• 스마트미디어저널
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• 제13권8호
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• pp.39-48
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• 2024

최근 초분광 영상을 활용하여 작물의 생육 분석 및 질병을 조기에 진단하는 다양한 연구들이 등장하였지만, 수많은 스팩트럼 밴드를 사용하거나 최적의 밴드를 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 초분광 영상을 이용한 딥러닝 기반의 최적화된 작물 영역 스펙트럼 밴드를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 초분광 영상 내 RGB 영상을 추출하여 Vision Transformer 기반 Segformer을 통해 배경과 전경 영역을 분할한다. 분할된 결과는 그레이스케일 전환한 초분광 영상 각 밴드에 투영 후 전경과 배경 영역의 평균 픽셀 비교를 통해 작물 영역의 최적화된 스펙트럼 밴드를 탐색한다. 제안된 방법을 통해 전경과 배경 분할 성능은 평균 정확도 98.47%와 mIoU 96.48%의 성능을 나타내었다. 또한, mRMR 방법에 비해 제안 방법이 작물 영역 밀접하게 연관된 NIR 영역에 수렴하는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.161-167
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• 2015

본 논문에서는 첨단 주택에서 가전기기 에너지 절약을 위한 재실 기반 에너지 절약 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 센싱 시스템과 홈 게이트웨이 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 사람의 움직임을 감지하는 PIR 센서를 장착한 무선 센싱 노드와 CT센서를 이용하여 전류 사용량을 측정하고 무선으로 전달하는 스마트 플러그로 구성된다. 스마트 플러그를 이용하여 가전기기의 전류 소모량을 측정하고, 방과 문에 설치한 재실 감지 센서를 이용하여 거주자의 재실 유무를 확인하였다. 제안한 시스템은 부재 공간의 불필요한 전기 에너지 사용량을 스위치를 끔으로서 절약한다. 실험 결과 재실 기반으로 전기 에너지를 절약한다면 약 34%를 절약할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권2호
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• pp.588-603
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• 2018

This paper presents the idea of a smart load that can adjust the input power flow based on the intermittent power available from RESs (Renewable Energy Resources) to regulate the line voltage, and draw a constant power from the grid. To this effect, an innovative power flow controller is presented based on a Resistive ES (Electric Spring) in combination with a PEAT (Power Electronics based Adjustable Transformer), which can effectively shape the load power flow at the subnetwork level. With a PEAT incorporated in the step down transformer at the grid side, the proposed controller can supply non-critical loads through local RESs, and the critical loads can draw a relatively constant power from the grid. If there is an abundance of power produced by the RESs, the controller can supply both non-critical loads and critical loads through the RES, which significantly reduces the power demand from the grid. The principle, practicality, stability analysis, and controller design are presented. In addition, simulation results show that the power flow controller performs well in shaping the load power flow at the subnetwork level, which decreases the power demand on the grid. Experimental results are also provided to show that the controller can be realized.

• 전력전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.95-101
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• 2017

A simple and practical voltage balance method for a solid-state transformer (SST) is proposed to reduce the voltage difference of cascaded H-bridge converters. The tolerance device components in SST cause the imbalance problem of DC-link voltage in the H-bridge converter. The Max/Min algorithms of voltage balance controller are merged in the controller of an AC/DC rectifier to reduce the voltage difference. The DC-link voltage through each H-bridge converter can be balanced with the proposed control methods. The design and performance of the proposed SST are verified by experimental results using a 30 kW prototype.

• Journal of Magnetics
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• 제16권2호
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• pp.129-133
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• 2011

This paper shows the entire future market volume of the HTS power industry, one of main smart grid equipment, in the case of the final market penetration ratio reaching 100% in the domestic market (South Korea). In this paper, the market penetration ratio is determined using the judgment method, with the market penetration S-curve induced using the Delphi method and the Product Life Cycle from 2011 (supposed launching year, not realistic physical year), to 2050 (expected final target year). This paper analyzes the HTS market penetration ratio of each stage, apparent innovation, early adapters, and the early/late majority and laggard stage, using the S-curve, thus calculating the total future market volume of HTS equipment in the positive sense. Finally, this paper estimates the quantitative analysis results for the HTS4-items (cable, FCL, transformer, rotation machine) of each year within the domestic market.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.149-152
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• 2019

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권4호
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• pp.1240-1247
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• 2014

The applications of Distributed Generation (DG) in a smart distribution grid environment are widely employed especially for power balancing and supporting demand responses. Using these applications can have both positive and negative impacts on the distribution system. The sizing and location of their installations are the issues that should be taken into consideration to gain the maximum benefit from them when considering the economic aspects. This paper presents an application of the Bat Algorithm (BA) for the optimal sizing and siting of DG in a smart distribution power system in order to maximize the Benefit to Cost Ratio (BCR), subjected to system constraints including real and reactive power generation, line and transformer loading, voltage profile, energy losses, fault level as well as DG operating limits. To demonstrate the effectiveness of the proposed methodology and the impact of considering economic issues on DG placement, a simplify 9-bus radial distribution system of the Provincial Electricity Authority of Thailand (PEA) is selected for the computer simulation to explore the benefit of the optimal DG placement and the performance of the proposed approach.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.233-252
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• 2022

자율주행자동차 상용화를 위해 자율주행자동차 안전성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 그 중 시나리오 연구가 안전성 평가에 직접적으로 연관되어 필수적으로 고려되고 있다. 그러나 기존 시나리오 제시의 경우 데이터 부재 및 전문가 개입으로 인해 객관성 및 설명력이 보완될 필요가 있다는 의견이 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 사고 데이터 및 설명력 있는 인공지능 방법론인 ViT 모델을 활용하여 확장된 자율주행자동차 안전성 평가 시나리오를 제시한다. 활용 데이터에 최적화시킨 ViT 모델 학습 결과, 94% 정확도가 확인되었으며 Attention Map을 추가적으로 활용하여 설명력 있는 시나리오를 제시하였다. 본 연구를 통해 기존 시나리오 접근법의 한계를 보완하고 인공지능을 활용하여 새로운 안전성 평가 시나리오 수립 프레임워크를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.9-14
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• 2022

본 논문에서는 유지보수를 위한 구조물 인상 시 위험도 분석을 수행하여 안전사고를 방지할 수 있는 스마트 자동 인상 시스템을 개발하였다. 쌍대비교행렬 분석 기법을 활용하여 위험도를 분석할 수 있는 정량적 위험도 분석 프로그램을 개발하였고, 이를 자동 인상시스템과 연계하여 구조물 인상과 동시에 실시간으로 위험도 분석을 하였다. 자동 인상 시스템의 구성요소 중 거리측정센서로 구조물 인상 시의 변위를 측정하고, 측정된 변위는 정량적 위험도 분석 프로그램에 입력되어 위험도를 분석한다. 개발한 스마트 자동 인상 시스템의 성능을 확인하기 위해 실제 교량을 대상으로 실험을 수행하였으며, 구조물 인상과 동시에 위험도 분석이 가능한지를 확인하였다. 스마트 자동 인상 시스템의 성능을 평가하기 위해 인상실험 시 검증된 LVDT(linear variable differential transformer)를 함께 설치하였으며 거리측정센서와 LVDT로 측정되는 변위로 최대 인상량과 구역별 단차를 분석하였다. 인상장치의 동시 작동에 대한 성능을 통계적 분석방법인 분산분석(analysis of variance) 방법을 이용하여 성능을 검증하였다.