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3 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 초대의 글 대한전자공학회 시스템 및 제어 소사이어티와 대한전기학회 정보 및 제어 부문회 2015년 정보 및 제어 심포지엄(ICS 2015)에 참석하신 모든 분들을 환영하며, 여러분들의 건승을 진심으로 기원합니다. 이번 학술대회를 KIST 강릉분원에서 거행하게 된 것을 기쁘게 생각하며 여러분들의 협조와 성원으로 더욱 발전된 학술대회가 될 것으로 확신합니다. 이번 학술대회에서는 제어, 로봇, 전력 전자, 영상/신호처리, 자동차 전자, 조선 IT, 의용 시스템, 정보처리 등 다양한 전자시스템 및 제어 분야의 우수한 최신 연구논문들이 발표되어 연구자 여러분들 간의 상호 정보 교류 및 기술동향 파악을 위한 좋은 기회가 될 것을 기대합니다. 또한 이번 학술대회에서는 최명희 강릉시장님께서 축사를 해 주실 예정이며, 특별히 3가지의 초청강연을 마련하였습니다. 제조업 3.0 정부정책 방향 에 관해 산업통상자원부 윤의준 MD께서, 스마트 공장 고도화 기술개발 에 관해 산업통상자원부 이규택 MD께서, 스마트공장 R&D 현황 에 대해 한국생산기술연구원 김홍석 센터장께서 좋은 강연을 해 주실 예정입니다. 이 학술대회가 성공적으로 개최될 수 있도록 기여하신 많은 분들께 감사드립니다. 무엇보다도 좋은 논문을 준비해주신 모든 논문 저자들께 감사드리며, 초청강연을 맡아주신 강사님들, 모든 조직위원님들, 특히 프로그램 조직 및 주관을 맡아주신 대한전자공학회 시스템 및 제어 소사이어티의 이사님들 그리고 양 학회 사무국 담당자의 노고에 진심으로 감사의 말씀을 드립니다. 또한 이번 학술대회를 후원해 주신 로보티즈, 유진로봇, 케이엠씨로보틱스, 고영테크놀러지에 깊은 감사를 드립니다. 다시 한 번 참석해 주신 모든 분의 건승을 기원하며, 이번 학술대회가 참석자 여러분의 교류와 발전에 좋은 기회가 되기를 바랍니다. 감사합니다. 2015년 4월 23일 대한전자공학회 시스템 및 제어 소사이어티 회장 오 상 록 대한전기학회 정보 및 제어 부문회 회장 안 현 식 i

4 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 조직위원회 명단 주 최 대한전자공학회 시스템및제어 소사이어티 대한전기학회 정보 및 제어 부문회 주 관 KIST 강릉분원 천연물연구소 학술대회장 오상록(KIST) 안현식(국민대) 조직위원장 박재병(전북대) 안춘기(고려대) 변영재(울산과기대) 정구민(국민대) 조영조(ETRI) 김도완(한밭대) 이학성(세종대) 김상우(포항공대) 조현종(강원대) 양인범(자동차부품연구원) 발간위원회 김수찬(한경대) 김동준(청주대) 남기창(동국대) 지상훈(생산기술연구) 이석재(대구대) 조혜경(한성대) 김용권(건양대) 유범재(KIST) 서기성(서경대) 이형표(한화건설) 황익호(국방과학연구소) 박능수(건국대) 문정호(강릉원주대) 김일환(강원대) 운영위원회 프로그램위원장 권종원(한국산업기술시험원) 김용태(한경대) 프로그램위원회 오승록(단국대) 이재관(자동차부품 연구원) 정길도(전북대) 이영일(서울과기대) 김영철(군산대) 유성진(중앙대) 이정환(건국대) 강기호(한국기술교육대) 곽노준(서울대) 임미섭(경기과기대) 재무위원회 고낙용(조선대) 이승수( 인피니언) 강대희(유도) 이종민(메스웍스(유)) 박재홍(서울대) 김진영(ETAS) 최영진(한양대) 황동대( 주영전기) 김수암(두산중공업) 원삼영(현대건설) 김재호(태영건설) 홍보위원회 이수열(경희대) 이건영(광운대) 최현택(한국해양과학기술원) 좌동경(아주대) 김호철(을지대) 김은태(연세대) 서성규(고려대) 심덕선(중앙대) 주영복(기술교육대) 박태형(충북대) 이경중(연세대) 오성권(수원대) 유정봉(공주대) 김준동(인천대) 김시호(연세대) 김경호(단국대) 김준동(인천대) 김용선(대우건설) 문희창( 언맨드솔루션) 총무위원회 김영진(생산기술연구원) 서경열( 태하) 이덕진(군산대) 이왕헌(한세대) 우준석(MDS) 백주훈(광운대) 김준식(KIST) 황성준(KIST) 자문위원 박종국(경희대) 양해원(한양대) 서일홍(한양대) 허욱렬(인하대) 김덕원(연세대) 김낙교(건국대) 김희식(서울시립대) 남부희(강원대) 허경무(단국대) 김영철(충북대) 오창현(고려대) 남현도(단국대) 김갑일(명지대) 주영훈(군산대) ii

5 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 좌장 명단 Oral Session 1 좌장 : 서기성 교수 (서경대) 일시 : 2015년 4월 23일(목) 시간 : 14:00~15:45 Oral Session 5 좌장 : 김희식 교수 (서울시립대) 일시 : 2015년 4월 24일(금) 시간 : 10:45~12:00 Oral Session 2 좌장 : 김용태 교수 (한경대) 일시 : 2015년 4월 23일(목) 시간 : 14:00~15:45 Oral Session 6 좌장 : 오창현 교수 (고려대) 일시 : 2015년 4월 24일(금) 시간 : 10:45~12:00 Oral Session 3 좌장 : 이덕진 교수 (군산대) 일시 : 2015년 4월 24일(금) 시간 : 09:00~10:30 Special Session 좌장 : 송태승 센터장 (한국산업기술시험원) 일시 : 2015년 4월 23일(목) 시간 : 14:00~15:45 Oral Session 4 좌장 : 주영복 교수 (한국기술교육대) 일시 : 2015년 4월 24일(금) 시간 : 09:00~10:30 Poster Session 좌장 : 권종원 박사 (KTL) 일시 : 2015년 4월 23일(목) 시간 : 13:00~14:00 iii

6 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 학술대회 논문 발표 분야 Aerospace Control & Application Artificial Intelligence Audio, Image, Video Signal Processing Automotive Electronics Biomedical Systems Communication and Signal Processing Control Systems Embedded System Engineering for Defense Technology Human-Computer Interaction Mechatronics Mobile Systems Medical Imaging Pattern Recognition Power Electronics Robot & Navigation Security & Content Protection Sensor and Measurement Ship Information Technology Ubiquitous Network Intelligent Control iv

7 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Oral 및 Poster Session 발표 안 Oral Session 준비요령 발표세션시작 최소 30분 전에 발표장에 준비된 컴퓨터에 발표 자료를 복사하여 설치된 빔 프로젝 터로 이상 없이 발표자의 발표 내용이 잘 보이는지 반드시 확인하시기 바랍니다. 발표자가 자신의 노트북을 준비해 오는 경우에도 발표장에 설치된 빔 프로젝터와 연결하여 문제가 없는지 반드시 확인하여 구두 발표에 지장이 없도록 해주시기 바랍니다. 구두 발표 시간은 총 15분으로서 12분 발표, 3분 질의응답을 원칙으로 합니다. Poster Session 준비요령 포스터 세션 시작 전까지 부착하고 끝난 후 30분 내 회수해야 함. 저자 중 1명은 필히 Poster 앞에서 질문에 답변을 하여야 함. Poster Session 준비요령은 다음과 같다. 1) Panel 크기 : 90cm(가로) 120cm(세로) <보드판 (Panel)> 2) 논문 내용은 A4용지 12장 이내로 함. (3 4매) 3) Poster Session Panel 견본 판넬 안에 자유롭게 부착 가능. 120cm 논문번호(예: P-12)는 프로그램에 주어진 번호로서 대회본부에서 부착함. 논문번호 외에는 본인이 직접 만들어서 주어진 번호의 Panel에 부착하여야 함. 90cm v

8 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 등록비 및 행사장 오시는 길 사전등록비 안내 학생회원 정회원 비회원 - 일반 비회원 - 학생 사전등록 8만원 10만원 12만원 10만원 현장등록 10만원 12만원 14만원 12만원 회 원 : 대한전자공학회 회원 및 대한전기학회 회원 논문 1편당 1명의 등록을 원칙으로 합니다. 만찬 별도구매시 5만원 입니다. (현장에서 구입가능) 사전등록기간 2015년 4월 10일 (금) 18:00까지 입니다. 결제방식 : 신용카드(행사홈페이지에서 바로 결제가능) 무통장입금( / 대한전자공학회 / 한국씨티은행) 가능합니다. 결제방법 : 행사 홈페이지 사전등록 사전등록 결제 및 확인에서 위 방식을 선택하여 결제하시면 됩니다. 문 의 처 : 담당 - 대한전자공학회(배지영 차장) Tel (내선3), Fax: conf@theieie.org vi

9 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 정보 및 제어 심포지엄(ICS' 15) 프로그램 일시 : 2015년 4월 23일(목) ~ 24일(금) 장소 : KIST (강릉분원) <1일차, 4월 23일 목요일> 시간 내용 장소 좌장 12:30~15:00 등록 연수원 로비 13:00~14:00 포스터발표 대회의실 권종원 박사 (KTL) 구두발표 (Oral Session 1) 제1회의실 서기성 교수 (서경대) 14:00~15:45 구두발표 (Oral Session 2) 제2회의실 김용태 교수 (한경대) 특별세션 (Special Session) - 무선인식기술 산업융합 전략 세미나 대회의실 송태승 센터장 (KTL) 15:45~16:00 휴식 로비 16:00~17:50 개회식 - 축사 최명희 강릉시장 본관 - 개회사 강당 오상록 분원장(대한전자공학회 시스템 및 제어 소사이어티 회장) 안현식 교수(대한전기학회 정보 및 제어 부문회 회장) 초청강연 윤의준 MD - 제조업 3.0 정부정책 방향 (30분) (산업부) - 스마트공장 고도화 기술개발 (30분) - 스마트공장 R&D 현황 (30분) 본관 강당 이규택 PD (산업부) 김홍석 센터장 (생기원) 18:30~20:00 환영만찬 - 만찬 해송횟집 해송횟집: 강릉시 창해로 14번길 16 (Tel_ ) vii

10 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 정보 및 제어 심포지엄(ICS' 15) 프로그램 일시 : 2015년 4월 23일(목) ~ 24일(금) 장소 : KIST (강릉분원) <2일차, 4월 24일 금요일> 시간 내용 장소 좌장 08:30~11:00 등록 연수원 로비 09:00~10:30 구두발표 (Oral Session 3) 구두발표 (Oral Session 4) 제1회의실 제2회의실 이덕진 교수 (군산대) 주영복 교수 (한국기술교육대) 10:30~10:45 휴식 (15분) 로비 10:45~12:00 구두발표 (Oral Session 5) 구두발표 (Oral Session 6) 제1회의실 제2회의실 김희식 교수 (서울시립대) 오창현 교수 (고려대) 12:00~13:00 중식 구내식당 13:00~14:00 KIST 식물공장 현장투어 KIST 구두발표는 15분 발표를 원칙으로 합니다. viii

11 Special Session 논문 목록 Special Session 무선인식기술 산업융합 전략 세미나 _일시 : 2015년 4월 23일 14:00~15:45 _좌장 : 송태승 센터장 (한국산업기술시험원) S-1 "Industry 4.0" - 자동차 산업 환경 변화의 중심 3 권종원, 송태승(한국산업기술시험원) S-2 무선인식기술을 활용한 스마트요람 시험방법 구현 3 김진원(정보통신산업진흥원) S-3 가축생장관리분야 무선인식기술제품 품질 비교분석 4 김재욱(정보통신산업진흥원) S-4 무선인식기술 품질혁신을 위한 추진전략 4 추연준(한국산업기술시험원) S-5 NFC기기의 상호호환성 시험평가 자동화 방안 5 조현수, 권종원, 송태승(한국산업기술시험원), 최명렬(한양대학교) ix

12 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Oral 논문 목록 Oral Session 1 _일시 : 2015년 4월 23일 14:00~15:45 _좌장 : 서기성 교수 (서경대) O-1 Cubuature Kalman Filter 기반 멀티로터 비행체의 위치추정 기법 9 강병주, 이덕진(군산대학교) O-2 외란 관측기의 전역적 강인 안정성과 피킹 억제에 관한 고찰 12 백주훈(광운대학교) O-3 진화적 풍속 예측 모델 생성 기법 및 KLAPS 재분석자료 실험 15 오승철, 서기성(서경대학교) O-4 도킹-포메이션을 이용한 쿼드로터 무인기의 창문 통과 알고리즘 17 권지욱, 김우현, 김진효, 서지원(연세대학교) O-5 Pixhawk와 APM 펌웨어를 이용한 쿼드로터 무인기 시스템 구현 21 이준민, 정하형, 유준(충남대학교) Oral Session 2 _일시 : 2015년 4월 23일 14:00~15:45 _좌장 : 김용태 교수 (한경대) O-6 LRF의 수평, 수직 측정에 따른 실외 이동 로봇의 주행 지형 인식 특성 분석 27 이성민, 박정길, 박재병(전북대학교) O-7 Stacked Autoencoder 기반 RBFNNs 패턴 분류기 설계 30 김종범, 이승철, 오성권(수원대학교) O-8 파트 기반 모델을 이용한 자동차 검출 시스템 개발 32 김지수, 백정현, 현준혁, 김은태(연세대학교) O-9 가스안전 현장 지원형 휴대용 암모니아 검지기의 설계 34 남태호, 박규태, 유근준, 이연재(한국가스안전공사) O-10 통합방식전위측정장비의 현장시험 및 성능분석 38 김승락, 박규태, 유근준, 이연재(한국가스안전공사) O-11 적외선 가스센서 및 가연성 가스검지기의 성능시험 및 분석 42 한승호, 김희식(서울시립대학교), 유근준, 이연재, 박규태(한국가스안전공사) x

13 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Oral Session 3 _일시 : 2015년 4월 24일 09:00~10:30 _좌장 : 이덕진 교수 (군산대) O-12 Extreme Learning Machine 기반의 고속 신경망 학습 49 장미소, 박근, 박동철(명지대학교), 이건희, 정용무, 민수영(전자부품연구원) O-13 은닉 마르코프 모델 및 최신 진화전략 기반 추세 추종 52 박주영, 지승현, 성기훈, 박경욱(고려대학교) O-14 최적화된 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 설계와 기상레이더 에코 분류기로의 응용 55 송찬석, 오성권, 김현기(수원대학교) O-15 무인기를 위한 광류 실험장치 구현 57 정하형, 이준민, 유준(충남대학교) O-16 초음파 영상에서 불분명한 경계를 갖는 좌심실의 움직임 추적 방법 61 안치영(국가수리과학연구소) O-17 전방위 렌즈와 이미지센서를 이용한 K-1 전차 시야확보 방안 64 장혁수, 김희식, 주재홍, 윤석진, 한승호, 이상수, 원서연, 박홍석(서울시립대학교) Oral Session 4 _일시 : 2015년 4월 24일 09:00~10:30 _좌장 : 주영복 교수 (한국기술교육대) O-18 물류이송로봇의 영상기반 선 추적 제어 기법에 대한 연구 69 윙탄턱, 김용태(한경대학교) O-19 가동원전 Wi-Fi 무선통신 사용을 위한 운영 및 관리방안 연구 72 김용식, 이수일, 예송해(한국수력원자력(주) O-20 동영상 내 배경학습과 PCA-HOG 특징을 이용한 prbfnns 패턴분류기 기반 보행자 검출 75 시스템 설계 박찬준, 오성권, 김진율(수원대학교) O-21 HOG와 Adaboost 알고리즘을 이용한 RBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 얼굴인식 시스템 설계 77 김봉연, 오성권, 김진율(수원대학교) O-22 소나 영상을 이용한 확률적 물체 인식 및 수중 이동체의 위치 추정 79 이영준, 최진우, 최현택, 김태진, 윤미현(선박해양플랜트연구소) xi

14 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Oral Session 5 _일시 : 2015년 4월 24일 10:45~12:00 _좌장 : 김희식 교수 (시립대) O-23 마찰전기 방식 전자보안 펜스의 최적 운영을 위한 외곽침입 관제시스템의 구현 85 윤석진, 김희식(서울시립대학교), 이용철( GES), Odgerel Ayurzana(MUST(Mongolian University)) O-24 제어봉제어계통의 무선활용(Wi-Fi) 영향 평가 88 김민석, 류호선, 예송해(한국수력원자력(주)) O-25 OSEK기반 분산제어 소프트웨어 플랫폼 개발 91 양승문, 서용선, 서경열(태하메카트로닉스(주)), 이경중, 안현식(국민대학교) O-26 리니어 전원에서 RC 스너버의 설계 94 안경문, 김희식(서울시립대학교) Oral Session 6 _일시 : 2015년 4월 24일 10:45~12:00 _좌장 : 오창현 교수 (고려대) O-27 고주파 유도가열장치용 150kvar 전도냉각 커패시터 금속증착 필름소자의 유전특성 분석 99 원서연, 김희식(서울시립대학교), 황대성, 이경진(대동콘덴서공업(주)) O-28 sparsity가 변하는 시스템에서 LMS와 ZA-LMS의 선택 방법을 이용한 적응 필터링 알고리즘 102 구교권, 정재진, 김승훈, 김상우(포항공과대학교) O-29 주파수 특성에 따른 전자 팬스 시스템 경보 발생 위치 판별 106 주재홍, 김희식, 윤석진, 한승호, 하태정, 정필웅, 김도형, 원서연(서울시립대학교), 이용철((주)GES) O-30 변위 히스토리 테이블을 이용한 데이터 프리페칭 기법 109 정용수, 최상방(인하대학교) O-31 마찰전기 방식 전자보안 펜스의 최적 운영을 위한 외곽침입 관제시스템의 구현 113 윤석진, 김희식(서울시립대학교), 이용철( GES), Odgerel Ayurzana(MUST(Mongolian University)) xii

15 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Poster 논문 목록 Poster Session _일시 : 2015년 4월 23일 13:00~14:00 _좌장 : 권종원 박사 (KTL) P-1 Spectral subtraction 기반의 소음 제거 시스템 구현 119 손가기, 이혜인, 이석필(상명대학교), 김동준(청주대학교) P-2 온톨로지 기반의 CIM 데이터 Store 구축 및 추론 엔진을 통한 데이터 구성 방법 121 오쌍석((주)넥스챌) P-3 확장된 근궤적법을 이용한 제어기 설계 방법 125 권민희, 장혁준(국민대학교) P-4 웨이퍼 반송용 무인운반로봇의 제어부 개발 128 박종관, 황진웅, 허성우, 권순섭, 박태형(충북대학교) P-5 CTRNN모델 기반 인공신경망을 이용한 적응형 PI제어기 설계 131 김현웅, 김일환(강원대학교) P-6 HOG와 CS-LBP 특징 벡터로 학습된 부스티드 트리 분류기를 이용한 보행자 검출 방법 133 임영철, 강민성(대구경북과학기술원) P-7 향상된 실제 움직임 벡터 추정을 이용한 새로운 프레임 률 변환 기법 136 김재광, 송상훈, *한동일(세종대학교) P-8 HOG를 이용한 향상된 붉은 사과 검출 알고리즘 개발 139 김동기, 최홍철, 유성준, 한동일(세종대학교) P-9 CIEDE 2000 표준을 이용한 색각 이상자용 혼동선 데이터베이스 구축 143 이주선, 조규홍, 한동일(세종대학교) P-10 prbfnns 패턴분류기와 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 시스템 설계 : 147 다중 포즈 분류의 비교연구 김봉연, 이승철, 오성권(수원대학교) P-11 Ray Tracing GPU chip에 대한 고온 가속시험 149 김제민, 조윤성, 이관훈(전자부품연구원) P-12 임베디드 기반 실시간 자계용적맥파 측정 시스템 개발 151 최한비, 강승진, 이강휘, 이영재, 김경남, 이정환(건국대학교) P-13 정전용량 터치 패드 시스템을 이용한 앉은 자세 비교 154 김형수, 강승진, 이강휘, 이영재, 김경남, 이정환(건국대학교) xiii

16 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 P-14 Quadrotor waypoint navigation and trajectory tracking using backstepping technique 157 Zhang Lian Chuan(Chonbuk National University), Kil To Chong(Chobuk National University) P-15 스테레오 X-선 검색장치를 이용한 실시간 3D Viewer에 관한 연구 162 이승민, 조한진(충남대학교) P-16 IR 비콘을 이용한 이동로봇의 방향 인식 기술 연구 165 모세현, 박인철, 김자유, 정길도(전북대학교) P-17 자동화 시스템을 위한 소프트웨어 기반 이더켓 제어솔루션 개발 168 최연호, 권오석(대구경북과학기술원), 박태곤((주)프레스토솔루션), 장상곤((주)바인아이티) P-18 다관절 로봇의 제어를 위한 위치 정밀도 특성 분석 171 최연호, 권오석(대구경북과학기술원), 선덕한((주)프레스토솔루션) P-19 SVM 분류기를 이용한 심전도 분석 기반의 shockable rhythm 검출 174 남동훈, 이승환, 이경중(연세대학교), 강동원((주)메디아나) P-20 Fixed-point Harris Corner Detection Implementation on FPGA Using MATLAB HDL Coder 178 Hilal Tayara, Kil To Chong(Chonbuk National University) P-21 무선 활용 테스트 베드 구축 및 성능 시험 182 류호선, 예송해(한국수력원자력(주)) P-22 클러스터링을 이용한 Alignment Marker 인식성능 개선방법 185 현수, 문창배, 김현용, 정해, 김병만(금오공과대학교), 김태훈((주)노바소프트), 이동원((주)한화) P-23 Savitzky-Golay 미분필터를 활용한 PPG 신호의 특징값 강화 187 정겨운, 김정환, 박상은, 김경섭(건국대학교) P-24 에너지 수확 장치에서 슈퍼 커패시터의 용량을 산정하는 방법 189 박정훈, 홍승호(한양대학교) P-25 원거리 레이저 메탄검지기의 성능시험 및 비교 분석 193 박규태, 유근준, 이연재(한국가스안전공사) P-26 그래픽 처리기의 스트링 매칭을 위한 효율적인 병렬 Aho-Corasick 방법 197 호 티엔 루안, 김현진, 오승록, 윤홍주, 허형석(단국대학교) P-27 DD모터 제어를 이용한 홀로그램 디스플레이 201 홍성희, 홍지수, 김영민, 강훈종(KETI) P-28 비선형 시간 지연 시스템의 출력 궤한 시변 이상 진단 204 유성진, 최윤호(중앙대학교) xiv

17 Special Session 송태승 센터장 (한국산업기술시험원) 본 특별세션에서는 한국산업기술진흥원의 산업융합기반구 축사업으로 일환으로 수행 중인 무선인식기술 제품 품 질 비교분석 및 산업화 지원 기반구축 사업의 주요 연구 성과물 발표를 정보 및 제어 심포지엄 학술대회와 병행하 여 개최합니다. 무선인식기술이 다양한 산업 분야와 안정 적으로 융합될 수 있는 전략을 논의할 수 있는 유익한 자 리가 될 것입니다.

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19 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Special Session 1 Industry 자동차 산업 환경 변화의 중심 권종원 (한국산업기술시험원) <요약> 최근 사물 인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일 등 ICMB 기술과 다양한 산업 간의 융복합화가 확산되면 서, 제조 생태계와 초연결 사회 간의 실시간 연계 소통이 가능해지고 있는 추세이다. 이에 따라 일상생 활 공간이 실시간으로 연결될 뿐만 아니라, 제조업과 기반 3D 프린팅, 증강현실 기술 등이 추가 연계되 면서 미래형 생산체계인 스마트 팩토리 실현을 위해 전 세계적으로 다양한로 시도가 이루어지고 있다. 특히 자동차 제조 산업에서의 스마트 공장 실현에 대한 관심이 집중되고 있으며 좀 더 가볍고 유연한 생 산체계 구축을 위해 Volvo, BMW, AUDI, Volkswagen 등 다양한 자동차 OEM업체에서는 다양한 방식으 로 이를 실현 중에 있다. 본 특별강의에서는 최근 제조업 혁신을 위해 전 세계적으로 불고 인더스트리 4.0의 개념과 기반기술, 기대효과 등에 대해 알아보고, 전 세계 자동차 제조 산업 환경에서의 인더스트리 4.0 도입사례를 살펴본다. Special Session 2 무선인식기술을 활용한 스마트요람 시험방법 구현 김진원 (정보통신산업진흥원) <요약> 영 유아를 위한 요람에 사물인터넷 기반 기술을 적용함에 있어, 적용되는 무선 디바이스 및 센서의 적합 성 시험방법을 정의하였고, 대부분의 경우 안정적인 통신이 가능하나, 단말기와 컨넥션 직후 인터페이스 시 컨넥션 종료 되는 현상이 간헐적 발견되어 컨넥션 후 일정 시간 주기 설정하여 스마트폰과 단말기 사 이의 장애물 및 거리에 따른 데이터 전송 성공률 및 성능 등의 비교를 위한 시험을 실시하였다. 또한, 스마트 요람에서 영아 무게를 측정하기 위한 로드셀 센서의 성능 시험 실시하였다. 3

20 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Special Session 3 가축생장관리분야 무선인식기술제품 품질 비교분석 김재욱 (정보통신산업진흥원) <요약> 최근 가축생장관리 분야에 RFID 기반기술을 적용함에 있어 사용되는 UHF 대역 RFID 기기의 성능 시험 방법 부재로 관련 기기의 일관성을 확보하는데 어려움이 있다. 본 발표에서는 UHF 대역의 가축생장관리 용 RFID 기기 간 상호 연동성을 확보하기 위한 성능시험 절차 및 사례에 대해 소개한다. 이 시간을 통 해 가축생장관리 분야에 적용하고자 하는 제품/서비스 개발사, 수요사 등에 표준지침을 제공하여 시행착 오를 최소화하고 비용 및 시간을 절약할 수 있을 것으로 기대된다. Special Session 4 무선인식기술 품질혁신을 위한 추진전략 추연준 (한국산업기술시험원) <요약> 무선인식기술이 도입된 지 십여년이 지난 현재 그 양과 질에 있어서 많은 발전을 이루어졌고, 무선 인식 태그의 보급이 점점 가속화 되어가고 있다. 하지만, 무선인식태그는 각 주파수별로 독특한 특성을 지니고 있을뿐더러, 안테나의 튜닝 정도에 따라 그 성능도 제각각이어서 무선인식태그를 선택하는 입장에서 큰 곤란을 겪고 있다. 특히, 자신의 산업에 맞지 않는 무선인식태그를 선택하는 경우 큰 자본을 들여 도입 했음에도 불구하고 이득은 적어, 무선인식기술의 보급에 차질을 빚고 있는 실정이다. 만약 객관적인 비교 를 통해 자신의 산업에 필요한 무선인식태그를 쉽게 찾을 수 있게끔 한다면 무선인식기술의 확산에 기여 할 수 있을 것이다. 따라서, 품질경쟁력 지수를 도입하여 품질비교시험 결과를 기초로 각 제품의 기술 경쟁 우위 및 열위를 객관적이고 정량적으로 비교하고, 이를 데이터 베이스화하여 수요기업과 공급기업간 을 잇는 교류의 장으로 삼고자 한다. 본 논문에서는 그 예시로 KTL에서 시험해 왔던 UHF대역 RFID 태 그를 대상으로 품질경쟁력지수를 만들기 위한 평가항목 및 평가 척도를 제안 후, 각 항목에 대한 점수 화 방법을 소개하고 이를 어떻게 활용할 것인지를 소개한다. 무선인식기술 데이터 베이스를 통해 국내 무선인식태그 제조 기업의 품질 향상을 꽤하면서 수요 기업의 쉽고 올바른 무선인식태그 선택을 통해 확 산을 이룰 수 있을 것이라고 예상된다. 4

21 정보 및 제어 심포지엄 ICS' 2015 Special Session 5 NFC기기의 상호호환성 시험평가 자동화 방안 조현수 (한국산업기술시험원) <요약> 다양한 표준이 제정되고 있는 13.56MHz 대역 비접촉식 근거리 이동통신 기술이 국내외 시장에서 급속도 로 확대되고 있음에도 불구하고 그에 대한 시험인증 준비는 부족한 실정이다. 이에 따라 기존 인프라와 의 상호호환성과 안정적인 성능 확보에 큰 어려움이 따르고 있다. 본 발표에서는 NFC 기기의 상호호환 성 시험 자동화 기술 확보를 위해 자동 포지셔닝 로봇과 테스트 케이스 제어용 소프트웨어 설계 방안에 대해 소개한다. 이를 통해 증대되고 있는 시험업무에 대한 효율성과 재현성을 제고하고 시험 결과의 객 관성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 국내 중소기업들이 개발한 NFC 제품군에 대한 사전 시험에도 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 5

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23 Oral Session 1 서기성 교수 (서경대)

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25 Cubuature Kalman Filter 기반 멀티로터 비행체의 위치추정 기법 *강병주, 이덕진 군산대학교 기계자동차공학부 bj8160@kunsan.ac.kr, deokjlee@kunsan.ac.kr Localization of Multi-rotor Vehicle Using Cubature Kalman Filter *Byeongju Kang, Deok Jin Lee School of Mechanical Engineering Kunsan National University Abstract Various filters have been applied for the localization of autonomous robots. T he CKF (Cubature Kalman Filter) w hich w as developed by Arasaratnam has improved performance comparing to other filters in aspect of accuracy. In this paper, we apply the CKF with quadrotor and shows the estimated results in simulation. I. 서론 위치추정은 자율주행 시스템의 구현을 위한 주요 기 술 중 하나로 로봇의 안정적인 위치 이동을 위해 정밀 도 면에서 추정성능이 보장되어야 한다. 추정 알고리 즘 은 크 게 EKF(Ex tend ed Kalman Filter)와 PF (Particle Filter) 두 타입으로 분류되며 실시간성 문제 나 센서정보의 불확실성 문제의 해결을 위해 응용 형 태의 개선된 필터들이 제안되었다. 대표적으로 EKF와 PF의 장단점을 보완한 RBPF(Rao- Blackwellized Particle Filter)가 있으며, EKF에서 발생하는 비선형성 및 비 가우시안(non-Gaussian) 노이즈에 의한 에러를 해결한 UKF가 많이 사용된다. 비교적 최근에 제안된 CKF (Cubature Kalman Filter)는 레이더 시뮬레이션 을 통해 향상된 성능이 검증된 바 있다.[2] 본 논문에서는 CKF를 쿼드로터 환경의 위치추정 성 능 검증을 위해 먼저 적용될 모델을 제시하고 필터 위 치추정 알고리즘을 적용하였으며, EKF와의 비교를 통 해 향상된 정도를 증명하고자 한다. II. 본론 2. 1 Multi-rotor Mod eling 쿼드로터의 동역학적 모델은 각 x,y,z방향의 속도와 롤, 피치, 요의 각속도를 포함해 총 6개의 상태변수로 사용하며, u, v, w의 차량좌표계 기준 속도에 회전행렬 곱을 통해 유도된다.[3] (식1) 9

26 상태변수의 오일러 식은 다음과 같이 유도되며, x = x + f( x ) dt k k 1 k yk = yk 1 + f( yk) dt z = z + f( z ) dt, k k 1 k φ = φ + f ( φ ) dt k k 1 k θk = θk 1 + f ( θk) dt ψ = ψ + f ( ψ ) dt (식2) k k 1 k 2. 2 Observation Model 관측모델은 단일(monocular)카메라 환경에 적용되는 Range-bearing 측정방식을 적용하였다. 쿼드로터로부 터 특징점까지의 거리( r )와 롤( β ) 방향의 각과 요 (α ) 방향의 각은 다음과 같이 유도된다. z k xi + yi + zi r z i = β arctan = 2 2 xi y α + i yi arctan (식3) x i Ⅲ. 시뮬레이션 결과 CKF 기반 위치추정 시뮬레이션 환경은 10개의 특징점 을 조건으로 테스트 되었으며 붉은 선으로 따라간 지 점이 필터의 추정된 값이다. 추정된 값이 육안에 보일 정도로 EKF에서는 큰 에러를 보이나 CKF에서는 정 밀하게 추정되는 결과 값을 볼 수 있다. 그림. 12에서 EKF와 CKF의 에러 비교 결과를 보여준다 Localization with CKF CKF는 Cubature Rule로 생성된 포인트를 기반으로 동적모델과 관측모델의 평균값을 평가 값을 통해 칼만 게인 및 추정 값을 계산한다. 예측단계의 알고리즘은 식 4와 같으며 큐베이처 포인트로 계산된 모델의 평균 값으로부터 계산된다. [4] 그림 10. CKF 기반 위치추정 (식4) 업데이트 단계는 식 5와 같으며 EKF와는 달리 공분산 행렬이 센서관측 공분산(innovative covariance)과 상 관 공분산(cross covariance)으로 상세 계산된다.[4] 그림 11. EKF 기반 위치추정 (식5) 그림 12. EKF 및 CKF의 에러 비교 10

27 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 쿼드로터 환경의 위치추정 시뮬레이션 결과 CKF의 성능이 기존 EKF필터에 비해 크게 향상됨을 볼 수 있 다. EKF는 지속적인 비선형 경로에서 에러가 유지됨 을 볼 수 있으나 CKF는 비선형 정도에 관계없이 에러 가 감소함을 볼 수 있다. 향후 연구로는 위치추정 쿼 드로터 테스트 플랫폼 구축 후 관성센서 및 영상센서 의 불확실성을 고려한 환경에서의 실제 성능을 증명하 고자 한다. V. 후 기 이 논문(저서)은 2014년 교육부와 한국연구재단의 지 역혁신창의인력양성사업의 지원을 받아 수행된 연구임 (NRF-2014H1C1A ) 참고문헌 [1 ] P eter Corke, Robotics Vision & Control, Springer, [2] Ienkaran Arasaratnam, Simon Haykin, " Cubature Kalman Filters", Automatic Control, IEEE Transcaction, Vol. 54, Issue. 6, Page , [3 ] Joso-Luis Blanco, "Derivation and Implementation of a Full 6D EKF-based Solution to Bearing Range SLAM", University of Malaga, Spain, [4 ] Kumar Pakki, Bharani Chand ra, Da-Wei G u, I an Postlethwaite, " Cubature Kalman Filter based Localization and Map p ing", 18th IFAC World Congress, 11

28 외란 관측기의 전역적 강인 안정성과 피킹 억제에 관한 고찰 *백주훈 광운대학교 로봇학부 backhoon@kw.ac.kr Design of Disturbance Observer for Uncertain Linear Systems: Global Robust Stability and Peaking Suppression *Juhoon Back School of Robotics Kwangwoon University Abstract C onventional disturbance observers introduced in the literature may induce a very large overshoot in the transient period if the bandwidth of filters involved is too large. One solution to this problem is to saturate the input and it results in a shrink of region where the stability is guaranteed. In this paper, we propose a saturation function whose saturation level is tuned online. Simulation results show that the proposed controller guarantees global robust stability as well as performance recovery in the steady-state. I. 서론 외란 관측기(Disturbance observer)는 강인 제어기 법 중의 하나이며 통상 시스템에 인가되는 외란을 추 정하고 그에 대응하는 제어 입력을 생성한다. 초기의 외란 관측기는 외란 모델이 주어졌을 때 상태 관측기 를 사용하여 외란과 시스템의 상태를 동시에 추정하였 다[1], 이후 다른 형태의 외란 관측기가 제안되었는데 이는 외란에 대한 모델을 고려하지 않고, 외란의 영향 을 근사적으로 제거하는 기법이다[2]. 참고문헌 [2]에서 제시된 형태 및 유사한 구조의 외 란 관측기는 로봇, 하드 디스크 등 다양한 실제 시스 템에 성공적으로 적용되었고, 이론적 측면에서도 지속 적으로 연구되었다. 특히 상태 공간에서 해석이 이루 어졌고[3], 최근에는 비선형 시스템에 대한 외란관측기 가 보고되었다[4][5]. 참고문헌 [4][5]에서 제시된 제어 기는 정상상태뿐만 아니라 과도상태에서도 공칭 페루 프 시스템의 성능을 복원할 수 있다는 장점이 있다. 여기서 주목할 것은 외란 관측기 구성 요소 중 하나가 고이득 관측기 형태이며, 관측기의 대역폭에 영향을 주는 파라미터를 충분히 작게 선정하여야 한다. 하지 만 과도하게 큰 대역폭을 갖도록 선정하면 제어기 내 부 변수가 매우 큰 오버슈트를 발생시키며 이것이 시 스템의 거동에 영향을 주게 된다. 이러한 피킹 현상 (peaking phenomenon)을 해결하기 위하여 제한된 크 기의 입력을 고려하였으며, 이 영향으로 공칭 시스템 의 성능을 보장할 수 있는 상태 공간 영역이 준 전역 적(semi-global) 영역으로 제한되었다. 본 논문에서는 참고문헌 [4][5]에서 제시된 포화 함 수의 임계값을 온라인으로 조정함으로써 피킹 현상을 해결함과 동시에 준 전역적이 아닌 전역적 영역에서의 안정도를 보장하고자 한다. 또한, 제안된 방법의 우수 성을 시뮬레이션을 통하여 보인다. 12

29 II. 본론 다음과 같은 불확실한 2차 선형 시스템을 고려하자. (1) 여기서 는 시스템 상태, 는 시스템 입 렵, 는 시스템의 출력이다. 또한, 는 알려진 옹골집합에 포함된 불확실한 시스템 상수이며, 즉,, 는 외란 으로 시간에 대하여 매끄러운 함수라고 가정한다. 이제 위 시스템에 대하여 다음과 같은 공칭 시스템 을 가정하자. (2) 여기서 이다. 주어진 공칭 시스템에 대하여 다음과 같은 관측기 기 반 출력 궤환 제어기가 설계되었다고 가정하자. (3) 즉, 공칭 폐루프 시스템 (2)-(3)이 안정하도록 를 선정하였다고 가정하자. 다음과 같은 제어기를 고려하자. (3) 여기서 는 한 번 미분 가능하며 연속이고 전역적으 로 유계인 포화 함수이고, 제어기 파라미터는 다음과 같이 결정된다. 포화 함수 의 임계값은 에 양의 상수 를 더하 여 결정한다. 기존의 연구 결과들을 살펴보면 시스템 상태 와 제어기 상태 의 초기치, 시스템의 불확실성, 그리고 외란 등이 임의의 옹골 집합에 포함되어 있다고 가정 하고 시스템의 불확실성과 외란의 영향을 보상하는 입 력을 구한 후 이 입력이 가질 수 있는 범위를 구하여 포화 함수 의 임계값으로 사용한다. 여기서 구한 포 화함수의 임계값은 상수이며, 이렇게 설계된 포화 함 수로 인해 제어기의 상태가 겪는 과도한 오버슈트가 시스템으로 전달되지 않게 되고, 충분히 작은 를 선 정하여 폐루프 시스템의 강인 안정도를 보장하고, 전 시간 성능 복원을 달성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제어기는 기존 결과와 같이 포화 함수를 사용하지만 그 임계치를 시스템 상태 벡 터의 크기의 함수가 되도록 설정한다. 이렇게 변경한 제어기를 사용하면 더 이상 포화함수의 임계치를 계산 할 때 시스템 상태의 초기치가 유한하다는 가정이 필 요하지 않으므로 다루고자 하는 시스템의 상태 공간을 상태 공간 전체로 확장할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 제어기의 성능을 확인하기 위 하여 다음과 같은 예를 생각하자. - 실제 시스템 (1)의 상수: - 공칭 시스템 (2)의 상수: - 관측기 이득 : 공칭 시스템에 대한 오차 동역학의 고유치가 6, -8에 위치하도록 선정. - 제어기 이득 : 공칭 시스템에 대한 상태 궤환 제 어기의 고유치가 3, -4에 위치하도록 선정. - sin, sin - 초기치: 그림 1은 외란이 없는 경우 공칭 폐루프 시스템에 대한 시스템의 응답이다. 본 논문에서의 관심은 시스 템 파라미터가 불확실하고 외란이 존재하는 경우에도 시스템의 응답이 그림 1과 유사하도록 하는 제어기를 설계하는 것이다. x time 그림 1 공칭 폐루프 시스템의 응답. 13

30 x x time 그림 2 불확실성 및 외란의 영향. 그림 2는 공칭 시스템에 대하여 설계된 제어기와 불 확실한 시스템으로 구성된 폐루프 시스템에 외란이 인 가되었을 때 시스템의 응답이다. 제어기가 시스템의 불 확실성과 외란에 강인하지 못하여 시스템이 발산한다. 이제 이 시스템에 다음과 같은 계수를 갖는 외란 관 측기를 적용하자. - x time 그림 3 제안된 외란 관측기를 사용한 시스템의 응답. 그림 3은 제안된 외란 관측기를 포함한 폐루프 시스 템의 응답이다. 그림 2와 달리 시스템 불확실성과 외란 이 작용함에도 불구하고 안정적인 응답을 보이는 것을 확인할 수 있으며 특히 그림 4에서 알 수 있듯이 초기 의 과도 응답 이후에 공칭 폐루프 시스템과 실제 폐루 프 시스템이 거의 유사한 거동을 보이는 것을 알 수 있다. 참고로 고정된 포화함수 임계치 10을 사용한 외 란 관측기의 경우 위에서 고려한 초기치에 대해서는 시스템이 발산한다 time 그림 4 공칭 폐루프 시스템과 제안된 외란 관측기를 사용한 폐루프 시스템의 궤적. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 공칭 시스템에 대해서 설계된 상태 관측기를 사용하 여 포화 함수의 임계치를 온라인에서 변경하는 외란 관측기를 제안하였다. 이론적인 안정도 증명과 정상 상태에서의 성능 복원, 그리고 제어기 설계 방법 등 추가적인 연구가 필요하다. 참고문헌 [1 ] C. Johnson, Accommodation of ex ternal disturbances in linear regulator and servomechanism problems, IEEE Trans. Automatic. Control, vol. 16, no. 6, pp , [2] K. Ohnishi, A new servo method in mechatronics, Trans. Jpn. Soc. E lectr. Eng., vol. 107-D, pp , [3] H. Shim and Y. Joo, State space analysis of disturbance observer and a robust stability condition, I n Proc. of conf. on decision and control, pp , [4] J. Back and H. Shim, Adding robustness to nominal output-feedback controllers for uncertain nonlinear systems: a nonlinear version of disturbance observer, Automatica, vol. 4 4, no. 10, pp , [5] J. Back and H. Shim, An inner-loop controller guaranteeing robust transient performance for uncertain MIMO nonlinear systems, IEEE Trans. Automatic Control, vol. 54, no. 7, pp ,

31 *Seungchul Oh, *Kisung Seo *Dept. of Electronics engineering, Seokyeong University 풍속은 다른 기상요소들보다 순간 변동이 심하고 국지성이 강하여 수치 예보 모델만으로 예측의 정확성을 높이기가 어렵다. 기상청 현 업의 단기 풍속 예보는 전 지구적 통합 예보모델인 UM(Unified Model)의 예측값에 MOS(Model Output Statictics)를 통한 보정을 수행하며, 보정식 의 생성에 다중선형회귀분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 선형보정방법 의 단점을 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용한 비선형 회귀분석 기 반의 보정식 생성외에 예측 모델 생성 방법을 제안한다. 모든 기상인자를 사용하는 선형회귀분석 기법과는 달리, 기상 인자의 가변적 선택을 제공하 여 시간 및 공간적 특성을 반영할 수 있는 장점이 있다. 2007년~2013년의 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용 하여 서울, 부산, 제주도 세 지역에 해당하는 184개 격자점에 대해서 예측 성능을 평가한다. 귀분석의 차이를 잘 나타내주고 있다. 기상은 불확실성과 혼돈성이 큰 자연계의 현상으로서, 이중에서 풍속은 다른 기상요소들보다 순간변동이 심하고, 국지성이 강하여 예측이 더욱 어렵다. 현재 기상청의 단기 풍속 예보는 영국에서 개 발된 통합모델인 UM(Unified Model) 예보 모델의 예측값에 선형회 귀분석 기반의 MOS(Model Output Statistics)에 의한 보정값을 합 하는 방법을 사용하고 있다[1]. MOS는 통계적 분석을 통해 수치예 보 모델이 가지는 체계적인 오차를 보정하는 방법이다. 그러나 선형 적 보정만으로는 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들 다. 이를 개선하기 위하여 이전 연구에서[2] 진화적 기호회귀 분석기 법인 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예보에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고, 강풍 발생에 대한 예측 실험을 일부 27개 AWS(Automatic Weather System, AWS) 지점에 대해서 수행 하였다. 후속연구에서는[3] 남한 전지역의 600개 AWS 지점에 대해 서, 2007년~2013년의 데이터를 대상으로 최적화 실험을 수행하였으 며, UM 모델의 결과와 비교했다. 본 연구에서는 비선형 보정 수식 생성이 아닌 유전 프로그래밍을 통한 비선형 예측 모델을 생성한다. 2007년~2013년의 데이터를 대 상으로 최적화 실험을 수행하였으며, 서울, 부산, 제주지역으로 실험 군을 확장하여 실험한다. 이를 UM, MLR(Multi Linear Regression) 기반 선형 MOS 보정 방식, 유전 프로그래밍(Genetic Programming, 이하 GP) 기반 비선형 보정 방식, MLR 기반 선형 모델 생성등의 다양한 방식의 결과와 비교하고 진화적 비선형 예측 모델 생성의 가능성을 확인한다. 유전 프로그래밍(Genetic Programming)은 유전자가 트리로 구성 된 진화연산의 일종으로 구조적으로 제한되지 않은 해의 생성이 가 능하고, 기호적(symbolic) 회귀 분석 등이 주요 응용 사례이다[4]. 유전 프로그래밍은 트리의 터미널과 함수가 진화 연산에 의하여 자 연 선택되며, 고차원적인 수식의 표현이 가능하므로, 비선형적인 예 보 보정수식을 생성하는데 적합하다. UM의 64개 예보인자와 사칙 연산, 삼각함수와 같은 연산자를 트리 형태로 구성한 비선형 수식을 생성한다(그림 2). 함수 및 예보인자를 가변적이고 부분적으로 선 택할 수 있다. MOS(Model Output Statistics)는 수치예보모델의 오차를 줄이는 예보기술로서, 수치예보모델의 예측값에 MOS에 의한 보정량을 합 하는 방법이다. 일반적으로, 풍속 예측에 대해서 MOS 기법을 통해 물리적 수치예보모델인 UM 모델의 오차를 보정하는 접근법을 사용 한다. 기존의 MOS에서 사용되는 지상 기온 예보 보정 기법은 식 (1) 과 같이 잠재적 예보인자들과 계수의 결합을 통한 선형적인 회귀분 석식으로 구성되어 있다. 식(1) 그러나 선형회귀분석은 기상자료의 비선형적인 특성 분포를 충분 히 반영하지 못하고 있다. 아래 그림 1은 선형회귀분석과 비선형회 교신저자 : 서기성 GP에 의한 비선형회귀분석 기법을 사용하여 기존의 선형회귀분석 기반 의 MOS 보정식을 대체한다. UM의 풍속예측 값에 GP 비선형 보정식을 더 하여 풍속을 예측하는 방법으로, KLAPS 재분석자료에 대해서 학습한다. 그림 3은 비선형 보정식을 생성하고 최적화(또는 학습)하는 방법에 대한 15

32 도식화로, 영국의 예측 모델인 UM의 풍속값(UM_WS)에 GP 보정식 으로 보정한 최종값(GP_WS)을 KLAPS 풍속값(KLPAS_WS)과 비 교한다. 4.2 서울, 부산, 제주지역 184개 격자점에 대한 각 기법들의 풍속 예측 성능 결과가 표 1에 나와 있다. 좌측부터 UM 풍속 예측 값, UM 풍속에 MLR 선형보정, UM 풍속에 GP 비선형보정, MLR 선형 예측 모델, 그리고 GP 비선형 예측 모델의 성능 평가 결과가 정리되어 있으며, KLAPS 재분석자 료의 풍속값과 실험 방법들에 의한 예측값의 RMSE 오차를 비교한 것이다. UM UM+MLR UM+GP MLR 모델 GP 모델 서 울 부 산 제주도 평 균 보정식을 사용하는 이유는 기존의 물리적 예측 모델 UM의 신뢰성 있는 결과를 이용할 수 있는 장점이 있으며, 통계적 데이터로부터 직접 전체 모 델을 생성하는 것이 매우 어렵다는 사실에 기인한다. 본 연구에서는 연구자의 선행 연구에서 주로 사용한 MOS 보정방식외에 전체 모델을 과거의 통계 데이터를 가지고 생성하는 방법을 제안한다. GP 의 비선형회귀분석식을 사용하여 주어진 UM 인자들을 독립변수로 선택하 고 조합하여, 특정 격자점에 대한 풍속 예측식을 KLAPS 데이터에 대해서 진화적으로 생성한다. 그림 4는 예측 모델을 직접 생성하는 방법으로 KLAPS 풍속(KLPAS_WS)을 예측할 수 있는 GP 풍속(GP_WS) 모 델식을 생성한다. 세 지역 평균을 보면, 보정하기 전 UM의 RMSE는 , 선형회귀분 석 보정을 적용한 UM+ MLR의 RMSE는 2.10 로, 선형 보정의 경우에도 기본 UM의 결과보다 0.84(약 28.5%)정도 향상되었으며, GP 기반의 비선형 보정의 경우 약 0.9(약 30.5%) 정도의 향상이 있어서, 제안된 GP 기반의 비 선형 보정이 선형 보정보다 약간 우수함을 알 수 있었다. 표 1에서 보다시 피 지역별로 RMSE 오차에 편차가 나타나는데, 이것은 지역적 특성을 제대 로 반영하지 못한 결과라고 볼 수 있다. 풍속 예측 모델 생성 실험의 결과만 봤을 때, MLR 선형 예측 모델 생 성의 RMSE 에 비해 GP 비선형 예측 모델 생성이 RMSE 로 약 1.37(38.2%) 우수하게 나왔다. 예측 모델 생성 결과를 보정 방법 실험 결과와 비교해 봤을 때, GP 비선형 예측 모델 생성기법은 선형 보정기법의 RMSE 2.1에 비해 약 0.12, GP 비선형 보정기법의 RMSE 에 비해 약 0.17이 높게 나타났다. 그러나 그 차이가 크지 않으므로, GP에 의한 풍속 예측 모델 생성의 가능성을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 풍속 예측을 위하여 GP 기반 비선형회귀분석식 생성 기 법을 제안하고, 보정 방법과 모델 생성 방법에 대해서 선형회귀분석 기법들 과 비교하였다. KLAPS 데이타에 대한 서울, 부산, 제주지역 184개 격자점 을 대상으로 실험한 결과, 세 지역 평균 풍속 예측모델 생성기법의 경우 선 형보정기법의 RMSE가 인 반면에, 제안한 GP 기반 비선형 예측모델 생성기법의 RMSE는 로, 약 1.37(38.2%) 정도의 우수한 성능이 나타 났다. 또한 GP 기반 비선형 예측모델 생성기법도 선형과 비선형 보정기법 과 약 RMSE 0.17 범위내의 미세한 차이를 보여 모델 생성의 가능성을 확 인할 수 있었다. [1] 추성호, 이용희, 안광득, 정관영, 하모니 탐색 알고리즘을 이용한 한반 도 바람 예측 모델 개발, 한국지능시스템학회 2013 춘계학술대회 논문 집, 제 23권, 제 1호, pp , 2013 [2] 현병용, 서기성, 이용희, 강풍 예측을 위한 진화적 회귀분석 기반의 단기 풍속 예보 보정 기법, 정보 및 제어 학술대회 CICS'2013 논문 집, pp , [3] 현병용, 서기성, 이용희, AWS 지점별 기상데이타를 이용한 진화적 회 귀분석 기반의 단기 풍속 예보 보정 기법, 전기학회논문지 64권 1호, pp [4] Koza, J. R., 1992: Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, The MIT Press, GP 기반의 풍속 예측 실험은 KLAPS 재분석자료에 대해서, 서울, 부 산, 그리고 제주도 지역을 대상으로 수행되었으며, 구체적인 실험환경은 다음과 같으며, GP에 대한 최적화 실험은 20회 반복 수행되었다. - KLAPS 재분석자료 : 2007년~2013년 - 격자점 수(KLAPS) : 184 개 격자점 (서울 40개, 부산 43개, 제주도 101개) - 예보 구간 : 21개(+06H ~ +66H) - 발표 시각 : 00UTC 실험은 먼저 UM, 다중선형회귀분석(MLR)으로 보정한 방법, GP를 이용 해서 보정한 방법을 비교하였으며, GP 예측 모델 생성 방법과 MLR 예측 모델 생성 방법을 추가로 비교하였다. 16

33 도킹-포메이션을 이용한 쿼드로터 무인기의 창문 통과 알고리즘 *권지욱, **김우현, **김진효, **서지원 *연세대학교 글로벌융합기술원, **연세대학교 글로벌융합공학부, 글로벌융합기술원 bluemichael, crimy00, jinhyo.kim, and jiwon.seo@yonsei.ac.kr Docking-Formation-Based Quadrotor UAV Flight Passing Through a Window *Ji-Wook Kwon, **Woohyun Kim, **Jin Hyo Kim, **Jiwon Seo *Yonsei Institute of Convergence Technology, **School of Integrated Technology, Yonsei University, and Yonsei Institute of Convergence Technology Abstract This paper proposes a docking-formation algorithm for the quadrotor UAV flight passing through a window. The docking-formation generates the desired waypoint passing through the window with respect to the position and orientation of the window. In addition, the UAV tracks the generated waypoint using a back-stepping-like feedback linearization control algorithm. I. 서론 최근 드론 시스템을 정찰, 배달, 방송, 오락, 농축산 등의 다양한 분야에 적용함에 따라 멀티콥터 무인기에 대한 관심이 폭발적으로 증대되었다 [1]. 이에 따라, 관 련된 멀티콥터 무인기의 제어와 동작들에 대한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. [2-4]. 특히, 멀티콥터 무인기 를 실제 application에 적용하기 위해 사용되는 다양한 동작들 중에 창문 통과 동작은 무인기의 충돌회피와 실내 진입을 위해 꼭 연구되어야 하는 동작으로 관심 을 받고 있다. [1] UPenn의 V. Kumar 그룹에서는 쿼드로터 무인기를 이용한 기동성이 높은 다양한 동작들을 선보였으며 [5,] 이 중에서 창문통과에 대한 연구 결과를 보여주었 다 [1]. [1]에서는 기동성이 높은 쿼드로터 무인기의 장 점을 살려 다양한 창문통과 결과들을 보여주었으나 추 가적인 무인기 경로생성이 필요하다. 이 외에 창문통 과 동작에 대한 수요가 많음에도 불구하고, 높은 난이 도와 안정성을 요구에 따라 연구결과가 거의 없다. 따라서, 본 논문에서는 도킹-포메이션을 이용한 쿼 드로터 무인기의 창문통과 알고리즘을 제안한다. 도킹 -포메이션은 [6]에서 이동로봇의 정지 및 이동 플랫폼 으로의 동시 도킹을 위하여 제안되었으며, [7]에서는 무인 자동차의 자율주차에 사용되었다. 본 논문에서는 도킹-포메이션을 3차원 환경에서 구성하고 이를 이용 하여 추가적인 무인기의 경로생성 없이 창문통과 동작 을 구현한다. 창문통과 동작에 도킹-포메이션을 적용 함으로서 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. a) 창문으 로 접근하는 추가적인 경로생성이 필요 없다. b) 창문 을 통과하기 위한 진입각으로 무인기가 진입하기 위한 추가적인 제어기법을 사용하지 않는다. c) 무인기 제어 는 창문의 위치와 진입각을 고려하지 않고 오로지 도 킹-포메이션에 의해 생성되는 목표위치 만을 따라 이 동한다. 17

34 II. 본 론 2.1 쿼드로터 무인기 모델 쿼드로터 무인기의 제어법칙을 설계하기 위하여 본 논문에서는 [4]에서 사용된 쿼드로터 무인기 모델을 적용한다. 그림 1에서 쿼드로터 무인기 모델을 보여준 다. 그림 1. 쿼드로터 무인기 모델 그림 1의 쿼드로터 무인기를 간략화된 기구학 모델로 표현하면 다음과 같이 표현 가능하다. sin, (1a) sin, (1b) coscos, (1c), (1d), (1e). (1f) 여 기서, 는 쿼드로터 무인기의 위치,,, 는 각각 롤, 피치, 요 자세각, 는 중력가속도, 각각 - 는,,, 방향들에 대한 제어입력들을 나타내 고, 은 쿼드로터 무인기의 무게중심과 로터까지의 거 리를 의미한다. 이때 그림 1의 를 항상 0으로 수렴됨 을 가정하였다. 이로부터, 각 로터에서 발생하는 힘 - 와 제어입력 - 은 다음과 같이 변환 가능하다. (2) 여 기서, 은 쿼드로터 무인기의 무게, - 는,, 방향들에 대한 이너셔 모멘트(moment of inertia) 를 의미한다. 식 1과 2을 통하여 알 수 있듯이, 쿼드로터 무인기 의 위치 이동을 위해서는,, 값을 제어해야 함을 알 수 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 바탕으로 [6-8]에서 제안된 유사 역보행 궤환선형화 제어기법을 간략화 하여 쿼드로터 무인기를 제어한다. 2.2 쿼드로터 무인기 제어 서론에서 언급한 것과 같이 창문통과 동작에 도킹- 포메이션을 적용하였을 때 무인기의 제어법칙은 목표 위치 만을 추종하는 동작만을 수행한다. 즉, 창문으로 의 진입각이나 위치를 제어기 설계 시 고려하지 않아 도 된다. 따라서 본 절에서는 목표점 추종 제어기법을 설계한다. 쿼드로터 무인기의 목표점 추종 제어기 설계를 위하 여 다음의 위치추종 오차를 정의한다.,,. (3) 여 기서, 는 목표점의 위치이고 (3)의 시미분은 다음과 같다.,,. (4) (3)과 (4)의 위치 추종 오차를 0으로 수렴시키기 위하 여 쿼드로터 무인기의 속도가 다음과 같이 되도록 설 계한다.,, ( 5 ). 여 기서,,, 는 각각,, 방향으로의 목표 속 도 값이고,,, >0 는 상수이다. (1)의 기구학 모 델로부터 (5)를 구현하기 위하여 - 는 다음과 같이 PD 제어기로 설계된다.,, ( 6). 여 기서, 와 는 0보다 큰 상수이며,,, 이다. 앞서 언급한 것과 같이, 는 요 자세각을 제어하기 위한 제어기로 설계된다. 이때, 주의해야 할 것은 - 가,, 를 제어하는 입력으로 사용되기 때문에 위치 이동시 무인기의 자세 제어에 영향을 줄 수 있다. 따라서, (6)은 다음과 같이 입력 제한을 고려한 형태로 변환 가능하다. tanh tanh, tanh tanh, ( 7) tanh tanh 18

35 2.3 도킹-포메이션 생성 본 절에서는 쿼드로터 무인기의 창문통과 동작을 위 한 도킹-포메이션을 제안한다. 그림 2에 3차원 공간에 서의 창문통과를 위한 도킹-포메이션이 나타나 있다. 향으로의 각도위치를 나타낸다. 그림 3에서 는 초 기값 에서 최종값 로 변화하는 함수이다. 그림 3으로부터 다음의 목표위치를 정할 수 있다. cos cos cos sin sin 여 기서, 는 창문의 중심 위치이고, 본 논문에 서 은 상수로 고려한다. Ⅲ. 모의실험 결과 본 논문에서 제안하는 도킹-포메이션 기반의 창문통 과 알고리즘을 검증하기 위하여 다음의 시나리오를 적 용한다.,, (rad), (rad), (m/s), (m). 그림 2. 창문통과를 위한 도킹-포메이션 개괄도 그림 2에서 볼 수 있듯이, 창문과 수직한 방향으로 목 표 진입각을 생성하고 이를 유지하면서 창문의 중앙을 통과할 수 있는 도킹-포메이션을 생성한다. [6, 7]에서 제안된 2차원의 도킹-포메이션을 바탕으로 그림 3과 같은 3차원의 도킹 포메이션을 생성한다. 여 기서, 는 쿼드로터 무인기와 목표점 사이의 거리 가 0.3m가 되었을 때부터 줄어들기 시작하도록 설정하 였다. 주어진 시나리오의 쿼드로터 무인기에 본 논문에서 제안하는 도킹-포메이션 기반의 창문통과 알고리즘을 적용한 결과가 그림 4에 나타나 있다. 그림 4. 모의실험 결과 그림 3. 3차원 공간에서의 창문통과를 위한 도킹-포메이션 그림 3에서 는 글로벌 좌표계를 의미하고 이를 기준으로 와 는 각각 평면과 수직한 방 그림 4를 통하여 쿼드로터 무인기는 초기위치를 출발 하여 도킹-포메이션에 의하여 생성된 목표위치에 도달 한 후 변화하는 에 의하여 창문을 통과하는 것을 볼 수 있다. 그림 4의 쿼드로터 무인기의 상세한 거리 오차 정보는 그림 5에 나타나 있다. 19

36 사 사 본 연구는 미래창조과학부 및 정보통신산업진흥원의 IT명품인재양성사업의 연구결과로 수행되었음" (NIPA H ) (a) x 거리 오차 (b) y 거리 오차 (c) z 거리 오차 그림 5. 거리 오차 그림 5에서 볼 수 있듯이 쿼드로터 무인기는 식 (5)와 (6)의 제어 알고리즘에 의하여 도킹-포메이션으로 생 성된 목표점을 충분히 추적하고 있음을 알 수 있다. 그림 4와 5를 통하여, 본 논문에서 제안하는 3차원 공간에서의 도킹-포메이션을 이용하여 쿼드로터 무인 기가 창문의 진입각을 유지하면서 통과할 수 있음을 확인하였고, 이를 구현하기 위한 유사 역보행 궤환선 형화 기법을 적용 가능함을 알 수 있다. Ⅳ. 결론 참고문헌 [1] 이경수, 전용국, 손영주, 이혜영, 하늘을 지배하는 소형 무인 항공기 드론, 국방과 기술, 제 425호, pp , [2 ] D. M ellinger, N. M ichael, and V. Kumar, "Trajectory generation and control for precise aggressive maneuvers with quadrotors," The Intern. Jour. of Robo. R es., vol. 5 3, no. 5, pp , [3] 김유단, 김현진, 영상정보를 이용한 무인항공기 자 동이착륙 유도제어 시스템 설계, 제어로봇시스템 학회지, 제 14권, 4호, pp , [4] D. Lee, H. Kim, S. Sastry, Feedback linearization vs. adaptive sliding mode control for a quadrotor helicop ter," Inter. Jour. of Cont., Autom., and Syst., vol. 7, no. 3, pp , [5 ] /youtu.be/ M vr TAL Jp8 DM. [6] J.-W. Kwon and J. Seo, "Docking control of both stationary and moving stations based on docking formation," Elect. Letters, vol. 50, no. 6, pp , [7 ] 권지욱, 김진효, 서지원, " 도 킹 포메이션을 이용한 차량형 이동 로봇의 자율 주차," 대한전자공학회논 문지, vol. 51, no. 10, [8] D. Chwa, " Tracking control of differential-drive wheeled mobile robot using a backstepping-like feedback linearization," IEEE Trans. on Syst. Man Cybern., Part A. vol. 40, no. 6, pp 본 논문은 도킹-포메이션 기반의 쿼드로터 무인기의 창문통과 알고리즘을 제안하고, 이를 모의실험을 통하 여 그 유효성과 성능을 검증하였다. 도킹-포메이션을 통하여 창문으로의 진입각과 위치를 3차원 공간에서 표현할 수 있고, 유사 역보행 궤환선형화 제어기법을 적용함으로써 무인기를 제어하는데 창문의 상태정보를 제외한 위치 추종 제어기 만으로 창문통과가 가능함을 확인하였다. 20

37 Pixhawk와 APM 펌웨어를 이용한 쿼드로터 무인기 시스템 구현 이준민, 정하형, 유준 충남대학교 전자공학과 ljm0725@cnu.ac.kr, junghh8@gmail.com, jlyou@cnu.ac.kr Implementation of Quadrotor UAV System Using Pixhawk and APM Firmware Jun-Min Lee, Ha-Hyoung Jung, and Joon Lyou Department of Electronics Engineering Chungnam National University Abstract II. 본 론 본 연구에서는 Pixhawk와 APM에서 제공하는 펌웨 어를 이용하여 쿼드로터 무인기 시스템을 구현하였다. 쿼드로터의 구성은 Pixhawk와 기체 프레임을 연결한 뒤 펌웨어 설치, RC Calibration, 통신 설정 순으로 진 행된다. 실제 호버링 실험을 통해 적용가능한 Pixhawk 펌웨어와 APM 펌웨어 두 가지의 성능과 장단점을 비 교해 보았다. I. 서론 이전부터 미국, 이스라엘, 유럽 등 세계 여러 나라에 서 무인비행체에 대한 관심과 연구가 진행되어 왔고 최근 무인비행체에 대한 관심은 급격히 증가하고 있 다.[1] 이에 따라 무인 비행체에 대한 판매 시장이 증 가 하고 있으며, 사용 목적도 군용만 사용하는 것이 아닌 민간용으로 무인 비행체를 개발하여 누구나 접근 하기 쉽게 연구를 하고 있는 추세이다.[2][3] 본 논문에서는 쿼드로터 무인기를 Pixhawk와 APM 에서 제공하는 펌웨어를 이용하여 시스템을 구현하였 다. 그에 관련된 펌웨어구성, 통신 방법, 비행할 때 필 요한 PID 자세제어에 초점을 맞추어 기술하였다. 2.1 하드웨어 구성 최근 3D Robotics 사에서 판매되고 있는 쿼드로터용 AHRS 장비에는 저가형인 Pixhawk가 판매가 되고 있 다. 이 Pixhawk는 usb serial, I2C, CAN, terminal, PPM 통신 등 다양한 주변 장치들을 연결가능하다. 때 문에 유저가 필요한 기능을 부분별로 연결하여 사용할 수가 있어 최근 무인 비행체 시스템에 많이 사용되고 있다. 이외에도 APM copter에서는 기존에 있던 Pixhawk를 좀 더 사용자가 기체를 구성할 때 비행체 를 안전하게 동작하도록 만들기 위해서 내부 값과 펌 웨어를 수정 및 개발한 APM 펌웨어가 있다. APM은 내부 값뿐만 아니라 Pixhawk에서는 부족 했던 부분들 을 추가한 부분도 있고 Pixhawk에서는 있던 기능을 제거되어 있다. 따라서 어떤 비행체를 가지고 어떻게 사용할 지에 따라 Pixhawk를 그대로 쓸 것인지 APM 을 사용 할 것인지를 유저가 선택 가능하다. Pixhawk를 사용하던지 APM을 사용하던지 유저가 펌웨어를 어떤 것으로 올리느냐에 따라 쿼드로터 무인 비행체 시스템의 특성이 달라지기 때문에 두 펌웨어를 이용하여 쿼드로터 시스템을 구현해 이를 비교해 보았 다. 21

38 하여 펌웨어를 올리고 APM의 경우에는 mission planner를 이용하여 펌웨어를 업로드하게 된다. 그림 2. 쿼드로터 무인기 시스템 구성 순서도 그림 1. 쿼드로터 무인기와 사용한 Pixhawk 2.2 Monitoring program 쿼드로터 무인기 시스템을 구성하고 이를 확인하기 위해 모니터링 프로그램을 이용하여 확인 하게 된다. Pixhawk는 QG roundcontrol, APM은 APM Planner 라는 프로그램을 제공한다. usb serial을 이용하여 기 체와 pc를 연결하게 되면 모니터링 프로그램을 이용하 여 기체에 대한 정보를 얻을 수 있다. 통신을 하기 위해서는 자체에 Mavlink라는 이름의 프로토콜을 이용하여 통신을 하게 된다. 기본적으로 일정한 주기로 하트비트 신호가 들어오게 되는데 그 사이에 들어오는 신호에 대해 값을 입력 받게 된다. 프로토콜에서는 명령상태에 따라 고유한 ID를 부여하 고 있어 들어오는 값을 ID에 따라 디코딩하여 들어온 ID에 해당하는 명령을 동작하게 된다. 실험에서는 Pixhawk와 APM에서는 telemetry나 usb serial 연결을 이용하여 통신하는 방법을 사용하였다. Ⅲ. 구현 및 결과 Pixhawk와 기체 프레임을 이용하여 쿼드로터 무인 기 시스템을 구성 하였고, firmware 설치, IMU 및 자 이로 calibration, serial port 설정 순으로 진행 하였다. calibration 이후에 serial port 이외에도 사용하는 장비 를 연결하여 설정할 수 있다. firmware의 설치 단계에서는 어떤 프레임을 사용할 것인지 올라가는 기체의 종류를 설정 할 수 있다. Pixhawk는 모니터 프로그램인 Qgroundcontrol을 이용 usb serial 연결을 하거나 telemetry를 이용하여 리 눅스에서 명령어를 주어 IMU의 데이터를 받아 올수가 있다. 이때 usb serial과, telemetry로 사용할 때의 port는 리눅스에서 인식하는 port는 baud rate과 port name을 minicom을 이용하여 확인 및 변경 하였다. 여기서 usb serial의 경우에는 baud rate을 으로 사용하고, telemetry의 경우에는 baud rate을 57600으로 설정하여 연결한다. 그림 3. 리눅스에서 Pixhawk의 데이터 출력 모습 리눅스에서 명령어로 모터를 제어 할 경우에는 최소 20us이내에 모터 제어하는 명령어가 들어가야 기체가 원활하게 움직일 수 있다. 이 시간을 넘는 간격으로 명령을 주게 되면 모터의 동작이 끊겨서 동작하는 것 으로 보인다. 모니터링 프로그램에서 기체와 연결한 상태라면 명령 을 줄 수가 있는데 Armed 모드로 변경해서 원하는 기 체의 roll, pitch, yaw, thrust값을 비행 모드에 따라 변 경할 수 있다. Pixhawk와 APM 모니터 프로그램에서 모두 비행 모드를 지원하나 APM에서 지원하는 비행 모드가 좀 더 많고 Pixhawk 모니터를 프로그램보다 좀 더 쉽게 비행모드를 변경 할 수 있다. APM에서 지 22

39 원하는 비행 모드의 경우 기본 모드인 Stabilize모드, 고도를 고정 시키는 Alt Hold 모드, GPS를 이용하여 비행하는 Loiter 모드 등이 있다. 이러한 모드들을 작 동한 뒤에 끄기 위해서는 Disarmed 모드로 변경하여 명령어가 들어가도 모터가 돌지 않게 해야 안전하게 비행을 할 수 있다. 그림 4. APM firmware에서 지원되는 비행 모드들 기체와 Pixhawk를 연결하고 thrust 값만 줘서 뜨게 하 기 위해서는 roll, pitch, yaw값을 PID 제어를 이용하 여 보상을 해준다. 아래는 PID 제어기법을 이용한 출력 값과 Pixhawk와 APM에서 조정된 값들이다. (1) 것이 선행되어야 한다. 참고문헌 [1] 강영신 외, 무인항공기의 제어기술개발 동향, 항 공우주산업기술동향, 4권, 제2호, pp , [2] 장태진, 세계 민간 항공기 시장 성과와 전망, 항 공우주산업기술동향, 11권, 제1호, pp , [3] 이윤석, 외 "소형 무인 비행체의 도심 운행시 안전 을 위한 비행 인증에 관한 연구." CICS 2014 정보 및 제어 학술대회 논문집, pp ,2014. [4] 이근욱 외, 쿼드로터 무인항공기의 모델링 및 제 어기 설계, 2011년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집, pp , [5] Ahrens, Spencer, et al. Vision-based guidance and control of a hovering vehicle in unknown, GPS-denied environments. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp , May , 여기서,, 는 PID 제어기에서 비례, 적분, 미분 이득을 의미한다.[4] 이 값들을 적절히 조절하여 쿼드로터가 비행할 때 에러 성분에 의해 의도하지 않 은 방향으로 비행하지 않게 보정하게 된다. 표 1. Pixhawk와 APM의 PID 동조값 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 무인 비행체인 쿼드로터의 시스템적 특징과 구성을 정리하였다. 쿼드로터 시스템을 이해하 고 더 나아가 쿼드콥터를 띄우게 됐을 때 보다 더 정 밀한 제어를 하기 위해서는 추가적으로 영상처리 부분 이 필요하다. 쿼드로터가 호버링 시에 탑재되어 있는 AHRS로 어긋나는 움직임을 보정하기는 하지만 기체 가 옆으로 흐르는 현상인 드리프트가 발생한다. 이렇 게 기체가 흐르는 것을 보상하기 위해 Optical flow 같 은 영상처리 방법이 필요하게 된다.[5] 이러한 제어 방 법을 도입하기 위해서는 제어하려는 대상체인 쿼드로 터의 시스템의 특징에 대해 자세히 알고 있어야 하는 23

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41 Oral Session 2 김용태 교수 (한경대)

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43 LRF의 수평, 수직 측정에 따른 실외 이동 로봇의 주행 지형 인식 특성 분석 *이성민, 박정길, 박재병 전북대학교 전자정보공학부 leesungmin@jbnu.ac.kr, jungkilpark@jbnu.ac.kr, jbpark@jbnu.ac.kr Recognition Characteristic Analysis of the Driving Terrain for Outdoor Mobile Robot according to the Horizontal and Vertical Measurements of the LRF *Sungmin Lee, Jungkil Park, Jaebyung Park Division of Electronics and Information Engineering Chonbuk National University Abstract In this paper, the characteristics of the driving terrain recognition are analyzed according to the horizontal and vertical measurements of the LRF. In this case, the LRF is additionally motorized for obtaining 3 -D information. Finally, the characteristics like the amount of obtainable data are analyzed for both horizontal and vertical measurements, taking the robot s motion into consideration. I. 서 론 기술이 발전함에 따라 다양한 분야에서 로봇을 이용 한 무인화가 이루어지고 있다. 무인화는 실내에서 라 인 형태의 공정을 가진 분야가 대부분이다. 실내는 환 경적으로 로봇의 동작에 영향을 주는 요소들을 최소화 할 수 있다. 하지만 실외의 경우는 로봇의 동작에 영 향을 주는 요소가 다양하기 때문에 실내에 비해서 상 대적으로 무인화가 어렵다. 따라서 실외에서는 로봇의 눈과 귀가 되어줄 다양한 센서를 융합하여 사용해야 한다. 이때 센서는 동일한 센서라도 로봇의 임무에 따 라서 다양한 방법으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 실외 이동 로봇의 주행 지형 인식을 위해서 LRF(laser range finder)를 이용한다. LRF는 단일 점이 아닌 일정 범위의 거리를 측정할 수 있는 레이저 거리 측정기이다. 일반적으로 이동 로봇에서 LRF는 수평(horizontal)[1-2]과 수직(vertical)[3]방향으 로 주변 환경을 측정한다. 이때 LRF는 로봇의 활용 목적에 따라서 고정형으로 사용되거나 회전형으로 사 용되기도 한다. 고정형은 측정된 거리로부터 2차원 정 보를 얻을 수 있고 회전형은 3차원 정보를 얻을 수 있 다. 본 논문에서는 이동 로봇의 주행 지형 인식을 위 해서 회전형 LRF를 이용한 수평과 수직의 측정 방향 에 따른 특성을 분석한다. II. 본론 2.1 회전형 LRF의 데이터 측정 방법 이 장에서는 회전형 LRF로부터 측정된 거리를 3차 원 좌표로 변환하는 과정을 다룬다. 실험을 위하여 사 용된 LRF의 사양은 Hokuyo사의 UBG-04LX-F01이다. Hokuyo사의 LRF의 최대 측정 반경은 4m이다. 데이터 측정 간격은 0.36, 스캔시간은 28msec/scan으로 1초에 27

44 35번 측정 가능하다. 측정되는 데이터 수는 360 반경 에서 1024개이고 180 반경에서는 512개이다. 본 논문 에서 LRF는 5.14 간격으로 1초 동안 총 를 회전 하고 35번의 데이터를 측정한다. 이 경우 180 까지 5.14 간격이 발생한다. 이것은 회전형 LRF가 0 에서 180, 180 에서 0 까지 주기적으로 측정할 경우 측정위 치 0 또는 180 에서 발생하는 데이터의 중복 측정과 시간 지연을 방지하기 위함이다. 이때 회전형 LRF로 측정되는 데이터수를 확인하기 위해서 두 가지 가정을 한다. 먼저 지면을 제외한 장애물은 없다고 가정한다. 다음으로 장애물로 인식되지 않는 모든 데이터는 센서 로부터 4m 떨어져 있고 가정한다. 식 (3)과 (4)에 각각 대입되어 z좌표와 y좌표가 된다. 여기서 distance는 앞선 가정에 의해서 지면을 제외했 을 경우 모두 4m이며 h는 0.45m로 설정 하였다. 다음 으로 LRF가 수직 방향 측정을 하면 그림 2와 같이 표 현할 수 있다. 2.2 측정된 거리의 3차원 데이터화 측정된 거리를 3차원 좌표로 변환하기 위해서는 LRF의 측정 각도(θ s), 측정 각도의 거리(distance)값 그리고 LRF를 회전시키는 모터의 회전된 각도(θ m)가 필요하다. 이때 센서는 수평 방향으로 측정하고 지면 으로부터 h만큼 위에 있다면 그림 1과 같이 표현할 수 있다. 그림 2. 수직 방향 측정시 3차원좌표 P d 그림 2로부터 수직 방향 측정시 3차원좌표 P d는 다음 식과 같이 구한다. cos (6) sin (7) cos (8) sin (9) P d의 z좌표는 식 (6)과 같다. 식 (7)에서 구해진 d는 식 (8)과 (9)에 각각 대입되어 x좌표와 y좌표가 된다. 여기서 distance와 h는 수평 방향 조건과 같다. 그림 1. 수평 방향 측정시 3차원좌표 P d 그림 1로부터 수평 방향 측정시 3차원좌표 P d는 다음 식과 같이 구한다. cos (1) sin (2) cos (3) sin (4) P d의 x좌표는 식 (1)과 같다. 식 (2)에서 구해진 d는 2.2 이동 로봇 이동에 따른 측정 데이터 변화 이 장에서는 앞서 구해진 3차원좌표 P d를 이용하여 수평과 수직 측정 방식에 따른 데이터 변화를 분석한 다. 그림 3과 4는 각각 수평과 수직 측정방식에 따라 측정된 데이터분포이다. 두 그림 모두 LRF를 장착한 이동 로봇이 1m/s속도로 1초 동안 1m 앞으로 움직일 경우에 측정된 데이터를 나타낸다. 이렇게 측정된 데 이터로부터 지면에 해당하는 데이터의 수를 시간 순으 로 나타내면 그림 5(a), (b)와 같다. 이때 그래프는 시 간에 따라 측정된 지면의 데이터 수를 의미하며 이동 로봇이 이동한 경우를 고려하지 않은 상태이다. 먼저 28

45 그림 3. 수평 방향 측정시 데이터 분포 서 다음과 같이 가정을 한다. 이동 로봇은 주행 지형 을 인식에 로봇의 전면부보다 앞에 있는 데이터만 이 용한다. 이때 LRF는 이동 로봇의 전면부로부터 m만큼 떨어져 있다. 따라서 그림 5(a), (b)는 시 간 누적 그래프인 그림 5(c), (d)로 표현된다. 그림 5(c)의 로봇이 이동 상태인 경우는 지면 정보의 포함 여부에 따라서 증가하거나 감소한다. 그림 5(d)의 경우 는 이동 로봇의 상태에 상관없이 일정하게 데이터가 증가함을 볼 수 있다. 결과적으로 LRF를 수평 방향으 로 측정할 경우 지속적으로 지면의 정보를 누적하기 때문에 이동 로봇의 주행지형 인식측면에서 효과적임 을 볼 수 있다. Ⅲ. 결론 그림 4. 수직 방향 측정시 데이터 분포 본 논문에서는 이동 로봇의 실외 주행을 위해서 주행 지형의 인식 방법을 비교했다. 주행 지형을 인식하기 위해서 사용한 센서는 LRF이며, LRF의 측정 방향에 따라 측정되는 데이터의 특성을 분석했다. 분석된 특 성으로부터 안정적으로 주행 지형을 인식하기 위해서 LRF는 수직 방향으로 측정해야 효과적임을 볼 수 있 다. Acknowledgement a. 수평 방향 b. 수직 방향 이 논문은 2013년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연 구재단의 기초연구사업 (2013R1A1A )과 BK21 플러스 사업의 지원을 받아 수행된 것임. 참고문헌 c. 수평 방향 누적 d. 수직 방향 누적 그림 5. 시간 변화에 따른 지면 측정 데이터 수 그림 5(a)의 수평 방향의 경우는 지면 정보를 포함하 는 데이터수의 변화가 시간에 따라서 급격히 변함을 볼 수 있다. 이것은 시간에 따라서 지면 정보를 포함 한 데이터와 지면 정보가 없는 데이터로 구분이 되는 것을 의미한다. 그림 5(b)의 수직 방향의 경우는 지면 정보를 포함하는 데이터수가 시간에 따라서 일정함을 볼 수 있다. 이것은 시간이 변해도 부분적으로 지면 정보를 포함함을 의미한다. 다음으로 이동 로봇이 이동한 경우를 고려하기 위해 [1] 이승은, 김병국, 2차원 레이저 거리계를 이용한 수 직/수평 다각평면 기반의 위치인식 및 3차원 지도 제작, 제어로봇시스템학회 논문지, 제20권, 제11호, pp , [2] 황요섭, 김현우, 김태준, 이장명, 3D 맵 빌딩을 위 한 하이브리드 미디언 필터를 이용한 LRF의 임펄 스 잡음 제거, 제어로봇시스템학회 논문지, 제18 권, 제10호, pp , [3] T. Yokoya, T. Hasegawa, R. Kurazume, Autonomously generating a 3 D map of unknow n environment by using mobile robots equip p ed w ith LRF, 2009 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), pp ,

46 Stacked Autoencoder 기반 RBFNNs 패턴 분류기 설계 *김종범, 이승철, 오성권 수원대학교 전기공학과 Jongbum23@suwon.ac.kr, lsc@suwon.ac.kr, ohsk@suwon.ac.kr Design of Stacked Autoencoder-based RBFNNs Pattern Classifier *Jong-Bum Kim, Seung-Cheol Lee, Sung-Kwun Oh Department of Electrical Engineering, The University of Suwon Abstract 본 논문에서는 Stacked Autoencoder를 이용한 특징 추출 기반 RBFNNs 패턴분류기를 설계한다. Stacked Autoencoder는 Restricted Boltzmann M achine( RBM ) 으로 구성된 Deep Belief Network(DBN)을 구성한 후, DBN을 펼쳐 Autoencoder와 같은 구조를 만들고 Backpropagation을 사용하여 Fine Tuning을 한다. 이 와 같이 구성된 Stacked Autoencoder는 비선형 벡터 를 얻을 수 있기 때문에 데이터에 대한 특징을 최대한 살리며 저 차원의 데이터로 축소 할 수 있다. 축소된 데이터의 인식을 위해 RBFNN 패턴 분류기를 사용한 다. 제안된 분류기의 은닉층에는 FCM 클러스터링 알 고리즘을 사용하고, 연결가중치는 Linar를 사용하였다. 또한 연결가중치의 계수는 최소 자승법(Least Square Estimation : LSE)을 사용하여 추정하였고 제안된 방 법의 우수성을 입증하기 위해 Semeion 공인 데이터를 사용하였다. I. 서론 모델링 및 패턴 인식 시스템에서 데이터의 차원수를 결정하는 것은 중요한 문제이다. 일반적으로 고차원의 데이터는 노이즈가 포함되어 패턴 분류기의 성능을 감 소시키고 많은 입력으로 인해 계산량을 증가시킨다. 본 논문에서는 Stacked Autoencoder를 이용하여 고차 원의 데이터 정보를 유지하며 저차원의 데이터로 차 원을 축소하여 제안된 패턴 분류기의 성능을 개선한 다. Stacked Autoencoder는 RBM을 기본 노드로 하는 DBN을 구성 후, 이를 펼쳐 Autoendcoder를 만든다. 이와 같은 과정은 아래층에서 위층까지 비교사 학습 (unsupervised learning) 형태로 진행되고 이는 초기 연결 가중치로 사용된다. 그리고 마지막으로 교사 학 습(supervised learning)을 통해 연결 가중치를 미세 조정하여 최종 학습된다. 이와 같이 최종 학습된 Autoencoder는 층수와 각 층의 노드수를 조절하여 저 차원의 특징 데이터로 추출 할 수 있다. 위와 같이 Stacked Autoencoder를 통해 저차원으로 축소된 데이 터를 이용하여 RBFNNs 패턴 분류기를 통해 인식한 다. 제안된 패턴 분류기의 성능을 비교하기 위해 Semeion 데이터 집합을 이용하여 성능을 평가한다. II. 본론 2.1 Stacked Autoencoder RBM은 visible층과 hidden층으로 구성되어 있고 각 층의 노드 사이에만 연결이 존재한다. 또한. 단일 층에 서는 노드간 연결이 존재하지 않는다. RBM 네트워크 의 학습은 Contrastive Divergence 알고리즘을 사용하 고 처음 RBM층의 학습이 끝나면 hidden layer들은 다 음 RBM층의 visible layer로 사용하여 학습하게 된다. 이렇게 그림 1-a)와 같은 DBN을 구성 후, 이를 펼쳐 그림1-b)와 같은 Autoencoder 구조를 만든다. 그 후, Backpropagation으로 연결 가중치를 미세조정 하면 각 층의 노드들은 입력 데이터와 출력 데이터를 같아지게 만드는 파라미터들을 결정 할 수 있다. 이때, 은닉층의 30

47 노드 수를 입력층의 노드 수 보다 작게 설정하여 입력 데이터를 잘 표현 할 수 있는 저차원의 특징 데이터를 추출한다. Semeion은 약 80명이 0 9까지 쓴 필기체 숫자 이 미지 데이터로 크기에 1593개의 이미지로 구성 되어 있다. 성능은 5-fold Cross validation을 사용하고 Training과 Testing의 비율은 8: 2로 나누어 평균 인 식 성능을 구한다. Autoencoder의 네트워크 구조는 으로 구성 하였으며256의 차원을 20차원으로 줄여서 PCA기반 패턴 분류기와 비 교한다. 표1은 실험 결과이다. 표 1. 실험 결과 a) Deep Belief Network b) Stacked Autoencoder 그 림 1. Autoencoder 구 조 그림 1-b) 층의 노드들을 RBFNNs 패턴 분류기의 입력 데이터로 사용한다. 2.2 BFNNs 패턴 분류기 본 실험에 사용하는 RBFNNs 패턴 분류기는 신경 회로망의 구조를 기반으로 기능적 모듈로서 조건부, 결론부, 추론부로 나뉜다. 조건부에서는 FCM 알고리 즘을 사용하여 각 규칙에 대한 데이터들의 적합도를 구하고 결론부에서 연결 가중치는 Linear를 사용한다. 사용하는 다항식의 계수는 LSE를 사용하여 추정하고 추론부에서 무게 중심법을 사용하여 모델 출력을 구한 다. No. of PCA Autoencoder Rules Training Testing Training Testing ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ±0.5 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문은 Stacked Autoencoder를 이용한 특징 추 출 기반 RBFNNs 패턴 분류기를 설계한다. 실험에 사 용한 데이터로는 고차원 숫자 이미지인 Semeion 데이 터를 사용하였다. 실험 결과 선형 벡터만을 얻는 PCA 에 비해 비선형 벡터를 얻어 데이터의 차원을 축소 할 수 있는 Stacked Autoencoder를 이용한 RBFNNs 패 턴 분류기의 성능이 더 높은 것을 볼 수 있었다. 감사의 글 본 연구는 경기도의 경기도지역협력연구센터사업의 일환으로 수행 하였음[GRRC 수원2014-B2, U-city 보안감시 기술협력센터] 그리고 2012년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 을 받아 수행된 기초연구사업임 (NRF-2012R1A1B ) 참고문헌 그림 2. 실험에 사용한 RBFNNs 패턴 분류기 Ⅲ. 결과 본 논문의 실험 과정으로는 Stacked Autoencoder를 이용하여 고차원 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변 환하는 전처리 과정을 거친 후, 저차원의 데이터를 RBFNNs 패턴 분류기의 입력으로 사용하여 성능을 확 인한다. 실험에 사용한 데이터로는 고차원 이미지 데 이터인 Semeion 데이터 집합을 이용하여 실험하였다. [1] S. B. Rho, S. K. Oh, "Sesign of Fuzzy K-Nearest Meighbors Classifiers based on Feature Extraction by using Stacked Autoencoder", The Transactions of the Korean I nstitute of Electrical Engineers Vol. 64, No. 1, pp , [2] W. D. Kim, S. K. Oh, H. K. Kim, "Structural Design of FCM-based Fuzzy Inference System : A Comparative Study of WLSE and LSE", The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 59, No. 5, pp ,

48 파트 기반 모델을 이용한 자동차 검출 시스템 개발 김지수, 백정현, 현준혁, 김은태 연세대학교 전기전자공학부 jisukim2000@yonsei.ac.kr, jhyun25@yonsei.ac.kr, jhhyun@yonsei.ac.kr, etkim@yonsei.ac.kr. Design of the part based vehicle detection system Jisu Kim, Jeonghyun Baek, Junhyuk Hyun and Euntai Kim School of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University Abstract 이 논문은 도로환경에서 파트 기반 모델을 사용하여 자동차 검출을 효과적으로 하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 자동차 검출에서는 단일 모델을 사용하여 특징 벡터를 추출 하고 추출된 특징 벡터를 검출기로 학습하는 과정으로 이루어진다. 최근에는 파트 기반 모델이 객체 검출에 있어서 좋은 성능을 보여주고 있 다. 따라서 파트 기반 모델을 자동차 검출에 실제로 적용해보고 여러 가지 실험을 통하여 자동차 검출 성 능의 향상을 보여주고 있다. I. 서론 현재까지 도로환경에서 자동차 검출을 위해 많은 연 구들이 진행되어 왔다. 그 중에서 본 논문은 단일 영 상센서를 기반으로 자동차 검출 시스템을 나타내고 있 다. 단일 영상을 사용하게 되면 일반적으로 기계학습 을 통해 검출기를 구현한다. 자동차 검출에서는 HOG(Histogram of oriented gradient) [1]와 같은 특징 벡터의 추출과 이를 이용하여 SVM(Support vector machine) [2]와 같은 검출기의 학습이 대표적 인 방법이다. 이러한 방법은 단일 모델을 학습하는데 사용되어 왔 다. 하지만 단일 모델로는 자동차의 다양성을 모두 포 함하는데 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 파 트 기반 모델이 제안되었다 [3]. 파트 기반 모델은 자 동차가 가지고 있는 각각의 파트들이 유기적으로 연결 되어 하나의 모델을 이룬다고 가정한다. 이러한 모델 의 장점은 여러 파트들 사이의 연관성을 고려하기 때 문에 좀 더 강인하게 자동차를 검출 할 수 있다는 점 이다. 보행자로 예를 들면, 보행자의 경우 팔다리의 위 치가 항상 고정되어 있지 않아서 어느 정도의 변화가 생기게 되는데 단일 모델로는 이러한 변화를 모두 고 려하기 힘들지만 파트 기반 모델로 접근하게 된다면 이러한 변화를 고려하여 좀 더 강인한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 파트 기반 모델로 자동차를 학 습하고 이를 실제 도로환경에 적용해 보았다. II. 본론 2.1 LSVM LSVM(Latent SVM)은 파트 기반 모델을 학습하기 위해 사용된다 [3]. LSVM의 식은 아래와 같다. 32

49 max (1) max (2) 여기서 는 우리가 최소화하고자 하는 목적함 수를 의미하고 는 학습하고자 하는 모델변수를 의미 한다. 기존의 SVM과 달리 LSVM에서는 latent value 를 고려한다. 자동차 검출 시스템에서 는 자동차 파 트들의 위치를 의미한다. 즉 식 (2)는 정해진 모델변수 에서 파트 위치들의 최적값을 고려한 점수를 나타낸 다. 위의 식을 이용하여 목적함수를 최소화시키는 LSVM의 모델 변수를 학습하게 된다. 2.2 파트 기반 자동차 모델 실제로 LSVM를 이용하여 파트 기반 자동차 모델을 학습하게 되면 그림 1과 같은 결과가 나오게 된다. 그림 2에서 빨간색 사각형은 각각 검출된 파트들의 위 치를 나타내고 있고 하늘색 사각형은 최종적으로 검출 된 자동차의 위치를 나타내고 있다. 그림과 같이 도로 환경에서 파트 기반 자동차 검출 시스템이 좋은 성능 을 보여준다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 연구에서는 기존의 단일 모델이 아닌 파트 기반 모델을 사용하여 좀 더 강인한 자동차 검출 시스템을 구현하였다. 또한 실험을 통해 도로환경에서 자동차 검출 결과를 보여주고 있다. 추후 연구에서는 파트의 개수 또한 학습하여 가장 이상적인 파트 개수를 설정 하는 연구를 진행하고자 한다. 감사의 글 이 논문은 2013년도 정부(교육과학기술부)의 재원으 로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업 임 (N RF R 1 A2A2A ) 참고문헌 (a) root filter (b) part filter (c) deformable cost 그림 1. 파트 기반 자동차 모델 그림 1에서 (a), (b), (c)는 각각 기본 필터, 파트 필터, 거리에 따른 패널티를 의미한다. 기존의 파트 기반 모 델 논문[3] 에서는 6개의 파트를 사용하였는데 본 논 문에서는 총 8개의 파트를 사용하여 자동차의 모델을 좀 더 세분화시켰다. Ⅲ. 실험 실험은 윈도우 7환경의 3.4GHz i5 팬티엄 CPU가 내 장된 컴퓨터를 기반으로 Matlab를 사용하여 진행하였 다. 그림 2는 도로환경에서 파트 기반 자동차 모델을 이용한 검출 결과를 보여준다. [1] N. Dalal and B. Triggs, Histogram of oriented gradients for human detection, Computer Vision and Pattern Recognition, vol.1, pp , [2] V. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory. N ew York: Springer-Verlag, [3] [18] P. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, D. McAllester and D. Ramanan, Object detection w ith discriminatively trained part-based models, IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, no. 9, pp , 그림 2. 도로환경에서 파트 기반 자동차 모델을 이용한 검출 결과 33

50 가스안전 현장 지원형 휴대용 암모니아 검지기의 설계 *남태호, 박규태, 유근준, 이연재 한국가스안전공사 가스안전연구원 taehonam@kgs.or.kr Design of a Portable Ammonia Detector for Supporting Gas Safety Fields *Taeho Nam, Gyoutae Park, Geunjun Lyu, Yeonjae Lee Institute of Gas Safety R&D, Korea Gas Safety Corporation Abstract In this paper, we proposed a design of the field-supported portable ammonia detector using an electrochemical ammonia sensor. The proposed detector is equipped with the intrinsically safe explosion proof standard(ex ib), includes the sensor module and improvement algorithm of measurement accuracy within ± 3% F.S(vol). Also, our instrument is a structure that the main detection body that the sensor is mounted and the display part can be separated. If this detector is dev eloped, it w ill bring the ease of use in gas safety field because the safety is improved by separation of the display using bluetooth communication. I. 서 론 가스는 통상적으로 취급상태(물리적 상태)에 따라 압축가스, 액화가스, 용해가스 3종류로 분류되고, 가스 의 성질에 따라 가연성 가스, 조연성 가스, 불연성 가 스로 분류되며, 인체의 유해여부에 따라 독성가스, 비 독성가스로 분류된다[1]. 그 중 독성가스에는 암모니아, 염소, 염화수소 등이 있다. 암모니아는 누출되면 코와 목을 자극하고, 각막염, 기관지염 등을 일으킨다[2]. 본 논문에서는 냉동시설에서 독성가스인 암모니아(NH₃) 의 누출을 효율적으로 검사하기 위한 가스안전 현장 을 위한 휴대용 암모니아 검지기를 최적으로 설계하여 기업지원을 통해 현장에 보급하고자 한다. 이 장비는 본질안전 방폭구조(Ex ib)를 적용하는 기술과 측정정 확도를 ±3% F.S(vol) 이내로 향상시키는 알고리즘과 내구성(5년)을 보장하는 기술을 포함하고자 한다. 측정 된 가스의 농도 데이터는 블루투스 통신을 이용하여 스마트 기기로 전송이 가능하며, 전송된 데이터는 서 버로 송신할 수 있으며 웹이나 모바일 어플리케이션으 로 접속하여 데이터의 관리가 가능하다. 이 검지기의 구조는 센서가 탑재되는 검지부(몸체) 와 디스플레이부가 분리되어 탈부착이 가능한 구조이 다. 디스플레이부가 몸체에서 분리될 때는 몸체로부터 블루투스(bluetooth) 통신을 이용하여 측정 데이터를 수신하여 표시할 수 있다. 동시에 스마트기기에서도 앱(app)을 이용하여 측정 데이터를 확인 또는 서버로 송신할 수 있다. II. 본 론 2.1 국내 개발 현 황 및 사례 Table1은 국내에서 개발된 설치형 암모니아 검지기 의 사례를 보여주고 있다[3, 4]. Table 1. Case of the domestic products 제품 회사명 특 성 - 측정가스 : NH3, CO 등 Gas En - 방폭구조 (Ex d Ⅱc T6) Tech - 전기화학식 센서 사용 - 측정가스 : NH₃, CO 등 GAStron - LCD 표시창 내장 - 전기화학식 센서 사용 34

51 이 제품들은 전기화학식 센서를 사용하고 있다. 접 촉연소식, 전기화학식 및 반도체식 가스검지기는 수명 이 최대 3년이어서 약 2년 이후에는 정확도가 급격히 떨어지는 단점이 있다. 로 데이터를 전송한다. 그리고 몸체 뒷면은 손으로 잡 아서 미끄러지지 않도록 손 모양 형태의 그립(handy type grip)으로 설계하였다. 2.2 국외 개발 현 황 및 사례 Table2는 국외에서 개발된 암모니아 검지기의 사례 를 나타낸다[5, 6]. 두 종류의 검지기 모두 암모니아를 포함한 복합가스를 측정할 수 있으며 또한 본질안전 방폭인증을 받은 제품이다. Table 2. Case of the foreign products 제품 회사명 특 성 - 측정가스 : NH3, CO 등 Drä ger - Dual 적외선 센서 - 응답시간 : 20초 - 유럽,국제, 북미 방폭인증 획득 RAE System - 측정가스 : NH3, CO 등 - 데이터 실시간 무선통신 - 북미, 유럽, 중국 인증 획득 Fig 1. Form of the ammonia detector 3.2 하 드웨어 회 로 의 설 계 Fig. 2는 암모니아 검지기의 시스템 블록도이다. 왼 쪽은 표시(display)부를 구성하고 있으며, 오른쪽은 암 모니아 가스를 측정하는 검지(detection)부를 도시하고 있다. 2.3 암 모 니 아 검 지 기 의 개발목 표 및 사양 Table 3은 암모니아 검지기의 사양을 나타내고 있 다. 측정정확도, 범위, 배터리 사용시간 등의 사양을 상세하게 기술하고 있다. 디스플레이 분리형 암모니아 검지기이므로 디스플레이가 분리되었을 경우의 통신 방법과 통신을 사용하였을 때의 통신 성공률을 나타내 었다. Table 3. Specifications of the ammonia detector 항 목 목 표 측정정확도 ±3 %FS 측정 범위 ppm 내 구 성 3 년 안정화 응답시간(T90) 35 sec 배터리 팩 크기 7 5 2cm이내 배터리 연속사용시간 8 hr/일 통신 방법 Bluetooth 통신 성공률 (10m) 99 % Fig. 2. System block diagram of an ammonia detector 3.3 소 프트 웨어 알 고 리 즘 의 설 계 Ⅲ. 암 모 니 아 검 지 기 의 설 계 3.1 검 지 기 의 구조 및 형 태 설 계 Fig. 1은 암모니아 검지기의 구조 및 형태를 간략히 도시하고 있다. 디스플레이 부분은 탈부착이 가능한 구조이며 탈착이 되었을 때는 본체와 블루투스 통신으 Fig. 3. Algorithm of the ammonia detector Fig. 3은 암모니아 검지기의 소프트웨어 알고리즘을 보여주고 있다. 검지된 암모니아 가스의 데이터를 분 35

52 석할 경우 모든 데이터에 대한 특성 방정식을 식(1)과 같이 도출하여 선형회귀(linear regression)함수를 이용 하여 직선의 기울기(s)와 y축의 절편(h)을 구하였다[7]. ( 1 ) 이때, 최소자승법(the method of least squares)을 이용 하여 구하였다. 최소자승법은 n개의 데이터 점들에 대 하여 표준편차의 제곱의 합이 최소화되는 방향으로 s 와 h를 구한다. 구하는 과정은 식(2)에서 식(6)과 같다. 하여 실험적으로 구해진 표준 데이터들로부터 미지의 입력 농도측정을 위한 근사함수를 구하고, 이 식을 이 용하여 표준가스로 측정한 데이터 외의 구간을 보간법 을 구할 수 있도록 설계하였다. 네빌레 방정식은 뉴턴 방법(Newton method)을 기 초로 하고 있고, 식(13)에서 식(14)과 같이 정의된 재 귀(recursive) 알고리즘이다[9]. 2개의 가 같지 않은 n+1개의 데이터 ( ) 점들의 집합에서 최대 n차 항 을 가지는 보간 다항식은 식(12)과 같은 속성을 만족 해야 한다. ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) 식(5)와 식(6)을 정리하면 각각 식(7)과 식(8)이 도출된 다. 식(7)과 식(8)을 연립하여 풀면 식(9)와 식(10)이 된다. ( 7 ) ( 8 ) ( 9 ) ( 1 0 ) ( 1 1 ) 이다[8]. 이와 같이 센서의 입출력 응답특성을 선형회 귀함수를 이용하여 최적의 교정 곡선의 방정식(the best calibration curve equation)을 도출하여 적용할 수 있으나, 일부 구간은 여전히 오차가 남아있을 것이 다. 이러한 오차의 값은 수치해석을 이용하여 보정할 수 있다. 본 논문에서는 네빌레(Neville) 반복 보간법을 사용 for ( 1 2 ) 을 일 때 점을 지나는 차의 방정식이라고 하자. 는 다음의 관계식(13, 14)을 만족해야 한다. ( 1 3 ) ( 1 4 ) 식(13)과 식(14)을 이용하여 검지기에 입력되는 미지의 농도에 대한 결정 값은 을 계산하여 나타내면 된다. 네빌레 반복 보간법을 이용하면 오차의 값을 보 정하여 보다 선형에 근접하고 정확도를 향상시킬 수 있다. Ⅳ. 결 론 및 향 후 연구 방 향 본 연구는 암모니아를 사용하는 냉동시설 현장에서 가스안전관리를 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하 는 휴대용 암모니아 검지기를 개발하기 위한 기초 설 계를 제안하였다. 구조는 휴대가 편리하고, 미끄럽지 않도록 본체 뒷면을 핸디타입 그립으로 제작하였고, 디스플레이부를 탈부착이 가능하도록 설계하여 위험으 로부터 검사원이 보호받을 수 있는 측정환경을 조성하 였다. 그리고 블루투스를 이용하여 측정데이터를 스마 트기기로 전송할 수 있도록 하였다. 하드웨어의 기본 블록도와 보다 정확하게 가스농도를 측정할 수 있도록 Neville 수치해석을 이용한 소프트웨어적 알고리즘을 제안하였다. 향후에는 암모니아 검지기의 본질안전 방 폭구조를 적용하기 위한 기술을 개발하여 최대전압 및 최대입력전압을 인가할 때 정상작동 및 불가산 고장이 36

53 일어날 경우 점화가 발생되지 않도록 본안회로를 설계 하여 본 추가할 예정이다. 연구의 설계를 통하여 암모니아 검지기 제작을 효율적으로 수행한 후 현장실험을 실시하여 신뢰 높은 검지기를 보급하여 가스안전에 작은 도움이 되기를 바 란다. Ⅴ. Acknow ledgment 본 연구내용은 산업통상자원부 지원과제 "스마트 기 반 가스누출검지장비 및 성능평가기술 개발", 과제번호 R , 지원으로 진행되었습니다. 참고 문 헌 [1 ] kgu.or.kr/ gas_ info/gas_ div ision.html [2] 대한산업안전협회, 독성가스 안전관리 형식, 2005 [3] GAStron, Datasheet TS-31 00Tx, 01_03&wr_id=7 [4] & db=2_2&page=1&idx=6 [5 ] Drä ger, Dräger X -am approv ed as type MQG 01** Multi-Gas Monitor Technical Handbook, [6] RAE Systems, MultiRAE User's Guide, Rev C, [7] 2014 Wilson, Jon S., Ball, Stuart, Huddleston, Creed, Ramsden, Edward Butterworth-Heinemann, Test and Measurement (know it all), p.466, [8 ] NEWNES, 2008 Gyou-Tae Park, Dev elopment of the Gas Safety Integrated M easurement Instruments, [9 ] en.w ikipedia.org/ w iki/neville' s_ algorithm 37

54 통합방식전위측정장비의 현장시험 및 성능분석 *김승락, 박규태, 유근준, 이연재 한국가스안전공사 가스안전연구원 kimsl1212@kgs.or.kr Field Test and Performance Analysis of Integrated Cathodic Protection Monitors *Seung-Lak Kim, Gyou-Tae Park, Gyun-Jun Lyu, Yeon-Jae Lee Institute of Gas Safety R&D, Korea Gas Safety Corporation Abstract In this paper, we tested and compared performance of our dev eloped Integrated Cathodic Protection Monitor(ICPM) and other instruments. ICPM is more accurate than other products as using high impedances(100mω) to fit high soil specific resistances. And w e achieved to measure corrosion protection voltages at the fields and compared those data our dev eloped monitors and other equipments. We show ed our ICPM more excellent than other products through ex periments. I. 서 론 이터를 비교하여 본 연구에서 개발한 장비의 우수성을 나타내고자 한다[3]. II. 본 론 2.1 배 관 부 식 의 형태 금속은 주어진 환경에서 여러 유기 성분들과 화합하 여 비금속산화물을 만들어 금속의 성질과 성능을 잃어 서 재료의 질적 저하를 일으키는 데 이러한 현상을 금 속의 부식이라 한다[4]. Fig. 1과 같이 전류를 배관에 서 토양으로 유출시키면 심한부식(전식)이 일어나며 토양에서 배관으로 유입되면 전기방식이 된다. 가스나 석유류를 수송하는 매설배관은 부식에 대한 저항성 증대, 수명연장 및 배관의 안전을 유지하기 위 하여 피복을 입히고 전기방식 등으로 방식조치를 실시 하고 있다. 매설배관의 부식 및 방식상태를 점검하기 위해서는 흐르는 전류의 유출입 지점을 직접 파악해야 하지만 간접적으로 배관의 대지전위를 측정하면 전류 의 유출입 방향 또는 부식상태를 판단할 수 있다. 따 라서 매설배관의 방식상태를 파악하고 배관을 효율적 으로 유지관리를 실시하기 위하여 방식전압을 주기적 으로 측정하여야 한다[1]. 본 연구는 한국가스안전연구원과 S 社 가 공동연구를 통하여 입력 임피던스 100MΩ을 적용한 통합방식전위측 정기(SD-21)를 상용화하였다[2]. 본 장비의 성능을 시 험하기 위하여 한국가스안전공사 신사옥에 설치된 매 설배관의 부식상태를 타 장비와 함께 측정하여 그 데 Fig. 1 Shapes to occur corrosions at irons. Table 1은 포화황산동 기준전극을 사용하여 해수 중 에서 금속의 자연전위를 나타내고 있다[5]. 금속을 같 이 붙어 놓으면 전위가 높은 곳에서 낮은 곳으로 전류 가 흐르기 때문에 전류가 유출되는 부분은 부식이 일 38

55 어난다. 이러한 부식을 방지하기 위하여 마그네슘을 이용한 희생양극법이나 외부에서 정류기를 설치하여 전류를 금속배관을 흘려주어 부식전류가 유출되는 것 을 막아주는 등의 전기방식설비를 설치한다[6]. 의 부식상태가 건전한 것으로 판단한다. 즉 음(-) 전압 으로 갈수록 부식의 진행이 덜 된 상태로 판단할 수 있다. Table 1. 금속의 자연전위(포화황산동기준전극) 금 속 자 연 전 위 백금(Pb) +0.25V 은(Ag) -0.14V 동(Cu) -0.25V 납(Pb) -0.58V 철(Fe) -0.53V V 알루미늄(Al) -0.86V 아연(Zn) -1.15V 마그네슘(Mg) -1.68V 2.2 방 식 전위 의 측 정 원리 Fig. 4 Realistic corrosion protection facilities by using a sacrificial anode Fig. 3은 희생양극법의 방식설비가 되어 있는 지역 에서 포화황산동전극을 사용하여 통전 중 방식전압을 측정하는 실제 구성도를 나태내고 있다. Fig 4는 희생 양극법을 사용한 배관방식설비를 나타내고 있다. Fig. 5는 희생양극법을 사용하고 있는 방식설비에서의 방식 을 측정할 때 형성되는 가상의 전기적인 폐회로와 자 연전위를 보여주고 있다. Fig. 2 Corrosion protection method by external power supply technique. Fig. 2는 외부전원법을 사용하여 가스배관의 전기방 식 설비가 되어 있는 곳에서의 방식전압을 측정하는 실제 구성도이며, R1과 R2는 토양 비저항을 나타내며, 저항 R1에 걸리는 전압이 곧, 방식전압이다. Fig. 5 V irtual Circuits for measuring Corrosion Protection V oltages Fig. 3 Corrosion protection method by a galvanic anode 기준전극은 포화황산동용액( )이 채워져 있는 전극을 사용하여 통전 중일 때는 (-)1.2 (-)1.5V, 통 전전류를 끊은 직후의 값은 이하일 때, 배관 2.3 통 합 방 식 전위 측 정 장 비 의 사양 Fig. 6은 통합방식전위측정기를 상용화 개발한 제품 을 보여주고 있으며, 본 장비는 입력임피던스100MΩ을 사용하여서 토양비 저항이 높은 곳에서도 방식전압을 전위왜곡 없이 정확하게 측정할 수 있다. 일반적으로 범용계측기는 입력임피던스를 10MΩ 정도를 사용한다. 하지만 본 측정기(SD-21)는 높은 입력 임피던스(100M Ω)를 적용하여 방식전용 다기능 방식측정기를 구현하 여서 전위왜곡을 감소시켰으며 보다 정밀하고 신뢰할 39

56 수 있는 데이터를 획득할 수 있게 되었다. 또한 방식 설계 및 유지관리에 필수요소인 방식전위 및 전류, 접 지저항, 주파수 및 교류전압 전류를 측정할 수 있는 기 능을 하나의 장비에 통합하여 구현하고, 휴대가 간편 하고 비용도 저렴하여 업무의 효율성 향상과 경제성의 상승효과를 기대할 수 있다. Ⅲ. 현 장 시 험 결과 3.1 현 장 방 식 전위 측 정 시 험 Fig. 6 CP-Monitor for Measuring Voltages, Currents and Earth resistors Fig. 7 Measurement of Corrosion Protection V oltages at Head Office Building, KGS Table 2. Specification of the integrated Instrument 기능 세부분야 제작사양 (범위) DC 0~3.999 mv. DC 0~ 399V 방식전위 AC 0 ~ V 방식 전 류 DC 0 ~ 1,999 ma 전위 0~1,999Ω, 0~19.99MΩ 측정 접지저항 0 ~200Ω, 200 ~ 2,000Ω 주 파 수 0 ~ 9,999Hz, 10.0 ~ 50.0kHz 기타 입력임피던스 100 MΩ 이상 기능 출력 기능 Thermal Print, 프린트 내장 Fig.7은 가스안전공사 본관 옆에 매설되어 있는 테스 트박스에서 방식전위를 측정하고 있는 모습을 보여주 고 있다. Fig. 8은 가스안전공사연구원 옆에 매설되어 있는 방식전위측정박스에서의 전압을 측정하고 있다. Table 2는 통합방식전위의 사양을 나타내고 있다. 본 장비는 방식전압 및 전류, 주파수, 접지저항까지 측정 할 수 다기능을 추가하여 현장 가스안전 검사에 편의 주고 있다. Table 3은 타사 장비들과 본원에서 개발한 장비를 비교를 한 것이다. 타사 장비들과 비교해 소형 열전사 프린터가 내장되어 있고 가격이 저렴하여 더욱 경쟁력이 있다. Table 3 Comparison of the cathodic protection monitors. 구 분 비 고 -소형, 경량으로 휴대용이 통합방식전위측정 -프린트 내장 장 비 CP-Monitor -고입력 임피던스(100MΩ) (SD-21), Korea -전류/전압, 접지저항, 주파수 CP-Monitor -저입력 임피던스(20MΩ) (NO104), Hioki -전위 왜곡으로 신뢰성 낮음 Japan -저입력 임피던스(40MΩ) Fluke 117 (U.S.A.) -전압, 전류, 저항 측정 -일반적 전기전자 시험용 Fig. 8 Measurement of corrosion protection voltages at R&D center, KGS 3.2 방식전위의 측정결과 Table 4. Results of V oltages Measurement at KGS 장 소 SD-21(S 社, Korea) Fluke(U.S.A.) 본 관 옆 mv -1513mV 연구원 옆 mv mv Table 4는 한국가스안전공사 내의 방식전위 테스트 박 스에서 S 社 와 Fluke 社 장비를 사용하여 방식전위를 측 정하여 비교한 데이터를 보여주고 있다. 본 연구원에 서 공동으로 개발한 장비(SD-21)가 입력 임피던스가 무한대인 이상적인 계측기(증폭기)에 더 근접하는 것 을 알 수 있다. 40

57 Fig. 9 Measuring Values of CP Voltages at KGS Fig. 9 는 가스안전공사 신사옥에 설치된 매설배관의 테스트박스에서 방식전압의 측정값을 그래프로 도시한 것이다. 방식전압은 희생양극법으로 설계되어 마그네 슘 양극과 통전이 되어 있는 상태이므로 ( )1.2 (-1)1.57V 사이에 있어서 배관의 부식상태가 건전함을 알 수 있다. 또한 비교시험장비 Fluke 117에 비해 ( )2V에 더 가까우므로 이상적인 계측기에 더 근접하 므로 개발제품이 타사 제품에 비해 정확도가 더 높음 을 추정할 수 있다. 참고 문 헌 [1] Gyoutae Park, Geunjun Lyu and Jeongrock Kw on et al., A Study on Dev elopment of the Multi function meter for Management of Corrosion Protection to underground gas pipelines, Korea Gas Safety Corporation, KGS , [2] G.T Park and G.J Lyu et al., "Development and Evaluation of the multi-function Cathodic Protection Monitor w ith High Input Impedance," KIGAS, Vol.1, pp.10-12, [3] W. von Baeckmann, W.Schwenk, and W.prinz et al., Handbook of Cathodic Corrosion Protection, Gulf Professional Publishing [4] 교육연수처 교수부, 전기방식 실무, 한국가스안전공 사, 2001 [5 ] R. A. Humble, Cathodic Protection of Steel in Sea Water With Magnesium Anodes, Corrosion, Vol. 4, No. 7, pp , [6 ] 가스안전기 술 연구센 터, Study on the Electric Corrosion and its Control of Underground Pipeline, KGS , 1998 Ⅳ. 결론 및 향 후 연구 방 향 본 논문에서는 마그네슘과 매설 강관을 연결시켜 낮 은 자연전위를 이용하여 배관전류의 유출을 방지하여 부식상태를 방지하는 희생양극법의 특성을 파악하여 논하였다. 또한 본 연구를 통해 공동으로 개발한 제품 은 입력 임피던스 100MΩ을 적용하여 기존의 장비에 비 해 측정신호의 왜곡이 없이 보다 정확한 측정결과를 얻을 수 있었다. 따라서 오( 誤 )측정으로 인한 불필요한 배관교체 및 이설공사를 막을 수 있음으로서 사회적 비용감소를 기대할 수 있다. 또한 외산(Fluke, USA)과 현장시험을 비교하여 측정정확도, 프린터 내장, 접지저 항과 주파수 측정기능 등에서 제품의 경쟁력이 있음을 보였다. 본 연구를 통하여 가스산업 현장에서 배관의 유지관리를 효율적으로 수행하여 사고가 예방되기를 희망한다. Ⅴ. Acknow ledgment 본 연구내용은 산업통상자원부 지원과제 "국제 본질 안전 방폭 기준에 적합한 휴대용 가연성 및 유해 가스 일체형 검지기 개발", 과제번호 , 지원 으로 진행되었습니다. 41

58 적외선 가스센서 및 가연성 가스검지기의 성능시험 및 분석 한승호, *유근준, *이연재, 김희식, *박규태 서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부, *한국가스안전공사 가스안전연구원 shhan87@hotmail.com, lyj@kgs.or.kr, gjlyu@kgs.or.kr, drhskim@uos.ac.kr, gtparkgs@kgs.or.kr Performance Test and Analysis of Infrared Gas Sensors and a Combustible Gas Detector Seungho Han, *Yeonjae Lee, Geunjun Lyu, Hiesik Kim, Gyoutae Park Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Seoul *Institute of Gas Safety R&D, Korea Gas Safety Corporation Abstract Recently, we can find news about toxic and combustible gas accident. So, w e have to develop gas detector that can measure gas at non-dangerous area and be possible to monitor gas detection at real time. In this paper, we analyz e and estimate a gas sensor module and combustible gas detector that is already developed, by using standard gas sample manufactured Korea Gas Safety. We apply result analyz ed data from experience for developing nex t generation combustible gas detector. I. 서론 최근 가스 관련 사고가 끊이지 않고 있다. 일반 가 정에서 사용하는 천연가스 및 LPG 뿐만 아니라 산업 현장에서 사용하는 암모니아, 수소 등 각종 유독가스 와 가연성 가스 관련 사고가 매년 발생하고 있다[1]. 이러한 유독성, 가연성 가스 관련 사고가 발생하게 되 면 막대한 물적, 인적 피해를 동반하므로 사전 감시 및 관리의 중요성이 매우 높다고 할 수 있다[2]. 따라 서 일반적으로 전문 교육을 받은 검침원이 현장에서 직접 검지기를 통하여 가스 검지 업무를 수행하는데, 이러한 행위는 매우 위험하다고 할 수 있다. 유독성 가스의 경우, 해당 지역으로 진입 시 반드시 보호 장 비를 착용해야 하지만, 장시간 노출이 될 경우 보호 장비를 착용하고 있더라도 중독으로 인한 사고가 발생 할 수 있으며, 심각한 경우 사망에까지 이를 수 있다. 가연성 가스의 경우 작은 불씨 하나로도 막강한 폭발 을 일으킬 수 있기 때문에 취급 및 검지 시 많은 주의 를 필요로 한다. 이에 검사원이 비 위험 구역에서 안 전하고 편리하게 가스를 검지할 수 있도록 하며, 실시 간으로 원격에서 모니터링이 가능한 가스 검지기를 개 발하려고 한다. 따라서 본 논문에서는 가스 검지기를 개발함에 있어서 가장 중요한 각종 센서 모듈에 대해 논의하고, 이미 개발된 검지기의 성능을 분석하여 앞 으로 개발 할 검지기에 대한 최적의 방안을 모색한다. II. 본 론 2.1 적 외선 가스센 서 모 듈 의 사양 비 교 개발하고자 하는 가스 검지기는 정확도 ±3% Full Scale vol. 이내, 평균수명 5년, 방폭구조가 적용된 형 태로 제작하려고 한다. 또한, 제품 생산의 경쟁력 확보 를 위해 센서 모듈의 가격 역시 중요한 요소로 작용한 다. 따라서 시판중인 각종 센서 모듈들의 사양을 바탕 으로 비교, 분석하였다. Table 1.은 Fig. 1에서 확인할 수 있는 두 제품의 사양을 비교한 것이다[3, 4]. Fig. 1. Infrared gas sensors( 左 D 社, 右 N 社 ) 42

59 기본 사양 항목 Dynament N.E.T. 정격 전압 DCV DCV warm up time 1분 MTBF 5년 이상 무게 15g 22g 가격 275, ,000 방폭 ATEX II 2 G Ex d IIC Gb IECEx Ex d I and/ or Ex d IIC 탄화수소화합물 항목 Dynament N.E.T. 측정 범위 Table 1. Specification of sensor modules 정확도 메탄 HC 0-5%, 0-5%, 0-100%vol %vol %LEL. ±1%FS( 25%) ± 10% ±2%FS( 50%) (reading) ±5%FS(> 50%) 응답시간(T 90) 30초 미만 을 Fig. 2에 보이는 것과 같이 측정환경을 구성하고 응답 특성을 조사하였다. 두 센서 모듈의 응답 특성을 측정한 결과는 Table 2.와 Fig. 3와 같다. Table 2. Result of sensor modules 표준가스 농도 Dynament(mV) N.E.T.(mV) %LEL %vol max min mean max min mean 두 회사에서 개발한 센서 모듈의 사양은 크게 차이 나지 않는다. 하지만, 정확도 부분을 살펴보면, N사의 제품은 25% Full Scale vol. 미만에서는 D사의 제품보 다 더 좋은 성능을 발휘하지만, 나머지 구간에서는 D 사의 제품이 더 좋은 성능을 발휘하는 것을 알 수 있 다. 2.2 적 외선 가스센 서의 응 답 특성 시험 2.1절에서 비교한 두 개의 센서 모듈에 대한 출력은 아날로그 방식과 디지털 방식 모두를 지원한다. 본 논 문에서는 아날로그 방식의 출력을 바탕으로 응답 특성 을 분석하기로 한다. Fig. 3. Result graph of output voltage 2.3 적 외선 가스센 서의 응 답 특성 분 석 시험을 통하여 획득한 센서 모듈의 응답 특성을 분 석하기 위하여 선형회귀함수 중 최소제곱법을 이용하 여 분석하기로 한다. 최소제곱법은 주어진 자료들과 가장 유사한 일차함수를 구하는 것으로, 주어진 자료 와 일차함수간의 오차가 가장 적게 하는 것이다. ( 1 ) 제시된 식 (1)처럼 근사함수가 정의된다면, 주어진 개의 자료,,,, 와 식 (1)에 대한 각각의 오차 는 식 (2)와 같다. Fig. 2. Testing gas sensor module 우수한 출력을 가지는 센서의 기준은 이상적인 상황 에서의 출력과 비교하였을 때 오차율이 적은 것이라 할 수 있다[5]. 따라서 각 센서 모듈의 응답 특성을 측 정한 뒤, 이것을 바탕으로 근사화하여 비교, 분석하여 야 한다. 따라서 첫 번째로 두 센서 모듈의 응답 특성 ( 2 ) 최소제곱법의 목표는 오차의 합의 제곱이 최소가 되 는 것이므로 이것을 수식으로 표현하면 식 (3)과 같은 형태로 이루어진다. ( 3 ) 43

60 식 (3)의 값을 최소화하기 위해서는 식 (3)을 각각, 에 대하여 편미분한 두 개의 식 (4)와 (5)가 다음 을 만족하여야 한다. ( 4 ) ( 5 ) 이를 바탕으로 센서 모듈의 출력 전압에 대한 근사 함수를 구하면 식 (6)과 (7)과 같다. 2.4 적 외선 가스검 지 기의 성 능 시험 및 결 과 센서 모듈의 출력 값은 센서 모듈 고유의 응답특성 및 주변 환경, 사용 횟수 등에 따라 그 값이 변하게 된다[6]. 따라서 선정된 센서 모듈을 올바르게 적용하 기 위해서는 센서 모듈에서 출력되는 데이터를 분석하 여 적절한 보간이나 맵핑, 학습 등을 통한 교정 작업 을 적용하여야 한다[7]. 이에 따라, 한국가스안전공사에 서 제공하는 표준 가스를 바탕으로 출력 값을 분석하 기 위한 실험을 진행하였다. 실험 환경은 실내이며, 실 내 온도는 18.6, 실내 습도는 22%에서 진행하였다. ( 6 ) ( 7 ) 여기서 는 가스의 %LEL 농도이고, 는 센서 모듈 의 응답 특성에 대한 전압 출력의 근삿값(mV)이다. 위 의 두 식 (6), (7)을 이용하여 각각의 식 (3)의 를 구하면 식 (8)의 결과를 얻을 수 있다., ( 8 ) 의 값이 0.12이고, 의 값이 -0.05라는 것은 두 센서 모듈의 근사화가 아주 잘 이루어졌다는 것을 의 미한다. 또한, 두 오차의 합에 대한 절대값이 큰 차이 가 나지 않는 것을 확인할 수 있는데, 이것은 두 센서 모듈의 응답 특성이 우수하다는 것을 의미한다. 이를 바탕으로 최소제곱법을 이용하여 도출한 선형회귀함수 식 (6)과 식 (7)로부터 %LEL 입력에 대한 가연성 가 스의 실제 농도(%vol)와의 상관관계를 구하면 식 (9), (10)과 같다. ( 9 ) ( 1 0 ) 식 (9)와 식 (10)을 이용하여 계산한 %LEL에 대한 %vol의 결과값은 Table. 3과 같다. Table 3. Result value of prediction 표준가스 농도( %LEL) 예측값(%vol) D 社 N 社 F ig. 4. Testing gas detector Fig. 4에서 확인할 수 있는 가스검지기는 본 논문에 서 제시한 D 社 의 센서 모듈이 탑재된 국내 중소업체 에서 개발한 제품으로 8종의 표준가스를 사용하여 선 형회귀를 이용한 방정식을 적용하여 출시한 제품이다. 추가적인 보간이나 맵핑, 학습 등을 적용하지 않은 상 태이며, 측정 결과는 Table 4.와 같다. Table 4. Result value of gas detector 표준가스 농도 측정최대치 T 90 측정치 %LEL %vol (%vol) (%vol) Fig. 5에서 제시한 그래프를 바탕으로 측정값을 분 석하면, 먼저 농도별 최대 측정치에 대해서는 15%LEL 과 25%LEL, 40%LEL, 45%LEL 에서 상당한 오차가 발생함을 알 수 있다. 또한, 농도별 T 90 측정치에 대해 서는 25%LEL과 40%LEL, 45%LEL 에서 상당한 오차 44

61 가 발생함을 알 수 있다. III. 결 론 및 향후 계 획 본 논문에서는 각종 센서 모듈의 응답 특성을 파악 하고 출력 전압과의 상관관계를 통하여 기존에 개발된 가스검지기와의 비교, 분석을 통해 가스 농도를 측정 함에 있어 정확도가 향상될 수 있음을 확인하였다. 향 후 가연성 복합가스검지기를 개발함에 있어서 본 논문 에서 제시한 결과를 바탕으로 주변 환경, 사용 횟수 등에 따른 변화에 대한 신뢰성을 확보하는 데 힘쓰고 자 한다. Fig. 5. Result graph of density IV. Acknow ledgment Table 5는 2.3절에서 제시한 D 社 의 추정함수인 식 (9 )와 Table. 4 에 서 제 시한 T 90 측정값에 대한 오차를 비교, 분석한 것이다. 이것을 Fig. 6에 도식화 하였으 며, 본 논문에서 제시하고 있는 식 (9)가 측정값에 비 해 상당히 만족스러운 결과를 제시하고 있는 것을 알 수 있다. Table 5. Comparison of prediction and measurement value 표준가스 농도 식 (9 ) 측정값(T 90) %LEL %vol 결과 오차 결과 오차 오차 합계 Fig. 6. Result graph of prediction and measurement value 본 연구내용은 산업통상자원부 지원과제 "스마트 기 반 가스누출검지장비 및 성능평가기술 개발", 과제번호 R , 지원으로 진행되었습니다. 참고 문 헌 [1] 사고점검처, 가스사고통계, 한국가스안전공사, [2 ] Seong-Hw an Han, Hern-Chang Lee, Kyoshik Park, Tae-Ok Kim, Consequence Analysis for Fire and Explosion Accidents in Propylene Recovery Process, KIGAS Vol.18, No.1, pp 52~60, [3 ] Dynament Ltd, Technical datasheet TDS0118, Dynament Ltd,, [4 ] Nano Environmental Technology, DS2967 rev. 9 - IRNEX-P low power, N ano Environmental Technology, [5 ] Gyou-tae Park, "A Study on th M easurement Accuracy Improvement of a Portable Combustible Gas Detector Using an Infrared Sensor" University of Seoul, Ph.D thesis, [6 ] In-Soo Lee, Young-W ung Kim, Analysis and Compensation of Sensor Drift in the Gas M onitoring System, KI-IT Vol.9, N o.11, pp 9~15, 2011 [7 ] Gyou-tae Park, Geun-jun Lyu, Young-do Jo, J eong-rock Kw on, Sang-guk Ahn, Hiesik Kim, A study on the Development and Accuracy Improvement of an IR Combustible Gas Leak Detector w ith Ex plosion Proof, KIGAS V ol.1 8, No.3, pp 1~12,

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63 Oral Session 3 이덕진 교수 (군산대)

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65 Extreme Learning Machine 기반의 고속 신경망 학습 이건희 **, 장미소 *, 박근 *, 박동철 *, 정용무 **, 민수영 ** * 명지대학교, 전자공학과 ** 전자부품연구원, 소프트웨어 디바이스 연구센터 khlee@keti.re.kr Fast Learning of Artificial Neural Network by using Extreme Learning Machine Kheon-Hee Lee **, Miso Jang *, Keun Park *, Dong-Chul Park *, Yong-Mu Jeong ** and Soo-Young Min ** * Dept of Electronics Eng., Myoung Ji University **Software Device Research Center Learning Machine를 제안했다[1]. Abstract A fast training method for multi-layered perceptron type neural network (MLPNN) is proposed by combining the Extreme Learning Machine(ELM) algorithm and Error Back Propagation algorithm. The proposed method can reduce the size of target network without sacrificing the performance of neural network. Experiments on several databases show that the proposed training method can reduce the training time while preserving the classification accuracy. I. 서론 전방향 신경망(Feedforward neural network)은 비선 형 데이터의 학습과 다중범주 데이터 분류 분야에서 연구되고 있다. 빅 데이터의 출현과 분석기법의 발달 로 신경망은 많은 계산량과 시간이 요구되고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해, Guang-Bin Huang은 학습시 간이 빠른 알고리즘의 필요성을 느끼고 Extreme Extreme Learning Machine(ELM)은 단일계층 전방 향 신경망 구조로 학습되며, 임의로 결정된 가중치를 특징으로 사용한다. ELM은 최소자승법으로 단 한번만 학습을 하기 때문에 학습시간이 빠르고 국부최소점에 빠지지 않는 장점이 있다[1][2][3]. 한편, 신경망 연구에서 빠지지 않는 알고리즘중 하 나는 오류역전파(Error Back Propagation, EBP) 알고 리즘이다. 오류역전파 알고리즘은 신경망의 입력을 전 방향으로 계산하고, 결과를 이용해 네트워크를 역방향 으로 학습시키는 알고리즘으로, 다중 계층 구조의 신 경망에 적용시킬 수 있으며, 비선형의 복잡한 데이터 학습이 가능하다[4]. 본 논문에서는 ELM을 EBP 알고리즘과 결합한 학 습 모델을 제안한다. 학습이 빠른 ELM과 다중계층에 서의 학습이 가능한 EBP 알고리즘을 이용하여 ELM 에 비해 규모가 작으면서도 다중계층 신경망을 학습할 수 있는 알고리즘이다. II. 관련연구 2.1 Error Back Propagation 알고리즘 Error Back Propagation (EBP) 알고리즘은 역방향 49

66 학습 방식인 대표적인 감독학습 알고리즘이다. EBP는 네트워크를 경사하강법(Gradient descent)으로 최적화 시키며 학습하며, 최대 학습횟수에 도달하거나, 만족하 는 학습률에 도달할때까지 학습을 진행한다. 기본적인 전방향 신경망 학습방법으로 데이터 분류, 영상처리, 음성인식, 주식시장 예측 등의 여러분야에 적용되어져 왔다. 2.2 Extreme Learning Machine( ELM) ELM은 Guang-Bin Huang에 의해 제안된 빠른 학 습속도를 가진 알고리즘이다. 복잡한 계산과 긴 학습 시간을 필요하는 BP와 반대로, 단 한번의 학습으로 최 적의 가중치를 얻을 수 있다. ELM은 단일 계층의 신 경망으로 구성되며 은닉 계층의 출력( )은 임의의 입 력 계층단의 가중치( )와 입력( )의 연산으로 얻어진 다. (1) 활성함수 S는 Sigmoid를 사용하며 출력계층의 가중 치 는 Moore-Penrose generalized inverse를 이용해 역행렬을 계산한다. (2) 식 (2)를 연산하기위한 역행렬을 구하는 방법은 iterative method, single value decomposition, othogonal proj ection, othogonaliz ation, gaussian elimination등이 존재한다[1]. Ⅲ. 제안 방법 ELM은 단일 계층 구조의 신경망에 대한 학습이며 단 한번만 학습되며, EBP는 다중 계층 구조에 적용할 수 있는 알고리즘으로, 초기 가중치를 시작으로 점진 적으로 가중치를 수정하여 최적의 가중치를 찾아가는 학습 알고리즘이다. ELM은 단일 계층으로 구성되고 입력 계층의 가중치가 업데이트 되지 않기 때문에 학 습 결과가 랜덤한 가중치에 영향을 많이 받는다. ᄄᆞ라 서, 뉴런의 수를 늘려 안정적인 학습률을 제공한다. 뉴 런의 수가 증가되면 테스트 계산량이 많아지기 때문 에, 전반적으로 ELM의 특성상 학습은 빠르지만 테스 트 속도는 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 일반적인 ELM의 경우에 비해 상대 적으로 적은 수의 뉴런을 갖는 다중 계층 구조의 ELM 학습방법을 제안한다. 신경망을 다중계층으로 구 성하고 그림 1과 같이 EBP와 ELM 학습 두 단계로 나누어 학습한다. 그림 1. EBP-ELM 학습 구조 EBP 계층에서는 임의의 학습 목적값을 만들어 입력 데이터를 학습한다. 출력 계층인 ELM 계층에서 를 연산한다. 학습은 EBP 계층에서 반복적으로 학습되며, ELM 계층의 출력으로 테스트 데이터 분류 정확도(%) 로 성능을 비교한다. Ⅳ. 구현 및 실험 실험 환경은 Intel Core i CPU, 8GB RAM의 환경에서 진행되었다. 코드는 Visual Studio 2013에서 구현되었다. EBP learning은 C, ELM은 Matlab 라이브 러리로 구성되었다. 실험에 사용된 데이터는 UCI database[5 ]의 Classification 데이터를 이용해 ELM과 비교하였다. 신경망은 은닉계층이 2개이며 각 계층별 뉴런이 10개씩 사용된 구조로 실험하고, 비교될 ELM 은 같은 수의 뉴런 구조로 학습했다. 성능은 10-fold cross validation으로 100번의 반복실험 결과로 측정했 다. Database O riginal ELM EBP-ELM Time(s) Rate(%) Time(s) Rate(%) Iris Ionosphere Wine 표 1. ELM 비교실험 결과 실험결과 제안한 신경망 구조의 학습 결과가 원래의 ELM에 비해 향상된 분류정확도를 보였다. 표 1에서 보듯이, ELM의 학습은 역행렬 1번만 구하면 되는 장 점으로 학습시간이 빠르지만, EBP가 반복학습을 하기 때문에 학습에 요구되는 시간은 더 길지만, 대부분의 경우 중간 은닉층에 너무 많은 뉴런을 요구하는 반면( 대부분의 경우 학습데이터의 수에 비례하여 증가함), 제안된 학습방법은 중간 은닉층을 여러층으로 구성할 수 있어서, 전체 신경망의 구조를 상대적으로 매우 적 50

67 게 할 수 있어, 동등한 뉴런 구조에서는 더 좋은 결 과를 얻을 수 있었다. Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향 제안하는 알고리즘은 기존의 ELM보다 작은 네트워 크로 구성 가능하며, 다중 계층 구조로 학습하여 비선 형 데이터의 학습의 학습률을 개선했다. 학습속도는 ELM보다 다소 느렸지만, 작은 구조의 신경망으로 더 좋은 분류정확도를 얻을 수 있었다. ELM의 특징은 빠 른 학습 이지만 행렬의 크기가 커지면 하드웨어의 확장이 필요하다는 단점이 있다. 빅 데이터를 학습하 기 위한 온라인 학습 방법의 적용과 병렬 프로그래밍 을 통한 학습속도 개선이 필요하다. Acknowledgment 본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술평가관리 원의 그린카 등 수송시스템산업핵심기술개발사업(자동 차)의 지원으로 수행하였음. [ , 고 신뢰성 차 량용 1Gbps급 동기식 이더넷 통합통신 기반기술 및 안전제어 시스템 적용기술개발] 참고문헌 [ 1 ] Huang, Guang-Bin, Qin-Yu Zhu, and Chee-Kheong Siew. "Extreme learning machine: theory and applications." Neurocomputing, Vol.70, No.1, pp , [2 ] Huang, Guang-B in, Q in-yu Z hu, and Chee- Kheong Siew. "Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks." Proc. of IJCNN, Vol. 2. pp , [3 ] Huang, Guang-Bin, et al. "Extreme learning machine for regression and multiclass classification." IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, Vol. 42, No.2, pp , 2012 [4] D. C. Park, M. A. El-Sharkawi, and R. J. Marks II, "Adaptively trained neural network", IEEE Trans. Neural Networks, Vol. 2, No.3, pp [5 ] archive.ics.uci.edu/ml/ datasets.html 51

68 은닉 마르코프 모델 및 최신 진화전략 기반 추세 추종 *박주영, 지승현, 성기훈, **박경욱 *고려대학교 제어계측공학과, **고려대학교 경영학부 {parkj, mysky5871, skh0910, Trend-following Based on Hidden Markov Model and Modern Evolution Strategy *Jooyoung Park, Seunghyun Ji, Keehoon Sung, **Kyungwook Park *Dept. of Control & Instrumentation Engineering **School of Business Administration Korea University Abstract Recently, a variety of machine learning methods have become important tools in trading strategies. In this paper, we consider a trend-following-type strategy based on hidden Markov model and natural evolution strategy. Numerical simulations show that the considered strategy can yield encouraging performance when applied to a set of real financial market data. I. 서론 최근들어, 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 중요한 핵심 도구로 자리를 잡아 가 고 있다. 이와같이 공학적 기법에 의존하는 금융공학 도구 중 본 논문에서는 주목하는 주제는 추세 추종형 접근 방식(trend-following approach)[1-3]의 트레이딩 전략이다. 본 논문에서는 [1]의 확률론적 최적제어 기 반 추세 추종형 트레이딩 기법에 HMMUG(hidden Markov model with univariate Gaussian outcomes) 모델링과 지수함수형 NES (exponential natural evolution strategy) 기법을 접목하는 방안을 고려하여 방법론에 대한 접근성을 높이고, 미국 NASDAQ 시장 의 데이터를 대상으로 고려된 방법론의 적용 가 능 성을 시 험해 본다. II. 본 론 최근 제어이론의 응용 분야 중 금융공학과 관련하여 주목을 끄는 흥미로운 문제 중 하나는 추세 추종형 제 어이론 기반 트레이딩 전략(control-theoretic trading strategy)[1-3]을 들 수 있다 이러한 추세 추종형 제어 전략 중 본 논문에서 다룰 방법은 Dai 등에 의해 제시 된 확률론적 최적제어 방법[1]이다. 이러한 방법은 가 격의 변화를 모델링할때 다음과 같은 국면전환 기하 브라운 운동(regime-switching geometric Brownian motion)을 사용한다: 여기서 는 시장의 mode를 의미한다. 즉, 두 가 지의 상태를 갖는 마르코프 체인(two-state Markov chain)을 나타내며, 은 상승 국면(bull market)을 나타내고 은 하락 국면(bear market)을 나타낸다. 또한, 는 각 장 세에 대한 기대 수익률(expected rate of return)을 의 미하고, 는 이 마르코프 체인의 생성 행렬(generator)이다. 각 은 표준 브라운 운동 (standard Brownian Motion)을 의미하며, r 과 은 서로 독립이다. Dai 등에 의하면 [1]에서 S&P500, 다우존스, 나스닥 등의 인덱스 지수 가 위 와 같은 국면전환 기하 브라운 운동으로 모델링되고, 이때의 거래비용과 무위험 이자율이 각각 100 [%], 52

69 이면 목적함수가 다음과 같이 정의될 때, 최적 매수 시점 과 최적 매도시점 에 대해 목 적함수를 최대화 하는 해를 정지시간(stopping times) 의 개념과 편미분방정식의 풀이 등을 활용하여 구할 수 있다[1]. 이러한 방법론은 추세추종형 트레이딩 문제에 대한 수학적인 해를 제시한 주목할 만한 결과이며, 추후에 다양한 개선이 뒷받침될 것으로 기대된다. 본 논문에 서는 위와 같이 고려되는 수학적 모델의 기본적인 틀 에 추가적으로 은닉 마르코프 모델과 진화전략 등의 방법론을 접목하여 매도 및 매수 시점들을 위한 준최 적해(suboptimal solution)를 구하는 방안을 고려하여 보았다. 보다 구체적으로는 모델링 과정에서는 HMMUG 기법에 의거하여 모델링 과정을 진행하고, 이때 사용되는 값을 구하게 된다. 이러한 HMMUG 모델링 기법을 절차에 따라 표현하 면 다음과 같다 (각 변수의 의미 등의 상세한 사항을 위해서는 [4]를 참고하기 바람). 템에 대한 최적 정책(optimal policy)을 구하는 과정에 서 에피소딕 작업(episodic task) 형식으로 문제를 다 루면, 비용(cost)을 최소화하는 관점으로 해를 구할 수 있다. 즉, 자연적 기울기를 활용한 지수함수형 NES(natural evolution strategy) 학습으로 [5,6]에서 유도한 형태의 트레이딩 전략을 위한 파라메터의 값들 을 구함으로써 준최적 정책(suboptimal policy)을 확보 할 수 있다. 이러한 접근 방법의 장점으로는 비용 함 수 혹은 탐색 알고리즘의 선택 등의 단계에서는 융통 성과 접근성을 보다 폭넓게 확보할 수 있는 편리함을 들 수 있다. 본 논문에서 고려하는 HMMUG 및 NES 기반 방법론의 응용 가능성을 관찰하기 위해서 [21-Aug-1990, 09-Mar-2009]기간 동안에 NASDAQ 지수를 대상으로 추세 추종형 전략을 얻는 문제를 고 려하여 보았다. 참고문헌 [1]과 같이 해당 기간 동안의 거래비용 비율은 로 정하고, 무위험 이자 율을 해당 기간의 평균값 로 고려하였다. 주어진 NASDAQ 지수 데이터에 대한 HMMUG를 통 해 모델링하는 과정에서 얻어진 파라메터 집합의 값은 다음과 같으며, EM 학습과정에서 관찰된 로그우도 값 의 변화추이는 그림 2와 같다: HMMUG 모델링 기법 입력: 각종 작업 변수 및 선택 사항 설정 초기 log 계산 loop 시작 E-step: 현재 계산 M-step: 업데이트 로그우도관련 계산: 다음 스텝 log 계산 로그우도 history 벡터에 log 값 추가 로그우도값이 수렴하거나 최대 반복횟수에 도달할 경우 루프 종료 loop 종료 출력: log 그림 1. HMMUG 모델링 과정[4] 국면전환 기하 브라운 운동으로 표현할 수 있는 시스 그림 2. EM 반복횟수에 따르는 로그우도 변화추이 이상에서 얻은 파라메터 집합은 참고문헌 [1]에서 제 시하는 결과와 약간의 차이를 보이고 있다. 그리고, 그 림 2에서 보여주는 바와 같이 EM 알고리즘을 이용한 HMMUG 모델링 과정은 15회 반복 이전에 수렴하는 양상을 보여준다. 모델링 과정에서 구해진 를 적절히 활용하여 에피소드들 (episodes)을 구하고 이를 바탕으로 자연적 기울기 방 향으로 정책의 파라메터를 업데이트하는 지수함수형 NES 학습을 10회 수행한 결과 그림 3와 같은 평균 학 습 커브(average learning curve)가 얻어졌다. 파라메 터 업데이트가 거듭될수록 비용의 감소가 나타나는 학 습 커브는 본 논문에서 고려하는 방법론의 메카니즘이 바람직한 방향으로 작동하고 있음을 보여준다. 53

70 그림 3. NES 적용과정에서 관찰된 학습커브 HMMUG 및 NES 기반 트레이딩 전략이 제공하는 long 및 flat 트레이딩 포지션 결과를 그림 4에 나타 내었다. 그리고, 그림 5에서는 본 논문에서 구한 트레 이딩 전략을 적용하는 경우에 얻어지는 트레이드 수익 (trade returns)과 부(wealth)의 변화를 기록하였다. 본 문제에 대해 "Buy and hold" 전략을 사용하는 경우의 투자수익이 투자액의 4.24배이고, 무위험이자율에 의한 투자수익이 투자액의 2.7배임을 고려할 때, 그림 5가 보여주는 투자수익은 확률론적 최적제어 이론을 사용 하는 [1]의 성능에 어느 정도 필적하는 결과로써 상당 히 고무적인 결과로 볼 수 있다. 아울러 이러한 결과 가 수학적 이론을 통한 해석적 방법 대신에 모델링과 최적화 과정에서 기계학습 기반의 근사해를 통하여 얻 어진 결과임을 감안하면 방법론의 접근성과 범용성 측 면에서 향후에 주목을 받을 수 있는 매우 의미 있는 결과라고 할 수 있다. 그림 4. NASDAQ 지수와 트레이딩 포지션 그림 5. 트레이드 수익과 부 III. 결 론 최근에 현대 제어이론을 이용하여 각종 금융공학 문제를 다루는 것은 계산적 금융방법론 분야의 흥미로운 경향이다. 본 논문에서는 최근에 제시된 확률론적 제어이론에 기반을 둔 추세추종형 트레이딩 전략이, HMMUG 모델링과 지수 함수형 NES 기법을 결합한 보다 공학적인 접근 방법으로 대체될 수 있는지 탐구함을 염두에 두고 HMMUG 및 NES 기반 추세 추종형 전략을 구하는 문제를 다루어 보았 다. 나스닥 지수에 대하여 본 논문에서 고려한 추세 추종형 전략을 적용해 본 결과, 본 논문에서 고려한 방법론은 여러 가지 측면에서 고무적인 결과를 보여 주었다. 본 논문의 주 제와 연관하여 향후에 추가적으로 시도해볼 수 있는 주제 로는, 다양한 종류의 데이터에 기반을 둔 광범위한 시뮬레 이션을 통하여 방법론의 타당성을 보다 다각적으로 확인하 는 작업과 호가 스프레드 구조 등을 보다 정확하게 고려함 으로써 실제 시장 상황을 반영하는 작업 등을 들 수 있다. 감사의 글: 이 논문은 2011년도 정부(교육과학기술부)의 재원 으로 한국연구재단의 기초연구사업 지원을 받아 수행된 것임 ( ). 참고문헌 [1] M. Dai, Q. Z hang, Q.J. Z hu, "Trend following trading under a regime switching model," SIAM Journal on Financial Mathematics, Vol. 1, pp , [ 2 ] H.T. Kong, Q. Zhang, G.G. Yin, "A trend-following strategy: Conditions for optimality," Automatica, Vol. 47, No. 4, pp , [3] J. Yu, Q. Zhang, "Optimal trend-following trading rules under a three-state regime switching model," Mathematical Control and Related Fields, Vol. 2, No. 1, pp , [4] R.J. Frey, Hidden Markov models with univariate Gaussian outcomes, Technical Report, Stony Brook University, [5] J. Park, D. Y ang, K. Park, " Investigations on dynamic trading strategy utilizing stochastic optimal control and machine learning," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 23, No. 4, pp , [6] J. Park, J. Lim, W. Lee, S. Ji, K. Sung, K. Park, "Modern probabilistic machine learning and control methods for portfolio optimization," International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems Vol. 14, No. 2, pp ,

71 최적화된 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 설계와 기상레이더 에코 분류기로의 응용 *송찬석, 오성권, 김현기 수원대학교 전기공학과 scsmouse@suwon.ac.kr, ohsk@suwon.ac.kr, hkkim@suwon.ac.kr Design of Optimized Interval Type-2 FCM based RBFNN and Its Application to Meteorological Echo Classifier *Chan-Seok Song, Sung-Kwun Oh, Hyun-Ki Kim Department of Electrical Engineering, The University of Suwon Abstract 본 논문에서는 최적화된 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 이용하여 기상 레이더의 관측되는 강 수에코와 비강수에코의 분류를 한다. 제안된 알고리즘 의 입력변수로는 DZ, SDZ, VGZ, SPN, FR과 추가로 VR을 이용하여 입력변수를 구축하여 에코분류를 진행 하며, PSO 알고리즘을 이용하여 효율적인 성능을 나 타내는 최적화된 파라미터 값을 구하여 비선형에 강인 하며, 견실성이 강한 특징을 갖는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 이용하여 강수에코와 비강수에 코를 분류한다. 분류한 성능 결과는 현재 기상청에서 사용하고 있는 QC데이터와 비교하여 검증한다. I. 서론 이터의 관측 정확성을 향상시키기 위한 강수 및 비강 수의 특성을 파악하여 입력변수를 구축하고, 이 입력 변수는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 이용 하여 에코의 패턴 분류를 제안하려 한다. II. 본 론 2.1 UF data를 이용한 입력데이터 구성 Radar는 'Radio Detection And Ranging'의 약자로 전자기파를 이용한 어떤 물체를 감지하고 그 물체가 관측자로부터 어떤 상대적인 위치에 있는가를 분석해 내는 장비이다. 레이더를 통해 생산된 UF(Universal Format) 데이터의 관측된 인자들은 DZ, CZ, VR, SW 로 구성되어있으며. 구조는 다음과같다[1]. 레이더는 1930년대 군사적인 목적으로 최초 발명 되 어, 1950년대 후반에 이르러 레이더의 용도를 응용시 켜 기상레이더로 사용하기 시작하여 기상예보를 일상 생활에서 편리하게 사용되는 쾌거를 이루게 되었다. 하지만 기상레이더의 관측된 데이터에는 기상예보의 정확도를 방해하는 요소인 비강수에코가 포함되어 있 다. 이는 집중호우, 태풍 등의 악 기상 및 자연재해를 예방하는데 있어서, 기상정보를 정확하게 관측하여서 보다 신속하고 견고한 대책마련에 방해를 주는 문제점 으로 남아있다. 따라서, 본 논문에서는 기상레이더 데 그림 1. UF data의 자료 구조 DZ를 이용하여 DZ, SDZ, VGZ, SPN, FR의 입력변수 를 생성하고, 또한 VR을 이용하여 UF data의 10분간 의 차이의 속도차값과 속도차의 빈도수를 이용하여 입 력데이터로 구성하였다. 55

72 2.2 Interval Type-2 FCM based RBFNN 본 장에서는 전체 입력 공간을 분산(퍼짐) 형태로 분할하는 Type-2 FCM 알고리즘을 이용하여 강수 에 코와 비강수 에코를 세분화하여 분류한다. 각 분할된 퍼지 공간은 퍼지 규칙을 형성하게 되며, 퍼지 규칙 수는 클러스터의 수가 된다. 퍼지 규칙은 다음과 같다. and and (1) 2개의 m값에 따른 멤버쉽 함수를 만들기 위하여 식(2) 에, 을 각각 대입하여 만들며, 의 조건 을 만족해야한다. if if (2) Type-2 FCM 클러스터링은 불확실성을 표현하기 위 하여 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수를 조절하여 상 위 소속 정도와 하위 소속 정도를 표현한다. 각 클러 스터는 각 클러스터의 최대 소속 정도를 갖는 데이터 의 표준편차에 의해 서로 다른 불확실성을 갖는다. 수 행하는 과정은 다음과 같다. 2.2 PSO를 이용한 주요 파라미터 최적화 표 1. PSO 파라미터 탐색영역 및 설정 Generation 100 Swarm Acceleration Constant 2.0 Particle Velocity [ 0.4 ~ 0.9 ] Type-2 FCM based RBFNN 파라미터 설정 탐색 파라미터 탐색범위 선택된 파라미터 퍼지화계수 [ 1.1 ~ 4 ] [F.C 1 : 1.73] [F.C 2 : 2.52] 다항식 타입 0 : constant 1 : Linear 1 2 : Quadratic 클러스터링 수 [ 2 ~ 5] 4 Ⅲ. 결과 고찰 및 결론 표 2에는 각각의 패턴 분류율을 나타내었으며, 강수 에코와 비강수에코의 분류결과와 QC데이터를 이미지 로 나타내어 비교하였다. 에코(Date) 강수에코 비강수에코 패턴 분류율 96.24% 99.48% <표 2> 강수에코 비강수에코 패턴 분류율 (a) DZ (b) QC (c) 분류 후 그림 2. Precipitation echo( :00) [단 계 1 ] Type-1 FCM 과정으로 클러스터 중심v 소속 행렬 U를 구한다. [단계 2] 소속행렬 U에서 최대의 소속정도를 갖는 클 러스터에 속한 데이터의 표준편차를 구한다. [단계 3] 종료 조건을 만족하면 [단계 5]로 간다. [단계 4] 새로운 소속 행렬 U 를 계산하고 [단계 2]로 간다. [단계 5] 소속 행렬 U에서 최대의 소속 정도를 갖는 클러스터에 속한 데이터의 표준편차 를 구한다. [단계 7-1] 상위 퍼지화 계수에 의한 상위 클러스터 중심 v 을 계산한다. [단계 7-2] 하위 퍼지화 계수에 의한 상위 클러스터 중심 v 을 계산한다. [단계 8] 새로운 소속 행렬 U 를 계산한다. [단계 8-1] 새로운 상위 소속 행렬 를 계산한다. [단계 8-2] 새로운 하위 소속 행렬 를 계산한다. (a) DZ (b) QC (c) 분류 후 그림 3. Clear echo ( :00) 감사의 글 본 연구는 경기도의 경기도지역협력연구센터사업의 일환으로 수행하였음 [GRRC 수원2014-B2, U-city 보안감시 기술협력센터] 그리고 2012년도 정 부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초 연구사업임 (NRF-2012R1A1B ) 참고문헌 [1] S. K. Oh,J. H. Ko, "Design of Echo Classifier Based on Neuro-Fuzzy Algorithm Using Meteorological Radar Data",The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol 63, No. 5, pp. 676~682,

73 무인기를 위한 광류 실험장치 구현 정하형, 이준민, 유준 충남대학교 전자공학과 junghh7@cnu.ac.kr, ljm0725@cnu.ac.kr, jlyou@cnu.ac.kr Realization of an Optical Flow Experimental Apparatus for UAV HaHyoung Jung, JunMin Lee and Joon Lyou Department of Electronics Engineering, ChungNam National University Abstract 무인기 또는 드론의 호버링시 MEMS 기반의 자세측정센 서로는 비행체가 한쪽으로 흐르는 편류현상이 발생한다. 본 연구는 시뮬레이터 개발로, 바닥을 지향한 카메라를 1축 모 션 스테이지에 장착하고 일정 속도로 움직임을 인가하여 얻 은 영상으로부터 광류 알고리즘을 적용하여 흐르는 방향과 그 양을 구한다. 궁극적으로 광류에 의한 카메라의 움직임을 추정하고 제자리 비행 실현에 유용함을 보인다. I. 서론 최근 군사용으로만 사용되던 무인기 기술이 민간 영 역으로 발전하여 방송 촬영용도인 헬리캠과 농약살포 와 같은 농업용 그리고 개인의 취미 생활등 다양한 방 면으로 발전하고 있다. 하지만 군사용과는 달리 민간 용 무인기 경우, 비용, 탑재중량 등의 제약으로 인해 MEMS급 관성측정기(IMU)나 자세측정센서(AHRS)를 채택하고 있다. MEMS 자이로나 가속도계는 보통 측 정 정밀도가 낮기 때문에 무인기(UAV)나 드론 (Drone)이 제자리 비행할 때 어느 한 지점에 고정되어 떠있지 못하고 한쪽 방향으로 흐르는 편류현상이 발생 한다.[3] 따라서 본 연구에서는 무인기를 위한 광류 시뮬레이터 개 발로, 바닥을 지향한 카메라를 1축 모션 스테이지에 장착하 고 일정 속도로 움직임을 인가하여 얻은 영상으로부터 광류 알고리즘을 적용하여 흐르는 방향과 그 양을 구한다. 궁극적 으로 광류에 의한 카메라의 움직임을 추정하고 제자리 비행 실현에 유용함을 보인다. II. 광류 알고리즘 무인기의 편류현상이 발생할 때 이동 속도는 비교적 일정하게 움직이며 이동방향은 바뀌지 않 는다고 가정한다. 이때 지상을 지향한 무인기 바 닥에 장착한 카메라의 영상에서 발생하는 움직임 은 X, Y, Z축의 움직임을 포함하는 광류로 나타 나며 각축의 움직임은 그림 1과 같다.[1] 이 영상 에서 광류의 움직임은 2차원 움직임을 보여주며 무인기의 편류 현상시의 한쪽으로 흐르는 상황과 매우 유사하다. 그림 1. X, Y, Z 축 회전에 따른 광류 광류의 움직임은 이전 영상과 현재 영상에서 같은 위 치를 추적한 특징점이 위치를 변화한 이동양으로 계산 하여 구한다. 하지만 일반적인 카메라는 렌즈에 의한 발생하는 시야각 때문에 왜곡 현상이 나타나며 왜곡이 있는 렌즈의 카메라 영상을 영상 좌표에서 물리적인 좌표를 변환한다면 영상 왜곡정도에 따라서 심각한 오 57

74 차가 발생하기 때문에 카메라 보정과정을 필요로 한 다. 그림 2는 한 예로 카메라 보정 전후 영상을 보여 준다. (2) Ⅲ. 구현 및 실험결과 3.1 실험장치 구성 그림 2. 카메라 보정 전후 영상 위 그림처럼 광각형태의 렌즈를 가진 카메라의 왜곡 보정을 한 영상은 가장자리 부근에 사용하지 않은 영 역이 발생하게 된다. 광류 추적을 위해 해리스 코너 특징점 알고리즘을 사용하였으며 영상이 보이는 영역 과 영상이 보이지 않는 영역의 경계부근에 나타나는 특징점은 이후 카메라의 움직임을 추정할 때 오차로 발생한다[2]. 따라서 이 같은 오차를 제거하기 위해서 해리스 코너 특징점 검출은 그림 3과 같이 영상의 일 부 영역만을 제한하여 사용하도록 한다. 쿼드로터 무인기에서 발생하는 편류 현상은 지상 을 지향한 카메라 영상의 광류 움직임에 비례하는 롤과 피치 제어 명령을 내려 줌으로서 무인기의 제자리 비행을 실행하도록 한다. 이때 지상으로부 터 카메라까지 높이에 따른 광류의 벡터양과 실제 이동 속도와의 관계를 도출한다. 본 연구에서는 우선 기체의 편류현상을 모사하기 위하여 그림 4와 같은 카메라를 장착한 플레이트 를 돌출하여 부착한 1축 모션 스테이지를 제작하 였다. 그림 3. 특징점 검출 영역 제한 광류 그림 4. 1축 모션 스테이지 구성 이전 영상과 현재 영상의 해리스 코너 특징점을 추출 하여 두 데이터 셋을 생성한다. 그리고 두 데이터 셋 으로부터 식 (1)의 Affine 변환을 근사하여 추정하여 2차원 영상의 이동 벡터와 회전 행렬을 구한다. argmin (1) 이때 dst는 현재 영상을, src는 이전 영상의 특징점 데이터 셋을 의미하며, 회전행렬 A와 병진 벡터 B를 의미한다. 두 데이터셋으로부터 아핀 변환을 추정하면 다음 식2와 같은 결과를 얻을수 있고, 은 X축으로, 는 Y축으로 영상이 움직인 픽셀 양을 의미 하고, 이것을 누적하여 카메라의 움직임을 추정한다. 그림 5. 실험 환경 구성도 실험은 그림 5처럼 약 40cm, 80cm, 120cm 의 3단계 높이로 구성하였고 0, 90 그리고 45 로 카메라 방향 은 바꿔가며 실험 영상을 촬영한다. 다양한 속도를 갖 는 편류 현상을 모사하기 위해 1축 모션 스테이지는 58

75 80 mm/s, 120mm/s, 160mm/s 200mm/s의 속도로 왕 복 움직임을 발생시키고 바닥을 지향하여 장착된 카메 라는 지상을 바라보는 실험 영상을 촬영한다. 이때 고 도에 따른 모션 스테이지의 이동 속도와 카메라 영상 의 이동 벡터량를 비교 분석하기 위해 카메라 방향은 3가지로 설정한다. 3.2 실험결과 앞 절의 실험 환경으로 고도와 카메라의 방향에 따라 서 총 9번의 실험 영상을 촬영하였고, 1축 모션 스테 이지로 80mm/s, 120mm/s, 160mm/s, 200mm/s의 속 도로 약 80cm의 거리를 왕복하는 움직임 생성하며, 이 때 카메라는 바닥을 지향하여 실험 영상을 촬영한다. 이렇게 촬영한 영상은 카메라 보정 과정과 해리 스 코너 특징점 기반의 광류를 생성하고 이전영 상과 현재영상의 두 특징점 셋의 아핀변환을 통 하여 매 프레임마다 카메라 움직임을 추정한다. 다음 그림 6은 약 80cm 높이에서 X축 방향으로 이동하는 카메라의 프레임 당 이동한 픽셀 크기를 보여준다. 픽셀의 크기가 +, - 로 변환하는 것은 모션 스테이지의 왕복 운동시 방향 전환을 의미하 며, 모션 스테이지의 증가하는 이동속도에 비례하 여 프레임구간이 짧아지는 것을 확인할 수 있다. 그림 7. 평균 필터적용 X축 움직임 벡터량 그림 8은 45 로 기울인 카메라의 움직임 벡터를 도시한 다 파란선은 영상의 X축 방향의 움직임, 빨간선은 Y축 움직임, 그리고 녹색선은 X와 Y축으로 이루어진 벡터의 크기(norm)를 표시한다. 그림 7과 8에서 보듯이, 카메라 를 기울림과 상관없이 움직임 벡터양은 일정함을 확인할 수 있다. 그림 8. 45도 기울인 카메라의 움직임 벡터량 그림 6. 속도에 따른 X축 움직임 벡터량 표 1은 모션 스테이지로 인가한 속도와 카메라 높이 별 영상(광류)의 평균 움직임 벡터양을 픽셀 단위로 표시한다. 측정 고도와 모션 스테이지의 인가 속도에 비례하여 벡터량은 일정하게 증가함을 알 수 있고, 이 는 추후 쿼드콥터의 호버링시 광류에 의한 자세보정이 유효함을 나타낸다. 하지만 매 프레임마다 픽셀의 움직임에서 잡음 이 발생하고 있고, 이러한 잡음 현상을 제거하고 자 평균 필터를 사용했다. 그 결과 그림 7처럼 잡음 현상이 현저히 줄어들었다. 표 1. 상황별 광류의 평균 움직임 벡터양(픽셀 단위) 80mm/s 1 20mm/s 16 0mm/s 200mm/s 4 0 cm cm cm

76 Ⅳ. 결론 쿼드콥터의 호버링시 임의 방향의 쏠림을 모사할 수 있도록 1축 모션 스테이지 기반 광류 실험장치를 개발하였다. 실험은 높이와 카메라의 방향에 따라 4가 지의 이동 속도를 인가하여 움직임을 생성하고 이를 촬영한다. 취득한 실험 영상은 해리스 코너 특징점 검 출법을 이용하여 광류를 생성하였고, 이전 영상과 현 재 영상사이의 Affine 변환을 계산하여 카메라의 움직 임 속도와 방향을 추정하였다. 향후 쿼드콥터에 카메라를 장착하여 실제 발생하는 편류을 광류 알고리즘으로 추정하고 호버링 제어를 실 행할 계획이다. 참고문헌 [1] Horn B. K. P and Schunck B. G. Determining Optical Flow, Artifical Intell. 17, pp , [2] C. Harris and M. Stehpens, " A combined corner and edge detector", 4 th Alvey Vision Conference, pp , [3 ] Honegger. D, An open source and open hardware embedded metric optical flow CMOS camera for indoor and outdoor applications, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp , 2013 [4 ] S. T hrun, w. Burgard, and D. fox, "P robabilistic Robotics", MIT Press, [5] 조선영, 김종훈, 김정호, 조겸래, 이대우, 광류를 이용한 영상기반 무인항공기의 자세 추정, 한국항 공우주학회, 38권, 4호, pp , [6] 이수용, 로봇 주행을 위한 세개의 카메라를 사용 한 광류 정보 활용, 제어로봇시스템학회 논문지 제18권, 제2호, pp , 2012 [7] 조선영, 김종훈, 김정호, 이대우, 조겸래 무인 항공 기의 영상기반 목표물 추적과 광류를 이용한 상대 깊이 추정, 한국항공우주학회지 37권 3호, pp , 2009 [8] 구삼옥, 정인재, 항공 안전의 새로운 복병-드론의 위협, KSAS 매거진, 제8권, 제2호, pp ,

77 초음파 영상에서 불분명한 경계를 갖는 좌심실의 움직임 추적 방법 안치영 국가수리과학연구소, 계산수학연구부 chiyoung@nims.re.kr A Motion Tracking Method for Left Ventricle Border with Weak Edges in Ultrasound Images Chi Young Ahn Division of Computational Mathematics National Institute for Mathematical Sciences Abstract Due to ultrasound artifacts, dropout or shadowing phenomena of cardiac walls, echocardiography data is often corrupted heavily in some local regions. In this paper, we propose a robust real-time left ventricle(lv) border tracking algorithm for the corrupted echocardiography. The proposed method deals with motion of the corrupted LV shape by applying global deformation modeled as affine transform partially to the contour. We partition tracking points on the contour into a few groups and determine each affine transform governing the motion of the partitioned contour points. To compute the coefficients of each affine transform, we use the least sq uares method with equality constraints. Many real ex periments show that the proposed method supports better performance than ex isting methods. I. 개 요 심장 초음파 영상을 이용한 심장 진단은 주로 온 몸 에 혈류를 공급해주는 좌심실에 대한 관찰 및 이와 관 련된 정량적 파라메터들을 가지고 수행된다. 초음파 영상을 이용하여 심장 기능에 관한 정량적 파라메터들 을 계산하기 위해서는 획득된 심장 초음파 영상으로부 터 수축 및 팽창 과정 각각의 시점에서 좌심실의 경계 및 부피 등을 측정해야한다. 이를 위한 보통은 좌심실 의 경계를 수동으로 지정하여 진단에 활용하는 방식이 사용되고 있으나, 수동 작업의 불편함을 해결하기 위 해 2차원 단면 초음파 영상에서 자동으로 좌심실의 경 계를 추출 및 추적하는 다수의 연구가 수행되었다. 하 지만 초음파 영상에서 좌심실의 경계가 불분명한 경우 에 추출과 추적이 어려운 경우가 종종 발생한다. 여러 예외의 경우로 인해 자동 경계추출 방법이 수동 작업 을 완전히 대체할 수 없고 여전히 좌심실의 경계를 수 동으로 지정하는 방식이 사용되고 있다.[1-2] 본 논문에서는 심박주기 전체에 대한 좌심실 경계의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안하되, 특별히 좌심 실의 경계가 불분명하게 표현되는 초음파 영상에서 좌 심실의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 제 안된 방법은 좌심실의 실제적 움직임을 유연하게 반영 하면서 좌심실의 수축 팽창 과정이 왜곡되는 것을 막 아주도록 설계되었다. 제안된 방법을 평가하기 위해 10명의 자원자들이 참여하였고, 심장 초음파 영상을 획득하여 제안된 추적 방법을 적용하였다. 그 결과는 제안된 방법이 종래의 움직임 추적 방법[3]에 비해 우 61

78 수한 성능을 가짐을 보여주었다. II. 연구 방 법 2.1 제안한 좌심실 경계 추적 방법 본 논문에서 제안하는 추적 방법은 우선 그림 1에서 와 같이 심첨(apex)과 승모판륜(mitral annulus) 부근 에 있는 3개의 추적점을 기준으로 2그룹으로 추적점들 을 나눈 후 2단계로 구성된 방법이다. 1단계에서 전체 심박 주기 내에서 선택된 영상 위의 초기 설정된 좌심 실 경계 추적점들에 대해 종래의 광학 흐름(optical flow) 기반의 추적 알고리즘을 적용하여 추적 결과를 얻은 후, 2단계에서는 심벽에 위치한 추적점들의 추적 결과가 불분명한 좌심실 경계의 신뢰할 수 없는 부분 에 대해서 좌심실 모양에 제약조건을 부여하여 보상하 는 방법으로 수행된다. 심벽에 위치한 추적점들의 추 적결과가 각각의 추적점 그룹을 지배하는 부분 전역 변형들에 의해 보상되는 방식이다. 치와 최종 추적 결과의 위치를 비교하는 방법이 다. Ⅲ. 실험 결과 10명의 자원자들로부터 획득한 심장 초음파 영상을 이용하여 종래의 추적 알고리즘과 제안한 방법을 적용 하여 얻어진 결과들을 비교하였고, 다음과 같은 RTE 오차를 얻었다. (획득된 영상들의 크기는 640 X 480이 며, 좌심실 경계는 19개의 추적점을 사용하여 나타내 었다.) 방법 오차의 평균 오차의 표준편차 종래의 방법 제안한 방법 여기서 단위는 픽셀이다. 그림 1. 추적점들의 그룹핑의 예 각각의 추적점 그룹을 지배하는 부분 전역 변 형들은 압핀변환(affine transform)으로 모델링되 며 이를 결정하기 위하여 항등 제약조건을 갖는 최 소자 승 법(least squares with equality constraint) 이 사 용되 었 다. 2.2 추적 알고리즘 평가 방법 각각의 추적점의 추적 성능을 평가하기 위하여 RTE( R eturning Tracking Error) 를 이 용하 였 다 [3-4]. 심박주기 전체에 대해 정 방향으로 추적알 고리즘을 수행하고 난 후, 다시 역방향으로 추적 알고리즘을 수행하여 각각의 추적점들의 처음 위 그림 2. 종래의 방법과 제안한 방법의 적용 결과 비교 Ⅳ. 결론 본 논문에서는 좌심실의 경계가 불분명하게 표현되 는 초음파 영상에서 좌심실의 움직임을 추적하는 알고 리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 좌심실의 실제적 움직임을 유연하게 반영하면서 좌심실의 수축 팽창 과 정이 왜곡되는 것을 막아주도록 설계되었으며, 종래의 방법과 비교한 결과 더 나은 성능을 보여주었다. 62

79 Acknowledgements 이 연구는 정부의 재원으로 한국연구재단(NRF)과 국가수리과학연구소(NIMS)의 지원을 받아 수행된 연 구임. (No. NRF-2012R1A1A ) 참고문헌 [1] V. Mor-Avi, L. Sugeng, L. Weinert, P. MacEneaney, E. G. Caiani, R. Koch, I. S. Salgo, R. M. Lang, Fast measurement of left ventricular mass with real-time three-dimensional echocardiography: comparison with magnetic resonance imaging, IEEE Transactions on Imaging P rocessing, vol. 110, no. 13, pp , [2 ] C. Y. Ahn, A Localiz ed G lobal Deformation Model to Track Myocardial Motion Using Echocardiography, Journal of the K orean Society for Industrial and Applied Mathematics, vol. 1 8, no. 2, pp , [3] C. Y. Ahn, Robust Myocardial Motion for Echocardiography: Variational Integrating Local-to-G lobal Deformation, Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2013, Article ID , [4 ] C. Y. Ahn, A Localiz ed G lobal Deformation Model to Track Myocardial Motion Using Echocardiography, Journal of the K orean Society for Industrial and Applied Mathematics, vol. 1 8, no. 2, pp ,

80 전방위 렌즈와 이미지센서를 이용한 K-1 전차 시야확보 방안 *장혁수+, 김희식, 주재홍, 윤석진, 한승호, 이상수, 원서연, 박홍석, *서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학과 *dokvam@nate.com +, drhskim@uos.ac.kr,uosjae@gmail.com sjyun@iges.kr, kerot6@hanmaill.net, lss507413@naver.com, kdk8362@naver.com, youman1796@daum.net, Ensuring Vison of K1 Tank by Using Catadioptric Lens and Image Sensor *Hyuk-Soo Jang+, Hie-Sik Kim, Seok-Jin Yun, Seo-Yeon Won, Seung-Ho Han, Hong-Seok Park, Sang-Soo Lee, Jae-Hong Joo *Department of Electrical Engineering University of Seoul Abstract Tank h as a very narrow field of view and search only the target, depending on the human eye. However, with a limited field of view of th e modern battlefield is not guaranteed the survival of the tank. NBC also as anti-tank weapons and snipers, and th e daz zling development and confined maneuvering is required from th e rubble of the weapon sigh t of the tram had to be narrowed further. Equipped w ith th e highest position of the upper and lower than 50 degree panoramic lens 36 0 degrees left or righ t of th e tank and the CPS conventional 17 degrees left and right trying to get help for 7 seconds of time required to navigate up and dow n 3 5. Image mounted adding th e infrared sensor and motion detector sensor can improve the performance. I. 서론 전차는 매우 협소한 시야를 가지고 있으며 오로지 인간의 눈에 의존 하여 목표를 탐색하고 있다. 그러나 현대의 전장에서 제한된 시야로는 전차의 생존성을 보 장 받을 수 없다. 또한 N BC 무기들과 대전차 무기들 의 눈부신 발달과 저격수 그리고 파편들로부터 밀폐조 종이 필수가 되면서 전차의 시야는 더욱 좁아질 수 밖 에 없었다. 전차의 가장 높은 위치인 CPS에 좌우 360 도 상하 50도 이상의 전방위렌즈를 장착하여 기존의 좌우 17도 상하 35도와 탐색시 필요한 7초의 시간을 극복하려고 하며. 이미지센서에 적외선 센서와 동작감 지기를 추가 장착하여 성능을 높일 수 있다 II. 본론 2.1 시스템의 구성 전차의 좌우 350도 상하 17도의 제한된 시야각을 극 복하기 위한 방법으로 360도 전방위 렌즈와 상을 재정 립 시켜주는 릴레이렌즈, 이미지센서를 이용하여 도우 넛 모양으로 촬상된 화면을 인간이 보기 편한 형태의 변환 시켜주는 장치로 구성되어 있다. 64

81 [그림 1] 전방위 시스템 구성도 [그림 4] 전차장 조준경 2.2 전방위 감시 카메라의 개요 360도 전방위 렌즈를 통해 입사한 빛이 수차와 왜곡 없이 릴레이 렌즈를 거쳐 이미지 센서로 입사가 되어 야 하며 전기적 신호로 변환되어 DSP를 거쳐 PIP 형 태로 운용자 모니터로 구현되게 된다. 또한 영상을 저 장하여 가상적으로 PTZ로 구현할 수 있어 기존의 기 계적으로 안정화 거울을 통해 PTZ를 제어하던 주포의 짐벌과 자이로 등을 대체할 수 있어 목표 탐색 시 필 요한 반응속도와 부속 감소 정비소요 시간 감소를 시 킬 수 있다. [그림 2]의 기존 전차장 조준경의 광행로와 렌즈를 단순화 시키고 이미지센서 조립체에 적외선센서로 열 상장치를 대체할 수 있어 광속분리기를 제거 할 수 있 다. DSP를 이용하여 전후좌우 모든 방향의 시야를 확 보하며, 영상제어를 통한 가상 PTZ를 통해 안정화 거 울을 제거할 수 있으며 주포제어가 가능해졌다. 또한 동작감지기를 설치하여 전차의 위협 요소에 대한 사전 감지가 가능하게 되었다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 전방위 렌즈와 이미지 센서를 전차에 접목시켜 전차 의 생존에 가장 큰 문제가 되었던 제한된 시야를 획기 적으로 증가 시켜 전차 운용중의 문제점을 극복 할 수 있었으며, 기존의 시스템보다 더욱 단순하고 가벼우며 효율적으로 장비를 운영할 수 있게 될 수 있는 방안이 되었다. 또한 이미지 센서부에 적외선과 동작감지기를 추가로 설치가 가능하여 수동적으로 목표를 탐색했던 과거와는 달리 능동적으로 목표를 탐색하여 전차의 생 존성과 공격력을 더욱 증가 시킬 수 있다. [그림 2] 전차장 조준경의 광행로 Ⅲ. 구현 상기의 전차에 적용하여 구현하려는 시스템은 다음 그림 3과 같다. [그림 3] CPS 기본 광행로 참고문헌 [1] 군 기교 K9(1) 및 P [2] 군 기교 K9(1) 및 P [3] 권경일, 전방위 거울 및 이를 이용한 영상 시스 템 대한민국 특허청 ) [4] Warren Smith, 'Modern Lens Design, a resource manual", M cgraw -Hill, PP , ( ) [5 ] Bruce A. Cameron, Simi Valley, "SOLID CATADIOPTRIC LEN S" [6] 신영성, 가공 효율성을 고려한 CCD 카메라 광학 계의 설계, 석사학위 청구논문, 청주대학교( 2011) [7] Erdei, G., Szarvas, G., and Lorincz, E., "Tolerancing surface accuracy of asph eric lenses used for imaging purpose," Optical Design and Engineering, Proc. SPIE 5249, (2004) 65

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83 Oral Session 4 주영복 교수 (한국기술교육대)

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85 물류이송로봇의 영상기반 선 추적 제어 기법에 대한 연구 윙탄턱, 김용태 한경대학교 전기전자제어공학과 nguyenchanhtruc2005@gmail.com, ytkim@hknu.ac.kr A Study on the Image-Based Line Tracking Control Method for Logistics Transportation Robot Nguyen Thanh Truc, Yong-Tae Kim Department of Electrical, Electronic and Control Engineering Hankyong National University Abstract In this paper, we propose a visual line tracking control method to track a desired traj ectory w hen a robot moves on a grid environment w ith QR Code. The traj ectory is a straight line w hich is a gap betw een tiles on a floor. The proposed method w as simulated and verified in a real w orking environment. I. Introduction Fig. 1. Robot and QR Code environment II. Visual Line Tracking Method And P ID Controller PID Control has been used popularly in industry for years. To implement PID, a real posture of the mobile robot must be measured accurately. It contains two kinds of data, robot's heading orientation and a distance from the robot' s center to a reference trajectory. There are some methods to get this posture such as the usage of RFID[1]. However, noises have a bad affect on the navigating accuracy. In this paper, a visual technique was employed to ex tract line features, read Q R Codes, and calculate a pair of parameters, Then a PID controller is used to drive the robot approach to the target accurately. To detect a line, a camera was installed at the center of the robot's underside as illustrated in F ig. 1. The robot works on a 2D coordinate space to carry pallets between coordinates which were set up by QR Codes. How ever, the driven w heels of the mobile robot are not synchronous and this causes a serious deviation when the robot approaches a next QR Code. As the result, the robot alw ays misses it and goes out the experimental environment. We solved this problem by a combination of Visual Line Tracking method and a PID controller. The proposed method takes advantages of the existing gaps between tiles on the floor for the tracking purpose instead of using a fixed color line [2]. Suppose that points A(, ) and B(, ) are belonged to a detected line on a frame as illustrated in Fig

86 respectively designed for moving forward and backward. basically. While moving, if the angle ( ) is greater than 7 degrees, State 2 is stopped temporarily to jump to State 1. When the robot meets a QR Code, it will check whether it must turn left/right or not. While turning task is performing, the robot stops tracking line and will continue. Ⅲ. Results Fig. 2. Image frame and parameters. We determined a cross-point C(a, b) by the below pair of formulas: _ (1) In Fig. 3, the robot detects a line on the floor then ex tracts the equivalent distance and the angle. We have tested the proposed method in the real environment. Some stress tests are also performed to verify the stability. The result show s that the robot always keep the tracked line at the center of the camera frame. By determinating the coordinate of the cross point C, the angle and the distance to the origin are calculated as below : (2) arctan Velocities of the left w heel, and the right w heel, are defined by the following equations: (3) w here 0 < k < 1, or and is the differential velocity of the tw o driven w heels derived from PID algorithm. At the initial pose, if the actual angle is greater than 4 (degrees), the robot needs to do State 1. In the State 1, the robot is set up to turn on the spot to adj ust the angle. Therefore, linear velocity should be 0 ( ). The desired angle and the real angle are input to the PID controller to obtain control value. Then it is converted to. State 2 and State 3 having, were Fig. 3. Experimental results 70

87 The P ID controller w as simulated on Matlab. Simulation results are shown in Fig. 4, and Fig.5. Fig. 4. Simulation result for angle tracking Fig. 5. Simulation result for distance tracking Ⅳ. Conclusion In this research, the method shows that the mobile robot can approach and trace the line stably with different initial angles, distances and velocities. However, the diameter of camera view is quite small, the robot easily misses the line if the initial angle and distance are large. To solve this problem, we will study a method considering different cameras and different installed positions. References [1 ] Jun Ho Lee, Cong Lin, Hoon Lim, and Jang Myung Lee, Sliding Mode Control for Trajectory Tracking of Mobile Robot in the RFID Sensor Space, International Journal of Control, Automation, and Systems, 7(3), p , [2] G. H. Lee and Seul Jung, Line Tracking Control of a Tw o-w heeled Mobile Robot Using Visual Feedback, Int J Adv Robot Syst,

88 가동원전 Wi-Fi 무선통신 사용을 위한 운영 및 관리방안 연구 *김용식, 이수일, 예송해 한국수력원자력(주) 중앙연구원 계전기술연구실 yongsik.kim@khnp.co.kr, sooill.lee@khnp.co.kr, songhae.ye@khnp.co.kr A Study on Operation and Management Guidelines for Use of Wi-Fi Wireless Communication in Korean Operating NPPs *Yong-Sik Kim, Soo-Ill Lee, Song-Hae Ye Instrumentation & Power Engineering Lab. of Central Research Institute Korea Hydro & Nuclear Power Abstract The objective of this study is to provide an operation and management guideline for use of Wi-Fi wireless communication in Korean domestic NPPs. In spite of the benefits of using wireless communication technology, the reasons why it cannot be applied to Korean NPPs are as follows: (1 ) EMI/RFI(Electromagnetic Interference/Radio Frequency Interference) issue, (2 ) Cyber security issue. T he proposed guideline is being established for the first time to follow the regulatory guide regarding two issues that are mentioned above. I. 서론 국내 가동원전에는 아직까지 무선통신망을 사용하고 있지 않다. 발전소 운전 중에는 사무실내 또는 전화부 스에 설치된 유선전화기만 사용하고, 발전소 계획예방 기간에만 워키토키를 일부 사용하여 음성통신만 제한 적으로 허용하고 있다. 무선통신의 많은 장점에도 불 구하고 원전에 아직까지 적용하지 못한 이유는 크게 전자기파 간 섭 (EMI/ RFI)과 사 이버 보 안 문 제 때 문 이 다.[1][2] 따라서 전자기파 간섭 규제요건과 사이버보안 규제 요건을 모두 충족시키면서 국내 가동원전 현장 운전원 의 업무 효율성 제고를 위해 IEEE Wi-Fi 방식 의 무선통신망을 구축하고 사용하려 한다. 본 논문에서는 지금까지 가동원전에서 사용해본 적 이 없는 Wi-Fi 무선통신망에 대해서 전자기파 간섭과 사이버보안 측면의 규제 현안을 간단히 살펴보고, 두 규제 요건을 충족하는 무선통신망 운영 및 관리 방안 을 제시하고자 한다. II. 본 론 2.1 원전 무선통신 규제 요건 전자기파 간섭 (EMI/ RFI) 요건 현재 국내 원전의 안전관련 I&C 기기의 전자기파 영향시험 검증기준은 US. NRC Reg. Guide 1.180이다. 무선기기에 대한 복사 전기장 내성시험은 RS103으로 정의하고 있으며, 시험 대상기기의 최대 전계강도 허 용치 10V/m(140dBμV/m)보다 8dB 낮은 4V/m(132dB μv/m) 전계강도까지 허용하고 있다. 또한 본 규제지침에서 언급한 안전관련 I&C기기로 부터 최소 이격거리(the minimum distance of an 72

89 exclusive zone) 구하는 관계식을 이용하여 이론적으로 계산한 이격거리 값은 0.27m였고, 실제 발전소 현장에 서 전계강도 간이 내성시험을 한 결과 최대 허용값 4V/m(132dBμV/m)를 넘지 않았다.[3][4] 무선통신 사이버보안 요건 원전에 적용되는 사이버보안 규제요건은 2010년에 발행된 US. NRC Reg. Guide 5.71이 있다. 본 규제지 침의 방대한 내용 중 무선통신 관련하여 핵심부분은 무선통신이 안전, 보안, 비상대응기능을 직접적으로 수 행하지 않더라도 기존의 CDAs(Critical Digital Assets)에 영향을 미치지 않음을 보여야 한다는 것이 다. 주요 내용은 아래와 같다.[2][5] 무선접속은 보안경계 제어장치를 통해서만 허용 하고, 무선연결은 보안경계 외부로 취급 무선통신에 대한 사용 지침 확립 인가되지 않은 무선 AP(Access Point)에 대해 스 캔을 수행하고 비인가 무선 AP는 기능을 정지 본 유무선 통신망의 특징은 발전소 기존 계측제어망 과 분리된 독립 폐쇄망이고 계측제어망과 연계되는 부 분이 없으며 보안경계외부에 존재한다는 것이다. 2.3 Wi-Fi 무선통신망 운영 및 관리방안 Wi-Fi 무선통신망 운영 및 관리방안은 그림2와 같 이 무선통신망 구성장비를 운영하고 관리하는 사람(운 영자), 무선단말기를 사용하는 사람(사용자) 관점에서 각각 구분하였다. 그리고 각 관점에서 필요한 일반적 인 지침들을 먼저 언급하고 이어서 장비에 대한 관리 적, 기술적, 운영적 지침을 제시하는 형태로 구성하였 다. 2009년에 발행된 KINS 규제지침 8,22 계측제어계 통의 사이버보안 의 경우는 본 무선통신망이 기존 발 전소의 제어망과 연결되지 않는 별도의 독립망이고, 계측제어계통 및 기기로 분류되지 않기 때문에 고려대 상에서 제외하였다. 2.2 가동원전 Wi-Fi 무선통신망 구성 개요 현재 국내 가동원전의 경우 기존 유선 음성통신망에 Wi-Fi 무선통신망을 그림1과 같이 구성하여 통합하는 설계변경을 진행하고 있다. 그림 1. 유무선 통합 통신시스템 개략도 그림 2. Wi-Fi 무선통신망 운영 및 관리방안 구조 관리적/운영적 지침을 예로 들면, 전자기파 간섭 규 제 요건을 충족하기 위해 무선기기 사용 배제구역(주 제 어 실, 전기기기실, 전산 실)을 정하였고, 사용 허용구 역의 경우에도 EMI/RFI 민감기기 접근금지 구역 (exclusive zone)을 별도로 표시하고 관리하도록 명시 하였다. 한편, 무선통신 사이버보안 요건을 충족하기 위해서 Wi-Fi 무선통신망은 기존 계측제어시스템과 연결되지 않도록 별도의 분리된 독립 폐쇄망으로 구성하였다. 기술적 지침 사항으로는 방화벽(Firewall), 침입방지시 스템(Intrusion Prevention System), 모바일 단말기관 리 시스템(Mobile Device Management System), WIPS(Wireless Intrusion Prevention System)등 의 장 비를 도입하여 인가된 AP만 사용할 수 있게 한다. 망 구성장비 운영 및 관리지침 사항들 중 일부를 정리하 면 다음의 표1과 같다. 73

90 망 구성 장 비 운 영 및 관 리 지 침 AP 인가된 관리자만이 무선기기 허용지역에서 AP의 전파 출력을 설정 등 MDM 무선단말기가 무선기기 배제구역에 출입하는 경우 자동으로 송수신 차단모드로 변경 등 WIPS 비인가 무선단말기의 접속 자동차단 및 위치 파악 수행 등 표 1. Wi-Fi 무선통신망 운영 및 관리지침 Ⅲ. 결론 국내 가동원전에서 현장 운전원의 업무 편의성을 향 상시키기 위해 기존 유선통신망에 Wi-Fi 방식의 무선 통신망을 추가로 구축하여 사용하려고 한다. 하지만 전자기파 장해와 사이버보안 취약점 등 Wi-Fi 무선통 신망에 대한 우려의 목소리가 존재한다. 본 논문에서는 전자기파 장해와 사이버 보안 규제요 건을 모두 충족시킬 수 있는 Wi-Fi 무선통신망 운영 및 관리지침 중 내용 일부를 소개하였다. 본 지침은 Wi-Fi 무선통신망을 도입할 때 충족하기 위한 규제요 건에 대해서, 필요한 관리적, 운영적, 기술적 방법을 제공한다. 또한 본 지침은 향후 Wi-Fi 무선통신망 구 성설비 각각에 대한 사용지침서 작성 시 도움을 줄 것 이다. 참고문헌 [1] 김용식 외, 가동원전에 Wi-Fi 통신사용을 위한 전 자파무반사실 실험, 정보 및 제어학술대회 논문집, [2] 이수일 외, 한국 원전의 무선통신 적용을 위한 사 이버 보안성 평가, 정보 및 제어학술대회 논문집, [3 ] Regulatory Guide Rev.1, Guidelines for Evaluating Electromagnetic and Radio-Frequency Interference in Safety-Related Instrumentation, US. NRC, 2003 [4] 김민석 외, 발전소 보호 시스템의 Wi-Fi 영향 검 증에 대한 연구, 정보 및 제어학술대회 논문집, [5] Reg. Guide 5.71, Cyber Security of Digital Instrumentation Control Systems in Nuclear Facilities, US. NRC,

91 동영상 내 배경학습과 PCA-HOG 특징을 이용한 prbfnns 패턴분류기 기반 보행자 검출 시스템 설계 *박찬준 1, 오성권 1, 김진율 2 수원대학교 전기공학과 1 수원대학교 전자공학과 2 kaggh@suwon.ac.kr 1, ohsk@suwon.ac.kr 1, jykim@suwon.ac.kr 2 Design of prbfnns Classifier-based Pedestrian Detection System Using Background Learning in Video and PCA-HOG Features *Chan-Jun Park 1, Sung-Kwun Oh 1, Jin-Yul Kim 2 1 Department of Electrical Engineering, The University of Suwon 2 Department of Electronic Engineering, The University of Suwon Abstract 본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 객체를 식별하고 검출하기 위해 동영상 내에서 MOG(Mixture of Gaussian)를 이용한 배경 학습과 PCA-HOG 특징 벡터를 이용하여 prbfnns 패턴분류기를 통한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 배경영상간의 차연산을 통해 추출된 객체는 모폴로지 연산을 하여 잡음을 처리 후 HOG 특징을 계산하고 PCA를 통한 차원축소를 수행 하여 처리속도를 개선한다. 제안하는 prbfnns 패턴 분류기는 INRIA와 MIT에서 제공하는 보행자과 비보 행자 이미지의 HOG 특징을 학습을 통한 보행자 검출 률은 90%이상을 보였다. 동영상은 MIT에서 제공하는 Pedestrian 이용하여 배경학습에서 추출된 객체를 제 안한 분류기를 통해 보행자 검출을 확인한다. I. 서론 최근 감시와 보안을 목적으로 CCTV 설치가 활발해 지면서 지능형 영상 분석의 수요가 늘어남에 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가 하고 있다. 기존의 감시 시스템은 주로 단순한 녹화 기능만 사용 하고 필요에 따라 되돌려보는 용도에만 사용되었지만 카메라 영상으로부터 움직임이 있는 물체에 대해 사람 이나 차량 등을 검출과 인식을 통해 분류 및 추적 등 의 후처리가 가능한 지능형 감시 시스템 등장에 많은 관심을 받고 있다. 지능형 감시 시스템의 구성은 객체 검출과 객체 인식으로 객체 검출은 광류(Optical flow), 연속 프레임간의 차분, 배경학습을 통한 차분 방법등 이 있으며, 객체 인식에서는 SIFT(Scale-invariant feature transform), HOG( Histogram of Oriented Gradient) 알고리즘을 이용한 특징점을 기반으로 하는 방법이 있다. 따라서 본 논문에서는 MOG를 이용한 배 경학습과 PCA-HOG특징을 이용한 prbfnns 패턴분 류기 기반 보행자 검출 시스템을 제안한다. II. 본론 2.1 MOG를 이용한 배경학습 및 객체 추출 배경영상을 학습하기 위해서 혼합 가우시안 기법인 MOG [1]를 이용한다. MOG 방법은 K개의 가우시안 밀 도(Gaussian density) 포함한 것으로 실외 환경의 배경 영상의 픽셀 강도를 잘 나타내낸다. Stauffer 등이 제 안한 Adaptive Mixture of Gaussian Model에서 각 화 소점들에 대하여 가우시안 모델을 혼합하여 나타낸다. 시각에 강도 인 픽셀의 확률은 식(1)과 같다. (1) 여기서 K의 가우시안 모델 중 식(2)를 만족하는 모델 이 배경영상으로 결정 된다. arg (2) 학습된 배경과 입력 영상간의 차연산을 통해 객체를 분리하고 모폴로지 연산을 통해 잡음을 제거 후 문턱 75

92 값을 이용하여 아래 그림 1과 같은 객체를 추출한다. 행자 검출률은 아래 표1과 같으며, 제안된 prbfnns의 MIT Pedestrian 동영상 내 보행자 검출은 그림 2와 같다. (a) 입력영상 (b) 전경 분리 (c) 객체 추출 그림 1. MOG를 이용한 배경학습 및 객체 추출 표 1 prbfnns의 INRIA과 MIT의 보행자 검출률 prbfnns 퍼지화계수 2.0 규칙수 10 PCA 특징차원축소 30 Train Test 학습률 검출률 INRIA 1920장 480장 96.19% 95.20% MIT 1440장 360장 99.79% 99.72% 2.2 PCA-HOG 특징 추출 HOG [2]는 Dalal이 영상에서 보행자 검출을 목적으 로 제안한 특징으로 국소영역에서 근접화소들 간이 밝 기 차이를 이용해 기울기( )과 방향( )을 구하고, 히 스토그램을 구성하여 조명의 변화에 민감하지 않고 기 하학적 변화에 강인한 특징을 나타낸다. 본 논문에서 는 128x64로 추출한 객체 영상을 8x8 cell과 2x2 Block, Bin을 9개로 하여 방향성분 을 구간으로 나누어 cell 내부의 기울기 크기가 해당하는 히스토그램의 bin에 누적 시킨다. 이후 L2-norm방법으 로 블록을 정규화 하여 3780차원의 특징 벡터를 구한 다. 또한 PCA( Pricipal Components Analysis)을 이용 한 차원축소를 통해 고차원의 특징을 저차원으로 축소 하여 처리 속도를 개선하였다. 2.3 다항식 기반 RBFNNs 패턴분류기 설계 추출된 객체의 HOG특징을 다항식 기반 RBFNNs 패턴분류기 [3]를 통해 보행자 또는 배경으로 이진 분 류를 한다. 제안된 prbfnns는 기존의 RBFNN과 달 리 결론부의 연결 가중치를 상수항 대신 일차식, 이차 식으로 확장하여 사용한다, 그리고 조건부의 활성함수 는 가우시안 함수대신 FCM클러스터링 알고리즘을 사 용하여 데이터의 특성을 반영 할 수 있도록 하였다. 모델의 최종 출력은 조건부와 결론부의 다항식으로 표 현된다. 제안된 prbfnns는 다차원 입, 출력 문제와 강인한 네트워크 및 예측 능력이 우수한 특징을 갖는다. 그림 2. 제안된 prbfnns을 통한 보행자 검출 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 지능형 감시 시스템에서 배경학습과 prbfnns 분류기를 통한 보행자 검출 시스템을 제안 하였다. 객체 추출은 MOG를 이용한 배경학습 영상을 입력 영상과 차연산을 하여 추출한다, 추출된 객체를 PCA-HOG 특징을 계산한 후 제안하는 prbfnns를 통해 보행자를 검출하여 90%이상의 검출률을 보았다. 향후 효과적인 성능을 개선하기 위해 최적화 알고리즘 을 사용하여 최적의 파라미터를 찾고 전신이외의 머 리, 몸통, 팔등을 HOG를 통해 학습하여 검출할 계획 이다. 감사의 글 본 연구는 한국 산업단지공단의 10차년도 산업집적지경쟁력강화산 업계획의 생산기술사업화 지원사업으로 연구를 수행하였음 (NTIS ) 참고문헌 Ⅲ. 결과 본 연구의 실험은 MIT에서 제공하는 Pedestrian 동 영상에서 MOG를 이용한 배경영상을 차연산을 하여 추출된 객체를 제안된 prbfnns 패턴분류기를 통해 보행자를 검출한다. prbfnns 학습데이터는 보행자와 비보행자가 포함된 공인 데이터 INRIA 2400장(보행자 1200장, 비보행자 1200장), MIT 1800장(보행자 900장, 비보행자 900장)을 8:2 비율로 학습 하였고 학습된 보 [1] Stauffer, C. & Grimson, W. E. L. Adaptive background mixture models for real-time tracking, IEEE. Computer Vision and Pattern Recognition. pp , 1999 [ 2 ] Dalal and B. Triggs, Histograms of oriented gradients for human detection IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattem Recognition, pp , 2005 [3] S-K. Oh, W-D. Kim, and W. Pedrycz, Polynomial based radial basis function neural networks (P-RBFNNs) realized with the aid of particle swarm optimization, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 163, No. 1, pp ,

93 HOG와 Adaboost 알고리즘을 이용한 RBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 얼굴인식 시스템 설계 *김봉연 1, 오성권 1, 김진율 2 수원대학교 전기공학과 1 수원대학교 전자공학과 2 zillot07@suwon.ac.kr 1, ohsk@suwon.ac.kr 1, jykim@suwon.ac.kr 2 Design of RBFNNs Pattern Classifier-based Two-dimensional Face Recognition System Using HOG and Adaboost Algorithm *Bong-Youn Kim 1, Sung-Kwun Oh 1, Jin-Yul Kim 2 1 Department of Electrical Engineering, The University of Suwon 2 Department of Electronic Engineering, The University of Suwon 기술 등이 널리 활용되고 있다. 따라서 보다 효과적인 Abstract 본 연구에서는 개선된 관심영역 검출을 위한 RBFNNs 패턴분류기 기반 HOG와 Adaboost 알고리즘 을 이용한 2차원 얼굴인식 시스템을 설계한다. 먼저 기존 객체 추적 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 HOG 기반 보행자 감지 알고리즘과 Haar-like 특징을 이용한 Adaboost를 사용한다. 이미지 내에서 Cascade of HOG를 이용하여 보행자의 관심영역을 획득하며, 얼굴인식을 위한 인식대상자의 얼굴검출을 위해 보행 자 관심영역 안에서 Adaboost를 이용하여 얼굴을 검 출한다. 그리고 획득한 얼굴이미지의 인식을 수행하기 위해 주성분 분석법(PCA)를 이용하여 차원축소를 하 고, 다항식 기반 RBFNNs 패턴 분류기를 통하여 인식 을 수행한다. 이는 은닉층 활성함수로써 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 사용하여 입력 데이터 특성을 반영할 수 있도록 한다. 다항식 기반 RBFNNs 패턴 분류기의 패턴 분류율과 성능지수는 수원대학교 IC&CI 연구실 20명으로 구성한다. 보안 감시를 위한 관심영역 검출 및 인식의 기술이 대 두됨에 따라 기존에 제안된 HOG 기반 보행자 감시 알고리즘과 Haar-liek feature를 이용한 Adaboost를 사용하여 보다 효과적인 인식 시스템을 설계한다. II. 본론 2.1 HOG를 이용한 보행자의 관심영역 검출 본 논문에서는 제안된 얼굴인식 시스템을 위한 보행 자의 관심영역 검출을 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 사용한다. HOG는 국소영역에 대 한 밝기의 분포방향을 히스토그램화하여 이를 특징벡 터로 나타내고자 하는 것에 사용된다. 이러한 HOG는 근접화소의 분포를 국소영역의 기하학적인 변화에 강 건한 특징을 가지고 있다. 아래에 HOG를 이용한 특징 벡터를 계산하는 방법을 표현한다. I. 서론 그림 1. HOG 알고리즘의 흐름도 최근 지능형 보안감시를 위한 방범과 시설관리 그리 고 관제 체계가 많이 적용되고 있다. 그리고 영상 감 시를 위해 개발된 영상처리 및 객체 검출 그리고 인식 2.2 Haar-like 특징 Haar-like 특징은 Viola와 Jones에 의해 적분 이미 지를 통해 빠른 속도로 계산하여 얼굴 검출 등에 적용 77

94 한 방법이다. Haar-like 특징은 하나의 사각형(검은 색)위치와 가로, 세로 크기가 정해진 후 이와 같은 크 기의 사각형(흰색)을 가로, 세로, 그리고 대각으로 붙 여서 두 개의 면적을 구하여 이용하는 방법이다. 다음 은 일반적인 Haar-like 특징 마스크를 나타낸다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 제안된 얼굴인식 시스템은 HOG와 Adaboost 알고리 즘을 이용한 RBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 얼굴인 식을 수행하기 위해 표 1과 같이 구성된 수원대학교 IC&CI 데이터를 사용하였다. 표 1. IC&CI 데이터의 구성 그림 2. Haar-like 특징의 구성 IC&CI 데이터 인원 수 인원당 이미지 수 학습 데이터 테스트 데이터 6 20 Haar-like 특징은 형태 종류에 따라 다양한 특징벡터 를 추출하기 때문에 강인한 보행자 추출 결과를 얻을 수 있다. 2.3 Adaboost 알고리즘을 통한 얼굴 영역 검출 Adaboost 알고리즘은 약 분류기들을 선별하여 성능 이 향상된 강 분류기를 만들기 위해 사용한다. 이는 검출하고자 하는 물체의 영상(Positive)과 그 외의 영 상(Negative)를 가장 잘 분류할 수 있는 약 분류기의 조합을 찾아 강 분류기를 만든다. Ⅲ. 구현 개선된 관심영역 검출을 위한 RBFNNs 패턴분류기 기반 HOG와 Adaboost 알고리즘을 이용한 2차원 얼굴 인식 시스템을 설계한다. 실험에 사용된 데이터베이스 는 수원대학교 I C&CI 연구실 인원 20명으로 구성된 데 이터베이스를 사용한다. 인식대상자당 10장씩 정면 이 미지로 구성하였으며, 총 200장의 이미지로 학습 데이 터베이스를 구축하였다. 총 6명으로 각각 20장씩 구 성된 테스트 이미지가 들어올시 가장 유사한 대상자를 찾는다. 아래는 제안된 얼굴인식 시스템의 설계방법과 최적의 파라미터 탐색범위를 나타낸다. 표 2. 보행자와 얼굴 영역 검출 및 인식성능 인식 보행자 얼굴 대상 영역 검출 영역 검출 인식 성능 1 20/20 : 100% 20/20 : 100% 94.5 % 2 20/20 : 100% 18/20 : 90% 96.2 % 3 20/20 : 100% 20/20 : 100% 96.4 % 4 2 0/ 20 : 100% 20/ 20 : 1 00% % 5 20/20 : 100% 17/20 : 85% 94.4 % 6 20/20 : 100% 15/20 : 75% 87.9 % 평균 인식 성능 % 본 실험에서는 HOG와 Adaboost를 이용한 특징영역 검출이 성능에 영향을 미치는 것을 확인하기 위하여 실험을 진행하였다. 보행자 영역 검출은 대상자의 정 면 모습을 통해 모두 검출하였음을 확인하였으며, 얼 굴영역 검출은 정면이 아니거나 얼굴의 좌우대칭이 평 행하지 않을 때 검출되지 않음을 확인하였다. 마지막 으로 인식성능은 보행자 영역을 통해 획득한 특징영역 내의 검출된 얼굴이미지를 사용하여 표 2와 같이 출력 함을 확인하였다. 감사의 글 본 연구는 한국 산업단지공단의 10차년도 산업집적지경쟁력강화산업계획 의 생산기술사업화 지원사업으로 연구를 수행하였음(NTIS ) 그리고 경기도의 경기도지역협력연구센터사업의 일환으로 수행하였음 [GRRC 수원2014-B2, U-city 보안감시 기술협력센터] 참고문헌 [1] S. K. Oh, W. Pedrycz, B. J. Park, Polynomial-based Radial Basis Function Neural Net works realized with the Aid of Particle Swarm Optimization, Fuzzy Sets and Systems, V ol , pp , 그림 3. 얼굴인식 시스템의 설계 방법 [2] J. Kennedy and R. Everhart, "Particle Swarm Optimization. " Proc. of IEEE I nternational Conference on Neural Networks. Vol.4, pp ,

95 소나 영상을 이용한 확률적 물체 인식 및 수중 이동체의 위치 추정 이영준, 최진우, 최현택, 김태진, 윤미현 선박해양플랜트연구소 leeyeongjun@kriso.re.kr, jwchoi@kriso.re.kr, htchoi@kriso.re.kr kimtj@kriso.re.kr, kiki1784@kriso.re.kr A Study on Probability-based Object Recognition and Underwater Localization using Sonar Imagery Yeongjun Lee, Jinwoo Choi, Hyun-Teak Choi, Taejin Kim, Mihyun Yun Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering (KRISO) Abstract This paper proposes a probability-based object recognition and underwater localization algorithm with artificial landmarks. It is organized as follows; 1) recognizing artificial objects 2) A look at EKF (Extended Kalman F ilter) SLAM for localization. Acoustic images from imaging sonar are very unstable, for this reason we dev eloped artificial landmarks that can easily be detected in noisy environments. We also designed a probability-based, recognition framework. In this way, the distance and bearing of the recognized artificial landmarks are acquired, allowing us to perform the localization for our underwater vehicle. And then, EKF -based localization algorithm is carried out the localization which produce a path of underwater robot and a location of landmarks. The proposed localization algorithm is verified by ex periments in a basin. I. 서론 최근 수중로봇 연구 분야에서는 영상 정보를 활용하 여 수중 이동체의 위치 및 외부 환경에 대한 지도 작 성(Simultaneous Localization and Mapping)과 관련된 연구가 지속적으로 발전되고 있다. 베이시안 룰 (Bayes' rule)을 이용한 확률 기반의 확장형 칼만 필터 와 파티클 필터 등이 영상과 함께 사용되는 대표적인 알고리즘이다[1-3]. 항법 정보 생성 시 외부 환경(절대 좌표)과의 상대적인 정보를 생성하는 영상 정보는 내 부 센서에 의한 위치 정보의 보정에 주로 사용된다. 이에 영상의 품질은 항법 정보에 큰 영향을 준다. 수중에서 사용되는 광학 영상은 탁도 및 빛의 한계 로 인해 그 이용이 제한적이다. 반면에, 수중 소나 영 상은 음향을 사용하기 때문에 탁도에 관계없이 수십 미터까지 관찰할 수 있어 수중에서의 활용성이 더 높 다. 이에 수중 로봇 분야에서는 소나를 활용한 다양한 인식 및 항법 연구가 수행되고 있다[4-6]. 하지만, 저 해상도를 갖는 영상과 잡음이 많은 특징으로 인해 물 체를 인식하는데 한계를 갖는다. 이에 본 논문은 앞에서 언급한 영상 소나의 어려움 을 극복하고자, 수중 물체 인식 성능을 높이기 위한 확률적 수중 물체 인식 구조를 제안하고 인식된 수중 물체의 위치정보로부터 수중 이동체의 자기 위치 추정 에 적용하고자 한다. 영상 소나에서 인식하고자하는 대상체는 자연물 인식의 선행연구로서 2차원 인공 표 식물을 사용하여 수행하고자 한다. 본 논문의 실험에 서는 수중 물체의 인식성능과 물체 위치 정보를 활용 한 EKF SLAM을 적용하여 수중 이동체의 위치 추정 성능을 확인하였다. II. 본 론 2.1 수중 인공 표식물 영상 소나를 위한 수중 인공 표식물은 피사체의 표 79

96 면 상태에 따라 소나 영상에서 화소값이 높게 나타나 는 성질을 이용하여 제작하였다[7]. 그림 1은 본 연구 에 사용된 인공 표식물로서 원형의 외형을 갖으며 내 부 영역의 형태에 따라 고유 ID를 갖는다. (가) 광학 영상 (나) 소나 영상 그림 1. 수중 인공 표식물 2.2 확률기반 수중물체 인식구조 영상을 통해 물체를 인지할 경우 한 장의 영상을 이 용하여 물체를 인식하면 매영상마다 인식된 결과가 달 라질 수 있다. 이는 잡음이 많은 소나 영상에서 더 어 려워질 것이다. 본 연구에서는 수중 물체의 올바른 인 식을 위해 가능성이 있는 관심 후보를 선택하고 연속 영상에서 확률적으로 후보를 평가하여 물체를 인식하 고자 한다. 이를 위해 그림 2에서 보는 것과 같이 인 식 알고리즘은 총 4단계로 나뉘어져 있으며, 1) 유사도 기반 관심 후보의 선택, 2) 확률적 방법에 의한 잡음 제거, 3) 물체 인식, 4) 물체의 추적으로 구성된다[8]. 그림 2. 확률적 수중 물체 인식 구조 2.3 수중 이동체의 위치 추정 영상 소나를 통해 인식된 수중 물체는 수중 이동체 의 위치 인식을 위해 사용된다. 인식된 물체의 상대 거리, 각도, 식별된 ID를 통해 수중 이동체의 위치를 추정할 수 있는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 다 양한 로봇의 위치 인식을 위해 사용된 EKF기반의 SLAM 기법을 적용하였다. 그림 3. 영상 정보와 추측항법 정보의 융합을 위한 EKF SLAM 사용된 기법은 그림 3과 같이 내부 관성 센서 기반 의 예측(prediction) 단계와 외부 센서인 영상 정보로부 터 위치를 보정(correction)하는 단계로 이루어진다. 추 측 항법에 사용되는 상태벡터는 식(1)과 같다. (1) 여기서 x, y, z는 수중 로봇의 위치 정보이며,, 는 각도(자세) 정보이고,, 는 로봇 좌표계 상에 서의 속도 정보이다. 상태 벡터는 IMU와 DVL에 의해 위치 정보를 생성하게 되고, 여기서 발생하는 오차를 보정하기 위해 소나 영상으로부터 얻은 물체의 거리 ( )와 방향( ) 정보로 보정하게 된다. 보정 단계의 EKF 상태 벡터는 식(2)와 같다. (2) 여기에서 는 식(1)에서 정의된 수중 로봇의 위치 정 보이며, 는 인식된 수중 물체의 위치 정보이다. 이렇 게 정의된 상태 벡터의 추정을 통해 EKF SLAM은 수 중 로봇의 위치와 함께 인식된 수중 물체의 위치에 대 한 정보를 제공해준다. Ⅲ. 실험 소나 영상을 이용한 물체 인식 성능 및 이를 이용한 EKF SLAM의 성능을 검증하기 위해 한국해양과학기 술원 부설 선박해양플랜트연구소 내 해양장비 시험용 수조에서 검증실험을 수행하였다. 총 4개의 인공 표식물을 깊이 1m 아래 수조 바닥면 에 그림 4에서 볼 수 있는 사각 이동 경로(가로 3m, 세로 3m)의 각 모서리에 설치한다. 인공 표식물 주변 에는 철망 및 다양한 형태의 잡음 요소를 두어 실제 환경과 유사한 환경을 재연함으로서 제안한 인식 방법 의 성능을 확인하고자 한다. 정해진 사각 경로로는 AHRS, DVL, 그리고 Sonar로 이루어진 센서 패키지 형태의 수중 이동체가 이동하며 실시간으로 센서 정보 가 사용자 컴퓨터로 전달되어 물체 인식과 위치 추정 을 수행하도록 한다. EKF SLAM에 적용된 각 정보별 오차의 분산(error covariance)은 표 1과 같다. 3.1 인공 표식물 인식 성능 수중 인공 표식물과 영상 소나와의 거리는 평균 1.5m내외에서 인식이 수행되었다. 경로를 따라 이동하 며 얻어진 인공 표식물의 인식 결과 중 ID.1의 결과를 발췌하여 나타내었다. 그림 5의 왼쪽 첫 번째 영상을 통해 인공 표식물 주변에 잡음으로 사용된 물체가 어 지럽게 보이는 것을 볼 수 있고, 외곽선 영상에서 원 형의 표식물이 있는 것을 볼 수 있다. 어지러운 외곽 80

97 표 1. EKF SLAM에 적용된 error covariance Sensor Information Error covariance ( ) AHRS DVL Imaging sonar 그림 4. 검증 실험 환경의 구현 object range object bearing 선 영상에서 인공 표식물 기본 모델(object model)과의 비교를 통해 유사도 영상의 표식물 위치에서 매우 높 은 값이 나타나는 것을 볼 수 있다. 높은 유사도는 후 보로 선택되어 인식이 수행되며 인식된 결과는 원본 영상에서 보는 것처럼 ID.1으로 올바르게 인식된 것을 볼 수 있다. 그림 6은 주변 환경 잡음으로 인해 표식물이 오염된 예이다. 그림 6의 왼쪽 영상은 철망에서 반사된 강한 음향파로 인해 소나 영상에서 주변 영역에까지 영향을 주어 표식물의 형상을 확인하기 어려운 영상이다. 오 른쪽 영상도 유사하게 소나 영상 전체에 걸친 백색 잡 음(speckle)으로 인해 표식물의 형상이 흐리게 보여 인 식이 제대로 수행되지 못한 경우이다. 위의 두 경우는 소나 영상의 특징을 볼 수 있는 영상으로서 검증 실험 에서도 계속 관찰할 수 있었으며, 인공 표식물의 밝기 가 흐리고 선명하지 않기 때문에 표식물의 인식이 쉽 지 않다. 3.2 수중 이동체의 위치 추정 성능 그림 5. ID.1 인식결과 (왼쪽부터 원본영상, 외곽선 검출, 유사도) 그림 6. 주변 잡음으로 인한 표식물 오염 그림 7. 추측 항법 및 SLAM 경로 추정 결과 수중 이동체의 위치 추정 결과는 그림 7을 통해 확 인할 수 있다. 수중 이동체가 정사각경로를 총 4회에 걸쳐 회전하는 동안 추측 항법에 의한 결과와 인공 표 식물을 이용한 SLAM 결과를 보여주며, 기준 경로로 서 Korea LPS사의 USAT 105 indoor GPS를 사용하 였다[9]. 최초 1회 수행 후에는 추측 항법과 SLAM 결 과가 모두 정사각 경로와 유사함을 볼 수 있다. 하지 만 수행 횟수가 증가할수록 추측 항법 경로(그림 실 선)는 정사각 경로에서 이탈하는 것을 볼 수 있다. 반 면에, SLAM 결과는 정사각 경로를 유사하게 추정하 고 있음을 확인할 수 있고, 인공 표식물의 위치도 추 정되고 있음을 확인할 수 있다. 표 2는 추정된 인공 표식물의 위치를 나타낸다. 그림 8은 시간에 따른 기 준 위치와 추정된 위치 사이의 오차를 보여준다. 'A' 시간 이후(2회 수행시작)부터 두 오차의 결과가 현저 히 차이 나는 것을 볼 수 있다. 'B'는 잘못된 기준위 치로 인한 오류이다. 그림 9를 보면, 시간에 따른 RMSE의 변화를 볼 수 있다. 추측 항법의 결과는 시 간에 따라 계속해서 증가하고 있는 반면, SLAM 결과 는 오차가 발산하지 않고 유지되고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 추측항법에 의한 위치 추정 결과 보다 영상 소나로부터 얻어진 정보를 바탕으로 위치 추정한 성능이 우수함을 확인할 수 있다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 그림 8. 추정 경로와 기준위치(iGPS)간 시간에 따른 오차 비교 본 논문은 수중에서 사용되는 소나 영상을 활용하여 81

98 그림 9. 시간에 따른 오차의 평균 (RMSE) 표 2. 추정된 인공 표식물의 위치 (단위:m) ID 좌표 축 기준 좌표 추정된 인공 표식물 위치 1 X (-0.095) Y (-0.192) 2 X (-0.040) Y (-0.054) 3 X (0.134) Y (-0.090) 4 X (0.184) Y (-0.372) 수중 물체를 인식하고, 이로부터 얻는 정보로부터 수 중 이동체의 위치 추정에 적용하여 그 결과를 확인하 였다. 제안된 확률 기반 인식 방법은 고잡음, 저해상도를 갖는 연속된 소나 영상에서 선택되어진 후보를 확률적 으로 평가함으로서 잡음에 올바른 인식이 수행됨을 목 표하였다. 이를 위해 인식 방법은 알고자 하는 물체와 유사한 형태를 갖는 관심 후보를 선택하는 관심 후보 선택 과정과 후보의 연속성을 평가하여 잡음을 제거하 는 확률적 후보 선택 과정, 그리고 인식과 추적을 수 행하는 구조로 구성된다. 제안된 방법으로부터 얻어진 물체의 2차원 위치 정보를 외부 센서 정보로 두어 수 중 로봇의 항법에 적용하여 보고 그 유용성을 검증하 였다. 추측 항법을 통해 얻어진 위치 추정 결과와 비 교하여 EKF SLAM의 위치 추정 결과가 우수함을 확 인하였다. 이는 소나 영상으로부터 얻은 정보가 수중 이동체의 항법 정보로 활용되기에 충분함을 나타낸다. 향후 연구는 2차원 위치의 추정이 아닌 3차원 위치 추정으로 확장하고, 실해역 환경에서 실시간 위치 추 정 실험을 통해 본 알고리즘을 검증할 것이다. 후 기 본 연구는 한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트 연구소의 자율 수중 로봇을 위한 SLAM 기초 기술과 MOOS-IvP 환경 구축 과제와 산업통산자원부의 수 중 인공 구조물의 국소지역 정밀 탐사가 가능한 1.0m 위치오차를 갖는 수중로봇 자율유영 기술개발 과제의 지원을 받아 수행 하였습니다. 참고문헌 [1 ] F. Herranz, K. Muthukrishnan, and K. Langendoen, Camera pose estimation using particle filters, IEEE International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, Sep [2 ] R. Kü mmerle, B. Steder, C. Dornhege, A. Kleiner, G. Grisetti, and W. Burgard, Large scale graph-based SLAM using aerial images as prior information, In Proceeding of robotics: science and systems (RSS), [3] C. Nam, J. Kang and NL. Doh, A new Observ ation Model to Improv e the Consistency of EKF-SLAM Algorithm in Large-scale Environments, Journal of Korea Robotics Society, vol.7, no.2, pp , March, [4] D. Ribas, P. Ridao, J. Tardos, and J. Neira, Underwater SLAM in man-made structured env ironment, Journal of F ield Robotics, vol.2 5, no.11, pp , July [5] H. Johannsson, M. Kaess, B. Englot, F. Hover, and J. Leonard, Imaging sonar-aided navigation for autonomous underwater harbor surveillance, IEEE/ RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp , Oct [6] M. VanMiddlesworth, M. Kaess, F.S. Hover, and J.J. Leonard, Mapping 3 D Underwater Environments with Smoothed Submaps, In Conf. on Field and Service Robotics (FSR), Dec [7 ] Y. Lee, JH. Lee and HT. Choi, A Framework of Recognition and Tracking for Underwater Objects based on Sonar Images : Part 1. D esign and Recognition of Artificial Landmark considering Characteristics of Sonar Images, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers on System and Control, vol.51, no.2, pp , Feb [8] Y. Lee, TG Kim, JH. Lee and HT. Choi, A F ramework of Recognition and Tracking for Underwater Objects based on Sonar Images : Part 2. Design and Implementation of Realtime Framework using Probability Candidate Selection, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers on System and Control, vol.51, no.3, pp , Mar [9 ] 82

99 Oral Session 5 김희식 교수 (서울시립대)

100

101 마찰전기 방식 전자보안 펜스의 최적 운영을 위한 외곽침입 관제시스템의 구현 *윤석진, *김희식, **이용철, Odgerel Ayurzana *서울시립대학교 전자전기공학부, ** GES,***MUST(Mongolian University) seokjine@daum.net, drhskim@uos.ac.kr, ceo@iges.kr, odgerel55@must.edu.mn Implementation of Intrusion Monitoring System to Operate Optimum by Using Electronic Security Fence of Friction Electricity Sensor *Seok-Jin Yun, Hiesik Kim, Yong-Cheol Lee, Odgerel Ayurzana Dept t of Electrical and Computer Eng ng, University of Seoul, GES Co., Mongolian University of Science and Technology Abstract The perimeter intrusion detection systems are on outskirts of security object management. The fence system based on electric charge detection technique w as developed and implemented. The perimeter intrusion monitoring systems provide the optimal operation method through combining electronic security fence and IP camera. It s easy for the operator to know the intrusion location through the monitoring system based on 3 D/ GIS technology. The perimeter monitoring system has been ex panded by using event normalization function. The self-learning algorithm has been studied by gathering and analyzing data. I. 서론 방호태세를 유지하고 안전을 지키는 목적으로 설치한 다. 외곽 보안시스템은 초기에는 철조망 및 펜스(담장) 에 의존하는 1차원적인 물리적 보안이 주종을 이루었 으나 범죄의 유형이 다양화되고 지능화되면서, 점차 외곽 울타리 등에 침입감지를 위한 감지기를 설치하는 2차원적인 시스템 개발이 필요하다. 또한 최근에는 중 앙 통제소를 중심으로 침입감지 시스템과 영상 시스템 을 연동시킨 3차원적인 시스템이 요구된다. 이에 본 논문에서는 전자보안 펜스의 최적 운영을 위한 외곽침 입 관제시스템을 구현하고자 한다. [1][2] II. 본 론 2.1 시스템 구성 펜스의 침입 감지 주요 핵심부는 (1) 센서케이블, (2) 연결용 동축케이블, (3) 신호분석기(SAU)로 구성 된다. 그림 1은 시스템 구성도를 보여주고 있다.[3] 외곽 경보시스템이란 국가 주요기관, 주요산업시설 또는 주거지역 등 보호대상이 되는 시설 주변에 울타 리를 설치하여 외부로부터 침입이 발생했을 경우, 경 보를 발령하고 모니터를 통해 침투위치 확인이 가능한 시스템으로 펜스 감지시스템 또는 전자펜스라고 불린 다. 대형시설물에 대무인 또는 최소의 경비인력으로 그림 1. 시스템 구성도 85

102 신호분석기에서는 마찰전기가 발생하는 량과 크기를 분석하고 침입이 아닌 바람 또는 펜스의 진동에 의한 노이즈 제거 알고리즘을 개발 적용한다.[4] 2.2 관제시스템 개요 외곽침입 관제시스템은 외곽펜스에 설치되어 있는 감지 시스템을 통한 침입 탐지정보와 카메라와 같은 감시 시스템 영상을 연동할 수 있어야 하며, 추적 기 능이 구현되어야 한다. 또한 실시간 감시영상, 감지정 보 및 모니터링 시스템이 구축되어야 하며, 서버 클라 이언트의 구조로 메인 통제소와 로컬 통제소의 필요에 따른 구현이 가능해야 한다. 본 논문에서는 3D/GIS 통 합 공간감시 시각화 시스템을 구현하여, 침입 발생 시 에 위치를 쉽게 파악할 수 있도록 하였으며 카메라와 연동하여 영상정보를 제공함으로써 효과적인 관리가 가능하도록 하였다. 그림 2와 같이 전자펜스 외에 Security 시스템, Energy 시스템의 통합 관제가 가능 한 통합 플랫폼을 지원한다. [6][7] 서버에 신호를 보내게 되면 서버는 그 신호를 데이터 베이스와 클라이언트에 전송하여 운영자가 인식할 수 있도록 하는 구조이다. 운영자가 필요한 경우 설정이 나 특정 동작을 하도록 감시장비나 카메라에 명령을 보낼 수 있도록 하였다. 관제 시스템은 감지와 감시를 연동하는 것이 중요하며 시스템설정에 카메라 프리셋 설정이 가능하도록 하였고 카메라의 각도 등을 설정하 여 침입 위치로의 연동이 가능하다. [5] 그림 3. 통합 관제시스템 구성 통합 관제시스템의 구성 시, 장치별 IP 어드레스 내역 은 아래와 같이 설정하여 네트워크 시스템을 구성하였 다. 표 1. 장치별 IP 어드레스 그림 2. 통합공간 시각화 시스템 3D/GIS 기반의 시스템으로 국토지리정보원에서 쉽게 구매가 가능한 지리데이터를 이용하여 3D 화면을 제 작할 수 있다. SHP 파일은 건물데이터로 국토지리정 보원에서 수치지도 2.0(NGI format)을 구매할 수 있으 며, 국토지리 정보원에서 제공하는 툴을 사용해 각 레 이어별로 추출할 수 있다. DEM은 수치표고자료로 등 고선 레이어와 32m DEM을 가지고 고해상도 DEM을 만들 수 있다. SHP, DEM 및 이미지 파일을 이용해 3D화면의 제작이 가능하다. Ⅲ. 구현 통합관제 시스템은 그림 3과 같이 구성된다. 실제 시 스템을 아래 그림 3과 같이 구현하였다. 전자펜스에서 발생한 신호를 신호분석기(SAU)가 데이터를 수집하여 장 비 IP 어드레스 신호분석기(SAU) IP Camera IMS 서버 Eagle View(운영PC) 그림 4와 같이 전자보안펜스 모델을 서울시립대 내의 정보기술관 근처에 설치하였다. 보안펜스 모델 설치 후에 실시간으로 침입 신호 및 계측데이터를 원격 수 신하였다. 신호분석기와 연구실 사이에는 wifi를 이용 해 무선으로 데이터를 받을 수 있도록 하였다. 현장에 설치된 신호분석기를 통해 감지케이블의 미세한 전하 변화를 감지하고 분석한 후에 서버에서는 원격에서 데 이터를 전송도록 하여 침입에 의한 전자펜스의 동작을 모니터링하고, 카메라를 통한 감시가 가능하도록 하였 다. 침입 신호 및 계측데이터는 DB에 저장되어 있어 수집된 데이터를 확인할 수 있도록 하였다. 서버프로 그램은 epro, RecvEvent, NEvent, SendEvent 및 DBManager 로 구성되어 있으며, epro 는 Thread 86

103 를 생성하고, RecvEvent 는 UDP 소켓의 데이터를 호 출하고, NEvent 는 Event정보 등을 정규화하는 기능 을 가지고, SendEvent 는 정규화된 이벤트를 SAU, 클라이언트에 전달한다. DBManager 는 DBMS 관련 API 함수이다. 그림 4. 시스템 구성 및 현장설치 전자펜스 모델을 서울시립대에 구현하여, 외곽침입 관제시스템의 알람표출, 계측데이터 전송, 데이터 관리 에 대한 기능을 확인할 수 있었다. Ⅳ. 결론 외곽침입 관제시스템과 관련하여 감지 시스템과 감 시 시스템의 유기적인 연동을 통한 최적의 운영 방법 에 대해서 확인할 수 있었으며, Toad for MySQL freeware을 사용하여 계측데이터 수집이 가능하였다. 외곽침입 관제시스템은 카메라와 같은 감시 시스템과 의 연동 외에도 내부의 보안장비, 에너지장비 및 각종 설비와의 인터페이스를 통한 통합 감시 기능을 가져야 한다. 현재 개발된 이벤트 정보의 정규화 기능을 이용 하여 다양한 장비와의 인터페이스를 구현이 가능하다. DB에 저장되어 있는 계측데이터를 분석, 가공하여 바 람, 온도, 강우와 같은 환경잡음이 시스템에 어떤 영향 을 주는지 확인할 수 있었으며, 이로부터 환경잡음에 대한 예측엔진 설계 및 자기학습 알고리즘에 대한 연 구가 진행되었다. 예측엔진 설계 의 연구 지원으로 이루진 내용입니다. 참고문헌 [1] NISE East Electronic Security Systems Engineering Division Perimeter Security Sensor Technology Handbook North Charleston, South Carolina, [2] Garcia, L.Mary, The Design and Evaluation of Physical Protection Systems Woburn, MA: Butterworth Heinemann, [3 ] Odgerel Ayurzana Fence Security Systems based on Electrostatic Charge Detection Technique, Institute of Control, Robotics and ] Systems, Vol.1, No2, pp , 2011 [4] 윤석진, 김희식 외, 201 4, 마찰전기 방식의 전자 보안 펜스의 오보 감소를 위한 주변 잡음 신호 종 류 분석, 대한전자공학회, 정보 및 제어학술대회 [5] 윤석진, 김희식 외, 201 5, 환경잡음신호의 주파수 특성 분석에 의한 전자보안펜스의 신뢰성 향상, 대한전자공학회 논문지 vol 48, SC [6] 이동휘, 하옥현 2011, 융합보안관제시스템 개선에 관한 연구, 융합보안논문지 Vol.11 No.5 pp3-12 [7] 이윤환, 이수진 2011, 국방통합보안관제체계에서의 협업 침입탐지를 위한 탐지규칙 교환 기법, 융합 보안전문지 Vol.11, No1 pp57-69 ( 謝 辭 ) 본 연구논문은 산업통상자원부의 글로벌전문기술개발 사업, 과제번호 차폐다심케이블내에 대전된 펨토패럿급의 전하량을 변환하는 전하증폭기와 신호분 석을 적용한 자기학습형 침입감지시스템 개발 과 서울 시립대학교, 과제 번호 LS-SV R 알고리 즘을 이용한 정전용량식 침입방지 시스템의 환경잡음 87

104 제어봉제어계통의 무선활용(Wi-Fi) 영향 평가 *김민석, 류호선, 예송해 한국수력원자력(주) 중앙연구원 minseok2@khnp.co.kr, hosunryu@khnp.co.kr, songhae.ye@khnp.co.kr The Evaluation of Wi-Fi Influence for Control Element Drive Mechanism Control System *Min-Seok Kim, Ho-Sun Ryu, Song-Hae Ye Central Research Institute, Korea Hydro & Nuclear Power Co., LTD Abstract In this paper, we evaluate the influence for interference caused by Wi-Fi communication based on test criteria relating to electromagnetic emission and immunity testing. This paper provides test results of Wi-Fi communication on the Control Element Drive Mechanism Control System (CEDMCS) for operating nuclear power plants. I. 서론 무선 통신의 많은 장점에도 불구하고, 원자력 발전 소에서는 무선 통신 기술을 적용하지 못하고 있다. 대 표적인 이유로는 무선 통신으로 발생하는 전자파가 발 전소의 안전관련 제어 및 계측 시스템에 미치는 영향 에 대한 검증이 안됐기 때문이다. 일반적으로 전자파 영향으로 인한 고장 문제를 최소화하기 위해 발전소 현장에 설치되는 설비는 전자파 기기검증시험을 통해 설비가 충분한 내성이 있음을 확인하며 현장 설치 후 에는 설비에 영향을 줄 수 있는 기기의 사용을 제한하 고 있다. 현재는 원자력 발전소의 안전관련 설비가 운 전되는 지역 근처에서는 무선 통신 장비의 사용을 제 한하고 있지만, 발전소의 유지보수 또는 비상시에 유 선통신과 별도로 독립된 통신 수단을 사용하기 위해 무선통신의 활용이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 전자파 방사 및 내성시험에 관련된 시험기준[1][2]을 토대로 Wi-Fi 통신으로 발생 하는 전자파 영향을 평가하고, 원자력 발전소의 제어 봉 삽입 인출 시험 중 Wi-Fi 통신으로 발생하는 전자 파의 영향이 제어봉제어계통의 동작에 미치는 시험 결 과를 제시하고자 한다. II. 본 론 2.1 전 자파 영 향 검 증 요 건 현재 발전소에 설치되는 모든 설비는 US NRC Reg. Guide 규격에 의해 전자파 시험을 요구하고 있 으며, 내성시험을 통과한 설비 부근에서 전자파를 발 생시키는 무선기기를 사용하는 경우에 10 V/m(= 140 dbμv/m)보다 8 db 아래인 4 V/m(= 132 dbμv/m)이내 의 전계강도가 설비에 노출되는 것을 허용하고 있다. [ m] (1) P t : 전자파 발 생원의 공 중선 전력 [W] G t : 공중선 이득 E: US NRC Reg. Guide 1.180에서 제시한 전계강도의 허용 값 [V/m] 식(1)은 자유공간 전파 모델로부터 유도된 최소이격거 리 공식이며, 이 식에 국내 무선법에서 명시된 소출력 무선기기의 공중선 전력 P값과 공중선 이득 G값을 각 88

105 각 대입하면 발전소에서 사용될 무선기기와 전자파에 민감한 설비와의 이격거리를 <표 1>과 같이 계산할 수 있다. 주파수(GHz ) 공 중선전 력 P t [W] 공중선이득 G t [상수] 허용값 E [V/m] 이격거리 d [m] 0.01 이하 4 이하 <표 1> 국내 무선법 규정치를 적용한 이격거리 2.2 시 험 설 비 의 구축 및 데스 트 방 안 전자파의 영향으로 오동작을 일으키면 안되는 설비 를 민감기기로 분류하고, 대상 설비들 중에서 전자카 드와 같은 디지털 설비의 사용이 많은 제어봉제어계통 을 시험 대상으로 선정하였다. 전자파 측정을 위한 무선 단말기기는 고정된 사용주 파수 및 연속적인 무선주파수의 최대전력 발생조건을 확보해야 한다. 하지만, Wi-Fi 대역을 사용되는 모바 일단말기(IP Phone 등)는 송수신 출력이 가변이고, 단 말기 자체의 출력을 일정하게 고정할 수 있는 방법이 제공되지 않는다. 이에 모바일단말기 대신에 AP (Access Point)의 출력 제어기능을 이용하여 시험설비 를 구축하고, 무선단말기를 모의하였다. 무선기기 사용 에 의해 발생하는 고주파 전기장에 대한 영향성 평가 는 보수적인 내성평가를 위해 무선기기는 2개를 동시 에 사용하는 것을 모의하고, 대용량 파일 전송을 통해 해당 주파수의 출력이 연속적으로 발생되는 조건으로 설정하였다. 2.3 제 어 봉 제 어 계 통 전 자파 영 향 시 험 제어봉제어계통에 대한 현장 시험은 모바일단말기의 이격거리에 따른 전기장 측정과 전자파 내성시험으로 진행했으며, 해당 시험에서 사용되는 장비를 <표 2>에 나타냈다. 장비명 기능 및 사양 EMI Test Receiver 20Hz ~ 7GHz Horn Antenna MHz ~ 1 8 G Hz Notebook 장비 Control 및 Data 저장 는 이론치와 비교하여 사용하는 무선기기에 대한 보호 거리 산정의 데이터로 활용하고자 한다. 발전소 내부 의 캐비닛 배열에 의해 측정공간이 협소한 관계로 전 계강도는 0.1 m, 0.27 m, 0.5 m의 이격거리에서 측정 하였다. 제어봉제어계통의 전자파 내성 시험은 무선단말기 2 대를 동시에 캐비닛에 10cm로 인접하여 민감기기에 미치는 영향을 확인하였으며, 이때 기기의 도어는 열 린조건에서 평가를 수행하였다. 제어봉제어계통은 다 른 계통과 연계하여 정상 동작하고 있고 운전원이 제 어봉 삽입 인출 조작 명령을 내렸을 때 설비가 그 명 령을 수행하는 상황에서 전자파를 인가하고 오동작 여 부를 확인하였다. 전자파 내성 시험을 할 때는 전자파의 영향을 많이 받을 것이라고 예상되는 전자기판과 부품들을 집중적 으로 전자파에 노출하여 시험하였다. 전자파 영향 간 이 내성시험을 하면서 제어봉제어계통에 Recorder를 연결하여 출력값을 기록하고 오동작 여부를 확인하였 다. 2.4 시 험 결 과 거리에 따른 무선기기 전계강도를 측정하기 위해 캐 비닛 정면에서 0.1 m, 0.27 m, 0.5 m 이격거리를 두면서 단말기용 AP 2대를 인접하여 발생되는 전기장을 측정 하였으며, 해당 결과는 <표 3>에 나타냈다. 전계강도 측정 최대값은 USNRC Regulatory Guide 규격 에 허용된 4 V/m(= 132 dbμv/m)이내의 값으로 측정이 되었다 주파수 대역 2.4GHz 5.7GHz 단말기(2대) 전계강도 측정 최대값 (dbuv/m) 거리 10cm 27cm 50cm 수평 수직 수평 수직 <표 3> 거리에 따른 무선기기 전계강도 측정 최대값 <표 2> 현장시험 사용 장비 모바일단말기의 이격거리에 따른 전기장 측정은 USNRC Regulatory Guide Rev.1 에 명시된 무 선기기의 사용에 따른 이론적인 보호거리를 발전소 현 장조건에서 검증하기 위해 수행했으며, 해당 측정결과 <그림 1> 2.4GHz대역, 단말기 0.27m 접근 전계강도 89

106 <그림 1>은 단말기 2대가 제어봉제어계통의 캐비 닛에 0.27m의 거리로 접근했을 때 EMI Receiver에 측 정된 데이터이다. 파란색의 수평선은 US NRC Reg. Guide 1.180에 명시된 10V/m의 기준선이며, 초록색선 은 8dB 마진이 고려된 4V/m의 기준선이다. 제어봉제어계통의 전자파 간이 내성 시험은 무선기 기 2대가 모두 인접하여 사용하는 상황을 재현하여 무 선기기로부터 발생되는 전기장에 대한 제어 캐비닛의 오동작여부를 Recorder를 사용하여 기록하고 오동작 여부를 판단하였다. 해당 결과는 <그림 2>에 나타내었 다. Recorder에 측정된 파형과 절차서에 명시된 기준 파형과 일치됨을 확인함으로써 각 주파수 별 측정된 값 모두 정상으로 판단되었고, 설비도 정상동작을 수 행하였다. 전자파 영향 시험을 실시하였다. 시험결과 원자력 발전소 제어봉제어계통은 무선 활 용(Wi-Fi) 환경에서도 전자파 영향없이 기기제어 명령 에 따라 정상적으로 동작함을 확인할 수 있었다. 참고문헌 [1] Regulatory Guide , Rev.01, G uidelines for Evaluating Electromagnetic and Radio-Frequency Interference in Safety Related Instrumentation and Control Systems, U.S.NRC, [2] EPRI-TR R3, Guidelines for Electromagnetic Interference Testing in Nuclear Power Plants, 2004 <그림 2> 전자파 간이 내성 평가 시 출력 데이터 Ⅲ. 결 론 원자력 발전소에서 무선 통신을 적용하기 위해 무선 기기 사용 환경에서 발생할 수 있는 전자파에 의해 기 존에 설치된 안전관련 계측 및 제어설비가 영향을 받 는지에 대한 검증이 필요하다. 이러한 요구에 부합하 기 위해 본 논문에서는 원자력발전소에서 무선 중계기 및 단말기의 사용에 따른 전자파 발생으로 인해 기존 에 설치된 제어봉제어계통의 영향을 평가하고 검증하 는 시험을 수행하였다. 시험 진행과정은 제어 설비의 캐비닛 도어는 열린 조건에서, 단말기용 AP 2대를 동시에 10cm 로 인접하 는 보수적인 방법으로 수행하였다. 무선 단말기용 AP 에서 발생하는 전기장을 전자파 시험요건(US NRC Reg. Guide 1.180)에서 제안한 방법으로 측정하였으며, 제어봉제어계통은 다른 계통과 연계하여 정상 동작을 하고 있고 운전원이 조작 명령을 내리는 상황에서 무 선 단말기의 사용 주파수인 2.4GHz 및 5.7GHz 대역에서 90

107 OSEK기반 분산제어 소프트웨어 플랫폼 개발 *양승문 1, 이경중 2, 서용선 1, 서경열 1, 안현식 2 1 태하메카트로닉스(주), 2 국민대학교 전자공학과, ahs@kookmin.ac.kr Development of OSEK-based Distributed Control Software Platform *Seung-Moon Yang 1, Kyung-Jung Lee 2, Yong-Sun Suh 1, Kyung-Ryul Suh 1, and Hyun-sik Ahn 2 1 Taeha Mechatronics, 2 Dept. of Electronic Engineering, Kookmin University Abstract 본 논문에서는 OSEK OS 기반의 소프트웨어 아키 텍처를 적용하고 FlexRay 통신을 이용한 분산제어 소 프트웨어 플랫폼을 제안한다. 또, 제안된 시스템의 EILS(ECU-In-the-Loop Simulation)를 수행하여 시스 템의 신뢰성을 검증한다. 분산제어 시스템은 기능별로 전자제어장치를 분산시키고 통신 네트워크를 통해 데 이터를 송수신하는 시스템으로 기존 차량 전자제어 시 스템뿐만 아니라 중장비 제어 시스템에도 효과적으로 적용가능하다. I. 서론 최근 차량의 안전과 성능 그리고 편의를 위해 다양 한 전자제어장치(ECU: Electronic Control Unit)들의 적용이 늘고 있다. 이에 따라 다양한 전자제어장치와 센서 및 액츄에이터를 네트워크로 연결한 분산제어 기 법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다[1]. 전자제어장치의 증가로 치량용 임베디드 소프트웨어 의 복잡성이 증가하는 문제가 발생하였고, 이를 해결 하기 위해 유럽의 자동차 관련 업체들은 차량용 임베 디드 소프트웨어의 표준화로서 OSEK/VDX를 제안하 였다[2]. 이는 표준화된 인터페이스를 제공함으로써 하 드웨어 변경 시 이식이 용이하다는 장점이 있다[3]. 본 논문에서는 OSEK OS 및 FlexRay 통신을 이용 한 분산제어 시스템의 EILS를 제안하고 실험을 통해 제안된 분산제어 시스템의 성능을 검증하고 네트워크 신뢰성을 확인한다. Ⅱ. 분산제어 시스템 EILS 설계 2.1 OSEK/ V DX OSEK/VDX은 자동차용 임베디드 시스템 표준 규격 으로, 임베디드 시스템에서 요구하는 높은 신뢰성과 서로 다른 아키텍처로 설계된 전자제어장치들을 위한 표준화된 인터페이스를 제공한다. 또, 종합적인 시스템 성능 향상을 위한 순차적이고 분산 처리된 지능화 시 스템과 새로운 하드웨어 플랫폼으로 쉽게 이식이 가능 하다는 재사용성의 특징을 가진다. OSEK/VDX는 실시간 운영체제인 OSEK OS, 차량 용 응응 프로그램 모듈간의 통신을 위한 OSEK COM, 네트워크 상태를 관리하는 OSEK NM과 OSEK/VDX 표준을 구현하기 위한 OSEK OIL를 표준으로 정하고 있다. OSEK/VDX의 계층 구조는 그림 1에 나타낸다. 2.2 Flex Ray FlexRay 프로토콜은 채널 당 최대 10Mbps의 고속 전송 속도를 지원하며, 고장 허용 기능을 위해 이중채 널을 지원함에 따라 redundancy를 제공한다. 또한, 시 분할 방식을 이용하여 프레임을 전송하므로 확정적인 전송 지연을 가지고 있어 실시간 분산 제어 시스템에 적합하다[4]. 91

108 FlexRay 프로토콜의 통신은 사이클로 구성되며, 이 사이클은 주기적으로 반복된다. 모든 메시지는 통신 사이클 안에서 고정된 위치를 갖게 되며, 수신 노드로 어떠한 메시지가 언제 수신 될지를 미리 알게 해준다. FlexRay 통신의 데이터 쓰기와 읽기 방법은 그림 2를 통해 알 수 있다. Ⅲ. 구현 및 실험결과 3.1 분산제어 시스템 구현 본 논문에서의 FlexRay 통신 기반 분산제어 시스템 은 크게 4개의 ECU로 이루어져 있으며, 그림 4와 같 이 구성된다. 각 ECU는 Infineon TC1782와 XC2287M, 2개의 MCU로 구성되어 있다. 각 ECU의 TC1782는 FlexRay Bus에 연결되어 다른 ECU와 데이터를 송수 신한다. 그림 1. OSEK/VDX의 계층구조 그림 4. 분산제어 시스템 블록도 그림 2. FlexRay 통신 데이터 쓰기와 읽기 2.3 분산제어 시스템 구성 본 연구에서 구현하려는 분산제어 시스템의 구성은 그림 3과 같다. 각 제어기는 OSEK기반의 소프트웨어 아키텍처를 갖고 있고 각 제어기 간 통신은 FlexRay 를 이용한다. 여기서 각 제어기의 하드웨어 구성은 동 일하며 메인 제어기, 센서 신호처리 장치, 액츄에이터 제어 장치 및 게이트웨이 등으로 활용될 수 있다. 3.2 분산제어 시스템 동작 검증 제안된 분산제어 시스템의 동작은 세 가지의 시나리 오를 통하여 검증된다. - Sensor ECU 입력에 따른 Actuator ECU 동작 - PC 입력에 따른 CAN 모니터링 툴 출력 값 비교 - CAN 모니터링 툴 입력에 따른 PC 출력 값 비교 3.3 분산제어 시스템 EILS 구현 FlexRay 통신을 이용한 분산제어 시스템의 신뢰성 검증을 위해 EILS를 수행한다. EILS의 구성은 그림 5 와 같이 FlexRay 버스에 연결된 4개의 노드로 구현하 고 EILS 구현 과정의 편의와 시스템 동작을 확인하기 위해 Sensor ECU에 순차적인 8개의 스위치를 사용한 다. Sensor ECU Actuator ECU Main ECU Gateway ECU FlexRay Bus 그림 3. OSEK기반 분산제어 시스템 구성 그림 5. 분산제어 시스템을 위한 EILS 환경 92

109 Ⅳ. 실험 및 결과 4.1 Sensor ECU 입력에 따른 Actuator ECU 동작 Sensor ECU는 8개 Switch 입력 값을 저장하고, FlexRay를 통하여 Main ECU에 전송한다. Main ECU 는 수신 받은 FlexRay 메시지 기반으로 Actuator ECU에 Toggle할 LED에 대한 메시지를 전송한다. Actuator ECU는 Main ECU에서 받은 FlexRay 메시 지에 따라 I/O Port를 통해 LED를 Toggle 시킨다. 이 를 통해, Sensor ECU의 FlexRay 메시지가 Actuator ECU에 정상적으로 전송됨을 알 수 있다. 그림 6. Gateway ECU에서 전송한 데이터 4.2 PC 입력에 따른 CAN 모니터링 툴 출력 값 비교 PC에서 사용자가 CAN ID와 CAN 데이터를 구성하 여 RS232를 통해 Main ECU의 XC2287M에 전송한다. 그리고 Main ECU의 XC2287M은 PC로부터 받은 데이 터를 CAN 메시지로 변환하여 TC1782에 전송한다. Main ECU의 TC1782는 XC2287M에서 받은 CAN 메 시지를 FlexRay 메시지로 변환하여, Gateway ECU에 전송한다. Gateway ECU는 Main ECU로부터 받은 FlexRay 메시지를 CAN 메시지로 변환하여 CAN 모 니터링 툴에 전송한다. CAN 모니터링 툴에 수신된 데 이터와 PC에서 송신한 데이터가 일치하는 것을 확인 하여 분산제어 시스템이 정상 동작함을 알 수 있다. 그림 7. PC로 전송된 데이터 본 연구는 태하메카트로닉스(주) 연구지원사업, 미래창조과 학부 및 정보통신산업진흥원의 대학 IT융합 고급인력과정 지원사업(NIPA-2014-H )의 연구결과로 수행되 었습니다. 4.3 CAN 모니터링 툴 입력에 따른 PC 출력 값 비교 CAN 모니터링 툴에서 Gateway ECU에 CAN메시지 를 그림 6과 같이 전송한다. Gateway ECU는 해당 CAN메시지 정보를 FlexRay 메시지로 변환한 후, Main ECU의 TC1782로 전달한다. Main ECU의 TC1782는 Gateway ECU에서 받은 메시지를 다시 CAN메시지로 변환하여 XC2287M에 전송한다. Main ECU의 XC2287M은 전송된 메시지에서 CAN의 ID와 데이터 정보를 추출하여 RS232 데이터로 변환 후, PC 로 전송한다. PC에 정송된 데이터는 그림 7과 같고, Gateway ECU에서 전송한 데이터와 일치하는 것을 확 인하여 분산제어 시스템이 정상 동작함을 알 수 있다. Ⅴ. 결론 본 논문에서는 OSEK기반의 소프트웨어 플랫폼을 구현하였고, FlexRay를 이용한 분산제어 시스템의 신 뢰성 검증을 위해 EILS를 수행하였다. 추후, OSEK기 반 분산제어 시스템에 제어 알고리즘을 접목하여 시스 템의 성능을 검증하는 연구가 진행되어야 한다. 참고문헌 [1] 홍순명 외, 분산형 실시간 제어 시스템을 위한 Time-Triggered 네트워크 개발, 한국자동차공학 회 추계학술대회논문집, pp , [2] S. Hong, J. Y. Park and W. S. Yoo, "Technology Trends in Automotive OS and Middleware OSEK and AUTOSAR", Journal of KSPE, Vol. 21, N o. 10, pp , [3] M. S. Shin, W. T. Lee, M. H. Sunwoo and S. Y. Han, Development of a Body Network System with OSEK/ VDX Standards and CAN Protocol, Transactions of KSAE, Vol. 10, N o. 4, pp , [4] 김성엽, EILS를 이용한 CAN 및 FlexRay 기반 ESC의 성능 분석, 국민대 석사학위 논문, [5 ] OSEK/ V DX, OSEK/ V DX Operating System Specification 2.2.3, [6 ] F lex Ray Consortium, F lex Ray protocol specification 2.1 revision A,

110 리니어 전원에서 RC 스너버의 설계 *안경문, 김희식 서울시립대학교 전기전자컴퓨터공학과 ds5nlz@daum.net, drhskim@uos.ac.kr RC Snubber Design in the Linear Power Circuit *Gyeong-Mooon An, Hiesik KIM School of Electrical and Computer Engineering University of Seoul Abstract In the AC-DC rectifier circuit using a transformer ringing often occurs. The cause of this ringing a power failure occurs By capacity coupled RF parasitic oscillation frequency of the transformer and diode. This distorts the signal waveform on the adjacent circuit degrades the signal quality. Also produce EMI. By adding the ringing that occurs in the rectifier circuit to design the RC snubber to remove ringing. Circuit component values will determine the optimal value of the part through the Pspice simulation. In the power supply circuit for the ringing resulting from the use of the RC snubber can eliminate the ringing. keyword: the rectifier circuit 2차시스템, RC Snubber I. 서론 트랜스포머를 이용한 AC-DC 리니어 전원회로에서 는 종종 링잉이 발생한다. 이 링잉의 원인은 트랜스포 머와 다이오우드의 정전용량이 결합하므로써 RF 기생 발진이 발생한다. 이것은 인접회로에 신호파형을 왜곡 시켜 신호품질을 저하시킨다. 또한 EMI를 만들어 낸 다. 리니어 전원회로에 발생하는 링잉을 RC 스너버를 설계하여 추가하므로써 링잉을 제거하였다. 회로구성 부품값은 Pspice 시뮬레이션을 통하여 최적의 부품 값 을 결정할 것이다. II. 본론 2.1 RLC 회로의 전달함수 다음과 같은 RLC 회로의 입력에 대한 출력의 전달수 를 구할 수 있다. 그림 1. RLC 회로 (1) 간략하게 정리하여 2차 시스템 형태로 놓으면 ( 2) 2차계의 응답 형태로 알 수 있다 (3 ) 으로 나타낼 수 있다. 여기서 는 댐핑 팩터(0.2~0.9)이 고 댐핑 팩터가 크면 오버슈트는 감쇄하고 댐핑 팩터 가 작으면 오버슈트는 커진다. 은 라디안의 고유주 파수이다. 2개 방정식을 같게 놓으면 (4 ) (5) RF 기생발진의 공진주파수와 RC 스너버는 다음과 같 94

111 이 구할 수 있다.[1] (6 ) (7) ( 8) 2.2 리니어 전원회로의 등가회로 1차 전압 220V, 2차 전압 12V, 300mA의 정격을 가진 소형 변압기를 사용한 리니어 전원회로이다. 다. 이것은 인접회로에 신호파형을 왜곡시켜 신호품질 을 저하시킨다. Ⅲ. 구현 RC 스너버는 식(7)과 식(8)에 의하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 댐핑 팩터 값을 0.9로 적용한다 (9) (1 0) 그림 2 리니어 전원회로 트랜스포머는 직렬저항이 0.5ohm, 0.15mH의 2차 누설 인덕턴스와 권선 간의 정전용량 Ct는 500pF, 2개의 1N4007 다이오우드는 데이터 시트상에 정전용량 Cd 는 45pF 2 로 나타낼 수 있다. 그림 5 리니어 전원회로에 RC 스너버 추가. 그림 3 리니어 전원회로의 정류파형 그림4는 그림3의 리니어 전원회로의 정류파형에서 적 색의 동그라미 안은 링잉을 확대한 모습을 보여준다. 그림 6 리니어 전원회로의 RC 스너버 추가 후 정류파형 잔류 오차는 감쇄되었지만, 아직 오버슈트는 감쇄되지 않았다. 오버슈트는 0.9의 댐핑팩터로 일관된다. 그림 4 리니어 전원회로의 링잉을 확대한 모습 이 링잉의 원인은 트랜스포머와 다이오우드의 정전용 량으로 결합 하므로써 RF 기생발진 주파수가 발생한 그림 7 리니어 전원회로에 Cx 추가 그림 7은 리니어 전원회로에서 Cx를 추가하여Pspice 시뮬레이션한 결과 Cx값은 0.1uF~400uF까지 값을 변 95

112 화시켜 시뮬레이션 하였다. 그중에서 최적의 값을 300uF를 선택하였다. 그림 8 리니어 전원회로에 Cx추가 후 정류파형 Pspice 시뮬레이션 결과는 300uF에서 링잉은 거의 완 전히 감쇄 되었다. 그림 8에서 결과를 보여준다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 리니어 전원회로의 링잉은 트랜스포머와 다이오우드 의 정전용량으로 결합하므로써 새로운 RF 기생발진 주파수가 발생한다. 이것은 인접회로에 신호파형을 왜 곡시켜 신호품질을 저하시킨다.[2] 댐핑 팩터를 0.9로 설계하여 완전히 감쇄하도록 간단한 RC 스너버를 설 계하여 추가하므로써 링잉을 제거하였다. 회로구성 부 품값은 pspice 시뮬레이션 하여 최적결과를 도출하였 다. 오디오회로, 고압 리니어 전원회로, 또는 계측회로 에서 EMI를 줄이는데 많이 응용될 것이다.[3] AC-DC 를 변환하는 컨버터회로에 발생하는 링잉제거 목적의 스너버에 대한 연구가 더 필요하다. 참고문헌 [1 ] / www. hagtech. com/ pdf/snubber. pdf," Calculatin g Optimum Snubbers", Jim Hagerman,Hagerman Technology, July 24,1995 [2 ] www. analoglab.com/ emc/ 1 5. pdf, Distortion of digital signal [3] ngineering_ html, 동기식 벅 컨버터의 스위치- 노드 링잉 제어 로버트 테일러 (Robert Taylor), 애플 리케이션 엔지니어, 리안 마낙 (Ryan Manack), 필드 애플리케이션 엔지니어, 96

113 Oral Session 6 오창현 교수 (고려대)

114

115 고주파 유도가열장치용 150kvar 전도냉각 커패시터 금속증착 필름소자의 유전특성 분석 * 원서연, 김희식, ** 황대성, 이경진 *서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학과 **대동콘덴서공업(주) 부설연구소 *youngman1976@ naver.com, drhskim@ uos.ac.kr, ** F mankk@ naver.com, pocheon1@ naver.com Conductivity analysis of the Metallized Film Element of 150kvar Conduction-Cooled-Capacitor for using Induction Heating Equipment * Seo-Yeon Won, Hie-Sik Kim, ** Dae-Seong Hwang, Kyeong-Jin Lee * Dept s of Electrical and Computer Engineering, University of Seoul ** DAEDONG CAPACITOR CO.,LTD Abstract I. 서론 In the induction heating equipment, the frequency which is high in the heating zone on object is flowed and the magnetic field is generated. The generated magnetic field is the resonant frequency during this process. And the frequency of the object to be heated is determined inductance(l) and capacitance(c).[3][4] The conduction-cooled capacitor is the important part element for enhancing the performance using the induction heating equipment. This is comprised of the film element and metal electrode device.[5] The output capacitance of the thin film element is changed by the material plan and process. In this paper, the output performance of the aluminum deposition film element was analyzed. Experiments that measured for the aluminum film thickness and dimensions by standards were performed. The data item for measuring is such as Dimensions(L*W*H), Capacitance(C), Sinusoidal Voltage(Vrms), Max Current(Arms), Frequency Limit(kHz), etc.. The maximum power 150kVar and frequency range 700kHz is the total capacity of target model to analyze. 현재는 유도가열 기초 산업시설뿐만 아니라 고전압, 고밀도 에너지를 수용하기 위한 전력전자 산업에서도 정밀한 제어가 가능한 전력변환 인버터회로 상에서 금 속증착필름(MPPF:Metallized Polypropylene Films) 커 패시터 개발 및 수요가 증가하고 있다.[1][2] 진공 중에 서 알루미늄(Al), 아연(Zn) 등 코팅시키고자 하는 금속 소재를 기화, 승화시켜서 원자 또는 분자단위로 유전 체 표면에 얇은 층(두께 단위 : μm~nm)으로 응고되게 하여 피막을 형성하여 금속증착필름이 만들어진다. 증 착용 금속의 성분과 유전체의 재질에 따라 크게 증발 법(Evaporation), 스파터링(Sputtering)으로 구분되는 물리기상증착 방법(PVD : Physical Vapor Deposition) 과 화학기상증작 방법 (CVD : Chemical Vapor Deposition)으로 나누어 설계된다. 일반적으로 PP(Polypropylene)필름 위에 Al을 증착하여 필름 커패 시터로 많이 사용한다. 고주파, 대용량의 커패시터를 설계할 경우 정전용량(C), 정격전압에 대한 전기적, 열 적 상태변화에 대한 내구성을 고려되어야 한다.[3] 또 한 등가직렬회로모드의 유효저항(ESR : Equivalent Series Resistance) 및 등가직렬회로모드의 인덕턴스 Equivalent Series Inductance)가 작도록 설계되는 것 이 중요하다.[3] 본 논문에서는 유도가열용 고주파 공 99

116 진회로용 전도냉각 커패시터 필름소자 회전용량에 따 른 허용 최대 주파수와 유전특성을 분석하고자 한다. 름은 두께 10, 폭 25mm로 사용하였다. II. 본론 2.1 설계 이론 전도냉각 커패시터는 ( mm) 동판단자를 전극필름 양단에 납땜하고 에폭시(Epoxy)를 마감처리 를 하는 방식으로 스노버, DC-link용과 같은 필름 커 패시터와 달리 설계특성에서 차이를 나타낸다.[1] 필름 전극은 MPP, PP, Al Foil, PET의 소재를 순서대로 혼 합하여 구성한다.[9] 이때 설계되는 필름매수 및 권취 공정에 따라 소자의 용량이 상이하게 차이가 날수 있 다. 설계하고자하는 목표 정전용량에 필요한 필름전극 의 길이는 식 1.1에 의하여 각각의 고정상수를 설정하 여 산출 할 수 있다. 여기서 전극의길이 전극의유효폭단위 유전체의두께 단위 필름의유전율 소자의목표용량 보정계수 귄취형소자의상수 회전 압력누름강도 식 1.1 그림 1 금속증착필름구조 및 커패시터 내부 형상 필름전극의 정격전압을 높이기 위하여 그림 1.1의 하단과 같이 PP필름으로 절연막 형성하고 두께 4.7, 폭 12.5mm 규격의 Al Foil을 센터 마진(Center Margin) 2.5mm를 두고 필름을 Winding하여 제작한 다. Al Foil은 여러 개의 작은 내부 커패시터가 직렬로 연결되어 항복전압을 형성하는 중요한 역할이 된다. Ⅲ. 구현 필요한 전극의 길이가 산정되면 필름을 Winding 회 전용량, Core Film 및 Protection Film 회전수와 소자 의 외경 등을 산출하여 식 2.1에 의하여 필름의 대항 면적(K)을 설계하여야 한다. 대향면적 식 부품소재 제작 및 실험 실험에 필요한 필름전극 샘플은 내경(권심) 4Φ-10 회전으로 설정하였다. 이때 권취장비의 작업공정은 텐 션 80/110/120, 압력 1100/600/400으로 최초 회전수 12회부터 132회 까지 10회전 단위로 제작과정을 진행 하였다. 여기서 원주율 전극의 길이 유전체및 전극의두께의합에 제곱 이러한 계산식을 바탕으로 설계하고자 하는 필름소자 를 권취장비의 설정환경에 의하여 측정에 필요한 샘플 을 확보하고 실험을 진행하였다. 2.1 소재 구성 본 실험의 소자구성은 국내 성문전자(사)의 PP필름 위에 Al금속을 증착한 구조인 APN(Al-Metallized Polypropylene Normal)와 PP필름은 Treofan을 사용하 였다. MPP(APN)는 그림 1의 상단과 같이 두께 12, 폭 25mm, 2.5mm (Free Margin)의 규격과 PP필 그림 2 샘플 커패시터 측정 진행 필름전극 샘플을 고정하여 측정 가능하도록 테스트 지그를 그림 2과 같이 설계하여 각각의 회전용량에 따른 소자를 42Hz ~ 1MHz 주파수 범위에서 100

117 의 유전체 특성을 측정하였다. 3.2 실험 진행결과 그림 3은 전극필름 회전용량에 따른 주파수와 직렬 등가회로모드의 정전용량( ) 변화를 나타내고 있다. 그림 4는 직렬등가회로모드에서 인덕턴스( ) 변화 를 나타내고 있다. 주파수 변화에 따라 일정한 값으로 감소되는 것을 확인 할 수 있으며, 정전용량( )의 변 화를 보인 700KHz 주파수에서 가장 안정적인 커패시 터 특성을 보여주고 있다. 그림 5는 회전용량에 상관 없이 100Khz 이하의 주파수에서 직력등가회로모드의 유효저항(ESR)이 불규칙인 그래프 형태를 보여주고 있다. 입력된 기준 전압에 비하여 직렬로 연결된 항복 전압 상에서 기생하는 인덕턴스에 의하여 저항손실이 크게 발생하여 미세한 변화하는 주파수에도 측정되는 유효저항이 변화폭이 확연하게 나타낼 수 있다. 그러 나 높은 주파수로 갈수로 ESR 변화가 줄어드는 것을 확인 할 수 있다. 그림 3 금속증착필름의 회전용량에 따른 주파수 대역별 정전용량( ) 변화특성 회전용량에 따라 정전용량의 변화는 상승하여 나타 내고 있으며, 약 700Khz의 주파수 대역 이전에는 평형 을 유하고 700KHz~1MHz에서는 정전용량의 변화가 나타는 것을 확인 할 수 있다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 고주파 유도 가열장치용 전도냉각 커패시터의 금속 증착 전극필름에 대한 다음과 같은 유전체 특성 결과 를 얻었다. 커패시터 설계에서 중요한 의 상태 변화는 목표허용 주파수대역인 700KHz~1MHz까지 안 정적인 전기적 성능수치 결과를 나타내었다. 그러나 (ESR)의 불안정한 상태변화는 발열에 대한 열적손 실로 작용할 문제점이 보이므로 설계공정 및 시험방법 을 통해 향후 개선해야 할 방안으로 제기되고 있다. 참고문헌 그림 4 금속증착필름의 회전용량에 따른 주파수 대역별 인덕턴스( ) 변화특성 그림 5 금속증착필름의 회전용량에 따른 주파수 대역별 ESR( ) 변화특성 [1] 윤중락, 김영광, 외 2명, 전력전자용 금속증착 필름 커패시터 설계 및 신뢰성 평가, 대한기계학회, , Vol24, No.5, pp381~386. [2] 윤중락, 김영광, 전력전자용 건식 금속 증착 필름 커패시터 설계 및 제작, 대한전기학회, , pp14~17. [3] 박재도 곽희로, 외 2명, 커패시터용 복합 유전체 필 름의 유전특성 분석, 대한전기학회, , pp.18~20. [4] Mr. Boonchoo Somboonpen, Design and Test of Vegetable Oil Impregnated Polypropylene Film Capacitors [5] Ralph M. Kerrigen, Bob Kropiewnicki, Film Capacitor Thermal Strategies Increase Power Density, NWL Capacitor Operation [6] General Technical Information Film Capacitors, Vishay Roederstein, 101

118 sparsity가 변하는 시스템에서 LMS와 ZA-LMS의 선택 방법을 이용한 적응 필터링 알고리즘 *구교권, 정재진, 김승훈, 김상우 포항공과대학교 전자전기공학과 ggkoo99@postech.ac.kr, jin03jin@postech.ac.kr pisics@postech.ac.kr,swkim@postech.ac.kr Adaptive filtering algorithm with a selection method between the LMS and the ZA-LMS for a sparsity system *Gyogwon Koo, Jae Jin Jeong, Seung Hun Kim, Sang Woo Kim The Department of Electrical Engineering Pohang University of Science and Technology Abstract We proposed an adaptive filtering algorithm with a selection method between the least mean square (LMS) and the z ero-attracting LMS (ZA-LMS) for a sparseness-varying system. To select between the LMS and the ZA-LMS, we used l 0-norm of the filter coefficients as a non-zero coefficient counter and approximated l 0-norm of the filter coefficients because l 0-norm cannot be determined practically. I n order to update filter coefficients, we choose the LMS or the ZA-LMS algorithm depending on the estimated number of non-zero coefficients. The results of computer simulation show that the proposed algorithm achieved less than half of the computation complex ity of the conventional convex combination algorithm of the LMS and the ZA-LMS, and a similar convergence and steady state performance for sparsity-varying system. I. 서론 최근 적응 필터링 알고리즘 분야에서는, sparse 임펄 스 응답 특성을 가지는 sparse 시스템에 대한 연구가 많이 진행되고 있다 [1, 3, 4]. 여기서 sparse 시스템이 란 대부분의 시스템 계수가 0 에 가까운 값을 가지는 시스템을 의미한다. 이와 같은 sparse 시스템의 예로는 네트워크 에코 채널, HDTV, 수중 음향 채널, 무선 다 중 경로 채널 등이 있다. 이 대부분의 sparse 시스템들 은 일정한 sparsity를 가지는 것이 아니라 상황에 따라 sparsity가 변할 수 있다 [1]. 적응 필터링 알고리즘 중에서 가장 흔히 쓰이는 것이 Least Mean Square (LMS) 알고리즘이다 [2]. 이는 이 알고리즘이 구현이 간단하고 강인하기 때문이지만 이 알고리즘은 이미 알고 있는 sparse 시스템들의 특성, 즉, 대부분의 시스템 계수가 0 값을 가진다는 것을 이 용하지 않기 때문에 sparse 시스템 식별에는 좋은 성 능을 기대할 수 없다. 그래서 이 sparse 시스템의 특성 을 이용한 알고리즘인 zero-attracting LMS (ZA-LMS) 가 제안되었다 [3]. 이 알고리즘은 LMS의 비용함수에 시스템 계수의 l 1-norm 패널티 함수를 추 가하여 거의 0에 가까운 매우 작은 값으로 추정된 시 스템 계수는 0 값에 잡아두는 zero-attractor를 추가한 개념이다. 하지만 이 ZA-LMS 알고리즘은 sparsity가 낮은 시스템, 즉, 0 값을 가지지 않는 시스템 계수가 많은 경우의 시스템에서 zero-attractor로 인해 성능 저하를 보이게 된다. 또한, 앞서 말한 sparsity가 변하 102

119 는 시스템에서는 적용하기 어려움이 있다. 이에 LMS와 ZA-LMS의 볼록 조합을 이용한 sparse 적응 필터링 알고리즘이 제안되었다 [1]. 이 알고리즘 은 LMS와 ZA-LMS의 각각 출력과 오차를 통해 혼합 파라미터를 갱신하고 이를 이용하여 볼록 조합하여 시 스템 계수를 갱신한다. 그러므로 sparsity가 변하는 시 스템에 적용이 가능하다. sparsity가 높을 때는, ZA-LMS에 가깝게 동작하고, 반대의 경우에는 LMS 같이 동작한다. 하지만 이 알고리즘은 두 개의 필터링 알고리즘과 혼합 파라미터 계산하여 이용하기 때문에 계산량이 현저히 증가한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 계산량을 증가시키지 않으면서 sparsity가 변하는 시스템에 적용할 수 있는 적응 필터 링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 추정한 시스템 계수의 l 0-norm을 근사하여 0 이 아닌 값을 가 지는 필터 계수의 수를 추정하고 이를 통해서 sparsity 를 판단 후, LMS과 ZA-LMS 중에서 하나의 필터를 선택한다. 이로써 제안한 알고리즘은 하나의 필터링 알고리즘을 동작시킴으로써 계산량 증가 없이 sparsity 가 변하는 시스템을 좋은 성능으로 식별할 수 있다. 우리는 컴퓨터 시뮬레이션으로 excess mean square error (EMSE) 분석하여 이를 증명하였다. Ⅱ. 본론 2.1 LMS 시스템 출력 과 추정하고자 하는 M-차원 미지 의 시스템 계수 벡터 w opt 는 다음과 같은 관계식을 가 진다. 여기서 w T opt u (1) u M T 는 M개의 현재와 이전의 입력으로 구성된 벡터이고, 는 평균이 영인 백색 가우시안 측정 잡음이다. 그 리고 T 는 전치 행렬을 의미한다. LMS의 필터 계수 갱신 식은 다음과 같다 [2]. w w u (2) 여기서 w M T 는 M- 차원 시스템 추정 필터 계수이고, 출력 오차 w T u 이다. 2.2 ZA-LMS ZA-LMS의 필터 계수 갱신 식은 다음과 같다 [3]. w w usgn wn (3) 여기서 인 상수이다. 이는 LMS의 시스템 갱신 식에 zero-attractor 부분을 추가한 것과 같다. 여 기서 zero-attractor의 역할은 sparse 시스템의 특성을 반영하여 0 값에 매우 가까운 시스템 계수들을 그 근 방에서 잡아주는 것이다. 이 효과로 인하여 ZA-LMS 는 sparse 시스템에서 주로 쓰이는 알고리즘이다. 2.3 LMS와 ZA-LMS의 선택 방법 우리가 제안한 알고리즘은 LMS와 ZA-LMS를 선택 하기 위해서는 sparsity를 판단 할 수 있어야 한다. 우 리는 이를 위해서 추정한 필터 계수의 l 0-norm 이용한 다. 어떤 벡터의 l 0-norm은 벡터의 요소 중 0 이 아 닌 값을 가지는 것의 수를 의미한다. 추정하고자 하는 sparse 시스템의 계수들 중 0 이 아닌 값을 가지는 계 수를 실제로 알 수는 없다. 그래서 우리는 필터 계수 의 l 0-norm은 다음과 같이 근사한다 [4]. M w e (4) M elsewhere 표 1. 의사 코드 설정 M, β, μ, ρ, ε; 초기화 w=zeros(m,1); For n=1,2,3,... input new u and d; e=d-w *u; For i=1,2,...,m %% 필터 계수의 0 l -norm 추정 if abs(w(i))<=1/β non_zeros+=β*abs(w(i)); else non_zeros+=1; end End %% LMS 과 ZA-LMS 중 선택 if non_zeros>ε*m w=w+μ*e*u; else w=w+μ*e*u-ρ*sign(w); end End 추정된 0 이 아닌 값을 가진 필터 계수의 수를 이용 103

120 하여 sparsity를 판단하고 LMS와 ZA-LMS 중 하나의 필터를 선택하는 기준을 정하였다. 우리는 필터 계수 를 갱신 할 때마다 전체 필터 계수의 길이 M 중 % 의 일정 이상 계수들이 0 이 아닌 값을 가지면 LMS 를 통해 필터 계수를 갱신하고 아닌 경우 ZA-LMS를 통해 필터 계수를 갱신하였다. 표 1 은 제안한 알고리 즘의 의사 코드이다. EMSE (db) c b a,c,d (a) Convex combi (b) ZA-LMS (c) LMS (d) Proposed b a,c,d Ⅲ. 컴퓨터 시뮬레이션 우리는 제안한 알고리즘을 기존의 볼록 조합 알고리 즘과 성능을 비교하기 위해서 유사한 시뮬레이션 환경 을 구현하였다. 그래서 M = 256 인 시스템을 식별하 는 시뮬레이션을 했다. 그리고 시스템의 sparse 정도에 변화를 주기 위해 처음 12,000번째의 갱신 반복 횟수 까지는 w opt T T T 의 높은 sparsity의 시스템 을, 다음 24,000번째의 갱신 반복 횟수까지는 w opt T T T, 다음 36,000번째의 갱신 반복 횟수 까지는 w opt T T 의 시스템으로 시뮬레이션 하였 다. 여기서 은 N으로 이루어진 m 1 벡터이다. 이 를 다음 표 2에 정리하였다. 표 2. 시뮬레이션 시스템 계수 w 갱신 반복 횟수 opt ~ ~ ~ 또한, 로 설정하 고 입력 평균이 0, 분산이 인 가우시안 랜덤 신 호이고, 분산이 0.01인 잡음 신호를 설정하여 시뮬레이 션을 하였다. 우리는 다음과 같이 정의되는 EMSE로 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다. EMSE log w w T u (5) 그림 1. 과 같이 높은 sparsity에서는 ZA-LMS는 정 상 상태 오차 성능이 좋지만, LMS는 좋은 성능을 보 이지 못했고, sparsity가 낮아질수록 ZA-LMS는 성능 이 저하되었다. 볼록 조합 알고리즘이 모든 sparsity에 서 좋은 성능을 보였다. 제안한 알고리즘 또한 볼록 조합 알고리즘과 유사한 성능을 보였다. -25 a,b,d ,000 8,000 12,000 16,000 20,000 24,000 28,000 32,000 36,000 Number of iterations 그림 1. 제안한 알고리즘, LMS, ZA-LMS, 블록 조합 알고리즘의 EMSE 성능 비교 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 sparsity가 변하는 시스템을 식별하기 위한 적응 필터링 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 기 존의 LMS와 ZA-LMS을 볼록 조합한 알고리즘은 sparsity가 변화하여도 LMS와 ZA-LMS보다 좋은 정 상 상태 성능을 보인다. 하지만 LMS와 ZA-LMS 두 개 필터를 동시에 계속적으로 동작해야하기 때문에 계 산량이 많아질 수밖에 없다. 그래서 우리는 l 0-norm을 이용하여 0 이 아닌 값을 가지는 시스템 계수의 수를 추정한 후, LMS와 ZA-LMS 중에 선택하는 sparse 적 응 필터링 알고리즘을 제안하였다. EMSE 성능 시뮬레 이션 결과, 정상 상태 성능은 볼록 조합 알고리즘과 유사한 성능을 가지면서 적은 계산량으로 필터 계수 갱신함을 알 수 있다. 이 알고리즘은 sparsity가 변하 는 시스템에서 우수한 정상 상태 오차와 적은 계산량 으로 가진다. 감사의 글 본 연구는 미래창조과학부 IT명품인재양성사업 의 연구결과로 수행되었음 (NIPA-2014-H ) 참고문헌 [1] B. K. Das and M. Chakraborty Sparse adaptive filtering by an adaptive convex combination of the LMS and the ZA-LMS algorithms, IEEE Trans. C ircuits Syst.I, Reg.Papers, V ol. 6 1, No. 5, May 2014, [2] A. H. Sayed, Fundamental of Adaptive Filtering, 104

121 New York: Wiley [3] Y. Gu, Y. Chen and A. O. Hero "Sparse LMS for system identification", I EEE I nt. Conf. Acoustics, Speech, Signal Process., [4] Y. Gu, J. Jin and S. Mei "l 0 Norm Constraint LMS Algorithm for Sparse System Identification", IEEE Signal Process Letters, Vol. 16, No. 9, Sep

122 주파수 특성에 따른 전자 팬스 시스템 경보 발생 위치 판별 *주재홍+, 김희식, 윤석진, 한승호, 하태정, 정필웅, 김도형, 원서연, **이용철 *서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학과 **(주)GES *uosjae@gmail.com +, drhskim@uos.ac.kr, sjyun@iges.kr, tmdgh1203@hotmail.com, ha1183@naver.com, woong 2@nate.com, kdk8362@naver.com, youman1796@daum.net,**ceo@iges.co.kr, Frequency Characteristic Analysis for Distinct Alarm Location by Using Electronic Perimeter Intrusion Detection Fiber Fence System *Jae-Hong Joo+, Hie-Sik Kim, Seok-Jin Yun, Seo-Yeon Won, Seung-Ho Han, Tae-Jeong Ha, Pil-Woong Jung, Do-Hyeong Kim **Young-Cheol Lee, *Department of Electrical Engineering University of Seoul **GES Co.,Ltd Abstract The fence is set up for the country major public facility protection. but if the length of the fence is too long, it is difficult to recognizing exact intrusion location in real time. and also we have to spend a lot of money for using guard. in order to solve this problem the frictional electricity type Fiber sensor is set up on the fence. w hen the intrusion generated the fiber sensor is detecting frequency characteristic of frictional electricity signal. based on this information analyze and matching location of signal detected. then adapting this data for security. we can exactly recognize w here is intrusion location. I. 서론 휴전선, 군부대, 핵발전소, 혜화전화국, 공항, 항구 등 정부 주요시설에 설치된 팬스는 외부에서 침입을 감지 하는데 많은 인력과 시간이 필요하다. 특히 휴전선은 국가의 안보와 직결되는 곳이어서 더욱 더 침입감지의 정확성을 요구하는 곳이다. 현재까지의 Fiber 센서 팬스는 침입 위치 판별을 감시용 카메라를 이용한다. 하지만 어느 부분에서 발생하였는지 대략적 인 위치만 나타내주고 있다. 팬스 길이가 1km 이상으 로 길어지거나 Fiber 센서 설치 환경에 감시용 카메라 의 사각지대가 있으면 침입에 따른 위치 판별에 오차 가 발생하게 된다. 기존 감시용 카메라를 이용한 위치 판별의 한계를 보완하기 위하여 침입 발생 시 생성되 는 기초적인 마찰 전기 주파수 특성에 따라 위치 판별 연구를 하였다. 106

123 II. 본 론 2.1 Fiber 센서 팬스의 작동 원리 팬스의 구역마다 일정한 간격으로 Fiber 센서를 [그 림 1]과 같이 2단 혹은 3단으로 설치하고 신호 분석기 에 연결하여준다. Fiber 센서를 2단 혹은 3단으로 설치 하는 이유는 1단으로만 설치하면 팬스 최하단 부분에 서 침입이 발생하였을 때 마찰 전기가 발생되지 않아 침입 감지가 어렵기 때문이다. 외부의 침입이 발생 하였을 때 외력으로 인하여 일상 생활에서 정전기가 발 생 하듯 이 Fiber 센 서 내 양 전하 와 음전하가 분리 되어 마찰 전기 주파수 신호가 발생 된다. 이때 신호분석기에는 4초간 0.25Hz 단위로 16Hz 까지 64개의 데이터가 수집된다. 이 데이터를 바탕으 로 1.5Hz 전 후의 전하 값 변화가 발생할 시 신호분석 기는 관제실에 무선으로 침입 경보를 실시간으로 알려 준다. 또한 발생 된 데이터를 서버에 전송한다. 장비 설치 모습은 [그림 2]와 같다. 2.2 거리의 따른 Fiber 센서 주파수 신호 확인 설치된 팬스 센서를 1m 간격으로 침입 경보를 발생 시켜 5m 까지 마찰 전기 주파수 신호를 측정하여 비 교하였다. 그 결과 각 거리 마다 발생되는 전압 데이 터 값, 주파수 특징은 [그림 3]과 같이 각각 다르게 나 타났다. 이 차이점을 가지고 1m 당 데이터가 어떻게 변화하는 지를 관찰한다. 임의의 지점에서 침입이 발 생하였을 시 변화하는 데이터 값을 예측 분석하면 팬 스가 길어지더라도 마찰 전기 주파수 신호 데이터만 가지고 침입 발생 시 위치 판별을 할 수 있다. x축은 주파수(Hz), y축은 전압 데이터이다. 6 x 107 1m 2m 5 3m 4m 5m [그림 3] 1m ~ 5m 지점 마찰 전기 주파수 신호 [그림 1] Fiber 센서 설치 Ⅲ. 실험 실험은 Fiber 센서 시작 부분으로 부터 1m 떨어진 곳 에서 침입 발생 시 생성되는 데이터를 좀 더 관찰 하고자 같은 강도의 힘으로 5회 침입을 발생시켰다. 신호 분석기에 저장된 데이터는 [그림 4]과 같다. 1m 에서 발생한 5회의 데이터를 가지고 상호 상관 함수를 적용해 5회의 데이터 평균과 비교한다. 1m에서 발생한 마찰 전기 주파수 신호 특성은 [그림 5]와 같다. x축은 주파수(Hz), y축은 전압 데이터이다. [그림 2] 장비 설치 모습 107

124 V. 후기 6 x 107 1m?? (1) 1m?? (2) 5 1m?? (3) 1m?? (4) 1m?? (5) [그림 4] 1m 지점 5회 마찰 전기 주파수 신호 측정 본 연구는 한국연구재단에서 지원하는 과제 번 호 "동축케이블 센서의 미세 정전기 감지 형의 고감도 및 에러율 낮은 전자식 침입감지용 보안 펜스" 및 (주)GES 연구지원 과제번호 "LS-SVR알고리즘을 이용한 정전 용량식 침입방지 시 스템의 환경잡음 예측엔진 설계" 및 서울시립대학교 교내과제 번호 "케이블 마찰전기형 보안 펜스 감지 센서 정밀도" 및 과제번호 [RCMS] 스마트 기반 가스누출검지장비 및 성능평가 기술 개발 의 지원으로 수행되었음. 참고문헌 [1] A Fiber-optic Perimeter Intrusion Detection System Based on the Fiber Bragg Grating 16 x m????????????? m???? (1) 1m???? (2) 1m???? (3) 1m???? (4) 1m???? (5) [그림 5] 1m 지점 마찰 전기 주파수 신호 특성 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 1m 에서 침입을 발생하여 주파수 신호를 측정한 결 과 침입이 발생 할 때 마다 2Hz와 6Hz, 7Hz에서 높은 전압 데이터가 발생하는 특성을 확인하였다. 향후 연 구 방향은 2m, 3m, 4m, 5m,까지 1m 간격으로 m 당 주파수 신호를 측정 분석하여 데이터 베이스를 만든 후 각 거리마다 나타나는 주파수 특성을 분석하여 기 존 시스템에 적용할 것이다. 이를 바탕으로 향 후 침 입이 발생 시 실시간으로 정확한 위치를 판별 할 수 있을 것이다. V ibration Sensors and its Identification M ethod. - Xie Xin, WU Hui-juan, Rao Yun-jiang. [2 ] A real-time event classification system for a fibre-optic perimeter intrusion detection system - Seedahmed S, Mahmoud, Jim Katsifolis. [3] FIB LOC - An optic fiber intrusion location sensor for perimeter protection and intruder identification. - Walter K. Kahn, Gerald F. Poss, & Joseph D. DeLorenz o ANR O Engineering. [4] Real-time location of multiple time varying strain disturbances Acting over a 40km Fiber section using a novel dual sagnac interferometer. - Stuart J. Russell, Keith R. C. Brady, and John P. Dakin [5] Theoretical study of contact-mode triboelectric nano generators as an effective pow er source. - Simiao Niu, a Sihong Wang, a Long Lin,a Ying Liu,a Yu Sheng Zhou,a Youfan Hua and Z hong Lin Wang*ab [6] Location Alternatives for Fiber Optic Cable Installation. - Fazil T. Najafi, Abdenour Nazef and Paul Kaczorowski. [7] Location Algorithm for M ulti-disturbances In Fiber-optic Distributed Disturbance Sensor Using A M atch-z ehnder Interferometer. - Chunxi Zhang, Qin Li, Sheng Liang, Wentai Lin, Lijing Li, Xiang Z hong. 108

125 변위 히스토리 테이블을 이용한 데이터 프리페칭 기법 *정용수, 최상방 인하대학교 전자공학과 kevintocol@ gmail.com, sangbang@ inha..ac.kr Data Prefetching Mechanism Using Displacement History Table *Yong Su Jeong, SangBang Choi Dept. of Electronic Engineering Inha University Abstract Because hundreds of cycles to retrieve the data from the memory when a cache miss occurs before consumption, the use of a hardware prefetcher method to reduce the long memory latency. In this paper, proposed data prefetcher considering the order of the data access to the cache stores the difference between the data address and the entry point address in delta field and creates a delta history. In order to estimate the proposed data prefetcher, prefetcher is implemented using gem5 simulator. L1 Miss Rate is reduced by 15% and the storage is reduced by 0.4%, compared to the SMS. I. 서론 현대 고성능 마이크로프로세서에서는 메모리 레이턴 시가 수백 사이클까지 소모되며, 최초 한번은 반드시 메모리에서 데이터를 가져와하기 때문에 캐시 콜드 미 스가 발생한다. 이를 해결하기 위해 캐시 라인 크기를 크게 하거나 프리페치 기법을 사용하여 캐시 콜드 미 스 비율을 줄였다. 캐시 구조에서의 프리페치 기법은 프로세서가 앞으로 참조할 것으로 예측되는 데이터를 주 기억장치(DRAM)에서 캐시로 미리 인출하여 캐시 미스 비율을 감소시킬 수 있다. 프리페치에는 소프트 웨어와 하드웨어 기법이 있다. 소프트웨어 프리페치는 프로그래머 또는 컴파일러가 직접 ISA가 정의하는 명 령어를 이용하고, 하드웨어 프리페치는 컴파일러의 도 움 없이 하드웨어가 자동으로 프리페치 동작을 수행하 는 기법이다[1]. 현재까지 여러 가지 하드웨어 프리페 치 방법들이 연구되었는데, 미래의 메모리 접근 패턴 을 예측하기 위해 공간 지역성과 비트 벡터를 이용한 방법이 효율적이라고 알려져 있다[5]. 본 논문에서는 기존의 하드웨어 프리페쳐의 성능을 향상시키기 위해 L1 캐시에 접근하는 데이터의 순서를 고려하여 Miss Rate을 감소시키는 방벙을 제안한다. II. 본론 기존의 프리페쳐는 공간 패턴(Spatial Pattern)을 만 들기 위한 Active Generation Table(AGT)과 공간 패 턴을 저장하는 Pattern History Table(PHT)로 구성되 어있다. 임의의 L1캐시에 접근하는 데이터 주소를 우 109

126 선 AGT에서 찾아보고 만일 AGT에 저장된 태그와 일 치하는 정보를 찾을 수 없으면 현재 접근한 주소를 엔 트리 포인트로 저장한다. 이후 순차적으로 L1 캐시에 접근하는 데이터들의 주소와 엔트리 포인트 주소의 차 이를 비트벡터로 저장하여 히스토리를 만들어 하나의 공간 패턴으로 나타낸다. 만일 공간 패턴 범위에 있는 데이터가 L1 캐시에서 evict 또는 invalidate되면, 기존 의 프로그램 카운터 정보와 공간 패턴을 PHT에 저장 한다[2]. 하지만 L1 캐시에 접근하는 데이터들을 비트 벡터로 저장하면 데이터들의 접근 순서를 구분할 수 없으며, 비트벡터의 길이가 클 경우 프로세서가 캐시 블록을 필요로 하는 시간에 프리페치하기 힘들다. 본 논문에서는 L1캐시에 접근한 데이터들을 비트벡 터로 표현하는 것이 아니라 메모리 주소를 관찰해 엔 트리 포인트 주소와 현재 접근하는 데이터 주소의 차 이(Displacement)를 저장하는 방법을 제안한다. 보들을 변위 히스토리 테이블에 저장하고 태그 필드에 블록 B를 새로운 엔트리 포인트로 저장한다. 변위 히 스토리를 만드는 과정에서 중복되는 변위가 발생 할 수 있기 때문에 비교기를 이용하여 변위 필드에 중복 되는 값이 있는지 확인 후에 변위 필드에 저장한다. 그림 2 제안하는 프리페쳐의 전체 구조 Ⅲ. 구현 및 성능 평가 제안하는 프리페쳐의 성능을 평가하기 위하여 full-system simulator인 gem5[3]를 이용해 10억개 이 상의 명령어를 사용하여 실험을 수행하였고, 입력으로 는 PARSEC[4] 벤치마크를 사용하였다. 성능 평가를 위한 시스템 환경은 아래 표 1과 같다. 그림 1. 변위 히스토리 생성 예 그림 1은 변위 히스토리가 생성되는 과정을 보여준 다. L1 캐시에 접근하는 블록 A는 우선 히스토리 생성 기에 자신의 주소와 일치하는 정보가 있는지 태그 필 드를 검색한다. 태그 미스가 발생하면 블록 A를 새로 운 공간 영역의 엔트리 포인트로 태그 필드에 저장을 하고 변위 히스토리 테이블의 인덱스로서 PC 필드에 블록 A의 프로그램 카운터를 저장한다. 만일 태그가 매치하게 되면 중복된 블록이기 때문에 새로운 공간영 역을 만들지 않고 이전 정보를 사용한다. 블록 A+3이 접근하면 태그에 저장된 엔트리 포인트 주소와의 차이 를 변위 필드에 저장한다. 다음으로 접근하는 블록 A-4, A+1, A-2도 같은 방법으로 엔트리 주소와의 차 이를 변위 필드에 저장한다. 만일 태그 필드에 엔트리 포인트가 존재할 때 새로운 엔트리 포인트로 블록 B가 접근하게 되면, 이전까지 기록한 블록 A에 관련된 정 3.4Hz, OoO 6-Wide Dispatch, 8-Wide Core Commit 40-entry ROB, 16-entry RAS 32-entry Issue Queue 32kB, 2-way, 64B I-Cache 1ns hit latency 32kB, 2-way, 64B D-Cache 1ns hit latency 2MB, 8-way, 64B L2-Cache 12ns hit latency Main Memory 2GB, 54ns access latency 표 1. 시스템 구성 환경 표 2는 히스토리를 만들기 위한 단계와 히스토리 정보를 저장하는 테이블 등 전체 스토리지 크기를 나 타낸다. 110

127 Component Size (kb) SMS Active Generation Table 0.80 Pattern History Table Total Size SMS proposed Proposed History Generator 0.75 Delta History Table Total Size Size (kb) 표 2. 하드웨어 스토리지 비교 4 2 그림 2는 기존의 프리페쳐와 제안하는 방법의 Miss R ate을 비교한 결과이다. 어플리케이션 10개를 실행하 여 성능을 평가하였으며, 제안하는 프리페쳐의 Miss R ate은 SMS와 비교하여 평균 약 15% 감소하였다. 각 각의 점들이 가장 가까운 중심에 할당되도록 미리 정 해진 수많은 중앙값의 개수를 찾는 Streamcluster는 스트림 기반으로 동작하는 어플리케이션이므로 Miss Rate이 약 2% 차이를 보였으며, Blackscholes의 경우 프로그램의 크기가 작기 때문에 L1 Miss Rate이 비슷 한 결과를 보였고, 나머지 9개의 어플리케이션에서는 Miss Rate이 줄어든 결과를 확인하였다. 전체 프리페 처의 스토리지를 비교해봤을 때 제안하는 프리페쳐에 서는 엔트리 포인트를 찾기 위해 중복으로 태그를 저 장하지 않기 때문에 전체 스토리지는 기존의 방법과 비교한 결과, 약 0.4% 감소하였다. L1 Miss Rate SMS Proposed Blackscholes Bodytrack Canneal Dedup Ferret Fluidanimate Freqmine Streamcluster Swaptions X264 Average 그림 3. L1 캐시 Miss Rate 비교 0 Storage 그림 4. 전체 스토리지 비교 Ⅳ. 결론 본 논문에서는 캐시에 접근하는 데이터의 순서를 고 려하여 엔트리 포인트 주소와 이후에 접근하는 주소의 차이를 저장하고 히스토리를 만드는 방법을 제안하였 다. 제안하는 프리페쳐의 성능을 평가하기위해 메모리 분석 시물레이터인 gem5를 이용하여 캐시 구조를 구 현하였고, 입력으로는 PARSEC 벤치마크를 사용하여 캐시 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존 프리페쳐보다 Miss Rate은 약 6.6% 감소하였고, 전체 하드웨어 스토 리지도 약 0.4% 감소하여 제안하는 프리페쳐가 더 효 율적임을 확인하였다. 참고문헌 [1] T. Chen and J. Baer, Effective hardware-based data prefetching for high-performance processors, IEEE Transactions on Computers, vol. 44, pp , [2] S. Somogyi, T. F. Wenisch, M. Ferdman, and B. Falsafi, Spatial memory streaming, Journal of Instruction-Level Parallelism (JILP), vol. 13, [3] N. Binkert, B. Beckmann, G. Black, S. K. Reinhardt, A. Saidi, A. Basu, J. Hestness, D. R. Hower, T. Krishna, S. Sardashti, R. Sen,K. Sewell, M. Shoaib, N. Vaish, M. D. Hill, and D. A. Wood, The gem5 simulator, SIGARCH 111

128 Comp. Arch. News, vol. 39, pp. 1 7, May [4] Bienia, C., Kumar, S., Singh, J. P., & Li, K. (2008). The PARSEC benchmark suite: characterization and architectural implications. In Proceedings of the 17th international conference on Parallel architectures and compilation techniques (pp ). ACM. [5] S. Kumar and C. Wilkerson. Exploiting Spatial Locality in Data Caches Using Spatial Footprints. In Proceedings of ISCA,

129 마찰전기 방식 전자보안 펜스의 최적 운영을 위한 외곽침입 관제시스템의 구현 *윤석진, *김희식, **이용철, Odgerel Ayurzana *서울시립대학교 전자전기공학부, ** GES,***MUST(Mongolian University) seokjine@daum.net, drhskim@uos.ac.kr, ceo@iges.kr, odgerel55@must.edu.mn Implementation of Intrusion Monitoring System to Operate Optimum by Using Electronic Security Fence of Friction Electricity Sensor *Seok-Jin Yun, Hiesik Kim, Yong-Cheol Lee, Odgerel Ayurzana Dept t of Electrical and Computer Eng ng, University of Seoul, GES Co., Mongolian University of Science and Technology Abstract The perimeter intrusion detection systems are on outskirts of security object management. The fence system based on electric charge detection technique w as developed and implemented. The perimeter intrusion monitoring systems provide the optimal operation method through combining electronic security fence and IP camera. It s easy for the operator to know the intrusion location through the monitoring system based on 3 D/ GIS technology. The perimeter monitoring system has been ex panded by using event normalization function. The self-learning algorithm has been studied by gathering and analyzing data. I. 서론 방호태세를 유지하고 안전을 지키는 목적으로 설치한 다. 외곽 보안시스템은 초기에는 철조망 및 펜스(담장) 에 의존하는 1차원적인 물리적 보안이 주종을 이루었 으나 범죄의 유형이 다양화되고 지능화되면서, 점차 외곽 울타리 등에 침입감지를 위한 감지기를 설치하는 2차원적인 시스템 개발이 필요하다. 또한 최근에는 중 앙 통제소를 중심으로 침입감지 시스템과 영상 시스템 을 연동시킨 3차원적인 시스템이 요구된다. 이에 본 논문에서는 전자보안 펜스의 최적 운영을 위한 외곽침 입 관제시스템을 구현하고자 한다. [1][2] II. 본 론 2.1 시스템 구성 펜스의 침입 감지 주요 핵심부는 (1) 센서케이블, (2) 연결용 동축케이블, (3) 신호분석기(SAU)로 구성 된다. 그림 1은 시스템 구성도를 보여주고 있다.[3] 외곽 경보시스템이란 국가 주요기관, 주요산업시설 또는 주거지역 등 보호대상이 되는 시설 주변에 울타 리를 설치하여 외부로부터 침입이 발생했을 경우, 경 보를 발령하고 모니터를 통해 침투위치 확인이 가능한 시스템으로 펜스 감지시스템 또는 전자펜스라고 불린 다. 대형시설물에 대무인 또는 최소의 경비인력으로 그림 1. 시스템 구성도 113

130 신호분석기에서는 마찰전기가 발생하는 량과 크기를 분석하고 침입이 아닌 바람 또는 펜스의 진동에 의한 노이즈 제거 알고리즘을 개발 적용한다.[4] 2.2 관제시스템 개요 외곽침입 관제시스템은 외곽펜스에 설치되어 있는 감지 시스템을 통한 침입 탐지정보와 카메라와 같은 감시 시스템 영상을 연동할 수 있어야 하며, 추적 기 능이 구현되어야 한다. 또한 실시간 감시영상, 감지정 보 및 모니터링 시스템이 구축되어야 하며, 서버 클라 이언트의 구조로 메인 통제소와 로컬 통제소의 필요에 따른 구현이 가능해야 한다. 본 논문에서는 3D/GIS 통 합 공간감시 시각화 시스템을 구현하여, 침입 발생 시 에 위치를 쉽게 파악할 수 있도록 하였으며 카메라와 연동하여 영상정보를 제공함으로써 효과적인 관리가 가능하도록 하였다. 그림 2와 같이 전자펜스 외에 Security 시스템, Energy 시스템의 통합 관제가 가능 한 통합 플랫폼을 지원한다. [6][7] 서버에 신호를 보내게 되면 서버는 그 신호를 데이터 베이스와 클라이언트에 전송하여 운영자가 인식할 수 있도록 하는 구조이다. 운영자가 필요한 경우 설정이 나 특정 동작을 하도록 감시장비나 카메라에 명령을 보낼 수 있도록 하였다. 관제 시스템은 감지와 감시를 연동하는 것이 중요하며 시스템설정에 카메라 프리셋 설정이 가능하도록 하였고 카메라의 각도 등을 설정하 여 침입 위치로의 연동이 가능하다. [5] 그림 3. 통합 관제시스템 구성 통합 관제시스템의 구성 시, 장치별 IP 어드레스 내역 은 아래와 같이 설정하여 네트워크 시스템을 구성하였 다. 표 1. 장치별 IP 어드레스 그림 2. 통합공간 시각화 시스템 3D/GIS 기반의 시스템으로 국토지리정보원에서 쉽게 구매가 가능한 지리데이터를 이용하여 3D 화면을 제 작할 수 있다. SHP 파일은 건물데이터로 국토지리정 보원에서 수치지도 2.0(NGI format)을 구매할 수 있으 며, 국토지리 정보원에서 제공하는 툴을 사용해 각 레 이어별로 추출할 수 있다. DEM은 수치표고자료로 등 고선 레이어와 32m DEM을 가지고 고해상도 DEM을 만들 수 있다. SHP, DEM 및 이미지 파일을 이용해 3D화면의 제작이 가능하다. Ⅲ. 구현 통합관제 시스템은 그림 3과 같이 구성된다. 실제 시 스템을 아래 그림 3과 같이 구현하였다. 전자펜스에서 발생한 신호를 신호분석기(SAU)가 데이터를 수집하여 장 비 IP 어드레스 신호분석기(SAU) IP Camera IMS 서버 Eagle View(운영PC) 그림 4와 같이 전자보안펜스 모델을 서울시립대 내의 정보기술관 근처에 설치하였다. 보안펜스 모델 설치 후에 실시간으로 침입 신호 및 계측데이터를 원격 수 신하였다. 신호분석기와 연구실 사이에는 wifi를 이용 해 무선으로 데이터를 받을 수 있도록 하였다. 현장에 설치된 신호분석기를 통해 감지케이블의 미세한 전하 변화를 감지하고 분석한 후에 서버에서는 원격에서 데 이터를 전송도록 하여 침입에 의한 전자펜스의 동작을 모니터링하고, 카메라를 통한 감시가 가능하도록 하였 다. 침입 신호 및 계측데이터는 DB에 저장되어 있어 수집된 데이터를 확인할 수 있도록 하였다. 서버프로 그램은 epro, RecvEvent, NEvent, SendEvent 및 DBManager 로 구성되어 있으며, epro 는 Thread 114

131 를 생성하고, RecvEvent 는 UDP 소켓의 데이터를 호 출하고, NEvent 는 Event정보 등을 정규화하는 기능 을 가지고, SendEvent 는 정규화된 이벤트를 SAU, 클라이언트에 전달한다. DBManager 는 DBMS 관련 API 함수이다. 예측엔진 설계 와 한 몽골 공동연구 과제, 과제번호 동축케이블 센서의 미세정전기 감지형 고감도 및 에러율 낮은 전자식 침입 감지용 보안펜스 의 연구 지원으로 이루진 내용입니다. 참고문헌 그림 4. 시스템 구성 및 현장설치 전자펜스 모델을 서울시립대에 구현하여, 외곽침입 관제시스템의 알람표출, 계측데이터 전송, 데이터 관리 에 대한 기능을 확인할 수 있었다. Ⅳ. 결론 외곽침입 관제시스템과 관련하여 감지 시스템과 감 시 시스템의 유기적인 연동을 통한 최적의 운영 방법 에 대해서 확인할 수 있었으며, Toad for MySQL freeware을 사용하여 계측데이터 수집이 가능하였다. 외곽침입 관제시스템은 카메라와 같은 감시 시스템과 의 연동 외에도 내부의 보안장비, 에너지장비 및 각종 설비와의 인터페이스를 통한 통합 감시 기능을 가져야 한다. 현재 개발된 이벤트 정보의 정규화 기능을 이용 하여 다양한 장비와의 인터페이스를 구현이 가능하다. DB에 저장되어 있는 계측데이터를 분석, 가공하여 바 람, 온도, 강우와 같은 환경잡음이 시스템에 어떤 영향 을 주는지 확인할 수 있었으며, 이로부터 환경잡음에 대한 예측엔진 설계 및 자기학습 알고리즘에 대한 연 구가 진행되었다. [1] NISE East Electronic Security Systems Engineering Division Perimeter Security Sensor Technology Handbook North Charleston, South Carolina, [2] Garcia, L.Mary, The Design and Evaluation of Physical Protection Systems Woburn, MA: Butterworth Heinemann, [3 ] Odgerel Ayurzana Fence Security Systems based on Electrostatic Charge Detection Technique, Institute of Control, Robotics and ] Systems, Vol.1, No2, pp , 2011 [4] 윤석진, 김희식 외, 201 4, 마찰전기 방식의 전자 보안 펜스의 오보 감소를 위한 주변 잡음 신호 종 류 분석, 대한전자공학회, 정보 및 제어학술대회 [5] 윤석진, 김희식 외, 201 5, 환경잡음신호의 주파수 특성 분석에 의한 전자보안펜스의 신뢰성 향상, 대한전자공학회 논문지 vol 48, SC [6] 이동휘, 하옥현 2011, 융합보안관제시스템 개선에 관한 연구, 융합보안논문지 Vol.11 No.5 pp3-12 [7] 이윤환, 이수진 2011, 국방통합보안관제체계에서의 협업 침입탐지를 위한 탐지규칙 교환 기법, 융합 보안전문지 Vol.11, No1 pp57-69 ( 謝 辭 ) 본 연구논문은 산업통상자원부의 글로벌전문기술개발 사업, 과제번호 차폐다심케이블내에 대전된 펨토패럿급의 전하량을 변환하는 전하증폭기와 신호분 석을 적용한 자기학습형 침입감지시스템 개발 과 서울 시립대학교, 과제 번호 LS-SV R 알고리 즘을 이용한 정전용량식 침입방지 시스템의 환경잡음 115

132

133 Poster Session 권종원 박사 (KTL)

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135 Spectral subtraction 기반의 소음 제거 시스템 구현 *손가기, *이혜인, *이석필, **김동준 *상명대학교 미디어소프트웨어학과 **청주대학교 전자공학과 kikiosun123@gmail.com The implementation of noise reduction system based on spectral subtraction *Jiaqi Sun, *Hue-In Lee, *Seok-Pil Lee, **Dong-Jun Kim *Dept. of Media Software **Dept. of Electroncs Engineering Sangmyung University Cheongju University Abstract In this paper, we describe implementation of noise reduction system based on the spectral subtraction method. Spectral subtraction is a popular and simple method for noise reduction. The noise signals are recorded in buses and subways. The results show that the spectral subtraction method works well in the stationary noise environments. I. Introduction In this paper, it discusses spectral subtraction method works in two types of polluted speech environment[1]. Because the interference is always random, so it is almost impossible to ex tract completely pure speech signal from polluted speech. In this paper, do the noise reduction by using collected stable noise signal from bus and subway. Environmental noise pollution has brought a lot of inconvenience to our life, and also make a great influence on the development of speech processing system. Many speech processing systems require a quiet environment, if in a noisy environment, it will have a serious impact for the working system[1]. So, in this case, noise reduction as a pre-processing method, can be an effective way to solve noise pollution. And the spectral subtraction as the basis method of noise reduction will be widely used. II. Spectral subtraction method Traditional spectral subtraction is to subtract noise power spectrum from the speech with noise power spectrum in the frequency domain [2 ]. And then by ex tracting the square root, we have speech power spectrum estimation. After its phase recovery and inverse Fourier Transform, it restores time domain signal. Considering the human ear s poor sensitivity to phase, the phase comes from the speech with noise[3]. Assume that, and represent the speech and noise and speech with noise respectively. And, and said the short-term spectrum respectively. Assuming that the noise and speech is uncorrelated, so we can get the additive model[4 ] : (1) Fourier transform for the expression above: (2) 119

136 And power spectrum: Because we assume the speech and noise are additive,s(t) and n(t) are independent,and S(w) and N(w) are also independent. As for an analyzed frame, we have short-time stationary process[3 ] : (4) It can be recovered by subtracting from the noise is locally stationary, so we can assume the noise with speech signal is the same as the pure noise. We can estimate the noise by the silence frame[5 ]. (3) SN R N oisy After processing -5 db db db db Table 1. R esults of B us noise reduction SN R N oisy After processing -5 db db db db Table 2. Results of Subway noise reduction From the results of the SNR, it shows spectral subtraction method works well in stable noise environment. Ⅲ. Ex perimental Results Ⅳ. Conclusions and F uture works We implemented the system with the visual studio. First, the signal is processed 256 samples per frame with hamming window. And do Fast Fourier transform(fft) for the windowed signal to make time domain signal to frequency domain signal. Then do spectrum calculation to obtain estimated speech signal power spectrum, and calculate the speech spectrum. Lastly do inverse F ast F ourier Transform(IFFT) to get noise reduced signal. F igure 1 is the result screen of implemented system. The upper time domain graph is before noise reduction and the other is after noise reduction. The results show that the spectral subtraction method works well in real noise environments especially in the subway. The spectral subtraction algorithm is suitable for stationary noise environments, but the most of noises are unstable in real environments. So it is necessary to do more analysis and research of noise reduction with unstable, non-stationary noises. R eference [1 ] Symposium Speech processing report, Inner Mongolia University of Technology, [2 ] Bolls. S, " Suppression of acoustic noise in speech using spetral subtraction", [3] JamesH.McClellan, R onald W.Schafer, Mark A.Yoder, " Signal processing F irst" [4] 신종홍, 쉽게 배우는 신호 및 시스템 [5 ] Liu X iang, G AO Yong, "Speech Enhancement algorithm with leading-in Delay[J], Modern Electronics Technique, Fig. 1. Implemented System 120

137 온톨로지 기반의 CIM 데이터 Store 구축 및 추론 엔진을 통한 데이터 구성 방법 오쌍석 (주) 넥스챌 ssoh@nexchal.co.kr Building Ontology-Based CIM Data Store and Data Configuration over the inference engine SSang-Suk Oh Nexchal Co., Ltd. 요약 본 논문은 객체 관계형 데이터 모델로 구성된 RDF 데이터의 저장소 구축 방법과 데이터 구성 기법 을 설명한 것이다. 온톨로지 기반의 JENA SDB와 JENA 추론엔진을 사용하여 CIM-XML의 RDF Triple Store를 구축하고 JENA 추론 엔진을 사용한 RDF Triple Store 의 데이터를 추론 후 데이터 입출력 속도 를 확인하였다. 본 논문의 연구 결과로 CIM데이터 저 장 시 관계성 및 상속관계의 복잡성이 요구되는 데이 터의 구성에는 관계형 데이터베이스를 사용하는 것과 비교하여 RDF Triple Store의 빠른 데이터 처리 가능 부분이 있는 것이 확인된다. 따라서 대규모 계통 시스 템의 RDF Triple Store를 적용한 시스템 구축이 가능 할 것으로 판단된다. Description Framework)기반의 데이터 집합으로 구성 되며 다양한 시스템간의 연결 관계를 구성하기 위해서 계층구조 데이터가 아닌 객체 관계형 데이터 모델로 구성된다. RDF 데이터는 Semantic Web의 온톨로지 기반의 데이터를 근간으로 하며 구조의 특성상 방대한 데이터로 구성된다. 본 논문에서는 Open Source기반의 온톨러지 RDF Triple Store 기법을 사용한 CIM-XML 저장소의 구축 방법과 추론엔진을 사용한 데이터 구성 기법을 설명한 다. I. 서론 21세기 전력 산업은 SmartGrid로의 통합을 추진하 고 있다. SmartGrid는 다양한 시스템들의 유기적인 통 합과 효율적인 전력계통의 운영을 목적으로 한다. 이 를 구축하기 위한 다양한 국제 표준 기술을 채택하고 있다. 그중 IEC CIM 표준은 EMS Application 의 공통 정보 모델을 정의하고 있다. 공통 정보 모델 CIM의 데이터는 CIM-XML으로 불리는RDF(Resource 그림1 CIM-XML 기반 전력시스템 교환 메카니즘 121

138 지원 데이터베이스 Microsoft SQL Server 이상 Oracle 10gR2 이상 IBM DB2 PostgreSQL MySQL HSQLDB H2 A p ache Derb y 그림 2 CIM-XML 기반 전력시스템 교환 메카니즘 논문에서는 Microsoft SQL Server 2008 R2 Express 를 사용하였다. 또한 구축된 온톨로지 기반의 RDF Triple Store의 데 이터 구성 기법에 대해서 설명하고자 한다. II. 본 론 데이터베이스 테이블 생성 구축된 RDF Triple Store 데이터베이스 스키마는 다 음과 같다. RDF기반의 CIM-XML데이터는 리소스(Resource), 특 성(Property), 서술문(Statement)의 개념으로 구성된다. IEC CIM-XML문서들은 RDF 기반의 주어/목적어/서 술어로 구성된 Triple 데이터들로 구성이 가능하다.[3] RDF Store는 UML 구조의 데이터를 저장하는 방식이 아닌 Triple 자체를 데이터베이스에 저장하는 방식을 취하며 본 논문에서는 JENA SDB의 Triple Store 테 이블 규칙을 사용하였다. SDB는 다양한 관계형 데이 터베이스를 백엔드로 하는 Non-Native 방식의 레파지 토리이다. JENA는 HP Lab에서 개발한 시맨틱웹 어플 리케이션 구축을 위한 자바 프레임워크로 RDFS, OWL과 SPARQL을 위한 프로그램 환경을 제공한다. 논문에서는 온톨로지 기반의 JENA SDB와 JENA추론 엔진을 사용하여 CIM-XML의 RDF Triple Store를 구 축하는 방법과 JENA 추론엔진을 사용한 RDF Triple Store의 데이터 추론 방법에 대하여 설명한다. 2.1 RDF Trilple Store JENA SDB의 Triple Store는 다양한 RDB를 지원한 다. JENA SDB가 지원하는 데이터베이스의 종류는 다 음과 같다. 그림 3. RDF Triple Store 데이터베이스 스키마 Triple 테이블은 RDF 데이터에 포함된 Triple을 저장 한다. 1개의 Triple은 Subject, Predicate, Object의 참 조 Hash 값의 구성으로 저장된다. Subject, Predicate, Object의 실제 정보는 Nodes 테이블에 저장되며 Index를 나타내는 hash값과 정보를 표시하는 lex로 구 성된다 CIM-XML 데이터 Store 구축 JENA SDB를 사용하여 구축된 RDF Triple Store에 CIM-XML 데이터의 입력을 수행하였다. 사용한 CIM-XML은 ENTSO-E GE 테스트 파일 CIM 16버전 데이터를 사용하였다. 표 1 JENA SDB 지원 데이터베이스 122

139 터 규격을 구성, 테스트하였다.[4,5] [그림5]는 CIM-XML데이터에서 PSS/E 데이터 규격의 모선정보 를 추출하는 퀴리의 일부분이다. 그림 4 RDF Triple Store 데이터 입력 처리 예제 사용된 데이터는 총 20011개의 Nodes와 개의 Triple로 구성되며 총 262개의 BusbarSection으로 구성되어 있다. JENA SDB를 사용하여 5877 ms의 RDF Triple Store입력 수행 시간이 소요되었다. 그림 6 SPARQL 질의 예제 테스트를 위하여 RDF Triple Store의 데이터 질의를 위한 JAVA API를 제작하였으며 Matlab에서 사용을 테스트 하였다. 테스트에 사용된 CIM-XML은 IEEE 9BUS의 Equipment Profile데이터를 사용하였다.[6,7] 그림 5 RDF 데이터 입력 수행 시간 표 2 사용된 DB 컴퓨터 사양 사양 CP U Intel I GHz Memory 8GB System 64 Bit JDK JDK 7 64 Bit Datab ase MSSQL 2008 R2 64Bit 일반적인 CIM UML의 구조로 구축된 데이터베이스를 사용하는 PSS/E ODMS의 경우 CIM UML의 복잡한 구조 특성상 14모선과 같은 작은 규모의 CIM-XML데 이터를 입력할 경우 1분여의 입력 시간이 소요되나 RDF Triple Store를 사용할 경우 빠른 입력 처리 속 도를 확인할 수 있다. 2.2 RDF Triple Store의 데이터 입출력 RDF Triple Store의 입출력 처리는 JENA 추론엔진과 SPARQL 퀴리 엔진을 사용한다. JENA 추론엔진은 RDF데이터의 Node와 Triple의 관계를 JAVA 클래스 상에서 Object 단위로 접근할 수 있는 API와 추론 기 법을 제공한다. SPARQL은 SQL과 유사한 RDF 질의 를 위한 퀴리 언어이다. 그림7 RDF Triple Store 데이터 질의 결과 제작된 API를 사용하여 Matlab상에서 RDF Triple Store에 접속하여 다양한 질의를 수행할 수 있는 결과를 확인하였다 RDF Triple Store 데이터 정확성 검증 RDF Triple Store의 데이터 정확성 검증 테스트를 수 행하였다. IEEE 9모선 계통의 비교를 수행하였으며 비 교 시나리오는 다음 순서를 수행하였다. 1. IEEE 9모선 계통 CIM-XML파일을 RDF Triple Store에 입 력 2. 클라이언트(Matlab)에서는 연동 인터페이스를 사용 하여 IEEE 9모선 계통 CIM-XML파일을 출력 3. CIM-XML과 출력 CIM-XML의 데이터 동일성 여 부를 판별 테스트 결과 입력파일과 출력파일의 100% 일치성을 확인하였으며 테스트 결과는 [그림7]와 같다 SPARQL을 사용한 데이터 추론 SPARQL은 SQL 퀴리 언어와 같이 RDF의 데이터의 질의를 위한 퀴리이다. 논문에서는 SPARQL을 사용한 질의를 수행하였으며 PSS/E의 부하, 발전, 모선 데이 123

140 그림 8 RDF Triple Store 테스트 결과 Ⅲ. 결론 본 논문에서는 IEC61970 CIM-XML데이터의 RDF Triple Store의 구축 방법과 입력 속도 테스트, 취득된 데이터를 비교하였다. 애플리케이션에서 일반적으로 사용하는 관계형 데이터베이스를 사용하는 것과 비교 하여 RDF Triple Store를 사용하는 방식도 충분히 가 능한 것으로 판단되어진다. 관계성 및 상속관계의 복 잡성이 요구되는 데이터 구성에서는 RDF Triple Store를 사용한 CIM-XML 데이터 처리 방식이 관계 형 데이터베이스에서의 데이터 처리보다 빠른 데이터 처리가 가능한 부분이 있으며 SPARQL을 사용하여 다 양한 질의가 가능한 것을 확인하였다. 다양한 시스템에서의 자세한 비교 분서 과정을 거친다 면 대규모 계통 시스템에 RDF Triple Store를 적용한 애플리케이션 및 시스템 구축이 가능할 것으로 판단된 다. Transactions on 21.1 (2006): [4] Wang, Xiaofeng, Noel N. Schulz, and Scott Neumann. "CIM extensions to electrical distribution and CIM XML for the IEEE radial test feeders." P ow er Systems, IEEE Transactions on 18.3 (2003): [5 ] Khadem, M. " Progress rep ort on CIM X ML for model exchange interop erab ility tests [p ow er system automation]." P ower E ngineering Society Summer Meeting, Vol. 2. IEEE, [6] McMorran, Alan W., et al. "Translating CIM XML power system data to a proprietary format for system simulation." Pow er Systems, IEEE Transactions on 19.1 (2004): [7 ] Yi, P an, et al. "THE SEPARATION/COMBINATION OF POW ER SY STEM MODEL BASE D ON CIM [J]." Automation of ElectricPower Systems 15.7 (2003): 참고문헌 [1] de V os, Arnold, S. E. Widergren, and J. Z hu. "XML for CIM model exchange." Power IndustryComputer Applications, PICA Innovative Comp uting for P ow er-electric Energy Meets the Market. 2 2 nd IEEE Pow er Engineering Society International Conference on. IEEE, [2] Wu, J ian, and Noel N. Schulz. "Overview of CIM-oriented database design and data exchanging in pow er system applications." P ow er Symposium, Proceedings of the 37th Annual North American. IEEE, [3] McMorran, Alan W., et al. "A common information model (CIM) toolkit framework implemented in Java." P ow er Systems, IEE E 124

141 확장된 근궤적법을 이용한 제어기 설계 방법 권민희, *장혁준 국민대학교 전자공학부 minimini@kookmin.ac.kr, hchang@kookmin.ac.kr Controller Design via an Extended Root-Locus Technique Minhee Kwon, *Hyuk-Jun Chang School of Electrical Engineering Kookmin University 시키기 위해 다수의 게인 값을 찾아내기에는 어려움이 Abstract The root-locus design method can deal with only one parameter variation, even though mostly controller design tunes more than two parameters, such as p, i, and d gains of PID controller. In this paper we present a design method for two parameters based on classic root-locus technique. We study how to find two parameters of controller by an extension of root-locus method. It is expected that the proposed idea will make control engineer to design control system easily in practice. 따른다. 본 논문에서는 기존의 근궤적법 설계 방법[1]의 한계 를 극복하고자 전산 도구의 도움을 전제로 보다 확장 된 형태의 근궤적법 설계 방법을 제시한다. 확장된 근 궤적법 설계 방법의 경우, pole을 원하는 곳에 위치시 키기 위해 필요한 다수의 게인 값을 보다 정확하게 찾 아낼 수 있다. 이를 통해 제어기 개발에 따르는 과정 의 간소화를 기대할 수 있다. 또한 본 논문에서는 이 러한 기능의 전산 tool의 개발을 포함하여 앞으로의 심 화 연구 방향에 대해서도 논해본다. II. 본론 2.1 확장된 근궤적법 I. 서론 일반적으로 근궤적법에 의한 제어기 설계 방법은 하 나의 파라메터를 결정하기 위해 사용한다. 하지만 예 를 들어 어떤 대상 시스템에 현재 산업 현장에서 널리 쓰이는 PID제어를 적용하는 경우 보통 하나의 파라메 터가 아니라 P, I, D 등과 같이 두 개 이상의 게인 값 을 조정하여야 한다. 즉 근궤적법을 이용하여 제어기 를 설계하는 경우, 시스템의 pole을 원하는 곳에 위치 그림 1. PI제어 Block Diagram 그림 1은 [1]에서 예제에 사용한 시스템을 Block Diagram으로 나타낸 것이다. 위 시스템의 특성방정식 은 다음과 같다. 125

142 (1) (1)식에서 A는 임의로 2를 넣고, 를 1에서 5까지의 범위에서 0.2씩 증가시키며 에 대한 근궤적을 matlab을 이용하여 그려보면 아래 그림 2를 얻을 수 있다. 이는 에 대한 근궤적들이 일정범위 내의 pole값을 지정함과 동시에 pole의 곱인 값을 쉽게 구할 수 있을 것이다. 또한 matlab의 rlocfind tool을 이용하여 완성된 식의 원하는 pole값의 를 구할 수 있다. 하지만 실제 제어가 필요한 시스템들은 단순히 2차가 아닌 큰 차수의 시스템일 경우도 많다. 이러한 경우를 위해 더 나은 해결책의 개발이 필요하다. 2.3 pole의 위치를 이용한 게인 값 접근 방법 이를 위해 pole에 근궤적를 접근시켜 범위에 맞는 값을 우선적으로 구하는 방법을 제시한다. 원하는 pole 을 정하고, 두 개의 다른 값의 을, 이 pole이 두 개 의 에 의한 두 근궤적들의 사이에 위치하도록 지정 한다. 만약 pole이 두 근궤적 사이에 위치하지 않는 경 우에는 값을 주어진 조건이 충족하도록 다시 지정 한다. 이 후 아래 그림 3에서 보이는 것과 같이 두 의 값의 차이를 점점 좁혀가면서 pole이 지나가는 궤 적에 해당되는 의 값을 추적한다. 그림 2. 와 의 궤적 에 대해 변화하는 양상을 보여준다. 그림 2에서는 의 0.2씩 변화에 대한 에 대한 근궤적을 그려보았지만, 이 변화의 간격을 계속 좁혀 간다면 에 대한 근궤적들의 집합이 면, 즉 plane의 형태를 이룰 것임을 알 수 있다. 근궤적(root-locus)과 대비하여 이를 root-plane이라 부르기로 하자. 이러한 root-plane은 두 개의 파라미터를 고려하는 제어기 설 계에서 기존의 근궤적법을 위 그림 2에서와 같이 적용 하게 되는 경우 구할 수 있다. 이러한 방식의 근궤적 방법의 확장을 이용하면 n개의 파라메터 값을 설계하는 경우에 대해서 n차원의 다면 체를 형성할 수 있게 된다. 예를 들어 3개의 게인 값 을 결정해야 하는 PID 제어기 설계의 경우 누적 시킨 근궤적들이 3차원 공간에서 어떤 3차 다면체를 형성하 게 된다. 다만 본 논문에서는 논의의 편의성을 위해 그림 2와 같은 root-plane의 경우에 국한하여 논의해 보기로 한다. 2.2 주어진 예제의 분석 원하는 pole의 값이 LHP(Left Half Plane)에 위치하 는 경우, 하나의 위치만 알아도 conjugate된 값을 이용 하여 2개의 pole의 위치가 결정된다. 만약 예제에 사용 된 식과 같이, root-locus form의 분모 차수가 2차라면 그림 3. 원하는 pole값을 지나가는 를 찾는 모습 이 후 역시 같은 방법으로 의 값을 추적할 수 있 으나 이 경우에는 matlab의 rlocfind tool을 이용하 여 해당 pole의 위치를 이용하여 값을 구할 수 있 다. Ⅲ. 결론 및 향후 연구 방향 시스템을 제어하는 데 있어서 PID 제어와 근궤적법 에 대한 이해가 중요하다. 본 논문에서는 실제 산업현 장에서 가장 많이 쓰이는 PID제어기에 필요한 게인 126

143 값을 설정하는 데 있어서 근궤적법이 사용 가능하도록 확장된 근궤적법 접근 방법을 제시하였다. 향후 제안된 아이디어를 구현한 전산 tool을 이용한다 면 개발자는 시스템을 설계할 때 보다 정확하고 간소 화된 과정으로 필요한 게인 값을 찾을 수 있게 될 것 으로 기대한다. 또한 2.1절에서 언급한 바와 같이 n개의 파라메터 설 정을 위한 n차원 공간을 대상으로 본 논문의 연구를 심화 진행하는 과정도 또한 필요하다. 참고문헌 [1] Gene F. Franklin, J. David Powell, Abbas Emami-Naeini. (2008). Feedback Control of Dynamic System, PEARSON. pp. 288~

144 웨이퍼 반송용 무인운반로봇의 제어부 개발 박종관, 황진웅, 허성우, 권순섭, 박태형 충북대학교 대학원 제어로봇공학부 et0987@naver.com, qwepoi32@naver.com, cosmos1989@naver.com, as13531@naver.com, taehpark@cbnu.ac.kr Wafer Transportation Mobile Robot System Enviroment Jong-Kwan Park, Jin-Ung Hwang, Sung-Woo Heo, Soon-Sub Kwon, Tae-Hyoung Park Dept. of Control and Robot Engineering, Chungbuk National University 요약 본 논문은 반도체 공장의 클린룸에서 웨이퍼를 이송하 는 무인운반로봇의 새로운 제어방식을 제안한다. 이동 로봇에 부착된 레이저 레인지 파인더를 이용하여 주변 환경의 거리 데이터를 획득한다. 획득한 거리 데이터 로부터 불연속점과 모서리점으로 구성된 특징점을 추 출한다. 추출한 특징점으로 부터 로봇의 경로를 생성 하고, 목표지점에 도달하였을 때 무인운반로봇(AGV) 에 탑재 된 로봇암을 이용하여 웨이퍼를 운반하는 새 로운 제어방법을 제안한다. I. 서론 본 논문은 이동로봇의 복도 환경에서 자동주행 제어 및 방법을 새로이 제안한다. 이동로봇에 부착된 레이 저 레인지 파인더를 이용하여 주변 환경의 거리 데이 터를 획득한다. 획득한 거리 데이터로부터 불연속점과 모서리점으로 구성된 특정점을 추출한다. 추출한 특징 점으로부터 로봇의 경로를 생성하는 방법과, 생성한 경로와 로봇과의 각도를 이용하여 로봇의 자세와 모터 속도를 제어하는 방법을 제안한다. II. 본론 2.1 로봇 구조 본 논문에서는 전 방향 구동이 가능한 로봇을 차륜 구동 구조로 사용하였다. 로봇의 4개의 휠 중 좌 우 두 개 휠을 묶어 차륜 구동 방식으로 사용하였고, 그 구조는 그 림 1 과 같다. 로봇의 식을 구하는 식은 다음 과 같다. (1) 여기서 과 은 로봇의 이동속도와 회전속도이 다. 은 휠의 반지름, 은 축의 길이, 은 각 휠 의 각 속도를 각각 나타낸다. 128

145 Ⅲ. 구현 [그림 1] 휠의 구조와 로봇의 모습 2.2 로봇암 구조 본 논문에서는 3축을 스카라 로봇암을 사용하였다. 기구학식을 적용하여 로봇암을 제어하였으며, 그 구 조는 그 림 2 과 같다. 본 논문에서는 이동로봇의 시스템을 구현하기 위해 Visual Studio 2010을 사용했고, 제어기에 들어가는 펌 웨어는 로보티즈에서 제공 하는 프로그램을 사용했다. AGV가 레이저스캐너를 이용하여 그 림 3 과 같이 특 징점을 추출 후 추출한 특징점을 통해 로봇의 경로를 결정하게 된다. 이동을 하다가 첫 번째 포토센서를 인식하여 PC로 데이터를 보낸 뒤 PC에서는 AGV에게 감속명령을 내 [그림 2] 휠의 구조와 로봇의 모습 [그림 3] 로봇경로를 결정하는 프로그램 2.3 로봇 경로 생성기 특징점 추출은 레이저 스캔 데이터 중 참고할 수 있 는 표식을 판별하는 것이다. 본 논문에서는 불연속점 과 모서리점을 특징점으로 사용하였다. 특징점을 추출 하기 위해 Adaptive Breakpoint Detector와 IEPF방법 을 개량한 Extende IEPF 방법을 사용하였다. 그 방법 은 다음과 같다. cos cos (2) 여기서 은 기준 값을 결정하는 각도의 최소값, 는 최대값이다. 는 위 식의 적용범위로 본 논문 에서는 5m 로 적용하였다. 는 각 끝점 사이의 거리로, 이 값이 충분히 클 경우 을 적용하고, 충분히 작을 경 우 를 적용하여 Threshold 값을 정한다. 이를 통해 노이즈로 인한 오작동을 방지한다. 위의 특징점 추출로 얻은 데이터를 이용하여 로봇이 진 행하는 공간 벽면의 특징점을 판별한다. 양 측면 벽에 존재 하는 특징점의 중점을 로봇의 경로로 사용한다. 려서 AGV는 현재속도보다 감속하게 된다. 감속된 AGV가 두 번째 포토센서를 인식하여 PC에 데이터를 보내면 PC는 AGV에게 정지 명령을 내리고 AGV는 정지를 한다. 그 다음에 PC에서 로봇 암을 제어하는 제어기에 명령을 보내고 제어기에서 모터를 움직여 로 봇 암이 움직이게 된다. 로봇 암은 스테이션에 있는 웨이퍼를 AGV로 옮긴다. 그 림 4 은 로봇 암에서 사용한 기구학이 정상적으로 적용하는 것을 보기 위해 구현한 프로그램으로 검은색 은 현재 위치를 나타내고, 파란색은 목표 위치를 나타 낸다. 그림에 있는 프로그램은 본 논문에 적용한 시스 템에 적용되어 있는 내용이다. [그림 4] 기구학을 적용한 프로그램 129

146 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서 제시한 이동로봇의 제어방식은 기존의 전용 웨이퍼 반송 시스템 대비, 이송 경로 변경이 용 이하고, 저렴한 가격에 시스템 구축이 가능하다. 또 한, 유연생산방식(FMS)의 확산에 따라 기존의 컨베이 어 및 궤도 방식의 운반시스템을 대신하여, 무궤도 방 식의 무인운반로봇의 수요가 확산되고 있어, 신규 시 장 진출 및 매출 증대 지원의 효과가 예상된다. 향후 에는 반도체 FAB 라인과 유사한 다양한 공정에서 쓸 수 있도록 범용성을 지닌 시스템 개발에 착수 할 것이 다. International Conferenc e on Control, A utomation and Systems 2007, pp , Oct, [9] N. E. Pears, Feature Ex trac tion and Trac king for Sc anning Range Sensors, Robotics and Autonomous Systems, vol. 40, pp , Oct, 참고문헌 [1] J. K. Park, T. H. Park, Mobile Robot Indoor Positioning System Using Laser Range Finder, Institute of Control, Robotics and Systems , Nov, [2] S. B. Niku, Introduc tion to Robotic s A nalysis, System, Applic ations, Prentic e Hall, [3 ] T. Nishiz awa, A. Ohya, and S. Y uta, An Implementation of On-borad Odometry and L aser Reflec tor L andmarks Detec tion, IEEE International Conferenc e, vol. 1, pp , May, [4] S. H. Lee, I. S. Kweon, Color Landmark Based Self-localization for I ndoor Mobile Robots, I EEE International Conferenc e on Robotic s & Automation, vol. 1, pp , May, [ 5 ] R. Madhavan, H. Durrant-whyte, G. Dissanayake, Natural Landmark-based Autonomous Navigation Using Curvature Sc ale Space, IEEE International Conferenc e on Robotic s & Automation, vol. 4, pp , May, [6] G. A. Borges and M. J. Aldon, Line Extraction in 2 D Range I mages for Mobile Robotic s, Journal of Intelligent and Robotics Systems, vol. 40, pp , July, [7] R. C. Luo, S. C. Lin, and C. C. Lai, Indoor A utonomous Mobile Robot Localiz ation Using Natural L andmark, 3 4 th A nnual Conferenc e of IEEE, pp , Nov, [8] S. Kubota, Y. Ando, M. Mizukawa, Navigation of The A utonomous Mobile Robot Using Laser Range Finder Based on The Non Quantity Map, 130

147 CTRNN모델 기반 인공신경망을 이용한 적응형 PI제어기 설계 *김현웅, 김일환 강원대학교 전자통신 공학과 kihyw88@kangwon.ac.kr, ihkim@kangwon.ac.kr Adaptive PI controller design using the neural network model based on CTRNN *Hyun-woong Kim, Il-Hwan Kim Electronic and Communication Engineering Kangwon National University Abstract 본 논문에서는 Continuous Time RNN 모델을 기반으 로 한 적응형 인공신경망 PI제어기를 제안한다. 제안된 모 델은 전동기에서 발생하는 외란에 의한 편차를 학습하여 상황에 따라 PI gain값을 변화시켜 PI제어기에 적용한다. 효과적으로 적용되는지 확인하기 위해 부하율 및 속도를 변화시키며 기존의 인공신경망 적응 PI제어기, CTRNN PI 제어기를 시뮬레이션 하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 높은 적응력을 가지고 능동적으로 제어하고 있음을 보여주 고 있다. I. 서론 최근에도 급격하게 변화하는 현대에도 산업현장에서 는 구조가 간단하고 특성이 강인한 PI 제어기가 많이 이용되고 있다[1]. 하지만 시스템이 점점 복잡하고 정 교해짐에 따라 에너지 변환장치로서 전동기의 사용이 점점 증가함에 따라 전동기의 외란의 대한 강인함에 대 한 요구가 점점 커지고 있으며 생산 공정에서의 전동기 의 외란의 따른 오류가 생산성의 저하를 초래할 뿐 아 니라 고장이 발생한 시스템에서의 안정성이 위협받기 에 강인한 제어기에 필요성이 커지고 있다[2]. 최 근 에 는 인공 신경망 등에 의한 실시간 검출 진단 기법에 대한 연구가 증가되고 있다. 신경망의 학습에 이용되고 있는 역전파 알고리즘은 여러 분야에서 응용되고 있지만 신경망의 입력층, 은닉 층 그리고 출력층의 뉴런수가 증가하면 학습과정의 연산속도가 늦 어지고, 부분 최소점에 빠질 수 있고, 연결강도의 초기치나 학습율 에 민감하게 반응하며 그리고 주어진 입력과 출력 데이터를 기본으 로 학습하기 때문에 새로운 입력 데이터에 대해서 정밀성을 보장할 수 없는 문제점이 있다[3]. 본 논문에서는 이러한 기존의 신경망에서의 문제점을 보완하기 위 해서 연속 시간 회귀 신경망 (Continuous Time Recurrent Neural Network) 모델을 역전파를 이용하는 기존의 신경망 기법에 적용한 신경망으로 설계하여 강인한 PI 제어기가 되도록 하였다. 이 제어기 를 Matlab Simulink로 구성한 실험으로 그 유효성을 검증하였다. II. 본 론 2.1 인지 제어 신경망 PI 제어기의 구현 PI 제 어기 제어대상을 비례 적분 (PI ; Proportional Integral)제어기로 제 어하는 PI 제어기의 출력 는 입력을 라 할 때 다음과 같다. (1) (2) 식 (1)은 제어기이며 비례 게인 값 적분 게인 값이다. 출 131

148 력 는 식 (2)와 같다. 식 (2)를 구성도로 바꾸면 그림 1과 같다. Noise Generator로발생시켰으며 그림 4 는 Simulation 결과이다. 그림 1. PI 제어기의 구성도 연속 시간 회귀 신경망 PI 제어기의 구성 연속 시간 재발 성 신경 네트워크 (CTRNN) 는 신경 세포의 동적 시스템 모델이다. CTRNN는 착신의 신경 세포에 대한 효과를 모델 링 상미 분 방정식들의 시스템을 사용하며 세밀한 수준에서 신경 활성화를 모델링하지 않는 한 직접 네트워크에 있는 관련 신경망 시뮬레이션 보다 효율적이다[4]. 식 (3) 은 CTRNN의 수식이며 는 노드 i번째 뉴런의 시간상수 는 노드 i 번째 뉴런의 상태, 는 j 번째 뉴런에서 i번째 뉴런의 Weight Factor이며 는 j 번째 뉴런의 바이어스 값, 그리고 logistic sigmoid function 이다. (3) 이 은 식 (4)와 같다. 식 (3)을 구성도로 바꾸면 그림 2와 같다. 그림 2. CTRNN 신경망 구성도 (4) 그림 1과 2를 적용한 PI제어기 구성도는 그림 3과 같다. 그림 3. CTRNN PI 제어기의 구성도 Ⅲ. 구현 Matlab/simulink 상에서 CTRNN PI 제어기와 이를 시뮬레이션하기 위 해 PMSM의 수학적 모델링을 하였다. 또한 외부에서의 외란은 Gaussian 그림 4. 인공신경망 PI제어기, CTRNN 적응 PI제어기, 적용된 토크 그 림 4는 1200RPM을 입력 시 기존의 인공신경망 제어기와 CTRNN을 적용한 제어기의 결과를 보여주고 있는데 제안한 제 어기의 결과가 기존의 제어기보다 높은 적응력을 가지고 강인한 제어하는 것을 보여주고 있다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 연구에서는 CTRNN을 이용한 적응형 PI제어기를 제시하 였다. 기존의 제시했던 인공신경망 PI제어기와 CTRNN PI제어 기를 시뮬레이션을 통하여 제안이 유용함을 증명하였고 토크 량이 과하게 유입되었을 때 이전 제어기 보다 개선이 되었으나 빠르게 대처하지 못하는 것을 확인하였다. 이는 신경망 데이터 를 스스로 보안해 나갈 수 있는 지능형 시스템의 연구개발이 이루어진다면 더 강인한 제어기가 될 수 있음을 기대한다. 참고문헌 [1] 정종대, 인공신경망에 의한 PID 제어기 자동동조 에 관한 연구,한국퍼지 및 지능 시스템학회 논문 지 제6권 제2호, pp [2] 김부열, 인공신경망을_이용한_유도전동기_고장진단,한국정보통신학회, 한국정보통신학회논문지 제6권 제2호, pp [3] 하홍곤, 웨이브렛 신경망을 이용한 PID제어기의 설계,조명 전기설비학회논문지 제17권 제1호, pp [4] en.wikipedia.org/wiki/recurrent_neural_network 132

149 HOG와 CS-LBP 특징 벡터로 학습된 부스티드 트리 분류기를 이용한 보행자 검출 방법 *임영철, 강민성 대구경북과학기술원 IT융합연구부 ninolyc@dgist.ac.kr, mskang@dgist.ac.kr A pedestrian detection method using a boosted tree classifier trained by histogram of oriented gradient and center symmetric local binary pattern *Young Chul Lim, Minsung Kang Division of Advanced Industrial Science and Technology, Daegu Gyeongbuk Institute of Science & Technology Abstract In this paper, w e propose a pedestrian detection method using histogram of oriented gradient and center symmetric local binary pattern. The ex tracted features are used to train a boosted random tree classifier. The learned classifier detects pedestrians over full images using sliding window scheme. Our ex perimental results show that the proposed method outperforms the state of the arts using intensity-based feature. I. 서 론 최근 지능형 자동차, 로봇, 지능형 영상 보안등의 다 양한 분야에서 보행자 검출에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다 [1]. Histogram of oriented gradient (HOG) 방법 [2]이 제안된 이후, 과거 10여년 동안 보 행자 검출 기술은 하드웨어 성능의 향상과 다양한 알 고리즘의 융합으로 인해 성능적인 부분뿐만 아니라 성 능적인 부분에서도 많은 발전을 이루어왔다. 하지만, 아직까지도 다양한 특징 정보를 융합한 최신 방법들도 10-1 false positive per image (FPPI) 기준으로 7 70%~80%정도의 수준에 머물고 있다 [1]. 대부분의 보행자 검출 방법들은 HOG 특징을 기반으로 컬러, 패 턴, 모션등의 정보를 융합하여 성능을 향상시키고 있 다. Aggregated channel feature (ACF) 방법 [3]은 기존의 integral channel feature (ICF) 방법[4]을 개 선한 방법으로써, 영상의 기울기 히스토그램 (histogram of oriented gradient), 기울기 크기 (gradient magnitude), 컬러 정보를 융합한 특징 벡터 를 이용하여, 부스팅 학습을 통하여 분류기를 생성한 방법이다. 하지만, 일부 지능형 자동차의 스테레오 영 상 시스템에서는 시스템 대역폭의 제한으로 인해 밝기 영상만을 사용하는 경우가 있기 때문에, 컬러 정보를 제외한 특징 벡터를 사용해야 하는 경우가 발생할 수 있다. HOG와 local binary pattern (LBP)를 이용한 보행자 검출 방법은 밝기 영상에서 특징 벡터를 추출 하고 support vector machine (SVM) 학습을 통하여 생성된 분류기를 이용하여, 전역 검출기 (global detector)와 부분 검출기(part detector)를 결합함으로 써, 우수한 보행자 검출 성능을 달성하였다 [5]. 본 논문에서는 기존의 LBP에 비하여 복잡도가 낮은 center symmetric LBP (CS-LBP) 특징 벡터를 HOG 특징 벡터와 결합하여, boosted trees 방법을 통하여 학습한 분류기를 생성하여, 보행자를 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 133

150 변화에 강건한 장점이 있다. 각도를 균일한 크기로 나 누어 빈(bin)을 설정하고, 빈에 해당되는 기울기를 크 기를 셀(cell)에서 누적함으로써, 히스토그램을 생성한 다. 이웃하는 셀과의 정규화를 위하여 4개의 셀로 구 성된 블록을 설정하고, 블록을 겹쳐나가면서 특징 벡 터를 생성한다. 2.2 CS-LBP 특징 벡터 추출 LBP는 대표적인 패턴 기반의 특징 벡터로써, 중심 화소를 기준으로 이웃하는 화소들의 밝기 값을 비교함 으로써, 코드를 생성한다. CS-LBP는 중심화소를 기준 으로 마주 보고 있는 화소들끼리의 밝기 값을 비교하 여 코드를 생성한다. 3 3크기의 화소를 기준으로 하면, LBP는 256차원의 벡터를 생성하게 되고, CS-LBP는 16차원의 벡터를 생성하게 됨으로써, 연산 속도를 줄 일 수 있는 장점이 있다. HOG와 유사하게 블록에서 각각의 코드의 개수를 누적하여 보행자 인식을 위한 특징 벡터로 상용된다. 그림 1. 보행자 검출 구성도 제안한 방법에 대하여 설명할 것이고, 3장에서는 제안 한 방법과 기존 방법과의 비교 실험에 대한 결과를 보 여줄 것이며, 4장에서는 결론과 향후 연구 방향에 대 하여 제시할 것이다. II. 제안한 보행자 검출 방법 보행자 검출 방법은 그림 1에서와 같이 피라미드 영 상을 생성하여 슬라이딩 윈도우 방식으로 학습된 분류 기를 이용하여 다중 크기의 후보군을 추출하고, 비 최 대치 억제 기법 (N MS : non-max imum suppression) 을 통하여 보행자를 검출한다. 보행자 검출 성능을 향 상시키기 위해서는 분별력이 우수한 특징 벡터를 선택 하고, 선택된 특징 벡터를 이용하여 최적의 분류기를 생성하는 것이 가장 중요하다. 2.1 HOG 특징 벡터 추출 HOG는 영상에서 기울기 각도(angle) 성분과 크기 (magnitude) 성분을 추출하여 생성되기 때문에 조명 2.3 부스티드 트리를 이용한 보행자 검출 양성 샘플 (positive sample)과 음성 샘플(negative sample)에서 추출된 HOG, CS-LBP 등의 특징 벡터를 이용하여 분류 모델을 학습하여 최적의 보행자 분류기 를 생성한다. 본 논문에서는 기존의 보행자 검출 방법 [3, 4]에서와 같이 두 단계 트리 (depth-2 tree)의 약분 류기 (weak classifier)를 부스팅 학습을 통하여 결합시 켜서 강분류기로 생성하는 부스티드 트리 모델을 사용 한다. 학습된 분류기는 다중 스케일의 테스트 영상에 서 슬라이딩 윈도우 방식으로 보행자 유무를 판단하여 보행자 후보군을 추출하고, 추출된 후보 영역들은 NMS 기법을 이용하여 영상에서의 보행자 영역을 추 정한다. Ⅲ. 실험 결과 제안한 보행자 검출 방법에서 보행자 분류 모델을 학 습하기 위하여 의 크기의 INRIA 학습 영상을 사용하였다. HOG는 8 8 크기의 셀, 크기의 겹 쳐진 블록, 9개의 bin을 사용하여, 총 3,780개의 차원을 갖는 특징 벡터가 생성되었고, CS-LBP는 8 8 크기의 블록, 16개의 코드를 사용하여 2,048개의 특징 벡터가 생성되어, 총 5,828개의 특징 벡터가 생성된다. 생성된 특징 벡터를 이용하여, 부스티드 트리 분류기를 학습 한다. 제안한 보행자 검출 방법의 성능을 평가하기 위하여 INRIA 테스트 영상을 사용하였고, Piotr's Matlab Toolbox [6]를 이용하여 HOG [1], latent SVM 134

151 그림 2. 보행자 검출 실험 결과 (LatSVM), [7], HOG-LBP [5]등의 기존 방법과 log miss rate를 기준으로 성능을 비교하였다. 그림 2는 제 안한 방법과 기존의 방법에 대하여 다양한 false positives per image (FPPI)에서의 log miss rate를 보 여준다. FPPI 10-1 기준으로 제안한 방법이 기존의 방 법보다 좀 더 우수한 성능을 보여주었다. HOG나 LatSVM과 같이 HOG 특징 벡터만을 사용하는 방법에 비하여는 10% 정도의 성능 향상을 보여주었고, HOG-LBP 방법에 비하여도 복잡도는 줄어들었지만, 성능적인 측면에서는 오히려 3% 정도 향상된 결과를 보여주었다. gradients for human detection, P roceedings of IEEE Conference Computer Vision and Pattern Recognition, pp , [3 ] P. Dollá r, R. Appel, S. Belongie, and P. Perona, Fast feature pyramids for obj ect detection, IE EE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 3 6, no. 8, pp , Aug [4] P. Dollár, Z. Tu, P. Perona, and S. Belongie, Integral channel features, Proceedings of British Machine V ision Conference, pp , Sep [5] X. Wang, T.X. Han, and S. Yan, An HOG-LBP human detector w ith partial occlusion handling, Proceedings of IE EE International Conference on Computer Vision, pp , Oct [6 ] / vision. ucsd.edu/~ pdollar/ toolbox / doc/ [7] P. Felzenszwalb, D. McAllester, and D. Ramanan, A discriminatively trained, multiscale, deformable part model, P roceedings of IE EE Conference Computer Vision and P attern Recognition, Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 HOG와 CS-LBP 특징 벡터를 이용한 보행자 검출 방법을 제안하였다. 보행자 분류기 생성 을 위하여 밝기 영상으로부터 HOG와 CS-LBP 특징 벡터를 추출하였다. 추출된 특징 벡터는 부스티드 트 리 모델을 학습하기 위하여 사용되었고, 생성된 분류 기를 이용하여, 전체 영상에서 보행자를 검출할 수 있 다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 밝기 영상 기반 의 보행자 검출 방법에 비하여 좀 더 우수한 성능을 보여주었다. 향후, 추적 기술과 결합하여, 검출 성능에 대한 신뢰도를 향상시키는 연구를 진행할 것이다. 참고문헌 [1] P. Dollár, C. Wojek, B. Schiele, and P. Perona, Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 3 4, no. 4, pp , April [2] N. Dalal and B. Triggs, Histogram of oriented 135

152 향상된 실제 움직임 벡터 추정을 이용한 새로운 프레임 률 변환 기법 김재광, 송상훈, * 한동일 세종대학교 컴퓨터공학과 kimjk1754@naver.com, song@sejong.ac.kr, dihan@sejong.ac.kr A Novel Frame Rate Conversion Method by Using Improved True Motion Estimation Jaekwang Kim, Sanghoon Song, * Dongil Han Department of Computer Engineering Sejong University Abstract In this paper, a method of estimating true motion vectors to reduce image quality deterioration such as block artifact is proposed. Three consecutive original input images areused to calculate the motion vectors. Bi-directional motion estimation, forward directional motion estimation, backward directional motion estimation is performed. The minimum SSD obtained by bi-directional motion estimation compares each of the SSD value obtained by motion estimation of the forward and backward direction. And this will determine the optimal MV of forward, backward direction. Then, the estimated true motion vector is applied to frame interpolation. I. 서 론 * 교신저자 : 한동일(세종대학교 컴퓨터공학과) 프레임 율 변환 기법 (Frame rate up-conversion. 이 하 FRC) 은 는 다른 프레임 율을 가지는 다양한 디스 플레이 포맷 간의 변환을 위해 필요하다. 프레임 율로 상향 변환이 되면 보다 좋은 화질을 기대할 수 있다. 현재 움직임 보상 보간 (MCI) 을 이용한 다양한 움직 임 보상 프레임 율 변환 (MC-FRC) 알고리즘이 개발 되고 있다. 이와 같은 MCI 기법의 경우, 모든 보간 과 정이 움직임 벡터에 의해 이루어지기 때문에 영상 내 객체들의 실제 움직임 벡터 (true motion vector) 를 추정해 내는 것이 매우 중요하다. 하지만, 움직임 추정 시 영상의 노이즈, 밝기 변화, 사물 차폐 등의 이유로 정확한 실제 움직임 벡터를 추정하지 못하는 경우가 많다. 잘못 추정된 움직임 벡터는 보간 된 영상에서 블록 인위성 과 같은 화질열화를 유발하게 된다. 이와 같이 화질열화를 줄이고 움직임 보간을 위해, 본 논문 에서는 3개의 입력 영상을 이용한 실제 움직임 벡터 추정방법을 제안한다. II. 본론 2.1 실제 움직임 벡터 추정 제안하는 알고리즘의 움직임 추정은 그림 1과 같이 forward 방향의 움직임 추정, backward 방향의 움직임 추정을 실시한다[1]. 136

153 그림 1. 인접하는 두 프레임 사이의 두 방향의 움직임 벡터 그림 2. 양방향 움직임 추정 후 프레임의 블록 보간,, 시간적으로 입력되는 원본 프레임을 나타내고 는 과 프레임 중간의 보간된 프레임 을 나타낸다. 또한 는 forward 방향 움직임 추정 으로 획득한 (Motion Vector)로, 프레임의 블 록이 시간적으로 앞에 위치한 프레임의 후보 블록을 가리키고, 는 backward 방향 움직임 추정으로 획 득한 로, 프레임의 블록이 시간적으로 뒤에 위치 한 프레임의 후보 블록을 가리킨다. 제안하는 실 제 움직임 벡터 추정 후 움직임 보상 보간은 와 를 이용한 [1]의 IEWMC(Irregular-Grid Ex panded-block W eighted Motion-Compensation) 방 법을 사용한다. 우리는 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해 프 레임을 추가 입력 받아 총 3개의 프레임을 이용하여, 양방향 움직임 추정, forward방향 움직임 추정, backward방향 움직임 추정을 실시한다. 첫 번째로, 양방향 움직임 추정은 프레임과 프레임을 사용하여 양방향 움직임 추정 후, 그림 2와 같이 프레임의 블록을 보간 한다. 그림 3이 나 타내는 것처럼 보간 된 블록과 원본 프레임의 블록 과의 (Sum of Square Difference)를 계산하여 가 장 낮은 값을 갖는 블록 위치를 찾게 된다. 원본 프레임의 블록과 비교하며 가장 낮은 값을 찾기 때문에 움직임 벡터 추정의 정확도를 높일 수 있다. 수식은 다음과 같다. arg (1) S는 탐색영역, mv는 탐색영역 내 후보, B는 매 크로 블록, x는 매크로 블록의 공간적 인덱스를 의미 한다. 그림 3. 프레임의 블록과 원본 프레임 블록과의 계산 수식 (1)을 이용하여 추정된 는 과 사이의 backward 방향의, 과 사이의 forward 방 향의 로 사용될 수 있다. 두 번째, 프레임과 시간적으로 뒤에 위치한 프레임을 이용하여 backward 방향의 움직임 추정을 한다. 수식 (2)을 이용하여 backward 방향의 움직임 추정을 통해 최소 값과 를 획득할 수 있다. arg (2) 그림 4. forward 방향 및 backward 방향 움직임 추정; (A) : backward 방향, (B) : forward 방향 마지막으로, 프레임과 시간적으로 앞에 위치한 프레임을 이용하여 forward 방향의 움직임 추정을 한다. forward 방향의 움직임 추정 통해 최소 값과 를 획득할 수 있다. forward방향의 움직임 추정은 수식 (2)의 프레임을 으로 바꾸어 사용한다. 앞에서 정의한 수식을 이용하여 얻어진 3가지의 와 최소 값을 이용하여 그림 5와 같이 양방향 움직임 추정으로 계산한 값을 backward 방향의 137

154 움직임 추정으로 계산한 값 및 forward 방향의 움직임 추정으로 계산한 값과 비교한다. 그림 5. SSD값 비교 후 최적의 및 결정 비교를 통해서 가장 낮은 를 갖는 및 를 결정하게 된다. [1]의 IEWMC방법은 forward 방향의 와 backward 방향의 를 모두 필요로 하며 과 프레임의 중간 프레임 를 보간 하게 된다. 위에서 결정된 는 과 프레임에 관계 된 backward 방향의 로 사용하게 되지만, 는 과 프레임에 관계된 이므로 프레임을 보간 할 때 forward 방향의 로써 사용하게 된다. 프레임을 보간 하기 위해 사용할 forward 방향의 는,, 프레임의 입력으로 실행된 알고 리즘에서 결정된 최적의 및 중 를 이 용하게 된다. Ⅲ. 결과 앞에서 제안한 실제 움직임 추정 알고리즘에 CIF(352x288) 비디오 시퀀스를 입력하여 실험을 진행 하였다. 비디오 시퀀스의 홀수 프레임을 제거한 후, 짝 수 프레임만을 이용하여 50개의 홀수 프레임을 생성한 뒤, 50개의 원본 홀수 프레임과의 PSNR(Peek Signal) 의 평균을 계산하여 표 1과 같이 현존하는 알고리즘 [1-3]과 비교하였다. P roposed Ref. [1 ] Ref. [2] Ref. [3] football foreman mobile 표 1. 현존하는 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 PSNR 비교 제안하는 실제 움직임 벡터 추정으로 획득한 MV를 이용한 움직임 보상으로 원본 비디오 시퀀스와의 높은 유사성으로 PSNR이 다른 알고리즘에 비해 높다는 것 을 확인 할 수 있다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 프레임 율 변환 기법에서의 발생되는 문제점인 잘못 추정된 움직임 벡터에 의해 생성된 블 록으로 인한 화질 열화를 감소시키기 위해 실제 움직 임 벡터를 추정하고, 추정된 움직임 벡터를 적용하여 화질을 개선 할 수 있었다. 기존의 알고리즘에서 잘못 추정된 움직임 벡터로 인해 보간 된 프레임에서 화질 열화가 나타나는 반면, 제안한 방법을 사용할 경우 잘 못 추정된 움직임 벡터 추정률의 감소와 정확한 움직 임 벡터 추정률의 증가로 인해 화질열화를 줄임으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있었다 Ⅴ. 감사의 글 본 논문은 산업통상자원부 산업융합원천기술개발사업 (No. K )의 지원과 미래창조과학부 및 정보 통신 산업진흥원의 개방형 ICT융합과정 지원사업 (NIPA-2014-H )의 연구결과로 수행되었음. 참고문헌 [1] D. Wang, A. Vincent, P. Blanchfield, R. Klepko, Motion compensated frame rate up-conversion P art II: New algorithms for frame interpolati on, IEEE Trans. Broadcast., vol. 56, pp , Jun [ 2] S. Dikbas, Y. Altunbasak, Novel True -Motion Estimation Algorithm and Its Application to Motion-Compensated Temporal FrameInterpolation, IEEE Trans. Image P rocessing, vol. 2 2, pp , Aug [3] Un-Seob Kim, Myung-Hoon Sunwoo New Frame Rate Up-Conversion Algorithm with Low computational Complex ity, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 24, March 2014 [4] D. Wang, L. Zhang, A. Vincent, Motion compensated frame rate up-conversion Part I: Fast Multi-Frame Motion estimation IEEE Trans. Broadcast., vol. 56, pp , Jun

155 HOG를 이용한 향상된 붉은 사과 검출 알고리즘 개발 김동기, 최홍철, 유성준, * 한동일 세종대학교 컴퓨터공학과 s @sju.ac.kr, maltessfox@sju.ac.kr, sjyoo@sejong.ac.kr, dihan@sejong.ac.kr Development of an Improved Red Apple Detection Using HOG Donggi Kim, Hongchul Choi, Seong Joon Yoo, * Dongil Han Department of Computer Engineering Sejong University I. 서 론 Abstract This study proposes an algorithm for recognizing apple trees in image and detecting apples to measure the number of apples on apple trees. The proposed algorithm ex plores w hether there are apple trees based on the number of image block-unit edges and then detect apple areas. In order to ex tract colors appropriate for apple areas, CIE L*a*b* color space was used to extract colors. In order to extract a circle in the form of an apple, Histogram of Oriented Gradients ( HOG) w as used. Then using AdaBoost L earning algorithm, characteristics data on apples w ere learned and generated. With generated data, detection of apple areas was made. Then we apply a weight to the apple area extracted by using the CIE L * a* b* to find more accurate apple area. The proposed algorithm had a higher detection rate than ex isting pix el-based image processing algorithms and minimized false detection. * 교신저자 : 한동일(세종대학교 컴퓨터공학과) 농작물 수확 분야에서 기존에는 사람이 수작업으로 농 작물의 개수나 재해유무를 판단하여 왔으며, 문제점으 로 많은 비용과 시간, 공정성 문제가 대두 되었다. 그 러나 영상처리 및 머신비전 기술이 발전함에 따라 이 러한 문제점들에 대한 대안책으로 제시되고 있다. 지 금까지의 과수영역을 검출하는 기존 연구들을 살펴보 면 대부분 픽셀기반의 영상처리 기법을 적용하여 과수 영역을 검출한 후, 검출된 영역의 개수를 레이블링하 여 카운팅 하는 방법을 사용하였다[1, 2, 3]. 본 논문에 서는 전처리 과정으로 사과나무의 외형을 에지 기반으 로 분석하여 사과나무 존재유무를 판별하여 사과나무 를 인식하고, Adaboost Learning을 통해 학습된 사과 의 패턴 데이터를 이용하여 사과나무에 달린 사과를 검출하는 구조로 시스템이 설계되었다. 사과나무의 사 과를 검출하는 경우 기존 객체 검출과는 다른 여러가 지 검출오류가 발생하게 된다. 사과 검출 오류 발생 예를 살펴보면 주로 과일과 비슷한 색상을 갖는 다른 물체에 의한 검출 오류, 과일이 나뭇잎 등 다른 물체 로 가려져서 검출되지 않는 오류 등이 있다. 본 논문 에서는 과일과 비슷한 색상의 검출오류를 최소화시키 기 위해 CIE L*a*b* 색 공간을 통해 사과영역의 최적 의 색상을 추출하였다. 또한 사과의 경우 내부 패턴 보다는 둥근 외형에 패턴 정보가 많기 때문에, HOG feature를 이용하여 객체의 139

156 외형 정보를 추출 및 적용하여, 사과의 외형정보를 반 영하는 효과적인 사과 검출 시스템을 제안하였다. II. 본론 2.1 사과나무 인지 기존 사과 인식 시스템의 경우 입력영상이 사과나 무가 아님에도 불구하고 검출알고리즘이 수행되어 오 인식 되는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 오 인식 문제와 카메라에 의한 포커싱 문제를 해결하기 위해 전체 시스템의 전처리 과정으로써 입력영상을 블록단위로 분할한 뒤, 각 블 록에 해당하는 에지의 개수를 추출하여, 나무후보 블 록에 해당하는지 판단한다. 사과영역의 경우 내부패턴 이 단순하고, 나무영역에 비해 에지 수가 적기 때문에, 나무영역 내부에 빈 공간이 생길 수 있어, 빈 공간을 채우게 된다. 최종적으로 나무후보블록이 사전에 분석 된 비율에 해당하면 나무로 판단하게 된다. 과 는 실험적으로 50 과 120을 적용하였다. 제안한 알고리즘은 다음과 같다. (a) 입력이미지 (b) 사과나무 영역추출 그림 2. 사과나무 인식 알고리즘 적용영상 2.2 CIE LAB 색 공간 분석 영상에서 색상정보를 이용하여 사과를 정확히 검출 하려면 사과영역과 배경 영역을 확실하게 분류되도록 하는 것이 중요하다. 따라서 사과영역의 최적의 색상 범위를 알아내기 위해, 다양한 색 공간 모델(RGB, HSI, CIE L*a*b*) 을 비교분석 하였다. 그 중 인간의 시각화 모델과 유사한 CIE L*a*b* 색 공간이 사과와 배경영역이 가장 명확히 분류되어 CIE L*a*b*색 공간 의 L*, a*, b* 조건을 이용하여 붉은색 사과 영역의 색상범위를 정의하고, 해당영역을 추출하였다. 추출된 사과색상영역의 경우 사과가 존재할 확률이 높기 때문 에, 가중치를 주어 검출률을 향상시켰다. 정의된 조건 의 색상범위 및 추출된 사과영역의 영역은 아래와 같 다. 0 L * a * 80 0 b * 60 수식 1. 붉은색 사과영역의 L*a*b* 색 조건 그림 1. 사과나무 인식 알고리즘 그림 3. RGB, HSI, CIE LAB 색 공간에서의 사과 및 배경 영역 140

157 Ⅲ. 실험 결과 사과 검출은 사과의 크기, 색상 등 다양한 환경의 사과영상 40여장을 이용하였고, 사전에 오프라인 환경 에서 Adaboost Learning 알고리즘을 통해 생성된 사 과 학습 데이터를 이용하여 사과 검출을 진행하였다. 기존연구 [1]와 제안한 사과 검출 시스템을 비교한 결 과 아래 표와 같이 본 논문에서 제안한 시스템이 검출 률이 약 7.4% 정도 높았고, 오 검출 횟수 또한 대폭 감소 되는 결과를 확인하였다. (a) 입력이미지 (b) 사과색상 영역추출 그림 4. CIE LAB 색 공간에서의 사과영역 추출 No. Ref[1] Proposed of Detection False Detection fruits rate,% detection rate,% % % 28 표 1. 기존 방법과 제안한 방법의 결과비교 No. of images False detection 2. 3 HOG ( Histogram of Oriented Gradients) HOG는 에지 픽셀들의 방향에 대한 히스토그램을 이 용하기 때문에, 객체의 내부패턴이 단순하며 물체의 윤곽선으로 물체를 식별할 수 있을 경우에 적합하다. 사과의 경우에도 내부의 패턴정보가 적고, 사과의 둥 근 외형에 더 많은 패턴정보가 존재하기 때문에, 사과 의 외형정보를 효과적으로 반영하기 위해, 입력영상에 대하여 HOG feature를 추출하였고, 추출된 사과에 대 한 패턴정보를 Adaboost Learning 알고리즘을 이용하 여 학습하였다. (a) 입력 영상 (b) HOG 적용 영상 Cell Size : 16 (c) HOG 적용 영상 Cell Size : 8 (d) HOG 적용 영상 Cell Size : 4 그림 5. 입력 영상의 Cell 크기별 HOG feature (a) 입력이미지 (b) 사과영역 검출 그림 6. 사과영역 검출결과 141

158 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 기존의 사과 검출 알고리즘을 분석해 보면 사과와 비슷한 색상, 과일이 나뭇잎과 같은 다른 물체로 가려 져서 검출되지 않는 오류 등의 문제점으로 인해 매우 큰 오 검출이 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 사과검출 시 발생하는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 전체 시스템의 전처리 과정으로 사과나무를 먼저 인식하고, 사과영역에 해당 하는 최적의 색상을 추출, HOG feature 및 Adaboost 학습 알고리즘을 적용하여 기존연구에 비해서 검출률 을 향상시키면서 오 검출 또한 대폭 감소시킬 수 있는 사과검출 알고리즘을 개발하였다. 감사의 글 이 논문은 한국연구재단의 기초연구사업 (NRF-2014R1A1A )의 지원과 미래창조과학부 의 정보통신 방송 연구개발 사업[I , ICT 기반 농업재해 예측 대응 기술 개발 및 시범적용]과 창조 비타민 프로젝트의 일환으로 수행하였음. 참고문헌 [1 ] Hanbyul Yeon, SeongJoon Yoo, Dongil Han, Jinhee Lim, Automatic Detection and Count of Apples Using N -adic Overlapped Object Separation T echnology, P roceeding of International Conference on Information Technology and Management, November [2 ] Qi W ang, Stephen Nuske, & M arcel Bergerman, E. A., Design of Crop Yield Estimation System for Apple Orchards Using Computer V ision, In Proceedings of ASAB E, July [3 ] Raphael Link er, Oded Cohen, Amos N aor, Determination of the number of green apples in RGB images recorded in orchards, Journal of Computers and Electronics in Agriculture, pp February [4] Y. Song, C.A. Glasbey, G.W. Horgan, G. Polder, J.A. Dieleman, G.W.A.M. van der Heijden, "Automatic fruit recognition and counting from multiple images", Journal of Biosystems Engineering, pp February

159 CIEDE 2000 표준을 이용한 색각 이상자용 혼동선 데이터베이스 구축 이주선, 조규홍, * 한동일 세종대학교 컴퓨터공학과 dihan@sejong.ac.kr, jusunleeme@nate.com, isolat09@naver.com Construction of Confusion Line for Color Vision Deficiency Using CIEDE2000 Color-Difference Formula Jusun Lee, Keuyhong Cho, * Dongil Han Department of Computer Engineering Sejong University Abstract T his paper provides a method for complementing the problem of color vision confusion line d atabase for people with CVD. The purpose of this paper is to build a database using the method to define the color to be confused w ith the CIEDE2000 color difference formula that is used as the current standard in the CIELab color space. I. 서론 현재 다양한 디스플레이 기술의 발전으로 인해 사람 들은 많은 컬러 정보들을 디스플레이 장치에서 자주 접하게 된다. 하지만 전 세계 인구의 약 8%에 해당하 는 색각 이상자들은 디스플레이 장치를 통해서 인터넷 을 사용하는 중에 비 색각 이상자보다 제한된 양의 컬 러 정보만을 누리고 있는 실정이다. [1][2] 색각 이상자들은 보통 1, 2, 3색각 이상자로 나뉘는데 인간의 감광 세포인 L 원추세포에 이상이 있어 적색이 어둡게 보이게 되는 1색각 이상자를 비롯하여 M원추 세포에 이상이 있어 적색과 녹색의 구분이 힘들게 되 는 2색각 이상자가 있고, 이 색각 이상자들은 전체 색 각 이상자 중 95%이상을 차지하고 있다. 마지막으로 3 색각 이상자는 S 원추세포에 문제가 있어 황색과 청색 의 구분이 힘들다. 본 논문에서는 대부분의 사람들은 혼동하지 않는 색상이지만, 색각 이상자는 혼동하는 색상을 명확히 판단하여 각각 색상들을 기록해놓은 혼 동선DB를 더욱 효과적으로 구축하는 방법을 제시한다. [3][4] 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서 는 기존의 혼동선 구축 알고리즘에서 인간의 시각적 특성을 고려한 색차공식을 적용하여 기존의 혼동선DB 보다 더욱 효과적인 혼동선DB를 구축하였다. II. 본론 2.1 기존 혼동선DB의 문제점 그림 1은 본 논문에서 참조한 기존 논문[5]의 방식을 사용하여 제작된 혼동선DB이고, 그림 2는 이를 일부 확대한 그림이다. 아래 그림을 보게 되면 데이터를 전 체적으로 확인하기에는 색각 이상자 시점의 색상들이 정확하게 그룹핑되어 있는 것으로 확인되지만 기존 혼 동선 구축시 사용된 조건은 본 연구진의 임의의 경험 적 수치를 토대로 사용했기 때문에 검증이 조금 더 필 요한 데이터이다. * 교신저자 : 한동일(세종대학교 컴퓨터공학과) 143

160 ΔL = (1) ΔAB = ΔL <= 3 and ΔAB <= 15 (2) (3) 그림 1. 기존 논문의 구축된 혼동선 (좌)모사 전 / (우)1색각 모사 후 단, 이며, 이 때 는 의 평균이다. 그림 2. 기존 논문의 구축된 혼동선 (일부 확대) 2. 2 개선사항 본 논문에서는 기존의 검증되지 않은 색차식을 통해 구축된 혼동선DB의 문제점을 해결하여 더욱 효과적인 결과물을 생성하기 위하여 CIE에서 표준으로 제시한 CIEDE2000 색차식을 사용한다.[6][7] 기존 논문 [5]에서 사용한 색차식의 경우 색상을 구 분할 때 명도 차이가 색상간의 채도 차이보다 더욱 민 감하게 반응하는 인간의 시각 인지 특성에 따라 밝기 값에 대한 조건은 3으로 지정하였고, 채도 차이의 조 건은 15로 지정하여 아래 수식 (2)과 같은 조건으로 혼동선을 구축하였다. 하지만 이는 경험적으로 최적이 라고 생각했던 수치이기 때문에 본 논문에서는 CIE에 서 표준으로 채택한 CIEDE2000 색차식을 사용하였다. 해당 조건은 (5)이며, 본 논문에 사용된 값 조건 은 3.3 으로 정의하였다. 단, (4) 144

161 (5) 표 1. 기존 혼동선의 혼동선별 표준 편 차 데이터 Ⅲ. 결과 본 연구에 따른 결과는 그림 3으로 나타내었다. 전체 적으로 확인하기에는 큰 차이가 존재 하지 않지만 혼 동선DB의 같은 혼동선 내의 색상 분포를 표준편차를 통해 나타낸 결과를 표1에 나타내었다. 표 2. 본 논문에서 제시하는 방법으로 구축한 혼동선 혼동선별 표준편차 데이터 표 3. 각 혼동선의 표준편차의 평균 그림 3. 본 논문에서 제시하는 방법으로 구축한 혼동선 (좌)모사 전 / (우)1색각 모사 후 기 존 의 혼동선 제시한 혼동선 이러한 결과를 확인함으로써 CIEDE2000 표준을 사용 하여 혼동선을 구축하였을 때 색상간의 밀집이 더욱 정교하게 나타남이 확인 되었고, 이러한 결과로 CIEDE2000표준을 사용하여 구축된 혼동선이 더욱 효 과적임을 나타낸다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 그림 4. 본 논문에서 제시하는 방법으로 구축한 혼동선 (일부 확대) 색각 이상자를 위한 혼동선 DB의 구축은 색각 이상 자의 색 인지 특성을 최대한 반영하여야 한다. 본 논 문에서는 기존의 CIELab 표준 대신 CIEDE 2000 표준 을 도입하여 혼동선별 편차가 우수한 혼동선 DB를 구 축하였다. 이는 색각 이상자의 색 인지 특성을 더욱 정밀하게 반영할 수 있어, 색각 이상자의 웹 접근성을 향상시킬 수 있다. 145

162 Ⅴ. 감사의 글 본 연구는 한국연구재단의 기초연구사업(NRF-2014R1 A1A )과 기초연구사업(No )의 일 환으로 수행되었음. 참고문헌 [1] Simunovic, M. P., "Colour vision d eficiency. ", Eye, 24.5, pp , [2] Mereuta, A., et al., "Web page textual color contrast compensation for CVD users using optimiz ation method s. ", Journal of M athematical Modelling and Algorithms in Operations Research, 13.4, pp , [3] D. Han, S. Yoo and B. Kim, "A Novel Confusion-Line Separation Algorithm Based on Color Segmentation for Color Vision Deficiency.", Journal of Imaging Science & Technology, 5 6.3, [4] Mollon, John D., Françoise Viénot, and Hans Brettel. " Digital vid eo colourmaps for checking the legibility of displays by dichromats.", Color: Research and applications, 24.4, pp , [5 ] 이주선, 조규홍, 한동일 색 각 이상자별 색상 인지 구분을 위한 혼동선 구축 및 이시하라 차트를 통 한 검증, 2014 대한전자공학회 추계학술대회 논문 집, pp , N ov. 29, 2014, 한양대학교. [6] Sharma, Gaurav, Wencheng Wu, and Edul N. Dalal., "The CIEDE2000 color d ifference formula: Implementation notes, supplementary test d ata, and mathematical observations. ", Color Research & Application, , pp , [7 ] CIE ColorSpace. [Online]. 146

163 prbfnns 패턴분류기와 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 시스템 설계 : 다중 포즈 분류의 비교연구 *김봉연, 이승철, 오성권 수원대학교 전기공학과 zillot07@suwon.ac.kr, lsc225@suwon.ac.kr, ohsk@suwon.ac.kr Design of Face Recognition System Using prbfnns and PCA Algorithm : Comparative Studies for Multi-pose Classification *Bong-Youn Kim, Seung-Cheol Lee, Sung-Kwun Oh Department of Electrical Engineering, The University of Suwon Abstract 본 논문에서는 포즈 분류 기반 얼굴인식 시스템을 설계하고, 정면과 좌우측면으로 포즈 분류하는 경우와 좌우측면을 45, 90 로 세분화한 경우 그리고 상하좌우 까지 고려하여 포즈 분류하는 경우를 비교 및 분석한 다. 제안된 얼굴인식 시스템은 주성분 분석법(PCA)을 이용하여 포즈 분류를 수행하고, 포즈 분류 결과를 기 반으로 prbfnns 패턴 분류기를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. prbfnns 패턴 분류기의 연결가중치는 1차 식으로 구성된 다항식을 사용하며, 입자군집 최적화 (PSO) 알고리즘을 이용하여 파라미터를 최적화한다. 제안된 시스템의 포즈 분류 및 인식성능을 평가하기 위해 수원대학교 I C&CI 데이터를 이용한다. I. 서론 최근 얼굴인식에서 제한되지 않은 자연스러운 환경 에서 얻은 동영상 내의 얼굴 추적 및 인식의 필요성이 부각되고 있다. 기존 얼굴인식은 고정된 카메라를 정 면에 두고 응시해야 하는 통제적인 방법이 사용되고 있기 때문에 인식대상자가 정면을 응시하지 않으면 인 식성능이 저하되는 단점을 가진다. 성능이 개선된 얼 굴인식을 위해서는 다양한 상황에서 대상자의 크기와 포즈의 변화에 대해 얼굴의 위치를 추적할 수 있어야 하며, 정면이 아닌 포즈를 사용하여도 대상의 얼굴을 제대로 인식할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 다중 포즈 분류의 비교연구를 위한 얼굴 인식 시스템 설계한다. II. 본론 2.1 PCA를 이용한 포즈 분류 본 논문에서 제안한 얼굴인식 시스템의 전처리 과정 인 포즈 분류는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)을 이용한다. 9개의 포즈로 구성 된 학습 이미지를 이용하여 포즈별 학습 모델을 구성 하고, 테스트 이미지가 입력되는 경우 PCA를 이용하 여 포즈 분류를 수행한다. 2.2 다항식 기반 RBFNN 패턴 분류기 설계 다항식 기반 RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 일반적인 신경회로망 구조에 기반을 둔다. 은 닉층에는 활성함수로써 기존의 가우시안 함수 대신 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 방법을 사용하여 입력 데이터 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 제안 된 패턴 분류기의 구조는 그림 1과 같고, 다항식 함수 는 표 1과 같다. 147

164 그림 1. 다항식 기반 RBFNN의 구조 표 1. 다항식구조 Type Polynomial Type Constant Linear Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 제안된 얼굴인식 시스템은 다중 포즈분류의 비교연 구에 대한 인식 성능을 나타내기 위해 14명의 인식대 상자를 실험하였고, 각 인식대상자당 450장의 테스트 이미지를 이용하였다. 실험 결과는 표 3과 같다. Ⅲ. 구현 3.1 실험의 전체 개요 본 논문에서는 prbfnns 패턴분류기와 PCA 알고 리즘을 이용한 얼굴 인식 시스템 설계를 통해 다중 포 즈 분류의 비교연구를 한다. 실험에 사용된 데이터베 이스는 수원대학교 I C&CI 데이터베이스로 총 1 5명의 인원으로 구성된다. 학습을 위한 데이터베이스의 구성 은 그림 2와 같이 5가지 Case로 나눈다. 테스트 이미 지가 들어올시 구축된 케이스별 포즈 중 가장 유사한 포즈를 찾고 그 포즈의 파라미터를 이용하여 인식을 수행하며, 5가지 Case에 대한 인식률을 비교한다. Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 표 2. 유형별 학습데이터의 포즈구성 상하를 고려하지 않은 3방향 (좌45, 정면, 우45 ) 상하를 고려한 3방향 (좌45, 정면, 우45 ) 상하를 고려하지 않은 5방향 (좌90, 좌45, 정면, 우45, 우90 ) 상하를 고려한 5방향 (좌90, 좌45, 정면, 우45, 우90 ) 상하를 고려한 9방향 상(3방향), 중(3방향) 하(3방향) 3.2 최적화 파라미터 탐색 범위 PSO 알고리즘을 통해 제안된 패턴 분류기의 퍼지화 계수, 다항식 타입 그리고 규칙 수를 최적화 한다. 최 적화 파라미터 탐색 범위는 표 2와 같다. PSO 표 3. 최적화 파라미터 탐색 범위 No. of generation 1 00 [W min, W max] [ ] Fuzzification coefficient [1.1 3] Search range Polynomial Type Linear No. of rules [2 1 0] 표 4. 평균 포즈 분류율과 인식성능 Case 평균 포즈 분류율 평균 인식 성능 Case % % Case % % Case % % Case % % Case % % 본 연구에서는 포즈별 학습데이터 구성 방법에 따라 포즈분류율과 인식 성능에 영향을 미치는 것을 확인하 기 위한 실험을 진행하였다. 표 4와 같이 상하를 고려 한 경우인 Case 2와 4에서 상하를 고려하지 않은 Case 1과 Case3보다 우수한 포즈 분류율을 확인할 수 있다. 그리고 Case4와 Case5에서는 확장된 포즈영역을 사용하였음에도 포즈 분류율에서 큰 성능차이를 확인 할 수 없었다. 인식성능에서는 유사한 포즈로 분류된 경우만 인식을 수행하기 때문에 인식성능부분에서는 큰 차이를 확인할 수 없었다. 감사의 글 본 연구는 경기도의 경기도지역협력연구센터사업의 일환으로 수행하였음 [GRRC 수원2014-B2, U-city 보안감시 기술협력센터] 그리고 2012년도 정 부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초 연구사업임 (NRF-2012R1A1B ) 참고문헌 [1] S. K. Oh, W. Pedrycz, B. J. Park, Polynomial-based Radial Basis Function Neural Net works realized with the Aid of Particle Swarm Optimization, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 163, pp , [2] J. Kennedy and R. Everhart, "Particle Swarm Optimization. " Proc. of IEEE I nternational Conference on Neural Networks. Vol.4, pp ,

165 Ray Tracing GPU chip에 대한 고온 가속시험 *김제민, 조윤성, 이관훈 전자부품연구원 신뢰성평가연구센터 jemini@keti.re.kr, yunsjo@keti.re.kr, leekh@keti.re.kr Thermal acceleration test on ray tracing GPU chip *Je-Min Kim, Yun-Seong Jo, Kwan-Hun Lee *Korea Electronic Technology Institute (KETI) Abstract II. 본론 Thermal acceleration test was perf ormed on ray tracing GPU (Graphic Processing Unit) chips. And, PCT (Pressure C ook Test) was also carried out. As a result, ray tracing GPU chips are proven to endure high temperature Ray tracing GPU chip 시 료 본 실험을 위해 그림 1과 같이 Ray tracing GPU chip과 평가 보드를 준비했다. I. 서 론 GPU (Graphic Processing Unit)는 스마트폰, 태블 릿PC, 스마트TV, 게임기에 이르기까지 대용량 영상정 보를 보다 빠르게 처리하기 위해 발전되어 왔다[1]. 특히, Rasterization 기법과 비교하여 Ray tracing 기 법을 이용한 GPU는 각 픽셀에 대한 빛의 경로를 추적 하여 영상을 생성하는 방법을 사용하기 때문에, 반사, 굴절, 투과, 그림자 등의 효과를 만들어 낼 수 있는 전 역 조명 기법이 가능하다[2]. 그러나, 이를 위한 계산 량이 많아 열에 대한 내구성을 확보하는 것이 중요하 다[3][4]. 본 논문에서는 Ray tracing GPU chip을 사용하여 고온가속시험을 실시하고 결과를 분석하였다. (1) Ray tracing GPU chip (2 ) 평가 보 드 그림 FBGA 시료 149

166 2.2 가속시험 고온 가속시험과 증기가압시험(PCT)을 실시하였다. 각각의 가속시험 조건은 표 1과 같다. 표 1. 가속시험 조건 시험조건 시험시간 고온 150 C 168, 504, 1008 가속시험 121 C, 2 atm, PCT % R.H. 고온 가속시험은 0, 168, 504, 1008 시간마다 그림 2 와 같이 정상 작동 여부를 확인하였다. PCT는 시험 전과 후에 정상 작동 여부를 관찰하였다. 두 시험 모 두 시험완료 후 정상 작동하였다. 그림 2. 정상 작동 여부 관찰 추가적으로 내부 이상을 관찰하기 위해 X-ray, 초음 파로 박리나 단선이 있는지 확인하였다. 그림 3과 같 이 X-ray, 초음파에서 특이한 점이 없는 것으로 관찰 되었다. Ⅲ. 결론 본 논문에서는 Ray tracing GPU chip에 대한 고온 가속시험과 증기가압시험을 실시하였다. 고온가속시험 과 PCT 결과로부터 온도 및 습도에 대해 충분한 내구 성을 갖고 있음을 확인하였다. 감사의 글 본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술평가관리 원의 부품소재산업경쟁력향상사업(투자자연계형기술개 발사업)의 일환으로 수행하였음. [ , 100M ray/s급 스마트TV/게임기용 실시간 레이트레이싱 GPU 칩 개발] 참고문헌 [1] 한태희, 이유상, 실감 멀티미디어 UI/UX와 고성능 컴퓨팅을 위한 GPU 기술 및 산업 동향, KEIT PD Issue Report, 13-2, pp , Feb [2] Woo-Chan Park et al., RayChip : Real-time Ray-tracing Chip f or Embedd ed Applications, in A Symposium on High-Performance Chips, HotChips Presentation, Aug [3] 김제민, 박인호, 이관훈, GPU package에 사용되는 FBGA에 대한 열충격 가속시험, 정보 및 제어 심 포지엄(ICS 2014), pp , April 2014 [4] 김제민, 박인호, 이관훈, GPU packagedp 사 용 되 는 FBGA에 대한 고온고습 가속시험, 대한전자공 학회 하계학술대회, 제37권 1호, pp , June 2014 (a) 초음 파 관찰 (b) X -ray 관찰 그림 3. 비파괴 관찰 결과 150

167 임베디드 기반 실시간 자계용적맥파 측정 시스템 개발 *최한비, 강승진, 이강휘, 이영재, 김경남, 이정환 건국대학교 의학공학부 s2pomes2@naver.com Android-based real-time magnetic Plethysmography Measurement System *Han-Bee Chio, Seung-Jin Kang, Kang-Hwi Lee, Young-Jae Lee, Kyeung-Nam Kim, Jeong-Whan Lee School of Bio medical Engineering, Konkuk University Abstract 본 연구는 연속적인 혈압의 변화나 혈관의 경화 정도 등을 확인할 수 있는 생체신호인 자기용적맥파 (magnetoplethysmogram)를 실시간으로 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 자계용적맥파 시스템을 개발하였으며 앱인벤터(app inventor)를 통해 블루투스 통신으로 실시간 자기용적맥파의 신호를 수신하고 그 래프로 나타내는 프로그램을 제작하였다. 본 논문에서 개발한 앱은 안드로이드 기기에 적용가능하며 그래프 및 수치를 통해 지속적으로 대상자의 생체정보를 확인 할 수 있는 환경을 제공한다. I. 서론 뇌졸중은 성인의 3대 사인중 하나로, 그 중에서도 발생빈도가 높으며 이는 점차 증가하고 있는 추세를 보인다. 그에 따라 뇌졸중 환자를 실시간으로 모니터 링하기 위한 기술개발 역시 활발히 이루어지고 있다. 그중 임베디드 시스템은 우리 생활 전 영역과 밀접하 게 연계되어있으며, 앞으로도 그 시장은 계속 확대될 것이다. 본 논문에서는 전극의 부착 없이 간편하게 측 정이 가능한 방법인 자계용적맥파(MPG:Magnetic Plethysmograph)를 이용한 측정과 더불어 안드로이드 기반의 실시간 모니터링 시스템을 구현해보고자 한다. 자계용적맥파를 이용하면 혈관의 경화 정도와 연속적 인 혈압의 변화에 대한 정보를 얻을 수 있으며 측정된 정보는 무선통신을 통해 모바일 환경으로 전송한다. 최종적으로 안드로이드 플랫폼을 이용하여 스마트폰에 서 대상자의 생체정보를 실시간으로 확인하는 데에 목 적을 가진다[1][2]. II. 본론 2.1 기본 MPG측정 원리 자기장을 이용하여 용적맥파를 측정하는 자계용적맥 파의 원리는 다음과 같다. 그림 1과 같이 플래밍의 오 른손 법칙에 따라 도선에 전류가 흐르는 경우 도선 주 위에는 자기장과 자기선속이 발생한다. 이에 교류가 흐르는 코일을 가까이 가져가면 자기장이 시변자기장 이 되며, 이로 인한 맴돌이 전류가 발생하게 된다(그림 2). 맴돌이 전류란 도체 내부에 발생하며 도체 내부를 지나는 자기력선속의 변화로 인해 생기는 전류를 의미 한다. 도체 내의 자기력선에 변화가 생기면 그 도체에 서 저항이 가장 적은 부분을 통해 전류가 흐르는데, 이 전류가 바로 맴돌이전류이다. 따라서 맴돌이전류로 인해 생긴 자기장은 자기력선속의 변화를 막는 방향으 로 생기게 된다. 혈류가 흐르는 관인 혈관 역시 주변 물질인 생체조직 내에서 맴돌이 전류가 발생한다, 이 맴돌이 전류는 2차 자기장을 형성시키며, 이 자기장 역시 기존의 1차 자기장과 정 반대방향으로 가해지기 때문에 서로 상쇄된다. 따라서 1차 자기장의 세기는 2 차 자기장의 세기만큼 약화된다[3][4]. 151

168 그림 1. 플래밍의 오른손법칙과 왼손법칙 그림 2. 시변자기장에 따른 맴돌이전류의 형성 2. 2 시 스템 구 성 위상 고 정루 프 ( Phase-Locked Loop) 위상고정루프란 외부 타이밍 신호와 온보드 클락의 위상 동기화를 가능하도록 설계된 회로이다. 입력신호 가 들어오면 위상비교기(Phase comparator)에서 입력 신호와 일정한 발진 주파수의 위상차를 검출하여 이 위상차에 비례하는 DC전압을 출력한다. 루프필터 (Loop filter)를 거치면 위상비교기로부터 나온 두 신호 간 위상차의 고주파 성분이 제거된다. 출력된 DC전압 은 다시 전압제어발진기(VCO : Voltage controlled oscillator)로 귀환된다. 전압제어발진기는 제어 전압에 따라 변화하는 주파수를 발생시키기 때문에 출력 주파 수가 계속 변화되며 위상고정루프의 내장 발진 주파수 와 입력주파수의 주파수 및 위상의 동기화가 이루어진 다. 이 연구의 경우 콜피츠 발진기에서 출력된 발진 주파수를 전압으로 보상해주는 역할을 하였다 락인앰프(Lock-In Amplifier) 락인앰프는 미소신호측정 전용의 교류전압계로, 부분 적 또는 완전히 잡음에 묻힌 아주 작은 AC신호를 측 정하는데 유용하다. 아주 작은 AC 신호를 찾고 측정 해 내기 위해 사용한다. 락인앰프에서 가장 중요한 기 능중 하나는 위상감도검출(phase sensitive detector) 이다. 이 부분에서 기준신호와 비교된 후 잡음 신호는 제거되며 원하는 신호만을 측정할 수 있게 한다. 그림 3. 전체 시스템 블록 다이어그램 그림 3은 전체 시스템의 단계별 구성 및 신호의 처 리 과정을 나타낸다 데이터 수신을 위한 스마트폰 앱 개발 어플리케이션 개발에는 앱인벤터라는 툴을 사용하였 으며, 기존의 툴과는 달리 단순화된 블록형태의 코드 를 조립하여 동작을 구현하도록 되어있다(그림 4) 콜피 츠 ( Colpitts) 발 진기 측정부의 첫 번째 부분은 콜피츠 발진기이다. 콜피츠 발진기는 LC 동조 발진기로, 두 개의 커패시터와 하나 의 인덕터, 즉 용량성 분배기를 통해 귀환이 이루어지 는 발진기이다. 발진주파수 가변은 두 개의 커패시터 로 조정이 가능하며 발진주파수와 증폭률은 아래의 식 1, 2, 3을 통해 계산이 가능하다. [1] 콜피츠 [2] [3] 그림 4 APP INVENTOR 개발환경 예 앱으로 전송된 신호는 안드로이드 기기에서 수신, 처 리되어 그래프의 형태로 표시하였다. 혈액의 흐름에 의해 생성된 자기장에 의해 기존 자기 장이 상쇄되어 미세하게 변화하면 콜피츠 발전기가 코 일로 받아 발진 된 파형을 출력한다[5]. 152

169 Ⅲ. 결론 및 토의 참고문헌 본 연구에서는 실생활에서 활용될 수 있는 실시간 생 체신호 측정 모니터링 시스템을 개발하고자 위의 실 험을 수행하였으며 그림 5와 같은 자계용적맥파 신호 를 얻을 수 있었다. 또한 측정된 신호를 아두이노를 사용한 블루투스 통신을 통해 안드로이드 기기에 전송 하였으며 그림 6과 같은 그래프 형태로 표현하였다. 그림 5. 자계용적맥파를 통해 측정된 신호 [1] 한상휘 외, A Study on Arterial Characterization by Photoplethysmography Analysis [2] 이대희 외, D evelopment of Oriental-Western Fusion Patient Monitor by Using the Clip-type Pulsimeter Equipped with a Hall Sensor, the Electrocardiograph, and the Photoplethysmograph [3] 강승진 외, Pulse Wave V elocity Measurement and the study of Application possibilities by Magnetic-Plethysmography system [4] 이영재 외, Feasibility Study for Biological Fluid Flow Measurement using Eddy Current induced by T ime-varying Magnetic F ield [5] 김종범 외, A Design and Fabrication of a 0.18μm CMO S Colpitts T ype V oltage Controlled Oscillator with a Cascode Current Source [6] / appinventor. mit. edu/ 그림 6. 수신된 데이터의 UI 예 생체신호 측정에 MPG를 사용한 이유는 전극의 부착 없이도 측정이 가능하며 PPG와는 달리 색이나 실험 환경에 대한 영향을 적게 받는다는 장점이 있어 다양 한 환경에서 실생활에 활용하기 좋기 때문이다. 이번 실험환경은 정적인 환경에서 이루어졌는데, 연구를 확 장하여 동적인 환경에서도 실시간 측정이 가능하게 할 필요가 있다. 감사의 글 이 논문은 2014년 교육부와 한국연구재단의 지역혁신 창의인력양성사업의 지원을 받아 수행된 연구임 (NRF-2014H1C1A ) 153

170 정전용량 터치 패드 시스템을 이용한 앉은 자세 비교 *김형수, 강승진, 이강휘, 이영재, 김경남, 이정환 건국대학교 의학공학부 skrlagudtn1@naver.com Compare sitting position Using Capacitance Touch Pad System *Hyoung Soo Kim, Seung-Jin Kang, Kang-Hwi Lee, Young-Jae Lee, Kyung-Nam Kim, Jeong-Whan Lee School of Bio Medical Engineering, Kunkuk University Abstract 본 논문에서는 커패시턴스원리를 적용한 터치패드를 이용하여 사람이 앉은 자세에서 변화되어지는 데이터 값을 비교해보려 한다. 터치패드와 사람 피부가 접촉하 게 되면 커패시턴스의 값이 변하게 되고 이를 측정하 는 것에 그 의의가 있다. 실험결과 하드웨어적 측면은 오픈소스 타입의 임베디드 기기인 아두이노와 센서 컨 트롤러 칩인 MPR121으로만 구성되며 특정 패드 없이 동판만으로 값의 차이를 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 정상인 실험자와 5 정도 기울어진 실험자를 비교 하여 실험을 진행한 결과 커패시턴스 변화정도에 따라 데이터를 얻을 수 있으며 그것을 통하여 그래프로 나 타낼 수 있었다. 향후 여러 센서의 간섭현상 및 기본 잡음 제거에 대한 연구가 필요하며 커패시턴스 이론을 통하여 더욱 다양한 실험을 할 수 있을 것으로 보인다. 또한 본인은 자신의 자세가 어긋나있는지 깨닫지 못하 기 때문에 이를 수치적으로 나타내어 표현한 것이 이 번 논문의 핵심이다. 본 논문에서는 앉은 자세에 대한 것에 주제를 두고 있으며 앉은 자세에서 커패시턴스의 변화 정도를 측정해보려 한다. 그리하여 이 논문에서 는 센서 컨트롤러인 MPR121 칩을 사용하여 별도의 센서 패드를 구성하지 않고 동판을 이용하여 실 험 하였으며 아두이노와 그 컴파일러 그리고 그 래픽 툴인 Processing 소프트웨어를 이용하여 터 치 패드의 기능을 수행하는 방법을 제시한다. II. 본론 2.1 정전용량식 터치 원리 I. 서론 현대 사회에서 인간은 좌식 생활에 매우 익숙해져있 다. 하지만 자신의 앉은 자세가 균형을 잡지 않고 어 긋나있는 것을 유지하고 생활하는 사람이 대부분이다. 그림 1. 정전용량 터치 패드 기본 원리 154

171 정전용량을 이용하는 방식은 센서와 인체가 접촉했을 때 발생하는 정전용량의 변화를 감지하여 동작한다. 그림 1은 동작방법을 나타내며 인체가 접촉할 때 인체 를 통해 흐르는 미세전류의 흐름에 정전용량 값이 변 화하며 이를 감지하게 되고 이를 컨트롤러에 전송한 다.[1][2] Ⅲ. 구현 2.2 센서 컨트롤러 그림 4. 실제 동판으로 구현 그림 2. MPR121 의 설계도 정전용량 센서의 컨트롤러로는 MPR121을 사용하였는 데 이 칩의 특성 중 이 논문에선 4개의 전극을 사용하 여 정전용량을 측정하고 칩에서 자체적인 신호의 스케 일 조절과 디바운스를 필터링하고 캘리브레이션 기능 을 사용한다. 읽은 신호를 그림 2와 같이 SCL, SDA를 통하여 I2C (Inter-Integrated Circuit) 통신으로 아두이 노로 전송시킨다. 앞서 원리에서 언급한바와 같이 정전용량을 통한 터 치 인식 방식에서 센서는 별도의 소자를 쓰는 것이 아 니기 때문에 전극과 구리 동판을 이용한 간이 터치 PAD를 구성해보았다. 구리 동판은 총 4cm*7cm의 넓 이로 4개를 만들었으며 이를 통하여 사람이 앉아있을 때 동판과 접촉되는 값을 측정하여 그 사람이 앉은 자 세에 대하여 비교해 보았다. 실험 시간은 1분 동안 실 시하였으며 다른 특별한 조건 없이 기울기가 없는 의 자표면에 센서를 부착한 뒤 앉아 있는 것만으로 실험 을 실시하였다. 그리하여 정자세로 앉아있는 사람과 앉은 자세가 왼쪽으로 5 치우쳐진 사람과 비교하여 실험하였다. 2.3 신호의 시각화 및 구성 원리 그림 5. 올바른 사람의 그래프 신호 그림 3. 정전 용량 터치 블록 다이어그램 그림 3과 같이 센서를 통해 감지된 아날로그 신호를 MPR121 칩에서 디지털 신호로 바꾸며 I2C 통신을 통 하여 아두이노로 전송이 된다. 이때 전송된 자료를 통하 여 아두이노에선 실시간으로 수치화되어 기록되어지며 이를 Processing을 이용하여 그래프로 출력한다.[3] 그림 6. 왼쪽으로 5 치우쳐진 사람의 그래프 신호 155

172 그림 5,6을 보면 아두이노에서 받은 디지털 출력을 Processing에서 신호처리 해주며 실시간 그래프로 나 타냈다. 그래프는 총 4개이며 X축은 시간 축으로 Y축 은 정전용량 값을 표현한다. 또한 그래프들은 각각의 센서에 측정된 정도를 의미한다. 센서에서 누르는 강 도에 따라 그래프의 변화 값이 달라짐을 볼 수 있으며 누르는 시간에 따라서도 그래프 변화폭이 다름을 구분 할 수 있었다. 그림 6을 보게 되면 그래프가 그림 5 와 달리 일정하지 않은 값을 나타내며 또한 그림 6의 3번 그래프 역시 1,2번 그래프와 달리 노이즈가 심한 것을 볼 수 있다. Ⅴ. 감사의 글 본 연구는 미래창조과학부 및 정보통신기술진흥센터의 ICT융합고급인력과정지원사업의 연구결과로 수행되 었음" (IITP-2015-H ) 참고문헌 [1] 김정묵 외, 정전용량형 터치패널의 특성분석을 위 한 알고리즘 개발 [2] 장운용 외, Architecture of Multi Purpose Touch Screen Controller with Self Calibration Scheme" [ 3] 정성 훈 Multi-touch R ecognition and Tracking for Self Capacitive TSP" 그림 7. 데이터들의 평균값 표시 그림 7의 값을 보게 되면 데이터 값이 1번과 2번은 유사하지만 3번에서 기울어진 실험자의 데이터 값이 정상적인 사람보다 적은 것을 알 수 있고 4번을 보면 확연하게 차이나는 값을 볼 수 있다. 이를 통해 알 수 있는 것은 오른쪽에는 일정하게 유지되지 않으며 올바 른 자세가 아닌 왼쪽으로 치우쳐진 자세라는 것을 보 여준다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 커패시턴스를 이용한 터치 패드를 사용함으로서 앉은 자세에 대하여 실험을 구성해보았 으며 결과적으로, 균형이 맞지 않는 자세를 그래프의 형식으로 나타낼 수 있었다. 특정한 센서나 복잡한 회 로 없이 정전용량방식을 이용하여 터치기능을 구현 할 수 있었다. 본 연구에서는 하나의 센서의 실시간 그래 프를 구현하였지만 실용화를 시키거나 기술을 활용하 기 위해선 여러 센서 신호에 대한 간섭 현상으로 노이 즈가 생기는지 추가로 기본적으로 생기는 노이즈를 제 거하기위한 필터를 추가적으로 구성해볼 필요가 있다. 또한 이후 커패시턴스 이론을 통하여 더욱 다양한 실 험을 할 수 있을 것으로 보인다. 156

173 Quadrotor waypoint navigation and trajectory tracking using backstepping technique Chuan Lian Zhang 1, Kill To Chong1, 2* 1 Chonbuk National University, Jeonju, South Korea 2 Advanced Electronics and Information Research Center, CBNU, Jeonju, Korea *kitchong@jbnu.ac.kr(corresponding Author) Abstract Researchers have given much attention on quadrotor due to its practical military and civilian application. Quadrotor is a system which has complex dynamics, nonlinearities and high degree of coupling between control inputs and state variables. To confront these problems, this paper developed a backstepping controller for quadrotor waypoint navigation and trajectory tracking control, and the controller can set quadrotor track desired positions(x, y, z) and yaw angle while stabilize pitch and roll angles. Besides that, a simple path planning algorithm was presented to get a time-parameterized polynomial trajectory between two points. Simulations have been done on waypoint navigation and trajectory tracking and simulation results showed that backstepping controller got good performance. I. Introduction The past several years has seen significant growth on controlling of quadrotors, though there are many theoretical and technical challenges on the design of quadrotor controller. Most academic research direction can be divided into two categories: indoor environment and outdoor environment. Indoor quadrotors mainly adopt visual system to get attitude and position information while the combination between GPS and sensors is popular among outdoor quadrotors localization. Because of mature image processing technology, indoor quadrotors can get more accurate attitude and position information with less delay. Besides that, unlike outdoor quadrotors, indoor quadrotors are less likely to be affected by wind and other factors, which is another main reason that indoor quadrotors easily got good experimental results [1, 2]. However, to some extent, outdoor quadrotors have a better chance to be used in practical application, because image processing equipment cannot be everywhere and putting image processing equipment on a quadrotor is impractical. In terms of quadrotor controllers, it is universal between indoor and outdoor quadrotors, which has two main directions: linear controllers and nonlinear controllers [3]. Proportional integral derivative (PID) and linear quadratic regulator (LQR) controllers are representatives of linear controllers [4]. Linear controller, especially PID controller, can get good results in experiments with less wind disturbances and small angles. Linear dynamic models of linear controllers lead to quadrotors failing in aggressive maneuver experiment. However, there are many nonlinear controllers overcoming limitations and drawbacks of linear controllers. Feedback linearization, model predictive control, dynamics inversion, adaptive control, sliding mode, nested saturation-based nonlinear controller, and quaternion-based nonlinear controller have received much attention and showed great promising [5-8]. This paper is focusing on backstepping controller based on nonlinear dynamics. After finishing dynamics modeling, backstepping control law will be derived for waypoint navigation and trajectory tracking. In waypoint navigation simulation, a simple path planning algorithm was proposed to get a time parameterized polynomial between two points, which satisfied initial and final velocities and accelerations are zero. Trajectory generation of trajectory tracking was conducted in two steps. Firstly, quadrotor flied to 20m high and then began a spiral trajectory tracking. Same path planning method utilized in the first step to get desired position and velocities. In second step, adopted trajectory is a continuous curve. Therefore, desired velocities can get from first derivatives of position instead of from polynomial path planning method. Good results are obtained from simulations. In the next section quadrotor dynamics modeling is discussed. Backstepping control law is described in Section III. Section IV gives an overview about trajectory generation. 157

174 Simulation results are presented in Section V. Finally, in Section VI, conclusion and discussion are presented. II. Quadrotor dynamics modeling Quadrotor model usually is obtained by two different approaches: Euler-Lagrange and Newton-Euler. And these two approaches can obtain same motion equations. Quadrotor is a highly coupling and complex nonlinear system. Therefore, it is necessary to do some basic assumptions for dynamics modeling [9]: The quadrotor structure is supposed symmetrical and rigid. The center of geometry and the body fixed frame origin are assumed to coincide. The propellers are supposed rigid. Thrust and drug are proportional to the square of propeller s speed This paper s dynamics model referred to project OS4 s dynamics model. This model considers many nonlinear effect factors but neglects blade flapping and angle attack effects, which still does not stop it becoming a good and accurate quadrotor dynamics model. For more details, please refer to Samir Bouabdallah s thesis [10]. The equations of motion and system inputs are described as follows: J r l y z ( I I ) U 2 I x I x I x U 3 y ( I I z x ) J l r I Iy I y l I I ( x y ( ) U 4 I z I z (1) 1 z g (coscos ) U1 m 1 x (cos sin cos sin sin ) U 1 m 1 y (cos sin sin sin sin ) U 1 m U1 b( ) 2 2 U2 b( 4 2) 2 2 U1 b( 3 1) (2) U1 b( ) III. Backstepping controller Backstepping approach provides a recursive method for stabilizing the origin of a system in strict-feedback form. The main objective of this section is to design a backstepping controller that ensures a quadrotor to track desired trajectory asymptotically. The equations of motion need to be rewritten to state-space form to utilize backstepping approach. The following equations present state-space form of motion equations of quadrotors [11, 12]. X f ( XU, ) (3) T X ( x 1 x 12 ) x 1 2 x 1 x x x 3 4 x 3 x x x 5 6 x 5 x x x z x x z x x x x x x y x x y x2 x4x6a1 x4a2 bu 1 2 x 4 x2xa 6 3 x2a4bu 2 3 x 6 x2x4a5 bu 3 4 x 8 f( XU, ) 1 g (cos x1cos x3) U1 m x10 1 ux U 1 m x 12 1 uy U1 m With: a ( I I )/ I 1 a J / I 2 a ( I I )/ I 3 a J / I 4 a ( I I )/ I x y 5 r y z x r x z x y y x y z b l / I 1 b l / I 2 b l / I u cossincos sinsin u cossinsin sinsin 3 x y z (4) (5) (6) (7) 3.1 Backstepping for rotation control Using the backstepping approach, one can synthesize the control law forcing the system follow the desired trajectories. For this purpose, we will build the control law by following steps [13]. Step1: the first tracking error can be defined as: z x x (8) 1 1d 1 And considering the Lyapunov function positive definite 1 2 V( z1) z1 (9) 2 158

175 Its time derivatives is It V ( z ) z ( x x ) (10) d 2 can be stabilized by introducing a virtual control input v 1 : The equation is then: v 1 x 1 d 1 z 1 With: 1 0 (11) V ( z1 ) 1 z1 0 (12) Step2: Let us proceed to a variable change by making z 2 x 2 v 1 x 2 x 1 d 1 z 1 (13) And considering the augmented Lyapunov function: V( z1, z2) ( z1+ z2) (14) 2 Its time derivatives is V ( z 1, z 2 ) z 2 ( x 4 x 6 a 1 x 4 a 2 bu 1 2 ) z 2( x 1 d 1 ( z 2 1 z 1 )) 2 zz z (15) The control law of U2 V ( z, z ) 0: U can be synthesized, satisfying 1 U ( z xxa xa ( z z) z) (16) b1 Following the same step can extract control law of U3 and 3.3 Solving under-actuated problem Quadrotor system can produce 6 outputs(φ, θ, ψ, X, Y, Z)with 4 inputs(u1, U2, U3, U4).From the translational motion equations, we can see that desired angles (φd, θd, ψd) are the outputs of position system [14]. Considering ψd is given by an operator. We can use the following motion equations to solve under-actuated problem. 1 Uz g (coscos ) U1 m 1 Ux (cossincos sinsin ) U1 (21) m 1 Uy (cossinsin sinsin ) U1 m From upper equations, one can solve for ( U1, d, d) as U1 m ( Ux Uy ( g Uz )) U sin U cos d U1 U cos U sin d m g U1 1 x d y d sin ( m ) 1 x d y d tan ( ) (22) With equation (22), the under-actuated problem is solved and then the control system advocated for the overall system is schematized in figure 1. 1 U ( z xxa xa ( z z ) z ) b2 1 U ( z xxa ( z z ) z ) b3 With: z3 x3d x3 z x x z z5 x5d x5 z x x z d d Backstepping for position control Position control law is obtained using the same approach m U ( z g ( z z ) z ) cos x1cos x3 U ( m/ U )( z ( z z ) z ) x U ( m/ U )( z ( z z ) z ) y With: z7 x7d x7 z 8 x 8 x 7 d 7 z 7 z9 x9d x9 z 10 x 10 x 9 d 9 z 9 z11 x11 d x11 z x x z d (17) (18) (19) (20) Figure 1. Structure of backstepping controller. IV. Path planning Given the control structure capable of tracking position and yaw reference commands developed in section III, a trajectory consisting of a smooth 5 order polynomial between two points is proposed [7]. Formulating the desired trajectory as a 5 order polynomial offers two advantages. First, constrains on velocity and acceleration are easily incorporated into the reference path. Second, provided the boundary conditions ensure the continuity of the first four derivatives of the reference path, those input command to quadrotor will be smooth. Waypoint navigation adopted this approach while trajectory tracking is a little different. From taking off to achieving 20m high, trajectory used the same method, but after that the trajectory tracking was implemented using the equation of the desired trajectory. The reference trajectory between two points can be defined as rt () atat at at at (23)

176 It is obvious that initial and final velocities and accelerations are zero. So the following equation can be obtained. With: Solving for coefficients dr t t t a f f f t f 5t f a tf 20t f a 5 f i (24) dr r r (25) a3 t f t f t f dr 2 a4 3 4t f 5t f 0 2 a 5 6 5tf 20t f 0 (26) Thus the desired trajectory between two points is given by r() t xi a3t a4t a5t (27) V. Simulation results without disturbances 5.1 Waypoint navigation simulation Figure 2 describes waypoint navigation simulation. In this test, the quadrotor is commanded to perform automatic takeoff, waypoint navigation, stationary flight at 20m high, and automatic landing. The fight path is defined by 5 points and the reference trajectories are generated in real time. The simulation trajectory exactly matches desired trajectory and tracking error is almost zero. Figure 3 shows the attitude tracking errors in radian is small. These results demonstrate that the quadrotor passed successfully through all the points. 5.2 Trajectory tracking simulation In this test, the quadrotor firstly fly to 20m high, and then autonomously execute a spiral trajectory tracking. As figure 4 shown, one can see that the quadrotor tracked successfully the reference trajectories including the height trajectory for automatic takeoff and altitude holding. Attitude control results, shown in figure 5, also confirm good performance of rotational controller. Figure 3. Angles response of waypoint navigation simulation. The yaw is pi/6 given by the operator. Figure 4. Autonomous trajectory tracking simulation. The trajectory is a spiral. Figure 5. Angles response of trajectory tracking simulation. The yaw is pi/6 given by the operator. Figure 2. Autonomous waypoint navigation simulation. 160

177 VI. Conclusion In this paper, we have described the design of backstepping controller of a quadrotor that can fulfill waypoint navigation and trajectory tracking. Nonlinear dynamics model of quadrotor has been chosen and considered most nonlinear effect factors except for blade flapping. This research also dealt with trajectory generation and proposed a time-parameterized polynomial trajectory between two points. Simulations have been done to demonstrate the ability of backstepping controller to provide effective waypoint navigation and accurate trajectory tracking. From the simulation results, we conclude that designed backstepping controller shows good and reliable performance. There is one drawback of trajectory generation approach of this paper. It does not consider about the constraints on accelerations and velocities in the process and only basic constrains on initial and final velocities and acceleration are considered. In the future work, the control system can be improved by considering high speed flight and aggressive maneuvers. And we also plan to investigate method for obstacles and collision avoidance. VII. Acknowledgement This research was supported by Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea(NRF) funded by the Ministry of Science, ICT & Future Planning(NRF-2013R1A2A2A ). References [1] S. Gupte, P. I. T. Mohandas, and J. M. Conrad, "A survey of quadrotor Unmanned Aerial Vehicles," in Southeastcon, 2012 Proceedings of IEEE, 2012, pp [2] K. Nonami, "Prospect and recent research & development for civil use autonomous unmanned aircraft as UAV and MAV," Journal of system Design and Dynamics, vol. 1, pp , [3] F. Kendoul, Z. Yu, and K. Nonami, "Guidance and nonlinear control system for autonomous flight of minirotorcraft unmanned aerial vehicles," Journal of Field Robotics, vol. 27, pp , [4] S. Bouabdallah, A. Noth, and R. Siegwart, "PID vs LQ control techniques applied to an indoor micro quadrotor," in Intelligent Robots and Systems, 2004.(IROS 2004). Proceedings IEEE/RSJ International Conference on, 2004, pp [5] D. Pebrianti, F. Kendoul, S. Azrad, W. Wang, and K. Nonami, "Autonomous hovering and landing of a quad-rotor micro aerial vehicle by means of on ground stereo vision system," Journal of System Design and Dynamics, vol. 4, pp , [6] S. L. Waslander, G. M. Hoffmann, J. S. Jang, and C. J. Tomlin, "Multi-agent quadrotor testbed control design: Integral sliding mode vs. reinforcement learning," in Intelligent Robots and Systems, 2005.(IROS 2005) IEEE/RSJ International Conference on, 2005, pp [7] A. Das, K. Subbarao, and F. Lewis, "Dynamic inversion of quadrotor with zero-dynamics stabilization," in Control Applications, CCA IEEE International Conference on, 2008, pp [8] R. Xu and Ü. Özgüner, "Sliding mode control of a class of underactuated systems," Automatica, vol. 44, pp , [9] J. Li and Y. Li, "Dynamic analysis and PID control for a quadrotor," in Mechatronics and Automation (ICMA), 2011 International Conference on, 2011, pp [10] S. Bouabdallah, "Design and control of quadrotors with application to autonomous flying," École Polytechnique federale de Lausanne, [11] S. Bouabdallah and R. Siegwart, "Backstepping and sliding-mode techniques applied to an indoor micro quadrotor," in Robotics and Automation, ICRA Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on, 2005, pp [12] S. Bouabdallah and R. Siegwart, "Full control of a quadrotor," in Intelligent robots and systems, IROS IEEE/RSJ international conference on, 2007, pp [13] T. Madani and A. Benallegue, "Backstepping control for a quadrotor helicopter," in Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference on, 2006, pp [14] W. Wang, K. Nonami, M. Hirata, and O. Miyazawa, "Autonomous control of micro flying robot," Journal of Vibration and Control, vol. 16, pp ,

178 스테레오 X-선 검색장치를 이용한 실시간 3D Viewer에 관한 연구 *이승민, 조한진 충남대학교 전기전자통신공학교육과 zbus@cnu.ac.kr A study on a real-time 3D Viewer using the stereo X-ray Search device *Seung-Min Lee, Han-Jin Cho Department of Electrical and Electronic Communication Education, ChungNam National University Abstract 스테레오 X-선 검색장치에서 취득된 2장의 영상을 통하여 얻어질 수 있는 3차원 정보의 한계를 극복하기 위하여 취득된 영상에 대하여 간단한 전처리 및 시점 을 변환하여 실시간으로 3D 출력하여 관측자로 하여 금 상당한 입체감을 느낄 수 있게 할 수 있는 기법을 제시하였으며, 본 연구의 결과는 실시간 스테레오 X- 선 검색장치의 효율을 높이는데, 주요하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 기존 좌, 우 프레임 병합 출력을 연속 프레임 120Hz 출력으 로 개선하였다. I. 서론 테러에 대한 공포가 증대하고 있는 현 지점에서 물 류를 통한 테러도구의 반, 출입 및 사회의 안전을 저 해할 수 있는 많은 요소들의 밀수에 대한 방지가 주요 한 이슈로 논의되고 있으며 특히, 2016년 시행예정인 미국행 컨테이너 전수검사를 위한 검색장비 개발은 국 내 화물이 물류보안프로세스에서 빠른 통관 및 검사 생략과 같은 편익을 위해 수출이 경제 성장의 주요한 수단인 우리나라의 현실에서는 반드시 필요하다. 본 연구에서는 기존에 연구되어진 X선을 이용한 컨 테이너 검색장치에 3차원 적용하여, 정보 검색자로 하 여금 검색능률을 향상시킬 수 있는 방안으로 기존 장 치와의 차별화를 기하려한다. 초기연구에서 약 10도 정도의 시차를 두고 취득된 2장의 영상에서 정합을 통 한 3차원 정보를 추출하였으나 실영상이 아닌 방사선 영상이 가지는 특징 때문에 3차원 복원 결과가 검색에 도움을 주기 어려움이 있었다. 그리하여 두 영상을 간 략해 시점처리를 한 후 3차원 Viewer를 통하여 출력 하는 방안이 제안되었다. 현재는 초기 구현된 Viewer 의 좌, 우 프레임 출력 방식에서 연속프레임 출력 방 식으로 60Hz에서 120Hz 출력으로 개선하여 보다 원활 한 3차원 출력이 가능하게 되었다.[1,2] II. 본론 2.1 스테레오 X-선 영상 획득 장치 <그림 1>은 연구를 위하여 실물크기의 1/10로 축소 제작된 X선 영상을 획득하기 위한 스테레오 X-선 획 득 장치의 구성된 모습을 나타내고 있으며 그 구성은 X-선 발생장치(X-ray Generator), 검색물체 등속 스캔 용 이송장치, 그리고 시차각을 가진 두 장의 2D 스캔 162

179 영상 획득을 위한 X-ray 디텍터로 이루어져 있다. 또 한 시스템의 기하학적 구조를 최적화시키기 위해 각종 모터를 설치하여 기하구조를 변화할 수 있도록 설계 하였으며, 정밀 제어를 위한 제어 시스템을 추가하였 다. X-선 발생장치는 관전압이 40kV에서 최대 120kV까 지 인가할 수 있고, 관전류는 250uA에서 7500uA 범위 내에서 조절이 가능하다. X-선 발생 기준위치는 발생 장치의 전면부로부터 81.75mm 안쪽에, 밑면으로 부터 101.6mm 위쪽, 그리고 왼쪽 모서리를 기준으로 mm에 위치한다. X-선 빔의 방출부위에는 필터 기능을 하는 0.4mm두께의 알루미늄이 놓여 있고, X-선 방출 빔의 각도는 상하 80, 좌우 각도가 최대 10 인 팬빔 형태를 가진다. 의 이동 및 빔 방사를 제어하고 현재 상태를 감시를 실영상을 감시하기 위한 부분과 취득된 방사선 영상을 보여주는 부분이 좌, 우에 구성되어 있다. 2.2 실시간 3D Viewer 그림 3 실시간 3D Viewer 구성도 그림 1. X-선 검색장치 X-선을 검출하는 검출기 내부의 X-선 감지용 어레 이 포토다이오드 센서가 표면으로부터 안쪽으로 10mm 의 거리를 두고 위치에 있고, X-선 발생장치의 스팟 (Spot)이 발생장치 표면으로부터 81.75mm안쪽에 위치하 기 때문에 소스로 부터 검출기까지의 정확한 계산을 위해 91.8mm를 고려해야 한다.[3] <그림 3>은 Viewer의 구성을 나타내고 있으며, 설치 될 컨테이너 검색장치로부터 각도 5도의 시차를 가진 2장의 방사선영상을 취득하고, 최적 정합을 위한 영상 처리를 거친 후 관심영역에 대한 정합을 실시하여 얻 어진 시차영상을 바탕으로 3차원 복원을 실시한 결과 를 출력함과 동시에 좌, 우 영상의 스테레오 출력을 통한 실시간 3차원 영상의 관측이 가능하도록 시스템 을 구성하였다. Ⅲ. 구현 <그림 4>는 기존의 좌, 우 병합된 이미지를 보여 주 고 이다. 그림 4 좌, 우 병합 출력 이미지 그림 2. X-선 검색장치 운용 프로그램 <그림 2>는 1/10 크기로 제작된 컨테이너용 X-선 검색장치를 운용하기 위한 프로그램으로 검색 대상물 이는 3차원 출력을 위해 좌, 우 영상을 방사선영상 의 특성을 고려하여 전처리하고 주요관심 부분에 시차 가 일치하도록 이동시킨 후 병합하여 하나의 이미지로 만들고 이를 좌, 우 방식으로 3차원 출력이 가능한 출 력 장치를 이용하여 좌, 우 스테레오 출력을 실시하였 다. 때문에, 60Hz 출력의 반으로 부드러운 3차원 구현 163

180 에 어려움이 있었다. 또한, 출력장치의 해상도(Full HD)를 좌, 우로 나누어 반을 사용해야 하므로 출력해 야할 이미지의 가로 픽셀이 960 픽셀이 넘는 경우 가 로 정보의 손실을 초래할 것으로 예상할 수 있다. 이 는 적용하려는 컨테이너 검색기의 경우 컨테이너의 수 평방향 길이가 수직에 비하여 상대적으로 길며, 실제 운용중인 검색기에서 얻어진 영상을 가로 픽셀이 2000 을 넘고 있다. 따라서, 보다 부드러운 3차원 영상의 출력과 영상의 가로 정보 손실을 최소화하기 위해 연속 프레임 출력 이 제안 되었으며, 이미지의 프레임 단위 출력을 위해 스테레오 기능이 포함된 이미지 카드를 이용하였고, 이미지 카드의 2개의 메모리 버퍼에 좌, 우 영상을 각 각 저장하여 연속으로 출력하는 방식을 적용하였으며, 좌 영상 60Hz, 우 영상 60Hz의 120Hz 출력이 가능하 도록 구성하였다. <그림 5>는 연속프레임 출력의 결과 를 보여 주고 있다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 연구에서는 기존의 X선을 이용한 컨테이너 화물 검색장치와의 차별화를 위해 3차원 정보 추출을 개념 을 적용한 X선 검색장치에 대하여 만큼의 회전 성분 이 있는 X-R ay Linear P ushbroom Stereo System을 도입하여 정합을 통하여 얻어진 3차원 정보를 가시화 한 결과물의 한계를 극복하기 위하여 취득된 2장의 X 선 영상을 기본 처리하여 시점 변환을 통해 실시간 스 테레오 Viewer의 결과물을 통하여 만족할 수준의 입 체감을 느낄 수 있었다. 특히, 중첩된 물체 간에서 앞, 뒤의 거리정보를 충분 히 느낄 수 있었다는 점과 영상의 가로 정보손실을 줄 이기 위하여 좌, 우 영상의 병합 출력을 연속프레임 Real 120프레임 출력으로 보다 부드러운 3D 영상출력 의 결과물을 얻은 점에 중요한 의의가 있다고 하겠다. 추후, 3차원 복원에 대한 복원 시간을 단축시키기 위한 방안 및 향상된 복원 결과를 도출하기 위한 추가 적인 방법과 입체감이 더욱 향상된 실시간 스테레오 View를 위해 다양한 입체감에 대한 요소를 분석하여 적절히 적용하는 것에 대한 연구가 진행될 예정이다. 후 기 그림 5 연속 프레임 출력 이미지 이중 물체에 대한 스테레오 View의 결과물로 해당 이미지에서 검색 대상물은 모형 중형 자동차와 철재 구성물이 포함된 CD롬 드라이브의 내부 부속물이다. 또한, 실제 컨테이너 검색기에서 얻어질 수 있는 이미 지는 여러 물체가 복합적으로 중첩되어 있는 이미지 일 것이다. 하지만, 실시간 스테레오 view가 검색자에 게 실질적인 도움을 주기 위해서는 이러한 중첩 물체 간에 거리 정보를 명확히 인지할 수 있어야만 스테레 오 View 로서의 역할을 할 수 있을 것이다. 출력물은 통한 입체감 확인결과, 기존 좌, 우 병합방 식의 60Hz 출력에 비해 연속프레임 120Hz 출력이 보 다 부드러운 입체감을 느낄 수 있었고, 자동차와 CD 롬 부속품 간에 앞, 뒤 거리 정보의 차이를 충분히 인 지할 수 있었다. 이는 다중 중첩 물체가 포함된 컨테 이너 영상에 이용될 수 있다는 주요한 의미를 가진다. 본 논문은 국토해양부의 U기반 해운물류 체계 구축을 위 한 기반기술 연구 과제에서 수행된 연구결과 중 일부이며, 한국원자력연구원의 위탁연구과제로 수행되었음. 참고문헌 [1] 이남호, 황영관, 이승민, 박순용, X-선 검색영 상 스테레오 형상화 연구, 대한전기학회 학술대회 논문집, pp , [2] 이남호, 박순용, 이승민, 스테레오 카메라를 이 용한 3차원 정보의 가시화, 대한전자공학회논문지, SC 47(4), pp.15-20, [3] 이흥호, 이승민, 3차원 정보 제공을 위한 X-선 검 색장치의 기하학적 모델링, 대한전기학회논문지, D 62(8), pp ,

181 IR 비콘을 이용한 이동로봇의 방향 인식 기술 연구 *모세현, 박인철, 김자유, 정길도 전북대학교 전자정보공학부 tpgusfjqm@gmail.com, incp486@naver.com, wesd7845@naver.com, kitchong@jbnu.ac.kr Mobile Robot direction recognition study using IR beacon *Se-Hyun Mo, In-Cheol Park, Ja-U Kim, Kil-To Chong Chonbuk National University Electronic Engineering Abstract The ubiquitous system support user convenience without time and space constraint. The location of robot is essential in LBS to be able to perform various operations. ots of work related to L BS utilized WL AN, Z igbee, ultrasonic waves and Bluetooth. In this paper, by tracking the location of the user and the mobile robot in indoor space is proposed. Bluetooth는 RSSI를 계산된 거리정보를 이용하여 기 준점이 되는 Bluetooth 장치를 기준으로 삼각측량을 이용하여 위치를 계산한다. 대량 생산이 가능하고, 다 수의 센서를 배치할 경우 정확도는 향상시키지만 동적 환경에서의 위치 정확도가 떨어진다는 단점이 있다.[1] 본 논문에서는 실내 공간에서 비용대비 정확성이 뛰 어난 적외선 비콘을 이용하여 이동 로봇의 위치를 인 식하고 이를 통하여 이동 로봇이 사용자의 목적에 따 른 경로 생성 및 주행 기법을 제안하고자 한다. I. 서론 II. 본 론 유비쿼터스 환경은 안내, 물건 전달, 감시 서비스를 시간과 공간에 제약없이 사용자에게 제공할 수 있는 환경을 말한다. 이와 같은 환경에서 다양한 서비스를 제공하는데 있어서 가장 중요한 요소는 로봇의 위치를 기반으로 서비스를 제공하는 위치기반서비스(LBS)이 다. 현재 WLAN, Zigbee, 초음파, Bluetooth, 적외선 등을 이용한 다양한 기술들이 연구되고 있다.[1][2] 초음파를 이용한 방법은 전송 속도가 빠른 RF신호 와 느린 초음파 신호의 속도 차이를 이용하는 방법이 다. 3차원의 위치 인식이 가능하고 비용과 전력에서 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 적외선을 이용한 방법은 실내 곳곳에 부착된 적외선 센서가 고유 ID 코 드를 가진 적외선 장치를 인식하여 위치를 찾아내는 방법이다. 시스템 구성이 간단하고 저렴하나 가시거리 내에서만 사용 가능하고 형광 또는 태양광에 따라서 사용이 어려울 수 있다는 단점을 가지고 있다. 2.1 적외선 통신(IrDA) 근거리 무선데이터통신 기술의 하나인 적외선 데이 터통신에서는 THz 또는 Trillion Hz에서 측정되는 적 외선 주파수 스펙트럼 내의 모아진 광선이, 정보로 변 조되어 송신기로부터 비교적 짧은 거리 내에 있는 수 신기로 보내는 기술이다. TV, 오디오, 에어컨 등 무선 으로 컨트롤하는데 사용되는 리모콘에서 적용되고 있 다.[3] 적외선 발광 다이오드와 적외선 수광부 모듈을 이용 하면, 기본적인 데이터 통신이 가능하다. 데이터를 정 해진 주파수에 맞게 변조하고 이를 적외선 발광 다이 오드를 이용하여 전송한다. 적외선 수신 모듈에서는 이 적외선 신호를 받아서 다시 원 신호로 복하는 순서 로 데이터를 주고 받는다. 이 때, 송신측의 변조된 데 이터와 수신부의 신호는 일정한 시간 규격과 형태를 갖는다.[4] 165

182 그림 1은 반송주파수와 수신거리의 관계를 나타내는 그래프이다. 38kHz에서 가장 먼 수신거리를 가지는 것 을 알 수 있다. 따라서 대부분의 적외선 통신기기들은 38kHz의 신호를 생성한다. 수신1 수신2 수신3 수신4 전방 O O 후방 O O 좌 O O 우 O O 전 좌 O 전 우 O 후 좌 O 후 우 O 표 1. 방향 인식 구성표 그림 1. 반송 주파수와 수신거리의 관계 2.2 제안한 방법 2.1에서 언급한 IrDA를 이용하여 그림 2와 같이 일 정한 신호를 생성하는 비콘을 제작한다. 비콘에서는 38kHz, 61ms 주기의 신호를 지속적으로 발생한다. 비 콘에서 생성한 신호를 받기 위해서 그림 3과 이동로봇 에 수신기를 설치한다. 표 1과 같이 방향을 구분하기 위한 규칙을 정의한다. 표 1를 기준으로 비콘의 위치 를 추적하고, 전방의 초음파 센서를 이용하여 장애물 을 회피하는 이동로봇의 경로를 생성한다. 또한, 이동 로봇의 자기 위치를 파악하기 위해서 Zigbee의 RSSI 를 이용한 실내위치 인식 기법을 사용한다. 이동로봇 의 경로는 포텐셜필드 방식을 이용하여 경로를 생성한 다. Ⅲ. 구현 하드웨어 제작은 그림 2와 그림 3과 같이 Atmega128 보드를 이용하여 제작하였고 KSM-603LM 과 SI5312-H를 이용하여 비콘과 수신 모듈을 제작하 였다. 그림 4, 5는 비콘에서 수신된 신호와 수신 모듈 에서 수신된 신호를 오실로스코프를 이용하여 확인한 결과이다. 비콘의 위치를 전방, 후방, 좌 우측, 전방 좌 우측, 후방 좌 우측으로 8방향으로 변경하여 로봇의 움직임을 그림 6, 7과 같이 확인하였다. 그림 4. 송신 신호 그림 5. 수신 신호 그림 2. IR 비콘 그림 3. 이동로봇 그림 4. 정면 그림 5. 정면 우측 Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 현재의 위치 추적 방법들은 Bluetooth, Wi-Fi 등 정 166

183 확성 면에서 더 좋은 결과를 보여주지만, 가격이 높거 나 동적환경에서 사용하는데 부적합한 경우들이 많다. 그러나 적외선 비콘을 이용한 방법은 저비용으로 대량 생산이 가능하고 비용대비 정확성도 좋은 장점이 있 다. 본 논문의 실험 결과에서 장애물에 반사되어진 적외 선 신호로 인해 방향 인식에 오류가 생기는 경우를 확 인하였다. 이를 해결하기 위해 향후 적외선 신호의 도 달 시간을 이용하여 반사되어진 신호를 필터링하는 알 고리즘을 연구하고자 한다. 참고문헌 [1] 김갑동 실내외 연속측위 기술 동향, 전자통신 동 향분석, 제22권, 제3호, pp.20-27, 2007 [2 ] Cooperstock 외, Evolution of a Reactive Environment., CHI 9 5, pp , [3] [4] 노현철, 적외선 센서를 이용한 능동적 비컨 시스 템 기반의 실내 환경에서의 이동 로봇 위치추정, 한국과학기술원 학위 논문, 2010 [5] 정석민, 적외선 기반 실내 사용자 위치 추적 시스 템, 전자공학회 논문지, 제42권, 제5호, pp , 2005 [6] 서승호, IrDA의 통신 특성을 이용한 위치인식 시 스템, 한국정보과학회 학술발표논문집, 제32권, 제 2호, 2005 Acknowledgment 이 논문은 한국연구재단 BK21 플러스 사업과 2013 년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단 의 지원을 받아 수행한 연구임. (No.2013R1A1A2A 일반)&(No. 2013R1A2A2A 중견) 167

184 자동화 시스템을 위한 소프트웨어 기반 이더켓 제어솔루션 개발 최연호 1*, 박태곤 2, 장상곤 3, 권오석 1 대구경북과학기술원 1, 프레스토솔루션 2, 바인아이티 3 yhchoi@dgist.ac.kr * EtherCAT Control Solution Based on Software For Automation System Youn-Ho Choi 1*, Tae-Gon Park 2, Sang-Gon Jang 3, Oh-Seok Kwon 1 DGIST 1, Prestosolution 2, Vine IT 3 Abstract Industrial robots has been widely used for th industry, The communication and connection, control method of automation system has been dev eloped. EtherCAT used for communication in robotic automation system. And it simplify the connection between motor driver modules of the Multi-axis robot. Real-time control system for robot can be configured with EtherCAT based on industrial computer which is operated by RTOS. U se of software-based EtherCAT is improving the system performance. Algorithm implementation for motion control on RTOS base improve system in terms of maintenance and modification of system and dev elop ment. I. 서 론 오늘날 산업현장에 산업용 로봇이 널리 보급이 되어 감으로써 로봇의 성능이 발전하고 로봇의 제어 기법 또한 발전하고 있다. 자동화 시스템이 발전함에 따라, 최근에는 IT 기술의 발전을 기반으로 모터시스템과 네 트워크 기술을 접목한 네트워크 기반 모터 제어시스템 에 대한 연구 및 개발이 진행되고 있다[1-4]. 현재 사용되는 네트워크 기반 제어시스템은 상위제어 기에서 하위의 모터시스템을 가동하기 위한 지령신호 나 지령신호의 동기화 기능만을 제공하고, 실제 모터 제어는 대부분 하위의 모터드라이버 단에서 처리를 하 고 있는 구조가 일반적이다. 이와같은 구성은 제어루 프의 구성에서 처리해야하는 피드백 데이터들(위치, 속 도, 전류)을 고속으로 전송할 수 있는 적절한 통신 네 트워크가 없기 때문이다[2]. 이렇게 하위의 드라이버 단에서의 제어가 이루어지는 모터제어시스템은 고속 제어, 배선의 양을 줄일 수는 있으나, 다양한 제어 응용에 따른 모터제어의 방식의 수정이 어려움과 실제 모터 드라이버의 크기가 커지는 문제점이 발생한다[2]. 로봇시스템 및 소규모 제어시스 템에서는 모터드라이버의 크기가 문제가 될 수 있으므 로 모터 드라이버 단에 고정된 제어방식은 여러 가지 면에서 개선되어야한다. 일반적으로 로봇제어 소프트 웨어는 그 구현이 힘들고, 로봇 하드웨어에 종속적이 라고 할 수 있다[3]. 로봇의 구성이 복잡해 짐에 따라 구현과 유지보수에 있어서 시스템을 단순화하여 설계하고, 그에 따른 신 뢰성을 확보하는 방법도 연구되고 있다. 네트워크 기반의 기술을 적용하면서 로봇하드웨어의 종속성을 줄이기 위해, 소프트웨어기반의 네트워크 및 제어 기술을 적용하면서 실시간제어의 성능을 보장하 는 시스템을 구현할 필요가 있다. 자동화 시스템의 모터드라이버, 디지털 I/O 등 시스템 에 필요한 각 모듈을 EtherCAT 통신 기반으로 연결 168

185 하여 연결을 단순화 하고, 시스템 제어에 필요한 알고 리즘은 상위의 호스트에서 소프트웨어적으로 구현함으 로써 수정 및 관리의 유연성을 확보하고자 한다. II. 시스템 구성 그림 2의 RTOS 기반시스템과 Window OS에 구성된 사용자 UI 시스템은 가상의 이더넷으로 연결되어 상호 데이터 전송이 가능하고, 사용자는 자동화 시스템의 상태나 동작을 설정하고, 확인할 수 있다. 본 시스템은 그림 1과 같이 모터 구동을 위한 드라 이버 모듈은 EtherCAT 방식으로 호스트 컴퓨터와 연 결하고, RTOS와 Window OS를 호스트 컴퓨터 내의 프로세서 코어에서 독립적으로 실행할 수 있도록 구성 한다. 실시간제어가 필요한 부분은 RTOS에서 구현하 고, 사용자 인터페이스 부분은 Winodow OS에서 구현 하여 사용자의 사용과 접근의 편의성 및 자동화 시스 템의 제어 성능을 향상 할 수 있도록 한다. 그림 3. PC UI와 Controller(RTOS) 간의 데이터 통신 구현된 소프트웨어 기반 EtherCAT 제어시스템의 시 험모듈은 그림 4와 같다. 그림 1. 자동화 시스템 구성 모션제어를 위한 알고리즘과 자동화 로봇의 구동을 위한 알고리즘은 RTOS기반에서 구현을 하고, 제어를 위한 신호는 EtherCAT으로 전달한다. 기초 설계는 드 라이버 모듈을 32개로 구성하고 각각의 모듈이 1ms 내에서 응답특성을 갖도록 구성하였다. 현재 시스템의 개발은 32개 모듈에 대한 모션제어 부분과 사용자 UI를 구성하여 실험 중에 있으며, 자동 화 로봇 시스템의 구동을 위한 기본알고리즘을 구성하 여 모의실험 중에 있다. RTOS기반에서 동작하는 모션제어 및 EtherCAT 통 신에 대한 기본 구성도는 그림 2와 같다. 그림 2. RTOS 프로그램 구성 그림 4. 시스템 시험 모듈 및 사용자 UI III. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 소프트웨어 기반으로 EtherCAT 통 신을 이용하여 모션제어 모듈을 구현하였다. 연결된 각각의 모듈을 중앙의 호스트에서 관리, 제어, 모니터 링 할 수 있어 시스템구성이 단순해진다. 또한 호스트 내에서 실시간 제어와 사용자 인터페이스를 다중으로 구성함으로써. 구현의 유연성과 유지보수의 용이성을 확보할 수 있다. EtherCAT을 이용하여 신호전달 구성을 간략화 할 수 있었고, 각 모듈의 설정 및 응답이 설계된 범위 안 에서 동작함을 확인하였다. 향후 연결 모듈의 확장 및 응답특성을 개선하기 위한 작업을 진행할 것이다. 본 논문에서 구현한 소프트웨어 기반의 EtherCAT 169

186 통신방식을 이용하여 모션제어의 특성을 실험하고, 스 카라 및 6축 다관절 로봇시스템에 적용하여 실시간 제 어 및 로봇시스템의 응답특성에 대한 실험을 진행할 예정이다. 후기 본 연구는 미래창조과학부 및 정보통신산업진흥원의 SW융합기술고도화사업의 지원을 받아 수행되었음. (NIPA, S ) 참고문헌 [1] 권순철, 김영환, "EtherCAT을 이용한 재활로봇 시 스템의 실시간 제어" 한국재활복지공학회 정기학술 대회, pp , [2] 문용선, 이영필, 서동진, 이성호, 배영철, "EtherCAT을 이용한 소프트 모터제어기 개발에 관한 연구" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지, Vol. 17, N o. 6, pp , [3] 최태용, 도현민, 김두형, "EtherCAT기반 로봇을 위 한 유연 제어 S/W 프레임워크 구현" 제어로봇시스 템학회 부울경 합동학술대회 논문집, pp , [4] 최태용, 도현민, 김두형, "EtherCAT 통신 기반 개 방형 모션 제어 프레임워크의 설계 및 구현" 한국 정보과학회 가을 학술발표논문집, 제38권 제2호 (A), pp ,

187 다관절 로봇의 제어를 위한 위치 정밀도 특성 분석 *최연호 1*, 선덕한 2, 권오석 1 대구경북과학기술원 1, 프레스토솔루션 2 yhchoi@dgist.ac.kr * Analysis of Position Density For Control Of Multi-Axis Robot System Youn-Ho Choi 1*, Duk-Han Sun 2, Oh-Seok Kwon 1 DGIST 1, Prestosolution 2 Abstract Robotic automation system has a discrete resolution in its joint actuation. Due to the use of angular encod ers as the sensing dev ice for j oint actuation, robot movement is limited within discrete p ositions in it' s reachable worksp ace. The absolute accuracy of the end effector depends on the resolution of the actuated joints. It is associated with the accuracy of the work. Since it is necessary to und erstand and analyze for this. In this paper, we analyzed the effect on the robot' s operation and its effect on the d iscrete resolution in its joints and links of the robot and stud y the characteristics of the approach direction and distance from the origin for joint mov ement with a discrete resolution. I. 서 론 오늘날 산업현장에 산업용 로봇이 널리 보급이 되 어감으로써 로봇의 성능이 발전하고 로봇의 제어 기법 또한 발전하고 있다[1]. 산업용으로 6축 수직다관절 로 봇, 스카라 로봇 등이 사용되고 있고, 다양한 모션제어 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 로봇팔의 이동방식은 크게 PTP(Point to Point)모션 과 CP(Continuous Path-연속 관절 운동)모션으로 나 눌 수 있다[2]. 단순 반복 작업, 대량 생산라인에 사용 되던 초기의 산업용 로봇이 현대에는 공작기계에 결합 하여 다양한 기능을 수행하는 산업용 로봇으로 발전하 여 여러 분야에서 로봇 수요가 증가하고 있다. 이와 동시에 로봇시스템에 대해 신속한 동작, 부드러운 동 작, 소음 및 진동의 감소, 동작의 정밀도 등을 요구하 고 있다[1, 3]. 로봇의 동작과 진동, 소음 등을 연구하 는데 있어서 위치제어와 오차에 대한 연구가 동시에 진행되어야 한다. 자동화 시스템에 사용되는 로봇들은 관절의 구동에서 이산적인 분해능을 가짐으로 작업공간에서 불연속적인 위치로 이동이 제한된다. 따라서 로봇 시스템의 이산 화에 대해 해석하고 이를 수학적으로 표현한 논문들이 발표되었고[4, 5], 이산화 과정을 통해 해석을 하고, 장 치에 대한 수학적 표현으로 정밀도 계산 방법을 제시 하였다[4]. 본 논문에서는 로봇 관절 움직임의 이산화에 대한 효과와 관절의 동작에 대한 로봇 종단의 위치 정밀도 특성을 분석한다. II. 관절 움직임과 특성 회전관절을 갖는 2-링크 로봇에서 링크의 길이와 관 절의 움직임에 대해, 위치제어 및 오차에 대한 특성을 분석한 연구가 진행되었다[4]. 2-링크 로봇의 특성을 171

188 이용하여, 3-링크 로봇에 대해서, 위치의 오차와 움직 임을 표현할 수 있을 것이다. 이를 이용하여 로봇관절 움직임의 이산화에 대한 효과와 관절의 동작에 대한 3-링크 로봇 종단의 위치오차를 표현할 수 있다. 세 개의 링크를 갖는 스카라 로봇은 그림 1과 같이,, 링크로 기본구성이 되고, 각 관절의 이동각 은,, 로 표시된다. 이때, 의 동작에 대 해 원점에서 2 번째 링크 끝점의 거리를 로 두면 식 3과 같다[2]. 이때 3-링크 로봇은, 의 두 개 링크 로 변환한 로봇의 운동으로 표현 할 수 있다. 의 이 동각을, 를 기준으로 한 의 이동각을 로 두 면,,, 세 개의 링크를 갖는 로봇은, 두 개의 링크를 갖는 로봇으로 변환하여 표현할 수 있다. 이때 은 과 동일한 움직임을, 는 과 동일한 움직임을 갖는다. y B Q φ 2 그림 1의 세 개의 링크를 갖는 로봇에서 관절 의 위 치는 식 (1), (2)와 같이 표현되고, 그 거리 는 식(3) 과 같다. 의 길이는 의 함수임을 알 수 있다. 종단 의 위치 는 식(4)로 표현되고, 와 의 함수임을 알 수 있다. 의 값을 고정하게 되면 는 식 (3)의 와 같이 의 함수로 표현되어 그림 2와 같이 2-링크 로봇으로 표현할 수 있다. (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) r 1 r2 θ 2 φ 1 θ 1 P B θ 10 θ T0 TB θ offset S P φ 3 r 3 T θ 20 θ 10 x B S r U r 그림 1. 회전관절을 가지는 3-링크(,, ) 로봇 y B r 3 θ 2 그림 3., 변화에 대한 의 위치 S θ 2 θ θ T0 1 P B θ 10 TB θ offset S P r 3 T θ 20 θ 10 x B S r U r θ 1 = nφ 1r+θ 10 m, n : integer φ θ 2 = mφ 1r, φ 3r : resolution of joint 3r+θ 20 φ 2=constant S=constant P φ3 θ2 φ2 θ1 Ф T φ1 그림 2. 2-링크(, )로 변환한 로봇의 운동 그림 4., 변화에 대한 의 위치 그림 3은 과 의 각으로 구성되는 의 거리를 나 타내고, 그림4는, 의 운동에 대해 구성되는 최소 의 ( ) 거리 관계를 나타낸다. 172

189 III. 결 론 세 개의 링크를 가지는 로봇은 두 개의 링크를 가지 는 로봇으로 변환하여 2-링크 해석 로봇으로 접근할 수 있다. 이때 각 관절의 움직임은 이산화된 값으로 접근 가능하므로, 2-링크로 변환된 관절의 회전오프셋 을 고려하여 종단의 위치에 대한 오차를 확인할 수 있 다. 이를 이용하여 종단의 작업 위치 정밀도 특성을 분석하여 로봇의 작업에 활용할 수 있을 것이다. 후기 본 연구는 미래창조과학부 및 정보통신산업진흥원의 SW융합기술고도화사업의 지원을 받아 수행되었음. (NIPA, S ) 참고문헌 [1] 정창두, 정원지, 김만수, "SolidWorks 와 LabVIEW 를 연동한 6축 수직 다관절 로봇의 게 인 튜닝 연구", 한국생산제조시스템학회지, 제23권 제1호, pp , [2] Ju, J. H. "A Study on error Analysis and Hybrid Motion Control of L abv IEW based 3 -axis SCARA Robot", A Thesis of a Master, School of Mechatronics, Chang won N ational U niv ersity, [3] 이동선, 정원지, 안진수, 김만수, "6축 수직다관절 로봇의 이종모션 제어에 관한연구", 한국생산제조 시스템학회 추계학술대회, pp. 234, [4] Mathias B randst otter and Michael Hofbaur, "On the Position Density of Planar Two-Link Manipulators", International Conference on Mechatronics and Automation, pp , [5] Tanio Tanev, Bogdan Stoyanov, " On the Performance Ind exes for Robot Manip ulators", Problems of Engineering, Cybernetic and Robotics, 49, pp ,

190 SVM 분류기를 이용한 심전도 분석 기반의 shockable rhythm 검출 *남동훈, **강동원, *이승환, *이경중 *연세대학교 보건과학대학 의공학부, **(주)메디아나 *namdh218@gmail.com, **dwkang@mediana.co.kr, *lee.s.hwan2@gmail.com, *lkj5809@yonsei.ac.kr Shockable Rhythm Detection based on Electrocardiogram Analysis using Support Vector Machine *Dong-Hoon Nam, **Dong-won Kang, *Seung-Hwan Lee, *Kyoung-Joung Lee *Department of Biomedical Engineering, College of Health Science, Yonsei University **Mediana Co. Ltd. Abstract When shockable rhythm occurs a heart hardly circulate blood due to the failure of the heart to contract effectively. Thus, detection of shockable rhythm is crucial for the success of defibrillation therapy. I n this study, we proposed a method for classification of shockable rhythm based on analysis of electrocardiogram using a support vector machine(svm). Twelve features were ex tracted from electrocardiogram that include time, frequency, and phase parameters. To evaluate the proposed method, MIT-BIH Arrhythmia Database, Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia Database, American Heart Association Database were used. The result showed a sensitivity of 97.6% and a specificity of 98.5%. I. 서론 급성 심장 마비는 환자의 생명을 위협하는 질병으로 빠른 치료가 이루어지지 않을 시 사망에 이를 수 있 다. 심실 세동과 무맥성 심실 빈맥은 급성 심장 마비 를 유발하는 대표적인 부정맥으로 발병 시 심장의 혈 액 공급 기능이 상실되며, 제세동기에 의한 전기 충격 치료를 요하기 때문에 shockable rhythm으로 불린다 [1]. 병원 외 환경에서 급성 심정지로 의심되는 환자가 발생할 경우 자동 제세동기를 사용하여 환자의 생존율 을 높일 수 있으며, 이 때 환자의 심장 리듬이 shockable rhythm인지 판단하는 과정이 중요하다. 심전도 분석을 기반으로 shockable rhythm을 판단 하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔으며, 이에 따라 shockable rhythm의 심전도 특성을 반영하는 시간, 주 파수, 위상 영역 파라미터들이 제시되었다[2-7]. 본 논 문에서는 이러한 파라미터들을 support vector machine(svm)의 특징으로 사용하여 shockable rhythm을 검출하였다. II. 본론 2.1 심전도 데이터베이스 본 연구를 위해 MIT-BIH arrhythmia database(mi T DB), Creighton University ventricular tachyarrhythmia database(cudb), American Heart Association databse(ahadb)를 사용하였다. 표 1은 사용한 데이터베이스의 파일 수, 채널 수, 데이터 길이 를 나타낸다. 위 데이터베이스들은 기존 부정맥 검출 연구에 범용적으로 사용되어 왔으며[2-7], 심실 세동과 174

191 심실 빈맥 파형을 갖추고 있어 본 연구에 사용하기에 적합하다. 2.3 Shockable rhythm 구분을 위한 특징 시간영역 특징 표 1. 데이터베이스 정보 그림 1 특징 예시 (a) 전처리된 신호 (b),(c) 시간영역 특징 예시, (d),(e)주파수영역 특징 예시 (f) 위상영역 특징 예시 파일 수 채널 수 길이(s) MITDB CUDB AHADB 위 심전도 데이터베이스는 전문의에 의해 체크된 정 상동리듬, 심실 세동, 심실 빈맥 등의 리듬 정보와 정 상박동, 조기심방박동, 조기심실박동 등의 박동 정보가 주석으로 제공된다[8]. 데이터베이스의 리듬 정보로부 터 심실 세동과 심실 빈맥 정보를 얻었으며, 박동 정 보로부터 심박 수를 계산하였다. 기존 연구들에서는 150bpm에서 200bpm 이상의 빠른 심실 빈맥을 shockable rhythm으로 간주하고 있으며[9,10], 본 연구 에서는 이에 준하는 160bpm 이상의 심실 빈맥을 shockable rhythm으로 간주하였다. 2.2 전처리 및 윈도우 크기 선택 심전도 신호의 전처리는 기저선과 고주파 잡음 제거 를 위해 0.5Hz-30Hz 대역 통과 필터를 모든 데이터에 동일하게 사용하였다. A. Amann의 연구에 따르면 특 징 추출을 위한 윈도우 크기를 8초로 선택할 때 심실 세동 검출 알고리즘들의 성능이 가장 좋았다고 보고하 였다[11]. 따라서 본 연구에서도 윈도우 크기를 8초로 선택하여 특징을 추출하였다. 정상리듬의 심전도는 QRS파가 존재하지만 shockable rhythm의 심전도에서는 QRS파가 사라지고 진폭이 불규칙적으로 분포한다. 시간영역 특징은 이러 한 심전도 신호의 형태적 특성을 이용한다. 총 5개의 시간영역 특징 중 2개(bS, np)는 심전도 신호의 기울 기 정보를 이용한 기저선과 피크 수를 나타내며(그림 1 (b))[4], 3개(count2, count3, Na)는 심전도 신호에 문 턱치를 적용하여 이를 넘어가는 샘플의 개수를 측정한 값을 나타낸다(그림 1 (c))[2,3]. 그림 1 (a)는 전처리된 정상 심전도를, 그림 1 (b)는 기저선과 부분 피크 점을 보여주고 있으며, 그림 1 (c)는 적용된 문턱치를 나타 낸다 주파수영역 특징 정상리듬 심전도의 전력 스펙트럼에는 고조파성분이 약 25Hz 대역까지 분포하지만, shockable rhyhthm의 전력 스펙트럼은 약 4Hz-7Hz 대역에 집중되어 있다 [5]. 주파수영역 특징은 이러한 주파수 특성의 차이를 이용한다. 총 6개의 주파수영역 특징 중 5개(A1, A2, A3, Pfib, Ph)는 심전도 신호의 전력 스펙트럼 밀도로 부터 특정 주파수 대역의 전력을 측정한 값이며(그림 1 (d)), 1개(leakage)는 신호의 주기를 이용한 좁은 대 역저지 필터를 사용하여 잔여신호를 측정한 값이다(그 림 1 (e))[6]. 그림 1 (d)는 측정할 전력의 주파수 대역 175

192 을, 그림 1 (e)는 추정된 반주기만큼 지연시킨 심전도 신호를 나타낸다 위상영역 특징 규칙적인 정상리듬의 심전도에 비해 shockable rhythm이 발생하면 심전도가 매우 불규칙적으로 변한 다. 위상영역 특징은 이러한 심전도 신호의 복잡성을 이용한다. 1개의 위상영역 특징(d)은 원 신호와 0.5s 지연신호를 40x40 위상공간에 재구성한 뒤 전체 영역 중 재구성된 공간이 차지하는 비율을 나타낸다[7]. 그 림 1 (f)는 그림 1 (a)의 심전도 신호를 위상공간에 재 구성한 것이다. Ⅲ. 결과 에 사용한 특징의 수가 많아지면 특징 추출에 필요한 연산량이 증가하게 되고 이는 시스템의 부하를 증가시 킨다는 단점이 있다. 따라서 최적의 특징을 선택하여 그 수를 줄이는 연구가 필요하다. 본 연구결과는 자동제세동기에 삽입하는 알고리즘 개발의 참고자료로서 활용할 수 있을 것이다. 감사의 글 This study was supported by a Interactive corporate R & D manpower business, Ministry of T rade, Industry & Energy, Republic of Korea (N ). 참고문헌 Shockable rhythm 판단을 위해 추출한 12개의 특징 을 SVM 분류기에 사용하였다. 전체 93개 파일 중 28 개를 선택하여 SVM 분류기를 훈련시켰으며, 나머지 65개 파일로 성능을 시험하였다. 민감도와 특이도로 성능을 평가하였으며, 표 2는 기존에 연구된 shockable 검출 알고리즘과 본 연구에서 제시된 방법의 성능 결 과를 나타낸다. 성능평가 결과 97.6% 민감도, 98.5% 특이도로 우수한 성능을 보였다. 표 2 Shockable rhythm 검출 성능 방법 데이터 민감도 특이도 A. Amann et al[11] MITDB, CUDB, AHADB 91.2% 98.5% F. Alonso-Atienza MITDB, CUDB, et al[1] VFDB * 95% 99% Qiao Li et al[12] CUDB, AHADB, VFDB 96.2% 96.2% This study MITDB, CUDB, AHADB 97.6% 98.5% VFDB* : MIT-BIH Malignant Ventricular Arrhythmia Database Ⅳ. 결론 및 고찰 본 연구에서는 심전도 신호 분석을 기반으로 shockable rhythm을 판단하였다. 심전도 신호로부터 추출한 특징을 SVM 분류기에 적용하였으며 성능평가 결과 97.6% 민감도, 98.5% 특이도의 성능을 보였다. American Heart Association에서 권장하는 자동 제세 동기 장비의 성능은 90% 민감도, 95% 특이도이며, 제 시된 방법은 이를 충족하였다. 본 연구에서는 심전도 신호의 시간, 주파수, 위상을 고려하는 다양한 특징을 사용하여 shockable rhythm 의 특성을 여러 측면에서 반영하였다. 하지만 분류기 [1] Felipe Alonso-Atienza et al., Detection of life-threatening arrhythmias using feature selection and support vector machines, IEEE Tranactions on Biomedical Engineering, vol. 6 1, no. 3, pp , 2014 [2 ] I rena Jekova et al., Real time detection of ventricular fibrillation and tachycardia, Physiological Measurement, vol. 25, pp , 2004 [3] Muhammad Abdullah Arafat et al., A simple time domain algorithm for the detection of ventricular fibrillation in electrocardiogram, Signal, Image and Video Processing, vol. 5, pp. 1-10, 2009 [4] U. Ayala et al., A reliable method for rhythm analysis during cardiopulmonary resuscitation, BioMed Research I nternational, vol , pp , 2014 [5 ] R. H. Clayton et al., Comparison of four techniques for recognition of ventricular fibrillation from the surface ECG, P hysiological Measurement, vol. 31, pp , 1993 [6 ] Kuo S et al., Computer detection of ventricular fibrillation, Computers in Cardiology, pp , 1978 [7] Anton Amann et al., Detecting ventricular fibrillation by time-delay Mmthods, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 54, no. 1, pp , 2007 [ 8 ] / physionet.caregroup.harvard.edu/ physiobank/ database/ mitdb/ [9] Dianne L. Atkins et al., Sensitivity and specificity of an automated ex ternal defibrillator 176

193 algorithm designed for pediatric patients, Resuscitation, vol. 76, pp , 2008 [10 ] P hilips, HeartStart MRx and X L AED algorithm application note, July, [11] Anton Amann et al., Reliability of old and new ventricular fibrillation detection algorithms for automated ex ternal defibrillators, BioMedical Engineering OnLine, vol. 4, pp. 1-15, 2005 [1 2 ] Qiao Li et al., Ventricular fibrillation and fachycardia classification using a machine learning approach, I EE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 61, no. 6, pp ,

194 Fixed-point Harris Corner Detection Implementation on FPGA Using MATLAB HDL Coder Hilal Tayara and 1,a Kil To Chong 1,b,* 1 Electronics Department, Chonbuk National University, Jeonju, , S.Korea a hilaltayara@jbnu.ac.kr, b,* kitchong@jbnu.ac.kr(correspondingauthor) Abstract Harris corner detection is considered as an important step in many image processing algorithms for extracting the features of the objects in the foreground. In this paper, fixed point architecture of Harris corner detection will be introduced on FPGA using Simulink and HDL coder and comparison between floating and fixed point results will be discussed. I. Introduction Corner detection is an important step in many image processing applications such as feature detection, motion tracking and object recognition [1 2, 3]. Harris corner detection is considered as one of the most accurate corner detection techniques because it can get ride of noisy images [4]. However, the main disadvantages of using Harris corner detection is its high computational requirements. This paper introduces a fixed point hardware architecture on FPGA using Simulink and HDL coder and comparison between the floating point and fixed point results. This paper is organized as follows, Section II describes Harris corner detection algorithm, Section III describes Hardware implementation of Harris Corner Detection, Section IV, describes fixed point representation. Section V presents comparison of floating point and fixed point results. Implementation results are presented in the section VI. Paper is concluded in the section VII. II. Harris Corner Detection Corners are regions in the image with large variation in intensity in all the directions [5]. These regions can be found by studying the differences in intensity for a displacement of (u,v) in all directions. This is expressed by equation 1. (1) where w(x,y) is the window function, I(x+u,y+v) is the shifted intensity and I(x,y) is the pixel intensity. A rectangular window or Gaussian window could be used for giving weights to pixels underneath. The value of E(u,v) should be minimized for corner detection. Which means that the second term should be maximized. After applying Taylor Expansion to equation (1) we find equation 2. (2) where M is given by equation 3. (3) where Ix and Iy are image derivatives in x and y directions respectively. After this, a score is calculated by equation 4 to determine if a window can contain a corner or not. det (4) where det,. and are the eigen values of M. So the eigen values decide whether a region is corner, edge or flat as follows: 178

195 if and are small then R is small which means that the region is flat. if or then R<0 which means that the region is edge. if and are large and then R is large, which means that the region is a corner. III. Hardware implementation of Harris Corner Detection Harris corner detection consists of five steps as shown in Fig First step is applying Sobel edge detection. In this step, Sobel kernel and its transpose will be used for finding horizontal and vertical gradients. These gradients are calculated by convoluting the image with the Sobel kernel and its transpose. Sobel kernel is [1 2 1 ; ; ]. Since the kernel is 3x3, two FIFO s with the width equals to image width are needed to store the last two rows of the image in addition to six registers for creating the window. build matrix H that will be used to determine the response of the pixel. for storing the pixels from horizontal gradients, four FIFO's are used for storing last four lines of the image in addition to twenty registers for creating the 5x5 window. Same configuration is used for vertical gradients. The output of "Mul block" is three 5x5 matrices representing Ix2, Iy2 and Ixy. 3- In the third step, the sum of products of derivatives at every pixel is computed, Gaussian filter will be applied on the output of step 2 (Ix2, Ixy, Iy2). 4- In this step, H matrix at each pixel (x,y) as H=[Sx2 Sxy; Sxy Sy2] will be built and the determent of H will be calculated. After that, the response of the detector will be calculated at each pixel using equation 5. (5) At the end of this step, R is compared to the threshold, if R > threshold, output of this step will be R otherwise zero. The architecture of this step is shown in Fig In the second step, the product of derivatives at every pixel is computed, this step is an intermediate step to Fig. 1 Hardware architecture of Fixed-point Harris Corner Detection 179

196 Fig.2 Harris Coroner measurement 5- In this step non max suppression will be calculated, Image dilation is computed with the following 3x3 mask [1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]. The architecture of it is similar to the first step one. Where two FIFO s are required and six registers for creating the window. Fig.3 X derivative error IV. Fixed Point Representation HDL coder is used for generating HDL code from Simulink and Matlab functions. Fixed point designer is a tools used for converting floating point design into fixed point design. It automatically suggests fixed point data types and attributes such as world length and fraction length [6]. In this design the table 1 shows the suggested fixed point values for the signals shown in Fig. 1. Table 1. Fixed Point Values signed word fraction length/bit length/bit Ix_out Iy_out Ix Iy Ixy Sx Sy Sxy H cm V. Comparison of Floating Point and Fixed Point results The following figures show the error produced from converting floating point to fixed point. In Fig. 3 the error from converting floating point into fixed point for horizontal gradient is presented. Fig. 4 shows the error of converting floating point to fixed point in vertical gradient. Fig. 5 shows the error of H measurement when converting floating point to fixed point. Fig.4 Y derivative error Fig.5 Harris Measurement Error 180

197 VI. Results This architecture has been tested on chessboard image (80x80). the result is shown in Fig. 6. the hardware utilization is given in the table 2. Fig. 6 Harris Corner Detection Result Table 2. Resource Utilization Multipliers 156 Adders/Subtractors 210 Registers 86 RAMs 4 Multiplexers 7 VII. Conclusion In this paper, fixed point implementation of Harris corner detection was introduced. Comparison of the floating point and fixed point was presented. In conclusion, converting the design into fixed point will create an error in the results however, using the correct word length might make this error small Acknowledgment This work was supported by the Brain Korea 21 PLUS Project, National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government(mest) (No.2013R1A2A2A ) and (No.2013R1A1A2A ). References [1] S. Lao, J. Zhang Accelerating Harris Algorithm with GPU for CornerDetection Proc. 7th Int. Conf. on Image and Graphics, [2] D.C.C. Tam, M. Fiala A Real Time Augmented Reality System UsingGPU Acceleration Proc. 9th Conf. on Computer and Robot Vision(CRV), [3] C. Claus, R. Huitl, J. Rausch, W. Stechele Optimizing the SUSANcorner detection algorithm for a high speed FPGA implementation Proc International Conference on Field Programmable Logic andapplications (FPL), [4] C. Harris, M. Stevens, A combined corner and edge detector Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference, [5] A Combined Corner and Edge Detection In Proceedings of The Fourth Alvey Vision Conference (1988), pp by C. Harris, M. Stephens [6] Information on (" 181

198 무선 활용 테스트 베드 구축 및 성능 시험 *류호선, 예송해 한국수력원자력(주) 중앙연구원 hosunryu@khnp.co.kr, songhae.ye@khnp.co.kr Construction and Performance Test of the Wi-Fi Test-bed *Ho-Sun Ryu, Song-Hae Ye Central Research Institute, Korea Hydro & Nuclear Power Co., LTD Abstract 무선 활용 테스트 베드는 가동 원전에 적용할 유무 선 통합 환경(FMC:Fixed Mobile Convergence)의 필 수 기능이나 성능을 확인하고, 사이버보안 취약성 등 을 사전 도출하기 위한 목적으로 제작 되었다. 본 논 문에서는 무선 활용 테스트 베드에 대해서 소개하고 성능 시험 결과를 분석하여 제작된 테스트 베드가 설 계 요건에 맞게 정상적으로 동작하는지를 평가하고자 한다. I. 서 론 현재 가동원전에 FMC를 구축하기 위해 시범사업을 추진 중에 있다[1]. FMC는 발전소 내에서 운전원 및 정비원들이 무선 단말기를 이용하여 음성이나 영상통 화가 가능하도록 무선 통화 환경을 구현 한다. 그리고 기존 페지폰과 연계 할 수 있도록 유무선 통화망을 통 합하는 것이다. 가동원전에 FMC를 구축하게 되면 운 전 편의성, 고장 대응력 향상 및 인적 실수 예방 등의 파급효과가 클 것으로 예상된다. 그러나 FMC를 가동 원전에 적용하기 위해서는 무선기기에 의한 전자파 영 향 검증이나 사이버보안 영향성 평가 등의 문제들을 해결해야 한다. 이를 위해 주요 민감 기기들을 대상으 로 무선기기에 의한 전자파 영향 검증 실험을 진행하 여 민감기기의 오작동을 유발 하지 않음을 확인하였다[2][3][4]. 사이버보안 영향성 평가를 위해 FMC 모사를 위한 무선 활용 테스트 베드를 제작하게 되었다. 이 외에 무선 활용 테스트 베드를 이용하여 가동원전에 적용 되는 FMC의 기능을 확인하고, 운영 중 발생할 수 있 는 문제점을 사전 도출하고 대책을 수립하였다. 본 논 문에서는 무선 활용 테스트 베드의 구성과 기능에 대 해서 소개하고 성능 시험 결과를 분석하여 제작된 테 스트 베드가 설계 요건에 맞게 정상적으로 동작하는지 를 평가하고자 한다. II. 본 론 2.1 무 선 활 용 테 스 트 베 드 의 기 능 및 구성 무선 활용 테스트 베드는 발전소 유무선 통합 환경 모사를 위해 기본적으로 유무선 음성 통화 기능을 갖 추어야 한다. 그리고 실시간으로 통화 품질 및 통신망 상태를 감지해야 하고 통신망 고장을 진단하고 관리 하며 무선 사이버 보안 위협을 감지하고 차단해야 한 다. 구성기기들은 운영이나 보수가 용이하도록 신뢰성 높은 상용기기를 사용해야 한다. 그리고 무선통신기기 는 IEEE 이상의 통신규격(Wi-Fi)을 만족하고 시 험조건 입력이 용이 한 제품을 사용하여 제작 하였다. 무선 활용 테스트 베드의 기기 구성은 <그림 1>과 같고 주요기능은 다음과 같이 3가지로 나눌 수 있다. 첫째, 유선 전화기와 무선전화기의 통화를 연결해주 는 유무선 통화 연결 기능이다. 무선 AP(Access 182

199 Point)와 AP 컨트롤러를 이용하여 무선 통화망을 구축 하였다. 발전소 현장의 페지폰을 모사하기 위해 유선 IP 폰을 사용 하였다. 그리고 네트워크 스위치와 IP-PBX(Private Branch Exchange)를 이용하여 무선 통신망과 유선 폰을 연결한 통합망을 구현 하였다. 무 선 단말기는 발전소에서 활용이 예상되는 스마트폰, 노 트북, 태블릿 그리고 Wi-Fi 폰을 사용하였다. 무선 활 용 테스트베드를 운영하면서 각각의 특성을 확인하여 FMC에 가장 적합한 장치를 선정 할 예정이다. 두 번째, 무선 AP와 단말기들의 접속 상태 및 트래 픽 등을 관리해주는 무선 네트워크 관리 기능 이다. 네 트워크 모니터링 시스템(NMS:Network Monitoring System)을 이용하여 실시간 통화품질 및 통신망 상태 감시 기능을 구현 하였다. NMS는 접속된 기기들의 상 태와 트래픽을 감지하고 관리하기 때문에 통신망 고장 진단이나 유지 보수에 활용 할 수 있다. 마지막으로 비인가 무선 장치들을 감시하고 차단하 는 무선 침입 감지 및 차단 기능이다. 무선 사이버 보 안 위협을 감지하고 차단하기 위해 무선 침입 차단 시 스템(WIPS:Wireless intrusion p rev ention system)을 사용 하였다. WIPS는 무선 AP 및 단말기를 감지하는 센서와 관리 서버로 구성되며 비 인가된 무선 사용자 를 자동으로 탐지하고 차단하는 기능을 가지고 있다. 스트 베드에서 각 단말기들 간 음성 통화의 평균 트래 픽은 약 110Kbps 정도이고 영상 통화의 경우 약 287Kbps로 확인 되었다. 이는 1회선의 통화가 원활하 게 이루어지는 기준 트래픽이 된다. 동시 통화자를 10 명 추가 하여 5회선 통화 연결 상태일 때의 통화 품질 을 확인하고 트래픽을 측정 하였다. 1시간 동안 트래 픽은 음성 3.9Mbps, 영상 5.9Mbps로 확인 되었다. 기 존 유선전화와 달리 AP를 이용한 무선 전화의 경우 접속한 단말기가 늘어나게 되면 통화 품질에 영향을 줄 수 있다. 무선 테스트 베드에 사용한 AP는 최대 25 단말기가 접속할 수 있다. 동시 통화는 최대 12회선으 로 제안되며, 약 20Mbps 이내의 트래픽으로 동시 접 속한 단말기들 간 통화는 끊김 없이 원활하게 이루어 지는 것을 확인 할 수 있었다. 회선수 통화시간 통화종류 트래픽(평균) 1 1시간 음성 110Kbps 영상 218Kbps 5 1시간 음성 3.9Mbps 영상 5.9Mbps <표 1> 상황별 통화 트래픽 측정 결과 무선 네트워크 관리 성능 시험 일반적으로 NMS에서는 무선 AP나 단말기들의 접속 상태 및 트랙픽 정보를 확인 할 수 있어야 한다. 그리 고 과다 트래픽 발생 시 알림 및 조치 기능을 가지고 있어야 한다. NMS는 관리 서버와 응용프로그램으로 구성 된다. 응용 프로그램은 <그림 2>와 같은 User Interface(UI) 를 제공한다. <그림 1> 무선 테스트베드 시스템 구성도 2.2 성 능 시 험 결 과 유무선 통화 연결 성능 시험 유무선 통화연결은 이동 시나 장시간 연결 시에도 끊이지 않아야 한다. 휴대용 무선 전화기와 유선 IP폰 간, 음성 및 영상 통화를 하면서 통화 연결 상태 및 품질을 확인하고, 통화 시간별 트래픽을 측정한 결과 는 <표 1>과 같다. 정해진 실험 조건에서 끊김 없이 음성 및 영상 통화가 되는 것을 확인 하였다. 무선 테 <그림 2> NMS 사용자 프로그램 NMS는 네트워크에 접속한 무선 장치들을 주기적으로 검색 하고 접속 상태 및 데이터 트래픽을 그래픽 형태로 보여준 다. 또한 네트워크에 접속한 단말기들의 기종이나 접속 시간 183

200 및 트래픽 등의 상세 정보를 자동으로 기록하고 관리 한다. 과다 트래픽 발생 시 알림 기능을 확인하기 위해 다음과 같 은 실험을 진행하였다. 노트북을 이용하여 대용량 파일을 전 송하여 음성 및 영상 통화를 방해하였다. NMS에서 해당 노 트북의 트래픽이 크게 증가 되는 것을 확인 할 수 있었다. 노트북의 접속을 차단하자 통화가 원활하게 이루어지는 것을 확인 할 수 있었다 무선 침입 감지 및 차단 성능 시험 WIPS의 사이버 보안 기능을 확인하기 위하여 불법 AP를 설치하였다. 그리고 비 인가된 무선 단말기들이 무선 네트워 크에 접속하도록 그림 3와 같은 환경을 구성 하였다. 노트북 으로 불법침입 상황을 모사하고 비인가 접속을 시도하여 WIPS의 성능을 시험하였다. 하는 것으로, Dos 공격도 자동으로 탐지하고 차단하는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 위의 여러 가지 공격이 동시에 발 생 될 때, 각각을 모두 탐지 하고 차단하는 것을 확인 할 수 있었다. Ⅲ. 결 론 무선 활용 테스트 베드는 발전소 유무선 통합환경을 모사하여 구성장치들의 기능과 성능을 확인하고 운영 중 발생할 수 있는 문제점과 사이버 보안 취약성 등을 사전 도출하고 대책을 수립하기 위해 제작 되었다. 본 논문에서는 무선 활용 테스트 베드의 제작 배경 과 구성 및 기능을 제시 하였다. 그리고 성능 시험을 통해 제작된 테스트 베드의 기능이 정상적으로 동작하 는지를 확인 하였다. 향후, 본 시험설비를 통하여 발전 소에서 고려하는 유무선 통합 환경에서 발생할 수 있 는 문제점들을 도출하고 대책을 수립할 수 있도록 다 양한 시나리오를 개발하여 추가적인 실험을 진행 할 예정이다. 참고문헌 <그림 3> 무선 침입 탐지 및 차단 구성도 WIPS 프로그램의 UI에서 각 공격에 대한 탐지 및 차단 결과를 확인 할 수 있었으며, 모의한 위협을 탐지 하고 차단 한 결과는 <표 2>와 같다. 시험항목 탐지 차단 Rogue AP 확인 확인 Soft AP 확 인 확 인 Ad-Hoc 접속 확인 확인 Dos Attack 확인 확인 다수의 동시 공격 발생 확인 확인 <표 2> 무선 보안 위협 탐지/차단 결과 Rogue AP는 내부 망에 연결되어 있으나 인가되어 있진 않 은 불법 AP로, Rogue AP를 동작시킨 순간 5초 이내에 검 색하여 차단하는 것을 확인 할 수 있었다. Soft AP는 노트북 의 무선랜 카드를 이용한 불법 AP로, Soft AP 동작 시 5초 이내 검색하여 차단하는 것을 확인 할 수 있었다. Ad-Hoc 접속은 외부 비인가자와 내부 인가 사용자 간 통신으로 연결 되는 것으로, Ad-Hoc 접속 역시 자동으로 탐지하고 차단하 는 것을 확인 할 수 있었다. Dos(Denial of Service) 공격은 정상 사용자의 통신을 단절 시키고 불법 AP에 연결을 유도 [1] D.Y.Ko, Applicable approach of the wireless technology for Korean nuclear power plants, Nuclear Engineering and Design, 2 6 5, , [2] Yongsik Kim, A Test Model in a RF Anechoic Chamber for the Application of Wi-Fi Communication in Korea Operating NPP, ISOFIC/ ISSNP, [3 ] Songhae Ye, The Application M ethods of Wireless Technology for Operating Nuclear Power Plant, ICCAS, EPRI-TR R3, Guidelines for Electromagnetic Interference Testing in Nuclear Power Plants, [4] 김민석 외, 발전소 보호 시스템의 Wi-Fi 영향 검 증에 대한 연구, ICS

201 클러스터링을 이용한 Alignment Marker 인식성능 개선방법 1) *김현수, *문창배, **김태훈, ***이동원, ****김현용, ****정해, *****김병만 *금오공과대학교 ICT융합특성화연구센터, **(주)노바소프트, ***(주)한화 ****금오공과대학교 전자공학부, *****금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과 deltakor@kumoh.ac.kr, cb.moon@kumoh.ac.kr, openzero@nate.com, prolinuxer@gmail.com, kimw89@naver.com, hchung@kumoh.ac.kr, bmkim@kumoh.ac.kr An Improving Performance Method of Alignment Marker Determine using Clustering *HyunSoo Kim, *Chang Bae Moon, **Tae-Hoon Kim, ***Dongwon Lee, *Hyun Yong Kim, *Hae Chung, *Byeong Man Kim *Kumoh National Institute of Technology **NovaSoft, ***Hanwha Corporation Abstract The core of the machine vision that is frequently used at the pre/post-production time is a marker alignment technology. In this paper, a method to determine marker of a product at a high speed by use of a unique pattern present in the marker stamped on the product. In the proposed method, the candidates of the marker are ex tracted by using a naive template matching, and then clustering is applied to reduce the candidates. After applying clustering, the result revealed about 5 s improvement. I. 서 론 머신비전 기술은 제품생산 전인 생산 공정에서 사용 하는 생산품의 위치를 보정하는 기술과 제품생산 후 생산품의 불량을 판별하는 기술[1]로 구분할 수 있다. 두 기술의 공통적으로 사용되는 핵심기술은 Align을 1) 본 논문은 중소기업청에서 지원하는 2014년도 산학연협력 기술개발사업(No. C )의 연구수행으로 인한 결과물임 을 밝힙니다. 인식하고 보정하는 기술이라 할 수 있고, 이 기술은 생산품에 각인된 Marker를 이용하거나 생산품에 존재 하는 유일한 패턴을 이용하여 생산품의 각도와 위치를 보정하는 기술이다. 입력된 생산품의 정확한 각도와 위치를 판별하는 정 확도와 판별하는데 소요되는 처리속도의 2가지 측면이 Align 기술에서 중요한 요인이다. 이러한 맥락으로 본 논문에서는 생산품의 Marker 또는 유일한 패턴을 고 속으로 인식하는 방법을 제안한다. Ⅱ. Alignment Marker 인식 방법 Alignment Marker 인식 및 보정 값 산출의 전체 과 정은 두 개의 처리과정으로 수행된다. 그 첫 번째가 사용자가 PC에서 마커위치 또는 유일한 패턴의 위치 를 설정하면 설정한 영역을 n번 회전하여 n개의 특징 을 획득하는 과정이고, 두 번째가 FPGA에서 n개의 특 징을 이용하여 생산품의 각도 및 위치를 보정하는 값 을 획득하는 과정이다. 본 논문에서는 Alignment Marker의 인식방법에 대해 기술한다. 본 논문에서 예시로 사용한 이미지는 보안상 실제 현장의 이미지와 유사한 이미지를 사용하였고, 실험에 서는 실제 산업현장에서 사용하는 이미지를 이용하여 실험하였다. 185

202 2.1 하드웨어 구성 본 논문에서 제안한 방법을 적용하기 위한 하드웨어 는 그림 1과 같이 모니터 포트, USB포트, 네트워크 통 신포트, 카메라 포트로 구성된다. 이는 영상처리속도를 저하시키는 원인이 될 수 있다. 이를 개선하기 위한 목적으로 클러스터링을 진행한다. Ⅲ. 실험 및 성능평가 그 림 1. Hardware System Structure 2.2 표준 패턴 설정 방법 표준 이미지 설정방법은 사용자가 생산품의 위치와 각도가 보정된 이미지를 입력하고, 사용자가 표준 패 턴의 위치를 설정하면 FPGA에서 사용할 n 개의 특징 벡터가 생성된다. 여기서, n은 회전 각도의 개수를 의 미하고, 본 논문에서는 -5도 부터 5도까지 0.1단위로 총 101개의 특징 벡터들을 생성하고, 회전이 없는 이 미지의 특징을 기본 특징(히스토그램)으로 정의한다. 2.3 패턴 인식 방법 패턴을 인식하는 방법은 그림 2와 같은 과정으로 각 도와 위치를 보정할 생산품의 이미지가 입력되면 해당 생산품에 포함된 표준 패턴의 각도와 위치를 계산한 다. 그 림 2. Process of Marker Recognition 본 논문의 실험환경은 Intel i5 2.40GHz, 8G Ram에 서 실험을 하였고, 실험에 사용한 생산품의 이미지는 총 35종으로 각 1장의 이미지를 사용하였다. 20개의 후보를 대상으로 클러스터링을 적용한 결과, 평균 처리시간은 1s 484ms로 약 4s 개선되었고, 에러 율은 클러스터링 이전 20개의 후보를 사용한 결과와 동일하다. 즉, 20개의 후보를 이용하여 클러스터링을 적용하는 방법이 클러스터링 적용 전보다 에러율과 처 리속도 면에서 좋은 성능을 보인다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 본 논문에서는 생산품에 각인된 Marker 또는 생산 품의 유일한 패턴을 Naive Template Matching를 이용 하여 후보들을 추출하고, 클러스터링을 적용하여 후보 들을 축소하는 방법을 적용 후 표준 패턴을 인식하는 방법을 제안하였다. 실혐결과, 클러스터링 방법을 적용 한 처리시간이 적용전의 처리시간보다 약 5초 정도 빨 라졌다. 본 논문에서는 FPGA를 제작하기 이전 FPGA에 적 용할 방법의 성능을 확인하기 위해 진행되었고, PC환 경에서 실험이 진행되었다. 보다 정확한 처리속도를 확인하기 위해 본 논문에서 제안한 방법을 FPGA로 구현하여 실험할 필요가 있고, 현재 FPGA로 구현 중 이다. 패턴 인식 방법의 구성은 Image Grabber 모듈에서 이미지를 받아오는 "Image Read" 단계, 기본 특징을 이용하여 후보의 위치를 선택하는 "Select Candidate Area" 단계, 유사도가 높은 후보들이 하나의 지점에 몰리는 증상을 방지하기 위한 "Candidate Clustering" 단계, 실제 Marker를 인신하는 "Measuring Angle and Coordinate" 단계로 구분된다. 2.4 클러스터링을 이용한 후보 대상 축소 1개의 후보를 사용할 경우 정확한 생산품의 각도와 위치 검출이 불가능하여 Naive Template Matching을 개선하여 n개의 후보를 선택한 후 클러스터링을 진행 한다. 유사도가 높은 후보들이 하나의 지점에 몰리는 증상이 발생하여 의미 없는 연산이 추가될 수 있고, 참고문헌 [1] C. B. Moon, Y. H. Ahn, H.-Y. Lee,B. M. Kim and D. -W. O h, "Implementation of Automatic Detection System for CCFL' s Defects based on Combined Lighting", Journal of the Korea Society Industrial Information System, V ol. 1 5, No. 2, June

203 Savitzky-Golay 미분필터를 활용한 PPG 신호의 특징값 강화 *정겨운, *김정환, *박상은, *김경섭 *건국대학교 의료생명대학 의학공학부 wjdrudns92@naver.com Enhancement of PPG-signal characteristics by Savitzky-Golay Differential Filter Gyeo-Wun Jeung, Jeong-Hwan Kim, Sang-Eun Park, Kyeong-Seop Kim School of Biomedical Engineering Konkuk University Abstract 심전도 및 PPG 신호의 특징점을 검출하기 위해서 차등 미분 필터가 널리 사용된다. 그러나 생체신호는 그 획득 과정에서 잡음이 동반되기 쉽기 때문에 단순 한 미분 과정을 그대로 적용하면 잡음의 영향으로 인 하여 왜곡된 신호 해석이 유발될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Savitzky-Golay 미분 필터를 사용하여 PPG 신호의 미분값을 추정하고 동시에 잡음의 영향을 최소화하여 생체신호의 특징을 보다 더 효율적으로 파 악하는데 도움이 되고자 하였다. I. 서론 현재 사회에서는 심혈관 질환들을 치료하는 것뿐만 아니라 미리 진단해서 예방하는 것이 요구되고 있다. 심혈관 질환을 진단하는 방법 중에는 광용적맥파 (Photo-Plethysmography, PPG)가 많이 사용되고 있 다. PPG는 측정 방법은 비침습적이며, 환자의 몸에 직 접적인 전기적 접촉이 없기 때문에 안전성과 편리성의 장점이 있다. PPG는 심장박동에 따라 혈관 내의 혈액 량의 변화를 빛의 흡수, 반사, 산란을 이용하여 측정하 는 신호이다. 투과광의 변화를 측정하면 빛이 통과한 길이의 변화를 알 수 있다. 따라서 투과광의 변화는 부피의 변화에 비례하는 신호가 되므로 이를 이용해 심박의 상태를 파악할 수 있다. 생체신호를 획득하는 과정에서 발생되는 피검자의 호흡활동, 신체적 움직임, 그리고 전극의 접촉 불량으 로 인하여 왜곡 현상이 발생하여 진단 파라미터 도출 에 어려움을 야기 시킬 수 있기 때문에 이러한 왜곡 현상을 감소시켜야한다. 따라서 생체신호의 특징점들 을 정확하게 검출하기 위해서 본 연구에서는 Savitzky-Golay 필터를 사용하여 잡음을 억제하고 동 시에 미분신호를 추정하고자 하였다[1]. Ⅲ. 구현 평활화는 데이터 작업하는 과정에서 거의 필수적이 다. 데이터들은 잡음으로 인해서 오차를 가지게 된다. 평활화를 하게 되면 오차를 없애고 원래의 데이터를 추정해낼 수 있다. Savitzky-Golay 알고리즘은 데이터 와 양 옆의 데이터들을 다항식으로 회귀시켰을 때 만 들어지는 다항식으로 현재의 데이터 값을 설정하는 것 이다. 따라서 미분하는 과정에서 평활화 연산이 포함 되어있다. Savitzky-Golay 알고리즘은 한 점의 양쪽 근방의 개의 점을 이용해서 다항식을 회귀한 식을 찾 아낸다. 이 식을 매 번 찾아내려면 계산횟수가 많아지 기 때문에 컨벌루션을 이용해서 그 계산과정을 줄인 다. 여기서 컨벌루션의 계수는 1차 미분일 때 식(1)을, 2차 미분일 때 식(2)를 사용한다[1]. (1) 187

204 그림 1 1차 차등 미분 필터의 적용 결과 그림 3 2차 차등 미분 필터를 적용한 결과 그림 2 Savitzky-Golay 1차 미분필터 결과 본 연구에서는 3차 다항식을 사용하였으며, m을 10 으로 정하여 컨벌루션 연산 과정을 수행하였다. 본 연 구에서 사용된 데이터는 Biopac MP150 측정 장비를 활용하여 1 khz 샘플링 주파수로 PPG 신호를 획득하 였으며, 그림 1은 기존의 차등 미분 필터를 이용하여 얻은 1차 미분 결과이다. 또한 그림 2는 Savitzky- Golay 미분필터를 이용한 1차 미분 결과이고, 그림 3 은 2차 차등 미분 필터를을 적용한 2차 미분 결과를 그리고 그림 4는 Savitzky-Golay 미분필터를 이용한 2 차 미분 연산 결과를 보여준다. 여기서 그림 1과 2, 그 림 3과 4를 각각 비교해 보면 Savitzky -Golay 미분필 터를 사용한 경우에 잡음이 억제된 미분 신호를 연산 할 수 있다는 사실을 확인할 수 있다. Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향 PPG 신호에서 심혈관 질환 진단 파라미터를 추정하 기 위해서는 2차 미분한 신호에서 특징값을 추출하는 과정이 필요하다[2]. 그러나 신호를 미분하는 과정에서 원신호에 잡음이 포함되어 있어서 그림 3번과 같이 2 (2) 그림 4 Savitzky-Golay 2차 미분 필 터 결과 차 미분 결과 같은 경우에는 PPG 신호의 고유한 특성 을 파악하기 힘들다. 결과적으로 미분 연산 과정에 평 활화 과정까지 포함되어 있는 Savitzky-Golay 미분 필 터를 적용하면 1, 2차 모두 잡음이 제거된 미분 신호 를 추정할 수 있다는 사실을 확인할 수 있다. 감사의 글 이 논문은 2014년 교육부와 한국연구재단의 지역혁 신창의인력양성사업의 지원을 받아 수행된 연구 임.(NRF2014H1C1A ) 참고문헌 [1] Jianwen Luo, Kui Ying, Jing Bai, Savitzky-Golay smoothing and differentiation filter for even number data, Signal Processing 85, pp , [2] John Allen, Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement, IOP PUBLI SHIN G, R 1-R3 9,

205 에너지 수확 장치에서 슈퍼 커패시터의 용량을 산정하는 방법 *박정훈, 홍승호 + 한양대학교 전자시스템공학과 emoney12@hanyang.ac.kr, shhong@hanyang.ac.kr Determination of selecting the capacity of a super capacitor in energy harvesting module *Jung-Hoon Park, Seung-Ho Hong+ Department of Electronic Systems Engineering Hanyang University Abstract I. 서론 Energy harvesting modules which can be applied in the building as an end device, transmit the sensor data to a gateway of a building. The important thing of energy harvesting module is to operate permanently w ithout a replacement battery. So, w e must estimate the required capacity of the battery for the most economical situation w hen there is no some light energy for harvesting. But, even if the capacity is determined, it is not suitable for permanent operation because of the limitations of a lithium ion battery. So, w e created an energy harvesting module w ith a super capacitor as the main pow er source. M oreover, after obtaining the capacity of a super capacitor corresponding to the lithium ion, w e analyz ed the performance of energy harvesting modules w ith a lithium-ion and a super capacitor by comparing their discharge times. The performance results of both modules are similar and this shows the method of using a super capacitor as the main source is suitable for permanent operation in low power system. + 교신책 임 자 : 한양대학교, 전자시스템 공학과 에너지 수확은 낭비되는 에너지를 수집하고 일상 생 활에서 소비 전력을 재활용하기 위한 기술이다. 본 논 문에서의 실제 제작된 에너지 수확 장치의 목적은 배 터리 교체 없이 건물 내부에서 태양 에너지를 수확하 여 배터리를 충전하고 게이트웨이에 센서 데이터 값을 전송하는 것이다. 통상적으로, 이차 전지는 이러한 장 치에서 사용되는 재충전 가능한 전지이다. 하나의 셀 당 리튬 이온 배터리의 전압은 알칼리 전지와 같은 다 른 종류의 배터리보다 높은 전압을 가지고 있으며 방 전될 때까지 전압을 유지하기 때문에 이차 전지로서 많은 기기에 쓰이고 있다. 리튬 이온 배터리의 단점으 로는 첫 번째, 리튬 이온의 성능은 시간이 지남에 따 라 자체 방전을 갖는다. 두 번째, 충전 횟수가 제한적 이다. 리튬 이온 배터리는 일반적으로 회 충 전된다. 세 번째, 완전히 방전 된 경우 리튬 이온 전지 를 다시 충전 할 수 없다. 그래서 에너지 수확 장치에 서 리튬 이온 배터리를 대체하여 슈퍼 커패시터를 이 용하는 방안을 생각하였다. 슈퍼 커패시터의 장점은 첫 번째, 슈퍼 커패시터의 충전횟수가 배 이상으로 사실상 충전 횟수에 제한이 거의 없다. 두 번째, 충 방전의 반복 횟수가 많아도 리튬이온배터리 처럼 성능이 저하되지 않고 안정적으로 동작한다는 것 이다. 세 번째, 완전히 방전되더라도 다시 충전 할 수 189

206 있다. 슈퍼 커패시터의 단점으로는 크기 및 공간 제약 을 많이 받는다. 일반 리튬 이온 배터리에 상응하는 용량을 얻기 위해서는 그만큼 큰 슈퍼커패시터가 필요 하다. 그래서 슈퍼 커패시터는 보통 휴대 기기 및 소 형 기기에는 주 전원으로서 쓰이지 않는데 에너지 수 확 장치는 초저전력 장치로서 아주 작은 용량의 배터 리만을 고려하기 때문에 슈퍼커패시터를 주 전원으로 사용할 수 있다. 슈퍼 커패시터의 또 다른 단점은 전 압의 선형 특성에 의해 전압을 일정하게 유지시킬 수 가 없어서 슈퍼 커패시터의 전압이 단시간에 MCU의 구동 전압 범위보다 낮아진다는 것이다. 하지만, 에너 지 수확 장치는 초저전력이기 때문에 전압 선형성이 적게 나타난다. 따라서 슈퍼 커패시터는 에너지 수확 에서의 영구적인 기기 동작에 적합하다. 에너지 수확 장치는 건물 내부로부터 받는 빛에너지가 충분하다면 반영구적으로 동작될 수 있다. 하지만, 슈퍼 커패시터 가 에너지를 수확할 수 있는 환경이 아닌 경우에도 리 튬 이온 전지에 상응하는 방전 성능을 가지고 있는지 에 대한 여부를 충분히 고려해야 한다. 이 논문의 주요 부분은 슈퍼 커패시터를 사용하여 에너지 수확 장치의 전원 회로를 변경하였다. 또한, 리 튬 이온 배터리의 용량에 상응하는 슈퍼 커패시터의 용량을 산정하고 두 배터리의 방전 성능을 비교한다. 2.2 에너지 수확 장치의 구조 그림 2와 같이 에너지 수확 장치의 전원은 크게 수 확부, 충전부 그리고 제어부로 구분된다. 에너지 수확 을 하면서 생성된 전류는 슈퍼 커패시터와 MCU에 흐 른다. 반대로, 에너지를 수확할 수 없는 상황이면 충전 된 슈퍼 커패시터로부터 충전부를 통해 MCU로 전류 를 공급 한다. 그림 2. 에너지 수확 장치의 전원 구조 그림 3, 4에서는 실제 제작된 에너지 수확 장치를 나타내고 있다. 그림 3의 장치 앞면에 부착된 태양광 패널에서 건물 내부의 빛에너지를 수확하여 앞면의 MCU에 에너지를 공급하고 남는 에너지는 그림 4의 뒷면에 있는 전원회로에 공급하여 슈퍼 커패시터를 충전하게 된다. II. 실험 환경 구축 2.1 시나 리 오 설정 제작된 에너지 수확 장치는 일반 사무실이나 가정집 과 같은 건물 내부에서 사용되며 실내 빛에너지를 수 확하고 온도, 조도, 배터리 전압의 센서 데이터를 측정 하여 일정 시간 주기로 게이트웨이에 전송한다. 데이 터 전송 주기는 패킷의 안정성을 최우선으로 고려할 것인지 아니면 안정성보다는 전류 소모를 최소화할지 에 따라 다양하게 설정할 수 있다. 본 시나리오에서는 TX모드를 10분에 한번 즉, 시간 당 6번씩 주기적으로 동작하도록 해서 실험 결과의 정확성을 고려하고 패킷 손실을 방지하도록 한다. 그림 3. 에너지 수확 장치 앞면 그림 4. 에너지 수확 장치 뒷면 그림 1. 에너지 수확 장치의 Active모드 주기 2.3 실험 환경 설정 그림 5에서는 소모 전류 측정 방법을 나타내며 active모드일 때 MCU에서 발생하는 전류 소모를 측정 한다. MCU와 전원사이에 10옴의 저항을 달고 오실로 190

207 스코프로 저항 양단의 전압을 측정한 뒤 옴의 법칙을 이용하여 전류량을 계산한다. 그림 5. 소모 전류 측정 방법 표 1 TABLE 1. Active Mode에서의 평균 소모 전류 동 작 mv ma ms ma*ms 1 Wake-up Initialization TX LED 합 계 표 2 TABLE 2. Active 및 Sleep Mode에서의 평균 소모 전류 Mode 주기 ms 전류 Sleep Active 그림 8과 표 1은 active모드에서의 소모 전류를 구 간별로 나누어 놓은 것이다. 표 2는 active와 sleep모 드에서 발생하는 총 소모 전류를 보여준다. 따라서 active와 sleep모드의 전류량은 다음과 같다. 그림 6. 실제 소모 전류 측정 실험 Ⅲ. 측 정 3.1 소모 전류 측정 Active모드 일 때 에너지 수확 장치의 전압은 그림 7, 8과 같이 측정된다. 또한, 전류 값은 옴의 법칙에 의해 표1, 2와 같이 나타낼 수 있다. 여기에서, : active모드에서의 소모 전류 : sleep모드에서의 소모 전류 : 평균 소모 전류 3.2 배터리 수명 계산 건물 내부의 빛이 없더라도 최소 이틀 동안 에너지 수확 장치가 동작할 수 있도록 배터리 용량을 산정하 였다. 또한, 여분을 두어 정확히 48시간이 아닌 58시 간정도 동작될 수 있도록 산정하였다. 배터리 용량 산 정 공식은 다음과 같다. 그림 7. 소모 전류 측정 시 발생되는 전압 여기에서, : 요구되는 배터리 수명 : 요구되는 리튬 이온 배터리 용량 : 에너지 수확 장치의 평균 소모 전류 그림 8. Active모드에서 발생 전압의 각 구간 분류 따라서 리튬 이온 배터리의 요구되는 용량은 방정식 (1)로부터 계산되어진다. 191

208 3.3 슈퍼 커패시터의 용량 리튬 이온 배터리 용량에 상응하는 슈퍼 커패시터의 용량은 다음과 같다. 여기에서, : 에너지(Joule). : 요구되는 슈퍼 커패시터의 용량(Farad). : 슈퍼 커패시터의 전압 여기에서, : 리튬 이온 배터리의 에너지(Watt hour) : 요구되는 리튬 이온 배터리의 용량 : 리튬 이온 배터리의 전압 방정식(3)을 통해0 방정식(2)의 를 계산하고 이를 통해 의 값을 나타낼 수 있다. Ⅳ. 실험 결과 본 논문에서는 리튬 이온 배터리에 상응하는 슈퍼 커패시터의 용량을 산정하였고 두 배터리의 방전시간 에 대해 실험을 해보았다. 빛을 차단하고 두 배터리의 방전 성능을 비교해본 결과 0.7mAh의 리튬 이온 배터 리를 장착한 에너지 수확 장치는 약 56시간동안 동작 하였고 1F과 0.49F을 병렬 연결한 슈퍼 커패시터를 장 착한 장치는 약 66시간 동작하였다. Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향 지금까지 반영구적인 작동을 위하여 슈퍼 커패시터 를 이용한 에너지 수확 장치를 설계하였고 설계 시에 요구되는 슈퍼 커패시터 용량 산정 방법을 선정해보고 리튬 이온 배터리를 이용한 에너지 수확 장치와 성능 을 비교해 보았다. 슈퍼 커패시터를 이용한 에너지 수 확 장치는 초저전력이므로 소량의 배터리를 사용할 수 있다는 점에서 슈퍼 커패시터의 크기 문제를 해결할 수 있다. 또한, 슈퍼 커패시터의 또 다른 단점인 전압 이 낮아지는 문제도 장치의 소모 전류가 미미하기 때 문에 전압 하락이 최소화되어 일반 리튬 이온 배터리 와 방전 성능이 차이가 나지 않는다는 것을 알 수 있 었다. 하지만 에너지 수확 장치에 또 다른 기능을 구 현하기 위한 칩을 설치할 경우 시간에 따른 슈퍼 커패 시터의 전압이 낮아짐에 따라 칩이 오작동할 우려가 있고 각 칩의 구동 전압 범위가 각각 다르기 때문에 전압을 고정시킬 필요가 있다. 전압이 떨어지는 문제점을 해결하기 위해서 충전부 와 슈퍼 커패시터 사이에 레귤레이터를 설치하여 전압 을 고정시킬 수 있다. 또한, 현재 시나리오에는 에너지 수확이 이루어지지 않았을 때 이틀을 버틸 수 있도록 슈퍼 커패시터의 용량을 계산하였는데 실제 상황에서 는 에너지를 수확하지 못하는 시간이 유동적이므로 조 도에 따른 알고리즘을 구현하여 수확이 이루어질 때 혹은 기준 조도 이상이면 일정한 간격으로 TX를 전송 하고 기준 조도 이하이거나 수확이 이루어지지 않을 때 자동적으로 Sleep모드로 변경시켜서 가변적인 상황 들에 대처하여 전류 소모를 최소화해야 한다. 본 연구는 경기도의 경기도지역협력연구센터 (GRRC) 사업의 일환으로 수행하였음. [GRRC 한양 B 0 2 빌딩에서 에너지 수확을 위한 USN 기술 연구], 이 논문은 2014년도 한국연구재단의 지원을 받아 연구 되었음(NRF-2012K1A3A1A ) 참고문헌 그림 10. 리튬 이온 배터리와 슈퍼 커패시터의 비교 [1] Hyung-pyo Kim and Jung-yu Kim, A Study of Pow er Source for Wireless Sensor N ode Using Super capacitors,journal of Sensor Science and Technology Vol.21,No.5(2012)pp [2] Measuring Power Consumption of CC2530 with Z -stack(20 12). TEXAS Instruments.. [3 ] Energy Harvesting Reference Design Technical Overview. Silicon L abs

209 원거리 레이저 메탄검지기의 성능시험 및 비교 분석 박규태, 유근준, 이연재 한국가스안전공사 가스안전연구원 gtparkgs@kgs.or.kr, gjlyu@kgs.or.kr, lyj@kgs.or.kr Performance Test and Comparison Analysis of Remote Laser Methane Detectors Gyou-Tae Park, Geun-Jun Lyu, Yeon-Jae Lee Institute of Gas Safety R&D, Korea Gas Safety Corporation Abstract In this paper, w e dev eloped w orld s third Remote Methane Leak Detectors(RMLD) and achieved performance tests to compare our and overseas products. Our developed RMLD show ed a gaseous detecting efficiency equiv alent to imported brands through concentration measuring tests. Performance tests of RMLDs are conducted by using standard Methane w ith three different concentrations at a distance of six types from one reference point. Our product could raise risk prev ention and efficiency of gas safe management as an alternativ e source of imported products. I. 서 론 최근 8년간 연료가스 소비실적은 연평균 6.2%의 증 가율을 보이고 있으며, 해마다 가연성가스의 폭발 및 누출은 매년 발생하고 있으며 다양한 사고의 원인이 되고 있다[1]. 가스누출에 의한 폭발사고는 인명피해 뿐만 아니라 막대한 재산적 손실을 초래하고 있다[2]. 따라서 연료가스를 대부분 사용하는 도시가스는 주성 분이 메탄가스( )이어서 정확하고 신속한 가스누출 은 더없이 중요하다. 도시가스의 누출을 검사하기 위 해 사용하고 있는 검출방법으로는 주로 전기화학식, 반도체식, 접촉연소식, 적외선 흡수방식을 사용한 가스 검지기를 제작하여 사용하고 있다[3]. 이러한 가연성 가스검지기는 가스배관 근처로 가까이 다가가서 가스 누출상태를 기기로 일정길이(1m)의 호스로 직접 흡입 하여 가스를 측정해야 하므로 검사위치가 높은 곳이나 사각지대의 가스배관은 검사하기 어려운 단점이 있다 [4]. 반면에 가스의 고유흡수 파장대역을 이용하여 가 스누출을 공간적 제약이 거의 없이 원거리(30m)에서 검출할 수 있는 비분산 적외선 레이저를 이용한 비접 촉식 메탄검지기는 천정이나 지하철 역사 등 사각지대 가스배관의 가스누출 검사를 수행할 수 매우 활용도 높다[5]. 일본과 미국은 원거리에서 메탄을 측정할 수 있는 휴대용 장비를 레이저를 이용하여 개발하였고, 현재 전 세계에서 시판하고 있다[6-8]. 원거리 레이저 메탄 검지기(remote methane leak detector, RMLD or RMD)는 적외선 레이저 광원(infrared laser optical source)과 광수신부(photodiode)를 이용하여 화학물질 즉, 가스를 검지하는 적외선 분광분석법을 이용하였다 [9, 10]. 본 논문에서는 국내최초, 세계3번째로 원거 리 레이저 메탄가스검지기를 국산 상용화를 완료하고 외산 장비와 성능시험을 통해 수입대체가 가능하고 현 장에서의 사용이 가능함을 보여주고자 한다. II. 본 론 2.1 레이저 메탄 검지기의 원리 빛은 감마선, X선, 자외선, 가시광선, 적외선, 마이크 로파, 전파 등이 있으며 이를 전자기파라고 하는 데 전자기파는 파동이론으로 설명된다. 적외선에 노출된 분자는 진동이나 회전이 일어나고, 여기서 작은 에너 지 차이가 발생되며 이 에너지 차이는 각 물질의 분자 구조가 다르기 때문이다. 따라서 이러한 차이를 이용 193

210 하면 물질을 측정 또는 분석을 할 수 있다. 게다가 가 스형태의 물질은 고체나 액체보다 움직임이 자유롭고 적외선에 매우 민감하게 반응하기 때문에 어느 종류인 지 진동이나 에너지의 세기를 측정하면 가스의 농도까 지 측정 또는 분석할 수 있다[11]. RMLD는 원격에서 메탄의 흡수파장이 포함된 적외선 레이저 광선을 메탄 이 존재하는 곳으로 조사( 照 査 )하여 메탄의 파장대역 영역에서 감소되어 되돌아오는 그 빛의 세기를 측정하 여 선형화를 통하여 가스의 농도를 결정한다. 이 때 빛은 반사될 때 직진성과 회절성을 가지고 있으므로 검지기는 수직으로 반사판에 부딪혀 되돌아오는 빛의 양과 반사벽체 등이 직각이 아닌 상태에서도 산란되어 되돌아오는 빛의 양을 각각 수집 및 합산하여 농도를 산출할 수 있다[12]. 들의 편의성을 적극 반영하여 현장 적합성과 신뢰성 을 고려하여 원거리 메탄가스검지기를 국산 상용화를 완료하였다. 최근은 포인터를 녹색으로 변경하였고, 본 질안전 방폭인증 획득을 위하여 심사가 진행 중이다. Fig. 3 RMLD(Korea) and LMD minig(japan) Fig. 3의 왼쪽 제품은 본 연구를 통하여 개발한 원 거리 레이저 메탄검지기이며 국내뿐만 아니라 중국, 독일로 수출되고 있다. 오른쪽 제품은 일본에서 업그 레이드 된 소형 레이저 메탄 검지기이며 최근 유사모 델로 방폭인증을 획득하여 보급하고 있으며 글로벌 시 장에서 매우 경쟁력이 있는 제품이다. Table 1은 3개 국가에서 개발한 휴대용 레이저 메탄검지기의 제조사, 모델명, 출시년도 등의 개발현황 나타내고 있고, Table 2는 전 세계에서 개발한 장비의 사이즈, 검지범 위, 응답속도 등의 주요사양을 보여주고 있다. Table 1. 휴대용 메탄 누출검지장비 현황 Fig. 1 Shape for measuring Methane using RMLD. 2.2 레이저 메탄 검지기의 상용 화 개발 본 연구의 장비는 메탄 흡수파장 대역에서 광원이 소형으로 가능하고 공기 중에서는 흡수대역을 가지지 않는 1,650nm의 레이저 다이오드(laser diode)를 이 용하여 원거리에서 메탄가스를 측정할 수 있는 검지장 비를 개발하였다. 장 비 명 제 조 사 모 델 명 출시년도 레이저 메탄검지기 레이저 메탄검지기 레이저 메탄검지기 HEATH CONSULTANTS(USA) RMLD 2007 TGE (Japan) Laser-mini (SA3C50A) 2008 Sundoo Electrnics (Korea) FDL Table 2. 휴대용 메탄 검지기의 주요사양 구 분 H 社 T 社 S 社 크기(mm) 250*210*70 180*70*45 215*155*65 수신 렌즈 40*30mm 100Φ 원형 구경 크기 사각형 50Φ 원형 측정 범위 (ppm-m) 1~99,000 1~50,000 1~50,000 측정 응답 약 0.2sec 약 0.1sec 약 0.1~0.2sec 측정 거리 0.5~30m 0.5~30m 0.5~30m Fig. 2 An Optical part and laser source in the RMLD 연속 사용시간 8hr 5hr 6hr 총중량(g) 4.kg 0.95 kg 1.35 kg 본 장비는 가스시설 사각지대나 접근성이 어려운 위 치에 있는 가스배관과 시설물의 가스누출여부를 원거 리에서 검사할 수 있다. 현장시험을 통해 현장 검사원 특징 무겁다 측정부와 표시 부가 분리 가볍다. 수신량 제한 있 음. 렌즈크기 중간 정도로 수신 성 능 향상 194

211 Ⅲ. 성능시험 및 비 교분석 3.1 성능 시험 레이저 메탄검지기는 기본적으로 가스의 농도를 측 정할 때 레이저 빔을 방사하여 되돌아오는 빛의 세기 의 감소량을 측정하여 농도를 산출한다. 일반적으로 Fig. 4와 같이 레이저 메탄검지기의 성능시험을 위하 여 검출능력은 가스의 측정농도와 측정거리의 곱을 통 한 방법을 사용한다. 즉, 검출능력(C D)의 단위는 [농 도 거리](ppm-m)로 나타낸다. 예를 들면, 가스 구름층 의 폭이 1m이고 실제 가승농도가 500ppm일 때 검출 능력은 레이저 빔이 되돌아오는 것을 고려하면 가스 층을 2회 지나므로 농도 산출은 식(1)과 같다. Fig. 5는 본 연구의 실험에서 사용한 기준시료를 보 여주고 있으며, 메탄농도를 3종으로 각각 1%vol, 1.5%vol, 2.25%vol으로 표준물질제조기관인 한국가스 안전공사 품질검사부에서 제조하였다. 표준시료인 메 탄의 불확도 2%이하이다. Fig. 6은 거리별로 국산제품 의 레이저메탄검지기를 실험하고 있다. (1) Fig. 6 Concentration measuring test with distance conditions 3.2 성능시험 결과 Table 4. Measuring Result under distances conditions. F ig. 4 Concentration measuring method of RMLD. Table 3. Test Condition to measure CH4 시험 방법 거 리 (m) 시료농도(%LEL) 거리별 농도측정 측정 방법 측정 장소 2, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 20%LEL(1만ppm) 30%LEL(1.5만ppm) 45%LEL(2.25만ppm) 거리별 3종류 농도의 가스를 주입한 투 명한 가스주머니를 스탠드에 설치하고 가스농도를 측정한 후 최댓값 기록 한국가스안전공사 시험연구동 3층, 1층, 연구동 옆 야외 구분 기준농도 거리별 농도(ppm-m) (ppm) 국산 10, 일산 국산 , 일산 국산 , 일산 Fig. 7 Measuring result at 10,000ppm Fig. 5 Reference Methane(1%, 1.5%, 2.25 %Vol) Table 4는 국산과 일산의 레이저 메탄검지기를 거리 별로 농도측정 시험을 실시하여 획득한 데이터를 도시 하고 있다. Fig. 7, Fig. 8, Fig. 9에서 거리별 메탄의 농 도를 검출하는 능력을 그래프로 도시하였다. 195