• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.123-128
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• 2014

본 논문은 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차에 대한 연구이다. 기존의 자기 유도 무인운반차는 주행 정보를 얻기 위해 자기 위치측정 센서 외에 랜드마크 및 이를 인식하기 위한 추가적인 센서가 필요하다. 또한, 일반적으로 사용되는 고정형 차동 구동부를 사용할 경우 자기 유도 무인운반차의 무게 불균형으로 인해 위치측정 오차의 증가 및 제어에 어려움이 존재하므로 2개 이상의 구동부를 필요로 한다. 이러한 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차를 제안한다. 제안된 무인운반차는 주행 경로상에 자석의 양극으로 패턴을 구성하고 자기 위치측정 센서로 주행 정보를 획득하며, 하나의 상하 회전형 차동 구동부를 이용하여 후진 주행을 제어한다. 또한, 위치측정 오차의 감소를 위해 KF(Kalman filter)를 적용하여 무인운반차의 위치측정 정밀도를 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 직접 제작한 자기 유도 무인운반차를 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법의 패턴 인식 및 무인운반차의 후진 주행 성능을 확인할 수 있었으며, 기존의 방법보다 위치측정 정밀도의 RMSE가 더 감소된 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.44-49
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 매칭 시 발생하는 신뢰도가 낮은 부분을 컬러와 명도의 다중 임계값에 기반한 영상 분할 기법을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 스테레오 매칭은 좌측 영상 위의 한 점과 대응하는 점을 우측 영상에서 찾는 과정이며, 이를 통해 스테레오 영상 내에서 거리 정보를 복원할 수 있다. 하지만 영상 내 특징이 불분명한 부분의 경우, 스테레오 매칭의 신뢰도가 낮기 때문에 Bad Pixel이 발생하게 된다. 제안하는 방법에서는 Bad Pixel을 보정하기 위해서 각 픽셀의 연관성을 고려하고자 한다. 일반적으로 동일한 물체는 비슷한 색상과 명도를 가진다. 따라서 컬러와 명도의 다중 임계값에 의해 각각 분할된 영역을 통해 영역 간의 연관성을 고려하여, 동일한 물체로 판단되는 부분을 재분할한다. 이후 분할된 픽셀들의 관계 정보에 따라 디스패리티 맵의 Bad Pixel을 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 기존 방법의 결과에서 Bad Pixel이 28% 감소함을 확인하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제30권6호
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• pp.73-80
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• 2010

This study was conducted to estimate the relative performance of modules with changed characteristics due to long term exposure to the outdoor environment, with a specially made test device for simultaneous measurement of real time power output from the photovoltaic array, taking into account the inclined panel, direct irradiation, power being generated, temperature as well as the optimal analysis timing. In terminology description, M is an abbreviation of module and Group A, Group B are 10 modules series connection (1~10 of M), (11~20 of M) for each of them respectively. The overall mean voltage difference of M-18 with the lowest power output and M-14 with the highest output is-2.13V and it was identifiable that voltage difference was more concentrated to Group B. In addition, in case of M-2 and M-7, M-8, when compared with M-14, the overall mean voltage difference was -0.92V, -1.56 and -0.91V respectively showing the more concentration to Group A. When the temperature of module went up by $1^{\circ}C$, the mean voltage was reduced by 0.35V. For current, Group A was lower than Group B by-0.022A and the ratio of each group was 49.68% and 50.32% respectively, presumably the module with deteriorated properties were more concentrated to Group A relatively. From the comparison of relations with the comprehensive accumulation, M-2, M-7, M-8, M-16 and M-18 were those with deterioration of performance to the worst, thereby requiring precision examination. In comparative efficiency, M-14 was the most excellent one as 12.19% while M-18 as 10.53% was identified that its efficiency was comparatively rapidly reduced.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.129-134
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• 2018

최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.

• Composites Research
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• 제35권6호
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• pp.378-393
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• 2022

마찰전기 나노발전기(이하 TENG)의 새로운 발전 기술은 에너지 수집 및 자가 전력 공급 감지 응용 분야의 긍정적 전망으로 인해 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 또한 최근 소프트로봇의 부상은 플렉시블과 소프트센서, 액추에이터 개발에 대한 폭넓은 관심을 불러 일으키고 있다. TENG는 액추에이터와 자가 전력 공급 센서를 구동하는 유망한 전원으로 간주되어 소프트웨어 로봇, 소프트 센서 및 액추에이터 개발을 위한 독창적인 방법을 제공한다. 이 리뷰에서는 TENG를 기반으로 다양한 형태와 기능을 가진 소프트웨어 로봇을 소개하려 한다. 그 중 자연계의 구조, 표면 형태, 재료 특성과 센싱/발전 메커니즘을 모방한 바이오닉 소프트 로봇의 설계는 TENG 성능 향상에 큰 도움이 되었다. 또한 다양한 바이오닉 소프트 로봇은 TENG의 간단한 구조, 자체 전력 공급 특성 및 조정 가능한 출력으로 인해 이전 구동 방식보다 향상되었다. 그리하여 이 리뷰에서는 TENG가 활성화한 소프트 로봇 응용의 특정 핵심 영역에서 다양한 연구를 종합적으로 검토하려 한다. 리뷰를 요약하자면 먼저 최근 개발된 다양한 TENG 기반 소프트웨어 로봇을 정리하고 다양한 장비 구조, 표면 형태 및 자연적으로 영감을 받은 재료를 비교 분석하여 그에 따른 TENG 성능 개선을 수행한다. 자연계에 사용되는 다양한 유비쿼터스 감지 원리와 발전 메커니즘 및 유사한 인공 TENG 설계가 확인되었고 촉각 디스플레이 및 웨어러블 기기, 인공 전자 피부 등의 기기에 TENG를 활성화하는 바이오닉 응용에 대해 논의한다. 마지막으로 TENG 기반 센서 및 구동 장비의 로봇 실제 적용에 대한 발전 기회, 도전 및 미래 전망을 분석한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.270-278
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• 2022

본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a^*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.343-350
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• 2022

서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러 종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.28-34
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• 2010

본 논문에서는 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법을 제안한다. 마찰계수는 이동체의 도로주행 또는 장애물 극복에 있어 매우 중요한 요소이다. 이동체가 이동경로의 마찰계수를 미리 알 수 있다면 이동성향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 마찰계수 추정방법은 영상정보를 활용하기 때문에 이동체가 지면과 접촉하기 전에 마찰계수를 추정 할 수 있다는 장점이 있다. 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법은 마찰계수측정실험과 물질그룹생성을 포함한 학습단계와 물질그룹 분류과정과 마찰계수 함수 활용을 포함한 마찰계수 추정단계로 구성되어 있으며 물질 조성비를 생성하는 영상처리는 두 단계에 모두 포함된다. 이 과정을 통해 얻은 마찰계수는 무인이동로봇이 이동경로 진입 전에 미끄러움을 판단하여 미끄럼지역을 회피 할 수 있도록 하며, 저속으로 이동이 가능한 경우 미끄럼이 발생하지 않는 적정속도를 계산하는데 확용 가능하다. 본 논문에서 사용한 지형의 마찰계수와 영상정보는 마찰계수 측정실험을 통해 취득하였다. 마찰계수 추정방법을 평가하기 위해 실험지형의 실제 마찰계수와 추정 마찰계수의 차이를 비교하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.151-159
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• 2016

본 논문에서는 다량의 온수가 필요하지 않는 세면을 목적으로 개발된 세라믹 발열체 기반 비저장식 순간 전기온수기를 제안한다. 입력되는 물을 가열하여 온수로 출수시키는 히팅모듈은 유량센서를 이용하여 입력되는 물을 감지하고 세라믹 히팅 모듈을 동작시킨다. 히팅 모듈 내부는 분당 1.5리터로 입수되는 물의 온도 대비 약 $15^{\circ}C$정도로 가열된 온수로 입수 2초 내에 출수시키기 위해 1 path 유로로 설계하였고 또한 설계의 타당성을 검증하기 위해 히팅모듈 내부 물의 흐름과 온도변화에 대한 열유동해석을 수행하였다. 기본 설계를 기초로 내부에 막대형 세라믹 발열체 1개가 내장된 히팅모듈을 제작하였다. 히팅모듈 제작 후 3단계로 온도 세팅 기능을 가지는 온수기 시제품을 제작하였다. 제작된 시제품을 분당 1.5리터의 물을 공급하는 상수도관에 연결하고 출수되는 물의 온도 및 시간을 측정한 실험에서 물 공급 후 2초 후에 온수기 3단 기준으로 공급되는 물 온도 대비 $18.3^{\circ}C$로 가열된 온수를 출수할 수 있음을 확인하였다. 그리고 대기전력 1w 미만, 순간 전력도 일반가정에서의 허용범위를 넘지 않는다. 성능 측정 결과들을 통해 제안된 비저장식 순간 전기온수기가 겨울철 세면용으로 가정, 고속도로휴게소, 공장 등의 세면대에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.851-860
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• 2020

인구 고령화와 건강 복지에 대한 사회적 관심이 높아지면서 재활복지기를 포함한 실버 및 헬스케어 산업과 관련한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존에 1차적으로 설계·제작되었던 이·승강 전동휠체어를 사용자 측면에서 보다 더 안전성과 편의성을 갖도록 개선하고자 하였다. 사용자 체형을 고려한 헤드레스트 높이조절 기능의 시트 디자인, 사용성 증대를 위한 암레스트의 길이조절 및 95° 회전 기능, 사용자 탑승 편의성을 위한 바닥까지의 시트하강 및 운행 시 승강할 수 있는 기능, 캐스터 회전반경 및 안전성 증대를 위한 발판 추가 및 풋레스트 길이 조절 기능, 승·하강 시 흔들림 방지를 위한 프레임 및 승·하강 링크 설계 등을 개선시켰다. 또한 안전주행을 위한 컨트롤러 및 드라이브 부문과 사용자 편의성 측면의 기능들을 추가적으로 설계·제작하였다. 추가 기능을 보완하여 제작된 실내 전동휠체어의 동작 상태를 평가하기 위해 구동 실험을 수행하였다. 연속 주행시간, 회전반경, 승·하강 최대 하중, 최대 승강 높이, 소음레벨, 운행 보조센서 센싱 최소거리, 서버 및 앱 프로그램 상호연동 및 기기호환성, 듀티 사이클 최대 오차율의 성능실험을 수행하였다. 실험 결과, 더 개선하여 설계·제작한 전동휠체어는 시험 목표 값을 달성하였으며, 성공적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구로는 개선하여 제작된 이·승강 전동휠체어에 대해 사용자 측면에서의 사용성 평가를 수행할 것이다.