• 전자공학회논문지SC
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• 제48권3호
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• pp.6-12
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• 2011

다중 구동기로 이루어진 실시간 분산제어시스템으로 전기자동차, 다중 로봇시스템 등을 들 수 있다. 이러한 시스템들에는 여러 개의 프로세서가 필수적으로 요구된다. 시스템 구성요소별로 프로세서를 내장한 제어 기기에는 모듈화, 소형화, 저전력화 및 상호운용가능성과 내고장성이 요구되며, 이를 위해서 제어시스템이 네트워크기반 실시간 분산제어시스템의 형태로 구현될 필요가 있다. 네트워크기반 실시간 분산제어시스템 구현 시 각 구동부간 동기화 문제에 의해 고속, 고정밀 및 고신뢰성을 갖는 것이 어렵다. 동기화 문제의 원인으로는 부하변동, 구동부간 동특성 불일치 및 구동부 제어기기간의 통신에 따른 시간지연을 들 수 있다. 본 연구에서는 연결 부하가 서로 다른 경우와 연결부하 뿐만 아니라 구동 모터의 동역학적 특성도 다른 경우의 단일 링크 머니퓰레이터에 대하여 외란관측기와 칼만 필터를 이용한 동기화 제어법과 목표치와 실측치 및 실측치들 사이의 에러 벡터의 노름에 대한 스칼라 함수를 정의하고 이 함수의 기울기 벡터를 최소화시키는 목표궤적을 이용한 동기화제어법을 제시하고 실험을 통하여 그 유용성을 확인한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권6호
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• pp.37-44
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• 1999

본 논문에서는 고차 불확실 시스템의 빠르고 견실한 추적을 위해 시변 다중근을 가지는 새로운 슬라이딩평면을 제안한다. 다중근은 슬라이딩 모드에서의 폐루프 시변 시스템을 안정화시키면서 목표로 하는 근을 향해 이동한다. 초기 다중근은 초기 오차에 대해 평면의 평행이동 거리가 최소화되도록 얻어지고 평면이 초기오차를 지나도록 절편이 생성된다. 허용되는 입력 하에서 빠른 평면의 평행이동과 다중근의 이동은 오차 수렴 속도가 증가될 수 있게 해준다. 제안되는 슬라이딩 모드 제어는 오차가 초기 시간부터 항상 슬라이딩 평면에 머물도록 하여 시스템은 매개변수 불확실성과 외란에 대해 더욱 둔감하게 해준다. 모의 실험에서 기존 방식과의 비교를 통해 제안된 타당성이 입증된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.14-21
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• 2011

In diesel engines, accurate EGR control is important due to its effect on nitrogen oxide and particulate matter emissions. Conventional EGR control system comprises a PI feedback controller for tracking target air mass flow and a feedforward controller for fast response. Physically, the EGR flow is affected by EGR valve lift and thermodynamic properties of the EGR path, such as pressures and temperatures. However, the conventional feedforward control output is indirectly derived from engine operating conditions, such as engine rotational speed and fuel injection quantity. Accordingly, the conventional feedforward control action counteracts the feedback controller in certain operating conditions. In order to improve this disadvantage, in this study, we proposed feedforward EGR control algorithm based on a physical model of the EGR system. The proposed EGR control strategy was validated with a 3.0 liter common rail direct injection diesel engine equipped with a DC motor type EGR valve.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권9호
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• pp.1145-1156
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• 2002

스테레오 비전 시스템을 이용하여 이동 물체의 거리와 속도를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 이동 물체의 거리와 속도 측정에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나는 물체 추적의 정확성이다. 따라서 빠르게 움직이는 물체 추적을 위해 배경 영상 기법을 이용하였고, 물체의 그림자와 잡음을 제거하기 위해 지역 Opening 연산을 이용하였다. 적응형 임계치를 적용하여 자기 변화에 상관없이 이동 물체의 추출 효율을 높이도록 하였다. 좌, 우 중심점 위치를 보정하여 더 정확한 물체의 속도와 거리를 측정할 수 있도록 하였다. 배경 영상 기법과 지역 Opening 연산을 사용하여 계산 과정을 줄임으로써 이동 물체의 거리와 속도의 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험 결과, 배경 영상 기법은 다른 알고리즘과는 달리 빠르게 움직이는 물체를 추적할 수 있음을 보여준다. 적응형 임계치를 적용하여 후보 영역을 줄임으로써 목표물 추출 효율이 개선되었다. 양안 시차를 이용하여 목표물의 중심점을 보정함으로써 거리와 속도 측정 오차가 감소하였다. 스테레오 카메라에서부터 이동 물체까지의 거리 측정 오차율은 2.68%, 이동 물체의 속도 측정 오차율은 3.32%로 본 시스템의 향상된 효율성을 나타냈다.

• 해양안보
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• 제7권1호
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• pp.31-60
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• 2023

본 논문은 북한의 SLBM 탑재 신형 잠수함과 핵 무인 수중 공격정 '해일'에 효과적으로 대응하기 위해 자항 기뢰와 초공동 어뢰를 결합한 융복합 무기체계를 제안하고, 그 효과성을 분석하였다. 자항 기뢰와 초공동 어뢰의 융복합 무기체계는 자항 기뢰의 은밀 매복 및 탐지 능력과 초공동 어뢰의 초고속 주행 능력을 결합하여, 각 무기체계의 장점을 극대화하고 단점을 상호 보완한다. 이 무기체계의 효과성을 분석하기 위해 국방전력발전업무훈령의 소요제기서 작성 기준을 참고하여 수중 유도무기의 작전 운용에 요구되는 성능에 적합하게 분석 기준을 선정하고, 기존 무기체계 대비 효과성을 수중 방어 지속성, 전투력 운용 융통성, 생존성, 지휘/통제, 운영 비용 효율성, 기상 영향 요인 등 6가지 측면에서 분석하였다. 또한, 시나리오 구상을 통해 이 무기체계의 실용성을 입증하였다. 자항 기뢰와 초공동 어뢰의 융복합 무기체계가 현실화 된다면 미래의 수중환경에서 한국의 안보에 매우 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권3호
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• pp.132-138
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• 2009

호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권3호
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• pp.247-256
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• 2014

최근, 조류 관측을 위하여 카메라나 레이더 등이 도입되어 보다 정확하고 효율적인 관측이 가능해지게 되었다. 특히, 레이더를 활용하여 조류를 관측하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 레이더 조류학이라는 분야가 생겨나게 되었다. 기상 레이더, 공항 탐색 레이더, 추적 레이더 등 여러 종류의 레이더가 조류 관측에 활용되고 있지만, 접근성을 비롯하여 경제성 및 이동성에 많은 제약을 가지고 있어 선박용 레이더가 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선박용 FMCW 레이더를 이용하여 원격 조류 관측 및 통계 분석 기능을 제공하는 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 널리 알려져 있는 물표 인식을 위한 이미지 처리 기법을 적용하였다. 또한 개발한 시스템을 이용하여 두 차례 실험을 실시하였고, 움직이는 조류가 관측됨을 확인하였다. 그 결과, 각종 레이더 수치 값 조정 등의 개선점을 파악하고 이를 수정하였으며, 조류 관측 분야에 시스템의 적용가능성을 확인하였다. 개발한 시스템은 조류 관측에 관한 연구 뿐 아니라 환경 평가 등의 분야에 도입될 수 있을 것이며, 향후에는 조류 관측을 보다 정확하게 분석하여 통계내고, 조류의 이동 경로를 추적하는 것에 관한 연구가 필요하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.638-648
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• 2020

현재 지능화 된 협동로봇의 사용자 추종 방법은 비젼 시스템 기반 및 라이다를 이용한 사례가 일반적이고 성능도 우수하다. 그러나 2020년 전세계로 확산된 코로나19 사태에 폐쇄된 공간에서 의료진과 협동을 위한 로봇의 활약은 미흡한 실정이였다. 그 이유는 의료진들은 바이러스 감염 방지를 위하여 모두 방호복을 입고 있어 기존 연구된 기술로는 적용이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 초음파 센서를 송신부와 수신부로 분리하여 이를 바탕으로 사용자의 위치를 추정하고 능동적으로 모바일 플랫폼이 사람을 따라다니며 협동 할 수 있는 기법을 제안하였다. 그러나 초음파센서는 경면반사 및 수, 발신 간 통신 단락으로 인한 불규칙 오차가 발생하고, 오차를 줄이기 위해 메디안 필터 일부 개선하여 적용하였으며 협소한 공간에서 원활한 작업 수행을 위해 곡률궤적을 적용해 주행기술을 향상시켰다. 실험 결과 메디안 필터 전, 후 거리, 각도의 오차는 약 70% 감소하였으며 'S', '8'자 코스 주행을 통해 주행 안정성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.362-370
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• 2014

본 연구는 자유로운 호흡 상태에서 사이버나이프 영상유도 방사선 치료장치(IGRT)를 이용하여 흉 복부 종양의 움직임과 외부호흡과의 상관관계 측정하여 분석하였다. 대상은 방사선 치료를 시행한 폐종양(n=10), 간종양(n=10), 췌장암(n=10) 환자 총 30명으로, 종양추적시스템(MTS)의 로그 데이터를 변환하여 분석하였다. 자유로운 호흡 중에서 폐종양과 외부호흡의 Peason 상관관계는 두미 방향 0.646(p<0.05), 좌우 방향 0.365(p<0.088), 전후 방향 0.196(p<0.115)로 나타났다. 간종양의 상관관계는 두미 방향 0.841(p<0.000), 좌우 방향 0.346 (p<0.179), 전후 방향 0.691(p<0.001)로 나타났다. 췌장 종양의 상관관계는 두미 방향 0.683(p<0.000), 좌우 방향에서는 0.397(p<0.006), 전후 방향 0.268(p<0.127)로 나타났다. 영상유도장치를 이용한 흉 복부 종양의 움직임 측정 결과는 정확한 치료 체적의 결정에 유용하게 적용할 수 있을 것이다. 또한 외부 호흡과 내부 종양 움직임의 상관관계를 분석을 통하여 다양한 방사선 치료 기술에서 종양의 움직임을 보상해 줄 수 있는 중요한 정보를 제공할 것이다.