최근 국내 이동통신사들의 차세대 성장 동력으로 사물지능통신 (Machine to Machine, M2M)이 주목받고 있다. 따라서 그 쓰임새와 활용도가 각종 분야로 점점 넓어지고 있으며, 기존의 통신에 비해 사용되는 단말의 수가 점점 증가하게 되면서 사물마다 전송되는 정보들의 수도 증가하고 있다. 각 그룹별로 나누어진 단말로부터 전송하는 각각의 데이터가 이동통신망을 이용하는데 있어 트래픽이 한계상황에 도달하게 된다면 M2M 통신의 서비스 처리를 원활하게 하지 못하는 상황이 발생 할 수 있다. 본 연구는 M2M 통신에서 사용하게 될 이동통신망이 한계점에 도달했을 때 M2M 서비스의 원활한 처리를 위해 Knapsack Problem 알고리즘을 이용하여 가상의 시뮬레이터를 구현하였다. 가상의 시뮬레이터는 각각의 장비 그룹별로 데이터가 들어오게 되면 이동통신망에서 우선적으로 처리해야 될 M2M 통신의 서비스의 처리부터 나중에 처리 될 서비스까지 원활한 처리방법을 위해 구현하였으며, M2M 기술이 더욱 발전하게 되어 점차 소형화 되는 사물들이 많아짐에 따라, 폭증하게 될 이동통신망에서 M2M 서비스를 처리하는 것이 원활하도록 도움을 줄 것이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권8호
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pp.1195-1202
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2010
2회로정수 등가회로에 의한 3상유도전동기 모델링 방식은 정격제원만으로 모의운전 특성을 효과적으로 재현하는 장점이 있으나 여자전류의 생략으로 역률 지시에서의 오차가 커지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 오차를 해소하기 위한 방안으로 정격 역률이 실제 전동기와 일치되는 조건에서 부하 크기와 관련이 없는 보상전류의 직교 성분을 해석한 후 이를 2회로정수의 부하 전류에 합성하는 방식을 제시하였다. 또한 정격제원으로부터 보상전류와 보정된 값의 전동기 전류, 토크 및 역률을 출력하는 전체적인 과정을 계산하는 연산모듈을 구성하였으며 실제 전동기의 제원을 모듈에 입력하여 나타나는 시뮬레이션 결과를 확인하였다. 이로부터 정격 운전점에서 주요 운전값이 실제 전동기와 일치할 뿐 아니라 슬립에 따른 전체 운전 영역에서 제시된 모듈의 출력 결과가 2회로정수의 경우보다 개선된 모의 특성을 나타내었다.
차세대 융합 교통 기술 분야중 하나인 Personal Rapid Transit 시스템 기술은 새로운 도심형 대중교통 기술로서 주목받고 있다. PRT 시스템은 센서 및 자율 주행 기술을 융합한 무인 운행 차량과 통신설비, 구간 검지 등 인프라 및 관련 요소 기술이 개발되어도 운행 예상 지역의 대규모 주행 트랙 구조에서 다수의 차량들의 다양한 주행 및 이상 패턴들에 대한 효율적이고 신뢰할 만한 관제 기술 개발이 요구된다. 또한 이러한 관제 기술 개발에 앞서 실제 PRT 차량 개발 및 소규모 테스트 트랙 구축을 통한 수많은 실차 주행과 같은 단계적 실험에 따른 막대한 시간 및 물리적 비용이 소요가 예상된다. 따라서 실제 구축 전 단계에서 다수의 PRT 차량에 대한 무선 기반 운행 관제 기술 개발을 위해서는 가상 환경에서의 시뮬레이션이 효과적이다. 본 논문에서는 물리엔진을 적용하여 단순 궤도 차량이 아닌 전륜 조향 시스템을 탑재한 PRT 차량 모델을 대상으로 대규모의 운행 예상 지역의 지형, 궤도, 인프라 및 네트워크 특성과 구조를 반영한 시뮬레이션이 가능하도록 설계한 통합 시뮬레이터 기술을 제시한다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방M&S 분야는 실 전장환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 국방 분야에서 군의 전투개념이 플랫폼 중심 전투(PCW, Platform Centric Warfare)에서 네트워크 중심전투(NCW, Network Centric Warfare)으로 변화됨에 따라 무기체계 효과도 분석 및 이의 군사적 활용에서 스마트폰을 적용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 국방 M&S분야의 무기체계 효과도 분석 시, 기존 모델을 스마트폰에 적용하기 위해 클라이언트/서버 방식으로 재작성 해야 하는 비용, 특정 기기 및 OS에 따른 중복 개발 비용, 대규모 데이터 교환방법 및 보안의 부재는 무기체계 효과도 분석에 스마트폰의 사용을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 스마트폰을 무기체계 효과도 분석에 활용하기 위한 Smartphone Adaptor를 설계하고 구현한다. Smartphone Adaptor는 스마트폰의 GPS, motion정보 등과 같은 입력 데이터를 시뮬레이터에 전달하고 시뮬레이터로부터 시뮬레이션 진행상황 및 결과값을 받는 일련의 과정을 자동화하여 모델 작성비용을 절감한다. 또한 JSON과 SEED암호화 알고리즘을 통해 보안이 필요한 데이터에 대한 효율적 전송이 가능하도록 하였다. Smartphone Adaptor는 무기체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었다. 본 논문에서는, 화생방 시뮬레이터에 스마트폰을 Live장비로서 활용하는 예제를 통해, 국방 M&S를 위한 Live 시뮬레이션 제작에 Smartphone Adaptor가 효과적으로 상용될 수 있음을 보인다.
승강기는 2만여 개의 다양한 부품들이 조합된 기계 전자적 장치로 서로 간의 밀접한 연관관계를 가지고 조직적으로 운영되고 있다. 이러한 복잡한 승강기 구조를 직관적으로 이해하고, 운영되는 모델을 효율적으로 인식함으로써 승강기 시스템에 대한 이해와 유지보수관리의 효율을 증가시킬 수 있을 것이다. 기존 승강기 관리 시스템은 승강기에서 발생하는 데이터를 기반으로 정보를 수집하고 이해하는 과정으로 승강기 유지 관리 시 실세계 정보의 표현 및 관리의 효율성이 부족한 구조를 가진다. 이에 본 논문에서는 승강기 실제 모델을 근간으로 효율적으로 운영할 수 있는 시뮬레이터 프레임워크을 제시하고자 한다. 구체적 사물에 대한 인식을 3D기반의 서비스 모델을 통해 구성하고, 동작 과정을 시각화함으로써 승강기 운영에 필요한 구조 및 운영방식에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다. 이를 위해 승강기 시스템에 대한 핵심 구성요소를 파악하고 이들 간의 관계와 운영 방식을 시각화하고 시뮬레이터를 구현한다. 이를 바탕으로 가상공간과 현장의 효율적인 관리 구조를 통해 현실적인 정보관리 및 운영환경을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구는 가상현실 콘텐츠 경험 이전에 기본 주시눈 위치의 패턴을 이용해 영상멀미의 민감도를 예측할 수 있는 방법론 개발에 그 목적이 있다. 본 실험에는 20명 (여자 10명, 평균 나이: $28.42{\pm}3.17$세)의 피험자가 참여하였다. 실험 참가자들은 5분 동안 기본 주시눈 위치의 패턴을 측정하고 가상현실 콘텐츠를 15분 동안 시청하였다. VR 콘텐츠 시청 후에 'Simulator Sickness Questionnaire (SSQ)' 설문을 통해 영상멀미에 대한 주관적인 경험을 실험 참가들로부터 보고 받았다. 기본 주시눈 패턴과 SSQ 점수는 피어슨 상관분석 및 독립성분 t검정을 통해 유의성을 확인하고 다중회귀분석을 통해 예측모델을 도출하였다. 분석결과, 기본 주시눈 위치의 패턴 (PCPA & PCPR)은 SSQ 점수와 통계적으로 유의한 차이가 있었고 강한 혹은 중간 양의 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 도출된 예측모델은 새로운 실험참가자 10명을 대상으로 정확도를 검증하였고 설문과 예측모델에 의한 SSQ 점수 사이에 강한 양의 상관관계와 낮은 편차가 있음을 확인하였다.
최근 많이 활용되고 있는 라즈베리파이 기반 임베디드 시스템 구축에 있어 사용자는 회로에 대한 이해, 하드웨어 비용 측면에서 어려움을 갖는다. 본 논문은 이러한 시스템을 가상으로 테스트하는 솔루션을 제안한다. 솔루션은 사용자가 실제 회로를 구성하듯이 가상의 공간에 모듈을 배치하고 선을 연결하는 등, 회로를 구성하고 동작을 테스트할 수 있으며 회로편집기, 인터프리터, 시뮬레이터의 세 가지 요소로 구성되어 있고 전체 9개의 모듈을 제공한다. 각 모듈은 제조사에서 제공하는 데이터시트와 제원을 바탕으로 실제 회로 테스트를 거쳐 추상화하였다. 솔루션은 프로토 타입이지만 품질수준을 높인다면 비용절감과 학습, 교육 측면에서 유용할 것이며 이를 위해서, 전기 물리엔진의 구현, 실제 보드로 포팅이 가능한 수준의 인터프리터, 시뮬레이션 로직의 일반화가 필요하다.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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