라즈베리 파이는 영국 라즈베리 파이(Paspberry Pi) 재단에서 만든 초소형/초저가 PC이며 교육용 프로젝트의 일환으로 개발되었다. RCA 연결 잭을 가지고 있으며 2012년 3월에 출시되어 1시간만에 모두 매진되기도 했다. 라즈베리 파이는 리눅스 커널 기반 운영체제를 사용하여 Raspbian이라는 라즈베리 파이에 최적화된 데비안 계열의 무료 운영체제를 주로 사용하고 있다. 현재 라즈베리 파이는 큐비 보드와 함께 IoT 분야에서 상당히 각광받고 있으며 큐비 보드보다 많은 자료를 보유하고 있다. 아두이노는 상당히 쉬운 접근을 허용하지만 avr의 접근성 및 코드 연계등이 불가능하여 모든 커스터마이징을 라이브러리로만 해결해야하는 단점이 존재한다. 라즈베리파이는 라즈비안을 사용하며 가격이 저렴하지만 입출력이 작은 한계점이 존재한다. 그래서 이 둘의 결합을 위해 GPOI를 사용한 하드웨어 제어를 생각하게 되었다. 본 논문에서는 GPIO를 사용한 RaspberryPi 보드를 제어하기 위해 Cooking Hacks 실드를 사용하여 입출력이 부족한 라즈베리 파이 확장을 확인하였고 잘 동작됨을 검증하였다.
직류 전동기 (DC Motor)는 유도전동기와 더불어 광범위한 영역에서 사용되고 있는 중요한 구동원이다. 비록 구조가 복잡하고 유지보수의 측면에서 불리한 점이 있어 오늘날 산업의 동력원으로서 대부분의 수요를 유도전동기에 내어준 상태이지만 우수한 제어성능으로 인하여 소형의 제어용 전동기로는 직류 전동기가 꾸준하게 사용되는 중이다. 또한 계자에 영구자석을 쓸 수 있는 구조로 자석재료의 발달과 더불어 고출력, 고효율 운전이 가능한 구조의 직류 전동기가 개발되고 있다. 그리고 인버터를 이용한 유도전동기의 경우보다 제어기의 구성이 단순하여 아직도 직류 전동기를 선호하는 수요도 무시할 수 없을 정도여서 여전히 중요한 동력원으로 자리를 차지하고 있는 전동기이다. 이러한 경향을 고려하여 본 논문에서는 시뮬레이션을 통한 모델링, EPLD를 이용한 PWM 발생회로 및 전동기구동회로, 프로세서 이용한 PI 제어 등의 하드웨어 구현을 통한 직류전동기의 제어성능을 살펴보고자 한다.
기존에 다수의 인스트루먼트에 대한 제어 및 모니터는 전문화된 영역으로 그 구현에 있어 고가의 전용 모듈을 필요로 하였다. 하지만 최근 임베디드 기술의 발전 속에 M&C(Monitor and Control)를 수행할 수 있는 다양한 제품이 출시되고, 적용 범위가 확대되고 있다. 이에 따라 예전에 비해 소규모의 M&C 환경을 보다 손쉽게 구축할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 별도의 하드웨어 제품을 통해 구현해야 했던 VLBI 시스템의 M&C를 저렴한 범용 임베디드 기술로 대체할 수 있는 방안에 대해 논하였다. 메모리 기반의 데이터 송수신 그리고 저장은 비단 VLBI 뿐만 아니라 네트워크 분야에서 일반화된 기술이고, 이더넷을 구성하는 일부 아이템을 VLBI(Very Long Baseline Interferometer) 시스템 환경에 맞게 최적화시킬 경우 보다 효과적인 M&C를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 이에 대한 시스템 설계 및 구현 방안을 구체화하였다.
본 논문은 야생 동물들이 농장에 침입할 때 마다 당시의 환경 데이터를 수집한 다음 이를 이용한 벡터 자동 회귀(VAR) 모델 기반의 기계 학습을 통해 향후 야생 동물의 침입을 예측하는 서비스의 구현 및 성능 평가 결과를 담고 있다. 침입 예측을 위한 학습 데이터를 수집하기 위해 사물인터넷 기반의 하드웨어 프로토타입을 개발했으며, 이를 학교 인근에 위치한 소규모 농장에 설치하고서 침입 이벤트를 발생시키는 모의 시험을 장기간에 걸쳐 실시하였다. 구현한 벡터 자동 회귀 모델 기반의 침입 예측 서비스는 앞으로 30일간의 침입 발생 가능성이 높은 날짜와 시간을 제공한다. 더불어 제안 서비스는 야생 동물의 농장 침입 시 농장 주인의 모바일 기기에 실시간으로 알림을 제공하는 기능을 포함하며, 이에 대한 성능 평가를 실시하여 평균 7.89초의 응답 시간을 보여줌을 확인하였다.
잡초는 농작물에 막대한 피해를 주는 주요한 개체이다. 잡초를 효과적으로 제거하기 위해서는 정확한 분류를 하고 제초제를 사용하여야 한다. 컴퓨팅 기술의 발전으로, 영상 기반의 기계학습 방법들이 이 분야에서 연구되고 있고, 특히 합성곱 신경망 기반의 모델들이 공공데이터에서 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 실제 응용단계에서는 많은 파라미터 수와 연산량 때문에 GPU와 같은 좋은 하드웨어 조건에서만 잘 작동된다. 본 논문은 계층적 구조 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안된 모델은 적은 파라미터 수로 21개의 외래 잡초 종을 최대 97.2612%의 정확도로 성공적으로 분류하였다. 이를 통해 적은 수의 파라미터를 사용하는 제안된 모델은 네트워크 기반의 분류 서비스에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 소규모 강의 범람 예측을 위한 인공 수위 예측 시스템을 제안한다. 강의 수위 예측은 홍수 피해를 줄일 수 있는 대책이 될 수 있다. 그러나 하천 범람에 영향을 미치는 강 또는 강우의 고유 특성으로 인해 범람 모델을 구축하기가 어렵다. 일반적으로 하류 수위는 상류의 인접한 수위에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안 된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.
전통적으로 전력시스템은 공급체계의 말단에 있는 소비자의 위치에서 보면 중앙집중화된 구조를 갖고 있다. 그러나 최근 수 십년간 지붕형 태양광, 영농형 태양광, 소형 풍력터빈, 배터리저장장치 및 스마트 가전품과 같은 분산에너지원의 등장을 보아왔다. 분산에너지원의 등장에 따라 배전계통 운전원의 역할도 확장된다. 확장된 분산전원의 진출은 배전망이나 송전망의 전통적인 계획과 운영에 영향을 주는 전력계통의 역조류와 예측성을 어렵게 할 수 있다. 이는 전형적인 계통계획, 정비 및 망관리, 정전할당 등 배전계통 운전원이 갖는 기능이 변경되어야 할 필요성을 증폭시킨다. 이 연구의 목적은 다중 분산전원을 갖는 미래 배전운전시스템을 설계하고 제안된 배전시스템 모델을 HILS로 구현 및 검증하는 것이다. 시험결과를 보면 제안된 배전시스템이 정상 영역에서 운전되고 배전선로 손실이 감소된다는 것을 보여준다.
With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.
With the recent increase in the development of military drones, they are adopted and used as the combat system of battalion level or higher. However, it is difficult to use drones that can be used in battles below the platoon level due to the current conditions for the formation of units in the Korean military. In this paper, therefore, we developed a program drones equipped with a thermal imaging camera and LiDAR sensor for reconnaissance and exploration that can be applied in battles below the platoon level. Using these drones, we studied the possibility and feasibility of drones for small-scale combats that can find hidden enemies, search for an appropriate detour through image processing and conduct reconnaissance and search for battlefields, hiding and cover-up through image processing. In addition to the purpose of using the proposed drone to search for an enemies lying in ambush in the battlefield, it can be used as a function to check the optimal movement path when a combat unit is moving, or as a function to check the optimal place for cover-up or hiding. In particular, it is possible to check another route other than the route recommended by the program because the features of the terrain can be checked from various viewpoints through 3D modeling. We verified the possiblity of flying by designing and assembling in a form of adding LiDAR and thermal imaging camera module to a drone assembled based on racing drone parts, which are open source hardware, and developed autonomous flight and search functions which can be used even by non-professional drone operators based on open source software, and then installed them to verify their feasibility.
스마트폰의 기능이 다양한 영역으로 확대되고 멀티태스킹이 활성화됨에 따라 스왑 기능의 지원이 점점 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 스마트폰에서의 스왑 지원은 지나친 스토리지 트래픽을 유발하여 메모리 쓰레싱을 발생시키는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 초창기 스마트폰의 스왑 지원시 발생하던 이러한 쓰레싱 현상이 스마트폰 하드웨어가 발전함에 따라 어떻게 변화하였는지를 분석한다. 분석 결과 메모리 용량이 늘어남에 따라 스왑으로 인한 쓰레싱 문제가 일정 부분 해소되는 것을 확인하였다. 그러나, 실행 앱의 수를 지속적으로 증가시킬 경우 쓰레싱은 여전히 발생하는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 쓰레싱의 유발이 일부 핫 데이터에 기인한다는 것을 보이고 이를 NVM 기반의 아키텍처를 통해 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 특히, 소량의 NVM으로 효율적인 관리를 통해 스왑 기능을 지원하면서 성능 저하 문제를 해소할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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