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NaI(Tl) Scintillator를 이용한 휴대용 방사선 검출 장치 구현에 대한 연구
이존휘,조율희,이윤호,임익찬,김영길,Lee, Jon-Hwey,Joh, Yool-Hee,Lee, Yoon-Ho,Lim, Ik-Chan,Kim, Young-Kil 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.10
Over the world, the development of critical technology for the safety and security of coastal distribution based on ubiquitous computing is being processed to meet the bottom lines of governmental regulations. Currently, 3D detectors using X-rays for freight search technology are being developed concerning U-based shipping security systems. In addition to that, there are increasing needs for developing portable radiation detector to detect gamma rays. The purpose of the thesis is to suggest the research of high speed portable gamma rays detector platform to prevent disorder caused to humans and public objects. 전 세계적으로 해운물류 안전 보안체계가 강화됨에 따라 국가물류보안 체계 구축을 위한 유비쿼터스 기술 기반의 해운물류 안전 보안 핵심기술 개발이 이루어지고 있다. 현재까지의 U-기반 해운물류 안전보안 시스템 개발과 관련하여 X-선을 이용한 3차원 검색장치 즉, 화물검색장치 개발에 대한 핵심기술을 개발해 오고 있고, 추가적으로 감마선을 검출할 수 있는 휴대용 방사선 검출 장치의 개발 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 방사선에 의한 인체, 물체 및 공공상의 장해를 미연에 방지하기 위한 고속의 휴대용 방사선 검출 장치 플랫폼 구현에 대한 연구를 제안하고자 한다.
LSTM 및 LRP를 활용한 설비 센서 데이터 기반 고장 예측 및 원인 설명 사례 연구
이존휘 ( Jon-hwi Lee ),이재영 ( Jae-young Lee ),정선효 ( Seon-hyo Jung ),최진영 ( Jin Young Choi ) 사단법인 한국빅데이터서비스학회 2023 빅데이터서비스학회 논문집 Vol.1 No.1
4차 산업혁명으로 인해 데이터 기반의 공정 모니터링 방안 및 공정관리 기법에 대한 관심이 높아지고 있으며, 설비의 고장 진단 및 고장 예측과 관련하여 인공지능 모델을 활용하는 방안이 활발히 연구되고 있다. 그러나 설비의 고장 발생 시점을 예측하고, 예측한 고장의 판단 근거를 함께 제시할 수 있는 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 다변량 설비 시계열 데이터를 처리하기 위한 고장 예측 모델로 LSTM 모델을 활용하여 고장 시점을 포함한 고장의 예측을 수행한다. 또한, 예측된 고장에 대해, LRP를 활용한 설명 가능 모델을 적용하여 해당 고장 판단의 근거를 함께 제시한다. LRP를 통해 고장 예측에 대한 기여도가 높은 설비 센서 측정값을 확인하였고, 이를 고장 판단 근거로 보는 것이 합리적인지를 실제로 설비 센서 측정값에서 이 상치가 나타났는지 비교하여 검증하였다. With the advent of the Industry 4.0, data-driven process monitoring and process control methods are explosively increased. The application method of AI models on fault diagnosis and failure prediction in relation to equipment failures is actively being studied. However, studies that can predict the time for occurring equipment failures and provide evidence for the predicted failures are limited. In this study, an LSTM model is used for a fault prediction model to processing multivariate equipment time series data, including predicting the failure time. Additionally, an interpretable model using LRP is applied to the predicted failures to provide the evidence for the fault diagnosis. Through LRP, the contribution of equipment sensor measurements with high relevance to failure prediction is determined, and the reasonability of considering them as evidence for fault diagnosis is validated by comparing them with anomalies in actual equipment sensor measurements.
Cortex-A9 기반 휴대용 방사선 검출장치에서의 온도보상 알고리즘 구현
남혜진,이존휘,김영길,Nam, Hye-Jin,Lee, Jon-Hwey,Kim, Young-Kil 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.11
국제적으로 해운물류의 안전과 보안이 강화되고 있다. 이에 맞추어 국내에서 해운물류의 안전과 보안을 위한 기술에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 관련한 기술 중에 컨테이너 검색의 강화에 따라 휴대용 방사선 검출장치의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Cortex-A9을 기반으로 한 휴대용 방사선 검출 장치의 구현에 관한 연구와 온도보상 알고리즘의 적용으로 결과의 정확도를 향상하는 연구를 제안하고자한다. 센서의 신호를 아날로그 보드를 통해서 준석에 용이하도록 변형시키고 Cortex-A9 플랫폼에서는 신호를 받아 분석하고 결과를 출력한다. 추가로 온도보상 알고리즘을 적용하여 온도가 변해도 같은 결과를 나타낼 수 있도록 한다. Safety and security system have been internationally enhanced in a field of shipping logistics. Accordingly, techniques for safety and security have been studied steadily. The need of portable radiation detection device is increasing by the search of the container is enhanced. In this paper, we propose to study on the application of the temperature compensation algorithm to the platform to improve the accuracy and the realization of portable radiation detection device based on Cortex-A9. Analog board deforms signal output from the sensor. And Cortex-A9 platform analyzes the signal received and displays the results. Additionally we use the temperature compensation algorithm and thereby we ca look the same results even if the temperature changes.