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- 저자 : 최대길 (검색결과 3 건)
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송전용 무효전력 보상기의 제어시스템 설계와 성능해석에 관한 연구
본 논문에서는 비선형 상태피드백을 적용한 송전용 무효전력 보상기의 제어시스템 설계하여 시뮬레이션과 축소모형 실험에 의한 제어 시스템 성능해석에 관해 기술하였다. 무효전력 보상기의 수리모형을 3상 등가회로와 대표적인 동작점에 대한 상태방정식을 이용하여 도출하였으며, 비선형 상태피드백을 고려한 무효전력 보상기의 동특성을 표현하는 전달함수를 유도하였다. 또한 보드선도와 근궤적을 이용하여 시스템 안정도 해석을 실시하여 제어시스템 설계를 실시하였다. 고안된 제어시스템의 성능해석은 EMTP를 이용한 시뮬레이션과 축소모형 실험을 통해 검증하였는데 검증결과 고안된 제어시스템은 송전계통의 무효전력보상에 우수한 성능을 갖음이 확인되었다. This paper describes a control system design for the transmission STATCOM by applying a non-linear state feedback, and the performance analysis of the control system by simulations and scaled-model experiments. A mathematical model for the STATCOM was derived using a 3-phase equivalent circuit and a perturbation state equation with respect to a typical operating point A transfer function to describe the dynamics of STATCOM was derived by considering non-linear state feedback. A controller design was completed by analyzing the feedback system stability with bode plot and root locus methods. The performance analysis of the conceived control system was verified by simulations with the EMTP and experiments with scaled model, assuming that the STATCOM is connected to an 154kV transmission system. The results show that the conceived control system has excellent performance to control the reactive power of the transmission system.
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부산지역 게임 개발 환경과 지원 정책이 창업기업에 미치는 영향
모바일 게임은 초기 핸드폰에 탑재되어 있는 번들 프로그램을 시작하여, 현재는 스마트 기기에서 동작하는 게임 콘텐츠를 대변되고 있다. 스마트 폰은 1인 1스마트 기기를 가지는 경향을 보이고 있으며, 점점 스마트 기기(폰)을 활용하고 있는 시간이 늘어나고 있다는 기사들이 점점 눈에 뛰고 있다. 이러한 영향으로 인하여 기존의 PC패키지, PC 온라인, 콘솔 게임시장보다 경제적 파급 효과가 높게 나타나고 있다. 또한 모바일 게임은 높은 부가가치와 문화적 파급 효과로 인해, 현대사회의 새로운 지식 기반 산업으로 자리 매김 하였고, 문화 콘텐츠 산업의 주역으로 부각되고 있다. 게임 산업이 산업적 성장으로 많은 게임 창업 기업들이 우후죽순처럼 생겨나게 되었고, 시장은 더욱 경쟁이 치열해 지고 있다. 초등학교 교육부터 코딩교육이 부각 되면서, 종합 문화 콘텐츠 영역인 게임이 스마트 기기를 보유하고 있는 어린학생들에게 더욱 영향력을 미칠 것으로 예상된다. 이러한 산업적, 문화적으로 성장하고 있는 모바일 게임 산업을 알아보고 부산에서 게임 콘텐츠를 개발하기 위해 창업한 기업들이 입주한 부산 글로벌 게임 허브센터의 기업들을 살펴보면서 게임 창업환경과 지방의 게임 지원정책에 대해 살펴보았다. 본 연구는 지역 대학에서 관련학과의 양적 기준을 가지고 게임 개발자 배출 현황을 파악하고 전국 대비 부산 지역 개발사의 양적 개수를 확인하여 모바일 게임이 부산 지역에서 지속적인 명맥을 이어가고 있음을 확인하였고, 부산에서 창업한 게임업체 대표들의 설문조사를 바탕으로 전국과 대비하여 부산지역 상황을 확인하였고, 한국 콘텐츠 진흥원의 지원사업과 부산지역 게임관련 유관 사단법인의 지원 사업을 확인하고자 하였다. 본 연구 결과 부산정보 산업 진흥원의 다양한 지원 사업이 부산 지역 게임 창업기업에게 여러 가지 지원정책이 도움을 줄수 있다고 판단하게 되었다. 부스타 챌리지를 통한 게임 공모전을 통하여 부산, 경남 지역의 대학생, 동아리, 창업팀이 아마추어 게임 공모전을 통해 자신이 개발한 게임의 평가를 받고, 부산 글로벌 게임 허브센터의 입주공간인 게임 스테이션 입주와 개발 관련 장비 무상대여를 통해 게임의 전문적으로 제작 할 수 있는 공간과 기간을 제공해주므로 게임 기업으로 성장할 수 있도록 기회를 제공하고 있다. 부산 글로벌 게임 허브센터는 예비 창업가, 3년 미만의 개인 사업자, 법인등을 대상으로 사무실 공간을 제공하는 지원 사업으로, 게임 개발 창업사를 대상으로 산업단지 직접화를 통해 기술정보 공유 및 창업기업간의 협력등을 통한 시너지 창출, 게임 콘텐츠 산업의 기술 지향적 특성으로 인한 고학력 개발자들의 기술교류와 인적 네트워크 교류가 가능하도록 공간지원을 하고 있다. 부스타 게임 제작 지원 사업을 통해 부산지역 게임 개발사에서 가지고 있는 참신한 기획이나 게임 비즈니스에 맞는 기획을 지원하여 높은 완성도를 가진 게임 콘텐츠를 시장에 출시하는 것을 목표로 하는 지원 사업으로 한국 콘텐츠 진흥원의 게임 제작 지원 사업인 차세대 게임 제작 지원 사업과 달리 부산지역에서만 경쟁하기 때문에 부산의 많은 게임 개발사가 높은 관심을 가지고 있다. 부산 지역의 게임 관련 지원 사업은 부산정보산업 진흥원이 대부분 지원하고 있으며, 창업에서 게임 제작, 출시에 필요한 마케팅 지원사업, 출시 후 게임 콘텐츠 고급화 지원 사업으로 게임 콘텐츠가 시장에서 다시 평가 받을 수 있도록 도움을 주고 있다. 지금의 지원 정책만으로도 게임의 제작을 위한 팀 빌딩에서 출시까지 지원하고 있어, 모바일 게임 창업가들도 해당 지원정책을 잘 살펴 지원을 받아, 팀 빌딩이후 제작, 출시하여 좋은 성과를 내길 기대한다. 부산의 모바일 창업기업들이 아직은 미약하게 보일지 모르지만, 향후 몇 년안에 전국 규모의 게임 개발사들로 자리 잡길 원한다.
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Study on AI Algorithms for Predicting Depression by Analyzing Facial Images
최대길 조선대학교 일반대학원 2025 국내석사
우울증은 개인의 일상생활과 전반적인 삶의 질을 심각하게 저해하는 만연한 정신 건강 질환이다. 기존의 진단 방법은 주로 주관적 편향에 취약한 자가 보고 설문지에 의존한다. 최근 얼굴 영상 기반 자동 우울증 분석은 기존 방법보다 향상된 객관성과 확장성을 제공하는 유망한 대안으로 부상했다. 그러나 기존 접근법은 일반적으로 얼굴 동작 단위(AU) 또는 얼굴 이미지 시퀀스에 초점을 맞춰 우울한 표정을 포괄적으로 포착하는 데 한계가 있다. 이는 국소적 또는 전역적 얼굴 정보에만 초점을 맞추기 때문이다. 또한 특정 부위의 얼굴 이미지 시퀀스나 행동 데이터를 독립적으로 분석하거나 단순히 결합하여 실제 얼굴의 3D 움직임을 반영하지 못하고 보완적인 패턴 학습에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 해결하기 위해 새로운 시공간적 스펙트럼 특징 융합 네트워크(STSFF-Net)를 제안한다. STSFF-Net은 AU 시계열 데이터를 스펙트럼 특징으로 변환하는 1D-ResNet, 시공간적 얼굴 표현을 추출하는 합성곱 블록 주의 모듈 (CBAM)로 강화된 3D-ResNet, 그리고 국소적 특징과 전역적 특징을 효과적으로 결합하는 후기 융합 메커니즘을 통합한다. STSFF-Net 모델은 임상적으로 진단받은 187명의 참가자의 비디오 녹화본으로 구성된 조선대학교 병원 우울증 위험 비디오 (CSUH-DR-Video) 데이터 세트를 대상으로 검증하였다. 제안된 모델은 평균절대오차 (MAE) 3.18, 평균 제곱근 오차(RMSE) 4.78로 기존 방법보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 실제 우울증 선별 검사에 대한 효과성과 잠재력을 뒷받침한다. 또한, 이전 연구의 한계를 극복하기 위해 3D 얼굴 랜드마크에서 생성된 depth map과 AU, gaze, head pose 의 행동 시계열 특징을 통합하여 우울증 점수를 예측하는 CNN-TCN 융합 모델을 제안한다. 3D-CNN 모델은 depth map을 통해 3차원 얼굴 움직임 패턴을 포착하고, TCN 모델은 다양한 행동 특징 데이터에서 시간 패턴을 포착한다. 그런 다음 attention 융합 모듈은 동적 가중치를 학습하고 결합한다. 제안된 모델은 DAIC-WOZ 데이터 세트에서 MAE 4.57과 RMSE 6.24를, CSUH-DR-Video 데이터 세트에서 MAE 2.93과 RMSE 4.80 을 달성하여 다양한 환경에서 강력한 일반화 능력을 검증하였다. 이러한 결과는 입체 공간 정보와 행동 시계열 정보를 융합함으로써 우울증 점수 예측의 정확성과 안정성을 동시에 향상할 수 있음을 보여준다.
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