• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.718-723
• /
• 2011

본 논문에서는 비젼 카메라를 이용한 비주얼 멀티 터치 입력 장치를 제안한다. 제안된 입력 장치는 비젼 카메라를 이용하므로 기존 스마트 폰에서 사용하는 터치 스크린 입력 장치에 비해 non-touch로 명령을 입력할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 제안된 장치는 컴퓨터 계산 시간이 짧아 실시간 구현이 가능하고, 카메라외에 다른 장치가 필요 없으므로 존재하는 입력장치보다 싸다는 장점이 있다. 이를 위해, 먼저, HSV 컬러 모델과 라벨링 방법을 이용한 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 그 다음, 손이 움직이는 영역의 정확성을 개선하기위해, 기하학적인 특징점, 동심원, 칼만 필터에 기본한 움직임 인식 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 제안된 장치는 비디오 게임, 스마트 TV, 컴퓨터등을 원격으로 제어할 수 있음을 실험을 통해 보인다.

• 전기학회논문지
• /
• 제63권5호
• /
• pp.713-718
• /
• 2014

DC urban railway power system consists of DC power network and AC power network. The DC power network supplies electric power to railway vehicles and the AC power network supplies electric power to station electric equipment. Recently, because of power consumption reduction and peak load shaving, intelligent measurement of regenerative energy and renewable energy adapted on DC urban railway is required. For this reason, DC smart metering system for DC power network shall be developed. Therefore, in this paper, DC voltage sensor, current sensor, and DC smart meter were developed and evaluated by performance test. DC voltage sensor was developed for measuring standard voltage range of DC urban railway, and DC current sensor was developed as hall effect split core type in order to install in existing system. DC smart meter possesses function of general intelligent electric power meter, such as measuring electricity and wireless communication etc. And, DC voltage sensor showed average 0.17% of measuring error for 2,000V/50mA, and current sensor showed average 0.21% of measuring error for ${\pm}2,000V/{\pm}4V$ in performance test. Also DC smart meter showed maximum 0.92% of measuring error for output of voltage sensor and current sensor. In similar environment for real DC power network, measuring error rate was under 0.5%. In conclusion, accuracy of DC smart metering system was confirmed by performance test, and more detailed performance will be verified by further real operation DC urban railway line test.

• 전기학회논문지
• /
• 제64권5호
• /
• pp.779-785
• /
• 2015

Recently, home energy management system (HEMS) for power consumption reduction has been widely used and studied. The HEMS performs electric power consumption control for the indoor electric device connected to the HEMS. However, a traditional HEMS is used for passive control method using some particular power saving devices. Disadvantages with this traditional HEMS is that these power saving devices should be newly installed to build HEMS environment instead of existing home appliances. Therefore, an HEMS, which performs with existing home appliances, is needed to prevent additional expenses due to the purchase of state-of-the-art devices. In this paper, an intelligent inference algorithm for EMS at home for non-power saving electronic equipment, called legacy devices, is proposed. The algorithm is based on the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS) and has a subsystem that notifies retraining schedule to the ANFIS to increase the inference performance. This paper discusses the overview and the architecture of the system, especially in terms of the retraining schedule. In addition, the comparison results show that the proposed algorithm is more accurate than the classic ANFIS-based EMS system.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.699-705
• /
• 2009

본 논문은 지게차 AGV(autonomous ground vehicle)의 자율주행을 위한 제어 방법에 관한 연구이다. 기존에 개발된 지게차 AGV의 위치측정 방법으로는 자기-자이로 유도(magnet-gyro guidance) 방식과 유선 유도(wire guidance) 방법이 있지만, 유지보수에 대한 지속적인 노력과 비용문제가 있으며, 작업 환경의 변화에 따라 작업 환경을 재구성해야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 외란에 강인하고 작업 환경 및 작업 내용의 변경에 유연한 시스템을 구축하기 위해 레이저 내비게이션 센서와 엔코더, 자이로 센서의 센서융합을 통한 위치측정 시스템을 개발하였다. 또한 팔레트를 하역 운송해야하는 지게차 AGV의 주행제어를 위해 팔레트와 지게차 AGV 사이의 거리 차와 각도 차를 바탕으로 퍼지 제어 및 비례 제어를 이용한 주행제어기를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 지게차 AGV를 위한 제어 시스템의 성능 분석을 위해 물류 운송작업이 가능한 작업공간에서 동일한 하역 작업을 10회 반복 하였다. 그 결과, 시뮬레이션에 의해 생성된 경로와 실제 주행경로의 최대 평균 오차가 87.77mm를 가짐을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.34-50
• /
• 2012

본 연구는 국내 ITS 분야 센터와 노변간 통신의 상호 운영성 및 호환성과 국제경쟁력을 확보하기 위해 국내 도입이 필요한 ITS 센터와 노변간 통신환경에 대한 정의와, 이의 도입을 위한 기술적/정책적 방안을 수립하고 정보교환 에뮬레이터를 개발하여 VMS를 시범적용 함으로써 이에 대한 유효성을 검증하였다. 먼저, 국내 도입이 필요한 ITS 센터와 노변간 정보교환 표준 환경은 DATEX와 SNMP 듀얼 프로토콜로 정의하고, 메타속성 정의, OID 도입 등 메시지 정의 체계에 대해 제시하였다. 도입을 위한 기술적/정책적 방안으로는 표준도입 시범사업을 통한 Feed-back으로 충분한 실효성 확보, 표준에 대한 교육/홍보 선행, ITS 분야 OID 도입 및 체계적인 관리방법, 정보교환 표준규격에 적합한 하드웨어 표준 규격의 개발, 듀얼프로토콜 도입을 위한 통합관리시스템 구축이 필요함을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.80-95
• /
• 2019

최근 들어 센서 및 통신기술의 발달로 국내외 연구자들은 장비나 시스템의 상태정보를 수집하여 진단 및 예측 기법을 통한 유지보수를 결정하는 방법론에 대해 연구를 활발히 진행하고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구 문헌 고찰을 통해 현시점의 차량부품 상태를 바탕으로 미래 시점까지의 차량부품 상태변화 추이를 예측하여 유지보수 의사결정을 수행하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 또한, 유지보수 활동에 따른 전과 후의 차량부품 상태변화 추적을 통해서 상태 진단 및 예측 데이터 조정이 가능하도록 구성하였다. 향후 본 연구 결과의 적용을 통해 대중버스를 이용하는 시민들의 안전과 차량의 상태기반 유지보수 체계 활성화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1243-1248
• /
• 2018

금속분말 야금은 금속이나 금속산화물의 분말을 금형에 넣어 프레스로 압축 성형한 후에 고온으로 가열 소결하면 굳어지는 현상을 이용하여 독특한 모형의 부품이나 일정한 형태의 제품을 만드는 제조 기술이다. 분말 야금 프레스 장비는 자동차, 전자 부품 등의 핵심 정밀 부품을 만드는데 사용되기 때문에 이를 위하여 정밀한 서보 모터를 사용하여 제작되는 경우가 대부분이다. 본 논문에서 설계 및 구현한 지능형 정밀 서보제어 분말 성형 프레스 시스템은 상부 램 부분은 기계식 캠축을 사용하고 하부 램 부분은 고정밀 서보 시스템을 활용하여 정밀하게 제어함으로써 가격대를 낮추면서도 정밀도를 유지할 수 있는 장점을 가진다. 또한 OPC 기반의 모니터링 및 공정 데이터 수집 시스템을 설계 및 구현함으로써 향후 빅 데이터를 활용한 스마트 제조 관리 시스템에 적용될 수 있는 확장성을 제공한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.74-87
• /
• 2020

과적차량은 도로 주행환경의 안전을 위협하고 도로구조물의 수명단축에 직접적인 영향을 주는 주요 원인이다. 자중계는 화물차량에 탑재하여 중량을 측정할 수 있는 유일한 장비로, 운전자는 스스로 과적상태를 확인하고 운행 전 상차 시 적재중량을 조절하여 과적을 사전에 예방할 수 있다. 본 연구에서는 과적 적재물 중 골재 및 토사가 전체의 36.55%로 주요 과적적재물로 나타나 이를 주로 운송하는 30대의 건설폐기물 수집·운반차량을 선정하였으며, 자중계의 시범설치 및 원격 모니터링을 수행하여 운행데이터를 수집하였다. 운전자에게 중량을 인지할 수 있는 중량표시 앱을 배포하기 전 1달과 배포한 후 1달 동안 운행데이터를 비교하여 과적 예방효과를 분석하였다. 자중계로부터 제공받은 적재중량을 인지함으로써 과적운행이 6.1%가 감소한 것을 확인하였으며, 운송량을 극대화하면서 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어 운송 효율이 높아진 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.95-105
• /
• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권4D호
• /
• pp.433-442
• /
• 2010

최근 기능 인력의 건설현장 기피 현상으로 인해 숙련된 기능을 지닌 인력 양성이 더욱 힘들어지고 있으며 이에 대한 해결책으로 건설장비의 자동화 및 정보화 기술이 대두되고 있다. 특히 주로 기계화로 시공이 수행되는 토공은 도로, 공항, 단지조성등과 같이 대부분의 토목 및 건축 공사에 필요한 가장 기본적인 작업이며 굴삭기는 이런 작업에서 범용으로 활용되어 이른바 '지능형' 굴삭기의 필요성 두드러지고 있다. 지능형 굴삭기는 기능공이 탑승하지 않은 채 원격 또는 자동으로 전반적인 토공 작업을 수행할 수 있는 굴삭기를 일컫는다. 본 연구는 지능형 굴삭기 개발을 위한 요소기술로서 굴삭 작업자의 노하우를 반영하여 자동적으로 굴삭기 이동경로를 생성하기 위한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 즉, 수학적인 최적화 관점에 국한하지 않고 현장에서 굴삭기 운전자의 주된 의사결정 요소로 파악된 이동거리, 자연배수 방향, 굴삭방향의 연속성의 중요도를 반영하여 최적의 이동경로를 생성시켰다. 굴삭기가 작업하는 전체 구간을 단위 셀로 나누고, 셀들에 의하여 생성된 네트워크와 셀간 이동비용을 입력값으로 하여 몇 가지 네트워크 탐색 알고리즘을 사용하여 소비용의 이동경로를 파악하도록 하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 실제 현장에서 굴삭기 운전자가 작업을 하기 위하여 의사결정을 하는 요소를 반영하여 굴삭기의 이동경로를 결정함으로 인해 현장 적용성을 높였다는 데 그 차별성과 의미가 있다.