LCD-백라이트용 형광램프의 수은량

봉재환,김윤중,황하청,김동준,정종문,김정현,구제환,조광섭,Bong, Jae-Hwan,Kim, Yun-Jung,Hwang, Ha-Chung,Jin, Dong-Jun,Jeong, Jong-Mun,Kim, Jung-Hyun,Koo, Je-Huan,Cho, Guang-Sup 한국진공학회 2008 Applied Science and Convergence Technology Vol.17 No.6

Ne+Ar의 혼합 기체와 수은이 주입된 세관 형광램프에서 플라즈마의 형성에 필요한 기체 수은의 량을 계산하였다. 전자($kT_e{\sim}1\;eV$)와 중성 원자(Ne, Ar, Hg)들과의 충돌에 의한 각 원자들의 이온화를 계산하여, 양광주 플라즈마의 밀도($n_o{\sim}10^{17}m^{-3}$)를 생성하는 조건으로부터 기체 수은 원자의 밀도 $3.43{\times}10^{22}m^{-3}$을 얻었다. $32{\sim}42$ 인치 LCD-TV용 액정표시장치에 사용되는 직경이 4 mm인 형광램프의 혼합 기체 Ne(95%)+Ar(5%) 50 Torr에 대하여, 글로우 방전에 필요한 기체 수은의 량은 $0.02{\sim}0.08\;mg$으로 계산되었다. The amount of vapor mercury for the generation of glow discharge plasma has been calculated in a fine tube fluorescent lamp having a mixed gas of Ne+Ar including a mercury. When the ionization of atom is considered by the collision between neutral atoms (Ne, Ar, Hg) and electrons of energy $kT_e{\sim}1\;eV$, the density of vapor mercury atom has been obtained as $n(Hg){\sim}3.43{\times}10^{22}m^{-3}$ for the plasma density $n_o{\sim}10^{17}m^{-3}$. In the fluorescent lamps of out diameter 4 mm used for $32{\sim}42$-inch LCD-TVs having a mixture gas of Ne(95%)+Ar(5%) with the pressure of 50 Torr, the quantity of vapor mercury for the glow discharge has been caculated as 0.02{\sim}0.08\;mg$.

Estimator of Knee Biomechanics based on Deep Learning

봉재환(Jae Hwan Bong),Anders Lyhne Christensen,Danish Shaikh,정성균(Seongkyun Jeong) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회지 Vol.38 No.11

급속탐색랜덤트리기법 기반의 무인 비행체 경로계획생성 최적화 연구

봉재환(Jae-Hwan Bong),정성균(Seong-Kyun Jeong) 한국전자통신학회 2023 한국전자통신학회 논문지 Vol.18 No.5

무인 비행체의 활용범위가 확대됨에 따라 관련 기술의 발전과 기술 수요도 증가하는 추세이다. 무인 비행체의 운영빈도가 늘어나고 운영의 편리성이 강조됨에 따라 관련 자율비행 기술도 중요성이 주목받고 있다. 무인 비행체의 자율 비행에 있어 목적지에 도달하는 경로계획을 세우는 일은 유도제어에서 중요하며 무인화의 효과를 극대화하기 위해서는 경로계획 역시 자동으로 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무인 비행체의 자율운영 효과를 높이기 위해서 급속탐색랜덤트리기법으로 생성된 경로를 무인기의 특성에 맞게 최적화하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 최적 거리, 최단 시간, 임무점 통과 등의 지표를 달성하기 위해 경로계획을 무인 비행체의 임무 목표와 동적 특성을 고려하여 최적화하였다. 제안한 기법은 장애물 상황에 대한 성능 검증을 통해 무인 비행체 경로계획 생성에 적용 가능성을 확인하였다. As the usage of unmanned aerial vehicles expands, the development and the demand of related technologies are increasing. As the frequency of operation increases and the convenience of operation is emphasized, the importance of related autonomous flight technology is also highlighted. Establishing a path plan to reach the destination in autonomous flight of an unmanned aerial vehicle is important in guidance and control, and a technology for automatically generating path plan is required in order to maximize the effect of unmanned aerial vehicle. In this study, the optimization research of path planning using rapid-exploring random tree method was performed for increasing the effectiveness of autonomous operation. The path planning optimization method considering the characteristics of the unmanned aerial vehicle is proposed. In order to achieve indexes such as optimal distance, shortest time, and passage of mission points, the path planning was optimized in consideration of the mission goals and dynamic characteristics of the unmanned aerial vehicle. The proposed methods confirmed their applicability to the generation of path planning for unmanned aerial vehicles through performance verification for obstacle situations.

보정량 추정 및 가시위성 선정 기법을 이용한 위성항법 성능개선 연구

봉재환(Jae Hwan Bong),정성균(Seong-Kyun Jeong) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.5

위성항법시스템은 전지구에서 어디에서나 위성신호만 수신하면 수신기의 위치와 시간 정보를 획득할 수 있는 편리한 시스템이다. 하지만 항법신호는 오차를 포함하고 있고 신호의 수신 상태에 따라 수신기의 위치 오차가 발생한다. 또한, 위성들의 기하학적 배치에도 위치 오차는 영향을 받는다. 그러므로 가시위성의 개수와 상태에 따라 수신기의 위치 성능은 변화한다. 특히, 위성이 뜨거나 지는 시각에는 해당 위성의 신호 상태가 좋지 않으며 도심지에서 건물 등의 장애물로 인해 신호가 차단되는 경우에는 수신기의 위치가 변화하여 나타난다. 본 논문에서는 보정량을 추정하여 수신기가 측정한 의사거리에 반영하는 기법과 가시위성을 조정하는 기법을 이용하여 위성항법 성능을 향상하는 방법을 제안하였다. 제안된 기법을 가시위성의 개수가 빈번하게 변화하는 환경에 적용하여 위성항법 시스템의 성능향상을 검증하였다. Global Navigation Satellite System(GNSS) is a convenient system that acquires position and time information of a receiver if only satellite signals can be received anywhere in the world. However navigation signals include errors and a position error occurs according to the reception state of the signal. Also, a position error is affected by the geometric arrangement of the satellites. Therefore a receiver position performance varies by the number and status of visible satellites The condition of satellite signals is not good when the satellite rises or sets and the position change of receiver occurs when the signal is blocked by an obstacle such as a building in the urban area. In this paper, we proposed methods to improve the GNSS performance by using pseudorange correction method estimating the correction amount and the visible satellites selection method. By applying the proposed methods to an environment in which the number of visible satellites changes variously, the performance enhancement was verified.

하지기형 교정 수술을 위한 2D-3D 영상 정합기술

라인찬(In Chan Rha),봉재환(Jae hwan Bong),박신석(Shin Suk Park) Korean Society for Precision Engineering 2013 한국정밀공학회지 Vol.30 No.9

LCD 백라이트용 형광램프의 흑화 현상

황하청,정종문,김정현,김동준,봉재환,정재윤,구제환,조광섭,Hwang, Ha-Chung,Jeong, Jong-Mun,Kim, Jung-Hyun,Kim, Dong-Jun,Bong, Jae-Hwan,Chung, Jae-Yoon,Koo, Je-Huan,Cho, Guang-Sup 한국진공학회 2008 Applied Science and Convergence Technology Vol.17 No.6

나트륨(Na) 함유량이 다른 세 종류의 유리관인 Borosilicate($Na_2O$ 4%), Soda-Lime($Na_2O$ 14%), 그리고 Aluminosilicate($Na_2O$ 0.06%) 유리관의 방전 실험을 통하여 유리관 내벽의 흑화를 관측하였다. 수은 혼합기체(Ne+Ar+Hg)의 방전에서 나트륨 함유량이 많은 유리관일수록 흑화가 심하게 나타난다. 무수은 가스(Ne+Ar)의 방전에서는 흑화가 나타나지 않는다. 나트륨 함유량이 많은 수은 방전 램프에서 봉입 기체의 압력이 작을수록 흑화의 정도가 커진다. 흑화 방지재를 도포한 유리관은 흑화가 미약하게 나타난다. 이 실험을 통하여 흑화는 유리재의 나트륨 성분과 수은 이온의 결합에 의한 아말감($NaHg_2$)이 유리관 내벽에 형성된 것으로 분석된다. The different degrees of blackening were observed at the inner surface of borosilicate, soda-lime, and aluminosilicate glass tubes having different sodium (Na) contents. The sodium contents ($Na_2O$) within the borosilicate, soda-lime, and aluminosilicate glass tubes were found to be 4%, 14%, and 0.06%, respectively. The degree of blackening was shown to increase as the sodium content within the glass of the fluorescent lamp containing Ne+Ar+Hg gas mixture. Higher degree of blackening was observed from the inner surface of the glass tube coated with $Y_2O_3$. The blackening was found to be originated from the amalgam of $NaHg_2$ generated by the chemical reaction between the mercury ions within the discharge gas and sodium within the glass tube during operation.

작물의 병충해 분류를 위한 이미지 활용 방법 연구

정성호(Seong-Ho Jeong),한정은(Jeong-Eun Han),정성균(Seong-Kyun Jeong),봉재환(Jae-Hwan Bong) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.2

서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다. It is worth verifying the effectiveness of data integration between data with different features. This study investigated whether the data integration affects the accuracy of deep neural network (DNN), and which integration method shows the best improvement. This study used two different public datasets. One public dataset was taken in an actual farm in India. And another was taken in a laboratory environment in Korea. Leaf images were selected from two different public datasets to have five classes which includes normal and four different types of plant diseases. DNN used pre-trained VGG16 as a feature extractor and multi-layer perceptron as a classifier. Data were integrated into three different ways to be used for the training process. DNN was trained in a supervised manner via the integrated data. The trained DNN was evaluated by using a test dataset taken in an actual farm. DNN shows the best accuracy for the test dataset when DNN was first trained by images taken in the laboratory environment and then trained by images taken in the actual farm. The results show that data integration between plant images taken in a different environment helps improve the performance of deep neural networks. And the results also confirmed that independent use of plant images taken in different environments during the training process is more effective in improving the performance of DNN.

감정 분류를 이용한 표정 연습 보조 인공지능

김동규(Dong-Kyu Kim),이소화(So Hwa Lee),봉재환(Jae Hwan Bong) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.6

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다. In this study, an artificial intelligence(AI) was developed to help with facial expression practice in order to express emotions. The developed AI used multimodal inputs consisting of sentences and facial images for deep neural networks (DNNs). The DNNs calculated similarities between the emotions predicted by the sentences and the emotions predicted by facial images. The user practiced facial expressions based on the situation given by sentences, and the AI provided the user with numerical feedback based on the similarity between the emotion predicted by sentence and the emotion predicted by facial expression. ResNet34 structure was trained on FER2013 public data to predict emotions from facial images. To predict emotions in sentences, KoBERT model was trained in transfer learning manner using the conversational speech dataset for emotion classification opened to the public by AIHub. The DNN that predicts emotions from the facial images demonstrated 65% accuracy, which is comparable to human emotional classification ability. The DNN that predicts emotions from the sentences achieved 90% accuracy. The performance of the developed AI was evaluated through experiments with changing facial expressions in which an ordinary person was participated.

직렬연결이 가능한 소형 바퀴 로봇 모듈의 개발

김나빈(Na-Bin Kim),김예지(Ye-Ji Kim),김지민(Ji-Min Kim),황윤미(Yun Mi Hwang),봉재환(Jae-Hwan Bong) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.5

인간의 접근이 어려운 재난 현장에 투입되는 재난 대응 로봇은 재난의 확산 방지 및 피해 최소화를 위해 현장탐색, 인명구조 등의 임무를 수행한다. 재난 현장에는 다양한 장애물이 산재한 험지, 통신 장애, 비가시적인 환경 등 복합적인 요인으로 인해 로봇 운용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 직렬연결이 가능한 바퀴 로봇 모듈을 개발하였다. 바퀴 로봇 모듈은 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 수동으로 구동되는 로봇 모듈 두 가지로 개발하였다. 두 개의 직접 구동이 가능한 로봇 모듈과 하나의 수동으로 구동되는 로봇 모듈을 직렬연결하여 하나의 바퀴 로봇을 구성하였다. 로봇 모듈은 1 자유도 회전 관절로 연결되어 바퀴 로봇은 수직 방향으로의 장애물 회피가 가능하다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 이용해 주행과 장애물 극복을 수행하도록 제어하여 비가시적 환경에서 운용할 수 있도록 하였다. 바퀴 로봇의 성능 평가를 위해 두 개의 직접 구동이 가능한 바퀴 로봇 모듈과 한 개의 수동으로 구동되는 바퀴 로봇 모듈을 연결하여 장애물 극복 실험을 수행하였다. 바퀴 로봇은 압력 센서만을 사용해 최대 높이 80 mm의 계단형 장애물을 24.5초의 시간 동안 성공적으로 극복하여 비가시적인 상황에서 주행 및 장애물 극복이 가능함을 확인하였다. Disaster response robots are deployed to disaster sites where human access is difficult and dangerous. The disaster response robots explore the disaster sites prevent a structural collapse and perform lifesaving to minimize damage. It is difficult to operate robots in the disaster sites due to rough terrains where various obstacles are scattered, communication failures and invisible environments. In this paper, we developed a series connectable wheeled robot module. The series connectable wheeled robot module was developed into two types: an active driven robot module and a passive driven robot module. A wheeled robot was built by connecting the two active type robot modules and one passive type robot module. Two robot modules were connected by one DoF rotating joint, allowing the wheeled robot to avoid obstructions in a vertical direction. The wheeled robot performed driving and obstacle avoidance using only pressure sensors, which allows the wheeled robot operate in the invisible environment. An obstacle avoidance experiment was conducted to evaluate the performance of the wheeled robot consisting of two active driven wheeled robot modules and one passive driven wheeled robot module. The wheeled robot successfully avoided step-shaped obstacles with a maximum height of 80 mm in a time of 24.5 seconds using only a pressure sensors, which confirms that the wheeled robot possible to perform the driving and the obstacle avoidance in invisible environment.

심층인공신경망 기반 수질 평가 시스템 제안

이소화(So-Hwa Lee),고동진(Dong-Jin Koh),김나빈(Na-Bin Kim),박은서(Eun-Seo Park),전동렬(Dong-Ryeol Jeon),봉재환(Jae-Hwan Bong) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.11

하천에 대한 수질 오염 사례가 증가하고 있다. 원인은 가정에서 쓰고 무분별하게 버리는 생활 하수부터 농,축산 폐수 까지 다양하다. 수질 오염에 의해 수질의 탁도가 저하되고, 녹조 현상이라 불리는 부영양화 그리고 수중의 산소 농도가 부족해지는 용존 산소 부족 현상등이 발생한다. 수질의 변화를 감시하여 수질 오염에 대처하기 위해 수질측정망의 중요성이 커지고 있다. 수질의 연속적인 실시간 감시를 위해 수질측정망 중에서도 수질자동측정시스템의 개발이 필요하며, 본 연구는 낮은 비용의 이동형 수질자동측정시스템을 개발하기 위한 선행 연구로써 적은 수의 센서를 사용해 수질 오염도를 분류하는 심층인공신경망 기반의 수질 분류 시스템을 개발하였다. 개발한 수질 분류 시스템은 수소이온농도(pH)와 수온 정보를 측정하는 센서로 구성된다. 측정된 수온값은 개발한 선형 회귀 모델을 이용해 용존 산소량(DO)를 추정하는데 사용된다. 센서로 측정한 pH와 수온, 그리고 선형 회귀 모델로 추정한 DO는 심층인공신경망의 입력으로 사용되어 수질 오염도를 세 단계로 분류한다. 선형 회귀 모델과 심층인공신경망을 개발하기 위해 온라인에 공개된 수질 정보를 활용해 훈련 데이터 쌍을 구성하였다. 본 연구에서 개발한 수질 분류기는 pH와 수온 측정 센서만을 이용하여 pH, 수온, DO 측정 센서를 사용하는 수질 분류기와 같은 수준의 분류 정확도를 보였으며, 이를 통해 적은 수의 센서로도 높은 정확도의 수질 오염도 분류가 가능하다는 것을 확인하였다.