 현저하게 떨어지는 것을 알 수 있었다 그리고 좌회전을 선택시 소요되는 시간을 분석하여 고령운전자의 조심성을 이해하려고 하였다 고령운전자는 젊은 운전자에 비해 선택소요시간이 현저하게 길어진다는 사실을 발견하였다. - 고령운전자의 운전일탈행동 연령에 따른 운전일탈행동의 변화를 보면, 연령이 증가함에 따라 운전일탈행동의 위반, 오류, 착오의 평균 점수는 감소하는데, 각 요인이 감소하는 정도는 차이가 있었다. 위반점수는 연령의 증가에 따라 급격하게 감소하는 모습을 보이는데 비해 오류와 착오점수는 연령의 증가에 따라 완만하게 감소하는 경향을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권1호
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• pp.40-47
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• 2009

본 논문에서는 송신안테나에서 송신된 신호가 자신의 수신안테나로 수신되어 발생하는 궤환 간섭 채널을 측정하는 방법과 측정된 데이터를 통해 궤환 간섭 채널을 분석한 결과에 대하여 기술한다. 2 GHz 대역의 WCDMA 신호를 사용하여 고속도로변에서 측정 실험을 하였다. 고속도로변은 고속으로 이동하는 차량에 의해 높은 도플러 주파수와 에너지가 큰 궤환 신호가 발생한다. 채널 측정은 신호발생기의 신호와 수신된 신호를 중간주파수로 다운 컨버트하고 동시에 샘플링하여 저장하였고 저장된 데이터를 LS(Least Square) 알고리즘으로 채널의 계수 값을 구하였다. 채널 분석을 위해 시간에 따른 전력 지연 프로파일과 산란 함수를 계산하고, 지연 확산, 도플러 확산, 핑거의 수, 지연에 따른 감쇄에 대하여 분석한다. 궤환 간섭 채널은 송신안테나와 수신안테나가 고정되어 있고 주위에 있는 이동하는 물체와 고정된 물체에 의해 형성된 다중경로를 통해 발생하는 채널로, 일반적인 기지국과 이동국의 채널 모델과는 다른 특성을 가지고 있다. 따라서 분석된 결과를 이용하여 무선 중계시스템의 설계와 성능검증을 위한 지침을 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.55-61
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• 2017

전파천문분야에서 관측데이터의 저장을 위해 대용량 HDD를 RAID로 연결한 디스크 팩을 활용하고 있다. VLBI 관측의 경우 관측속도가 빨라지고 광대역으로 확장되면서 많은 양의 관측데이터를 저장해야 한다. HDD는 사용회수가 많아질수록 고장이 많이 발생하고 있으며, 이것을 찾아서 복구하는데 많은 시간이 소요된다. 또한 고장난 HDD를 계속 사용할 경우 관측데이터의 손실이 발생한다. 그리고 새 HDD를 구입하여 많은 비용도 필요하게 된다. 본 연구에서는 FirmOS를 이용하여 SATA HDD의 무결성 검사 시스템을 개발하였다. FirmOS는 일반 서버보드와 CPU를 갖는 시스템에서 특정목적에만 동작하도록 개발한 OS이다. 개발한 시스템은 FirmOS 기반에서 SATA HDD의 물리적인 영역에 특정 패턴의 데이터를 쓰고 읽는 과정을 수행한다. 그리고 HDD 제어기의 메모리 영역에서 HDD로부터 읽어들인 저장된 패턴 데이터와 비교를 수행하는 방식으로 HDD의 무결성 검사를 확인하는 방법을 채용하였다. 개발한 시스템을 활용하여 VLBI 관측에서 활용하고 있는 디스크 팩의 고장여부를 쉽게 확인할 수 있었으며, 관측효율을 향상시킬 수 있는데 많은 도움이 되고 있다. 본 논문에서는 개발한 SATA HDD 무결성 확인 시스템의 설계, 구성, 시험 등에 대해 자세히 기술한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.175-181
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• 2015

본 논문은 전파천문 관측데이터 분석을 위해 소프트웨어를 이용한 디지털필터 설계방법에 대해 제안한다. 전파천문 관측시스템은 컴퓨팅 시스템의 발전과 함께 하드웨어에서 소프트웨어를 이용한 분석방법으로 넘어가는 단계이다. 기존 하드웨어로는 특정규격에 맞도록 설계 제작되었기 때문에 규격을 변경하는 것이 어렵고 제작에 많은 비용이 소요되지만, 소프트웨어는 규격 변경이 유연하고 공개 소프트웨어를 이용할 경우 저렴하게 설계할 수 있는 장점이 있다. 그러나 소프트웨어로 전파천문과 같이 많은 자료를 분석하기 위해서는 컴퓨터 시스템의 성능이 우수해야 하는 점도 있다. 본 연구에서는 한국우주전파관측망에서 운영하고 있는 관측시스템 중에서 하드웨어로 구성된 디지털필터와 같은 성능을 갖는 소프트웨어 디지털 필터 설계에 대해 제안한다. 제안 방법은 표준 C언어를 이용하여 디지털 필터를 설계하였으며, 설계한 디지털필터에 대해 GNU Octave로 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 검토하였다. 또한 설계한 디지털필터의 고속연산을 위해 병렬연산이 가능한 SSE 라이브러리를 도입하였다. KVN 관측모드 중에 광대역 관측데이터를 대상으로 제안한 방법의 디지털 필터를 통하여 협대역 관측모드로 데이터 필터링을 수행하였다. 그 결과, 대역 내의 필터링이 설계대로 수행되었고 리플이 발생하지 않아, 제안방법이 유효함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권6호
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• pp.21-30
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• 2008

GPS를 탑재한 프로브차량에 의해 수집되는 교통정보(구간통행속도)는 차량검지기와 같이 특정링크에 대하여 연속적으로 교통정보를 수집하는 방식이 아니다. 따라서 단속교통류 구간에서 신호시간 등의 영향으로 수집되는 정보의 안정성과 대표값 등에 문제점이 있다. 본 연구는 GPS를 장착한 프로브차량에 의해 수집된 구간통행속도 데이터를 필터링하는 방법을 개발하는데 목적이 있다. 시간간격별로 수집되는 데이터에 대하여 사분위편차와 관리도에 의해 이상치를 제거하였다. 사분위편차를 적용한 결과는 제거율이 $0{\sim}3.7%$ 이고, 개별 관리도에 의한 결과는 제거율이 $0.3{\sim}7.2%$ 이었다. 두 방법 모두 교통소통이 원활한 새벽시간 대에 이상치 제거율이 낮고, 낮 시간대에 이상치 제거율이 높은 것으로 나타났다. 문제점으로 지적되는 것은 모형에 충실할 경우 Low Bound에서 이상치의 제거기준이 낮게 설정되는 것이다. 따라서 시스템 운영과정에서 경험적인 사항이 반영되어져야 할 것으로 검토된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.207-213
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• 2019

대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.