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보빈 치아 균열의 적외선 열화상 검사 가능성에 관한 실험적 연구
김우재(Woojae Kim),양승용(Seungyong Yang),김노유(Nohyu Kim) 한국비파괴검사학회 2011 한국비파괴검사학회지 Vol.31 No.5
보빈 치아 균열을 능동형 적외선 열화상 기술을 이용하여 가시화 하였다. 보빈 치아에 인공 크랙을 발생시킨 후, 외부에서 사인파 형태의 열을 가하면서 보빈 치아에서 방사되는 적외선을 적외선 카메라로 측정하여 이미지화 하였다. 열원의 조화주기와 동기시켜 순차적으로 측정한 보빈 치아의 이미지로부터 열원과의 위상정보를 추출한 후 이를 다시 영상화 하여 위상 이미지를 생성하였다. 실험 결과로부터 육안이나 종래의 수동형 적외선 이미지에서는 검출하기 어려웠던 치아 크랙이 본 연구와 같은 능동적 적외선 검사방법을 통하여 보다 효과적으로 검사 할 수 있는 가능성을 확인하였다. Bovine incisor was investigated using active infrared thermography(IRT) to visualize crack on bovine teeth. An artificial crack was carefully created in bovine incisor sample by compression load of universal tensile machine. While applying a sinusoidal heat wave to the cracked bovine incisor through halogen lamp, consecutive digital infrared images was captured from the sample surface at a frequency synchronized with heat excitation. Phase information of thermal image was calculated by four-point correlation method and processed to produce the phase image of bovine incisor. This phase image showed clearly the crack on the incisor, which was hardly detected in traditional passive thermography.
엣지 컴퓨팅에서 효과적인 클러스터 아키텍처를 위한 확장성 평가
김우재(Woojae Kim),김만배(Manbae Kim),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.9
엣지 컴퓨팅은 사물인터넷의 종단 지역에서 발생하는 사건들을 빠르고 지능적으로 처리할 수 있다. 이를 위해 엣지 영역에는 다수의 사물들이 배치되어야 하고 다양한 형태의 클러스터로 구성될 수 있어야 한다. 그러나 물리적 환경에서 다수의 사물들을 연결하고 동작의 적절성을 확인하는 것은 많은 자원이 요구된다. 또한 구성된 클러스터가 효과적인 구조인지 평가하는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 효과적 클러스터 구조를 평가할 수 있는 모의시험기를 제안한다. 제안하는 모의시험기는 라즈베리파이를 물리적 모델로 사용하며 모의시험기의 정확성을 위해 라즈베리파이와의 CPU 사용률, 배터리 사용량, 대역폭 측면에서 유사성을 평가한다. 유사성 평가가 유의미함을 확인하고 두 가지 서비스 프로그램을 통해 성능을 평가한다. 모의시험기의 실험 결과는 엣지 클러스터가 서비스 프로그램 특성에 따라 다양한 구성이 가능해야 함을 보여주며 엣지 클러스터의 적절한 규모를 결정하기 위한 정보를 제공한다. Edge computing can quickly and intelligently process events that occur in the endpoint of the Internet of Things (IoT). To this end, numerous things must be placed in the edge area and must consist of clusters of various forms. However, connecting multiple things in a physical environment and verifying the appropriateness of things operation requires many resources. Also, it is challenging to assess if a configured cluster is an effective architecture. To address these problems, in this paper, we propose a simulator that can evaluate the effectiveness of cluster architectures. The proposed simulator uses Raspberry Pi as a physical model and evaluates the similarity between the simulator and the Raspberry Pi in aspect of the resource consumption of CPU, battery and bandwidth to prove the simulator"s accuracy. Performance is evaluated through two service programs based on the results of the similarity evaluation. Simulation results show that edge cluster should be capable of various configuration depending on service program characteristic and provide information to determine suitable cluster scale.
사물인터넷 엣지 컴퓨팅에서 스마트 모바일 객체의 효율적 에너지 소비를 위한 엣지 카메라 시스템
김우재(Woojae Kim),이강호(Gangho Lee),정인범(Inbum Jung) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.5
사물인터넷 엣지 컴퓨팅 환경에서 실내 자율 주행 기술은 다양한 응용 서비스들을 가능하게 할 수 있는 기반 기술이다. 실내 자율 주행 차량인 스마트 이동 객체는 자신의 위치로부터 목적지까지 스스로 이동할 수 있어야 하며, 이동하는 과정에서 발생할 수 있는 이벤트들에 대해서 적절히 대응할 수 있어야 한다. 카메라 센서는 시각 정보를 제공하여 활용성이 높은 센서 중 하나이지만, 카메라 센서의 전력소비량은 다른 센서들에 비해 높은 편이므로 적절한 수준의 시각 정보를 제공하면서 전력을 효율적으로 소비할 수 있는 엣지 카메라 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 라즈베리파이 기반의 엣지 카메라 시스템을 구현하였다. 성능 평가를 위하여 시간에 따른 배터리 사용량의 정량적 비교가 아닌 이벤트 발생 횟수에 따른 전체 배터리 사용량 비교를 하였다. 실험을 통해 엣지 카메라 시스템이 스마트 이동 객체들의 에너지 소모를 감소시키므로 동일한 에너지에서 이동 객체의 동작 영속성 향상에 기여함을 보였다. Indoor automatic driving technology is a generic technology that is used to support various application services in an IoT edge environment. In this kind of system, we expect a smart mobile object to move from its current position to a designated position automatically while appropriately responding to any events occurring during its trip. To achieve this, camera sensors are vital as they provide essential visual information. However, since battery energy consumption for camera sensors is higher than for other sensors, edge camera systems are hugely promising as they can provide both low energy consumption and suitable visual information for proper operation. In this paper, an edge camera system was implemented on a Raspberry Pi. For performance evaluation, we measured the total battery usage according to the number of events instead of just making a quantity comparison of battery usage. In the experiments, our edge camera system decreased the battery energy consumption of a smart mobile object, this clearly shows that the longevity of any smart mobile object can be greatly enhanced by our system.