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LoRa 통신기술을 이용한 실시간 데이터 수집 로켓 개발
김주형(Juhyeong Kim),정지수(Jisu Jeong),기상윤(Sangyun Ki),김주성(Juseong Kim),김지원(Jiwon Kim),박우준(Woojun Park),박진욱(Jinwook Park),서우재(Woojae Seo),이수민(Sumin Lee),장동규(Donggyu Jang),조봉근(Bonggeun Cho),차문일(Munil Cha),최 한국추진공학회 2020 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2020 No.11
전국대학생로켓연합회(이하 NURA) 로켓 발사대회에서 대부분의 기존 로켓은 수집한 데이터를 로켓 내부의 저장소에 저장하였다. 그러나 이 방식은 로켓 회수에 실패할 경우 데이터 또한 잃게 된다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하고자 LoRa(Long Range) 통신기술을 이용해 실시간으로 데이터를 수신하도록 연구하였다. 또한 기존의 비효율적인 연료를 개선시키고자 산화철을 첨가시켰다. 연구 결과 실시간으로 데이터를 전송할 수 있는 로켓 페이로드를 개발하였으며 산화철을 첨가하여 추력을 향상하였다. At NURA, most of existing rockets save the collected data in storages equipped inside of the rockets. But the drawback of such method is that failure in retrieving rocket causes the loss of whole data. In this study, to fix that problem, LoRa(Long Range) communication technology is applied so that the data can be received in real-time. Also, to improve inefficient existing engine, we added oxidized steel and conducted the experiment. As a result of the study, we developed the rocket payload which can send real-time flight data and the engine with advanced propulsion.
수변구조물 통합관리를 위한 피해정보 시스템 구현 및 설계
윤권영,손종권,김주형,권준호,Yun, Kwonyoung,Son, Jongkwon,Kim, Juhyeong,Kwon, Joonho 한국전기전자학회 2014 전기전자학회논문지 Vol.18 No.1
최근 전 세계적으로 호우, 지진, 태풍 등의 재난으로 인한 피해가 증가하고 있다. 한반도 역시 거듭된 기후 변화에 따라 호우 일수가 매년 증가하고 있으며, 지난 30년간의 지진 통계에 따르면 지진 발생 가능성도 높아지고 있다. 또한 지구 온난화의 심화에 따라 인근 바닷가의 기온 상승으로 강도 높은 태풍이 한반도에 올 가능성이 증대되고 있다. 이처럼 호우, 지진, 태풍으로 인한 재해의 발생 가능성이 증가하고 있으며, 그로인한 수변구조물의 피해와 규모 역시 증가하고 있지만 수변구조물에 대한 피해 정보의 관리가 부족하다. 본 연구에서는 수변구조물 통합관리를 위하여 자연재해로 인한 피해정보를 분류하고, 피해 정보를 표현하기 위한 데이터베이스를 설계하였다. 또한 피해정보 관리 시스템을 구현하여 예제 질의를 수행하여 구현한 시스템의 동작과 가능성을 확인하였다. Recently, damages from disasters such as downpours, earthquakes and typhoons are increasing throughout the world. The downpour days of Korean Peninsula are also increasing every year due to rapid climate change. According to statistics over the last 30 years of the earthquakes in Korean Peninsula, the probability of a future earthquake is very high. In addition, super typhoons will hit Korean Peninsula due to the temperature rise in the nearby sea caused by the deepening of global warming. Thus, damage costs of the waterfront structures by natural disasters are also growing. But damage information system for integrated management of waterfront structures are insufficient. In this paper, we designed and implemented a damage information system for integrated management of waterfront structures. First, we classified damage information caused by natural disaster. Then we designed the databases of damage information and implemented damage information system. Lastly, we checked operations and the feasibility by testing queries on the proposed system.
농경지 내 표토 입경 분류를 위한 영상 기반 딥러닝 모델 개발
김동석 ( Dongseok Kim ),송지수 ( Jaesung Park ),황현정 ( Jisu Song ),배성규 ( Sunggyu Bae ),장성준 ( Seongjune Jang ),김주형 ( Juhyeong Kim ),박재성 ( Hyunjung Hwang ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0
토성은 입도 분포에 따른 토양 구조, 밀도, 공극 등 물리적 특성을 결정하기 위해 필수적으로 알아야 할 기초적인 특성이다. 토양의 입경 크기에 따라 체 분류법과 비중계법을 통한 토성 분류가 일반적인 방법으로 사용되고 있다. 두 가지 방식 모두 상당량 이상의 현장 토양 시료가 필요하며, 정확한 토성 분류에 필요한 신뢰도 높은 데이터를 취득하기 위해 몇 차례 반복적인 실험이 필요하기도 하다. 완전 건조된 토양 시료를 사용해야 하기 때문에 건조시간 및 분류 실험을 통해 소모되는 시간이 크다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 선정된 농경지의 6개 지점에서 채취한 토양 시료들을 이용해 토양 입자 크기별로 분류하여 실내 환경에서 소형 RGB 카메라를 통해 영상을 획득하였다. 완전 건조 상태의 이미지와 일정 간격의 함수비 조건별로 촬영한 이미지를 수집하여 Gray Scaling 및 HSV 색상값 등의 DIP기법과 딥러닝 기법을 통하여 토성의 입자 크기별 분류 모델을 설계하였다. 또한 이 결과는 해당 농경지의 시료 채취 지점의 GPS 데이터와 결합하여 GIS 상에 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 토성 분류과정에 필요한 시간을 단축하고 다수의 농경지를 대상으로 하는 토성 분류 과정을 보다 효율적이고 간단하게 진행할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 GPS 정보와 결합한 GIS 프로그램을 통해 다수의 농경지의 토성 정보를 일괄적으로 파악 가능할 수 있을 것이다. 이후 본 연구를 기반으로 해당 농경지의 토양의 함수비 및 EC, pH 등의 데이터를 수집하여 추가적인 특성 예측 모델을 개발하여 반영할 수 있을 것이라 기대한다.