선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그러나 이와 같은 경우, 의외의 상황, 즉 거주자가 예상되는 행동 패턴에서 많이 벗어나는 행동을 하는 경우 활동상태의 센서들이 그러한 거주자의 행동을 정확히 감지하지 못할 수 있는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 휴면상태의 센서들을 최적화된 방법으로 그룹화하고 각 그룹에서 하나의 센서를 저전력 대기 상태로 둠으로써 이러한 예측 불가한 상황에 대해서도 효과적으로 대응할 수 있게 한다.
- 둘째, 현재 CPS 와 관련하여 어떠한 연구가 진행 중인지에 대한 이해를 증진시킨다. 마지막으로, CPS 연구와 관련하여 해결해야 하는 기술적 정책적 문제가 무엇인지 즉 CPS 연구의 미래 방향에 대하여 살펴본다.
- 본 고에서는 이러한 CPS의 핵심적인 응용 분야들과 그 흐름을 같이 하여 현재 대구경북과학기술원의 CPS 글로벌센터(이하. CPS글로벌센터)에서 수행되고 있는 연구 프로젝트들을 소개하고, 해당 연구 프로젝트들이 기존의 CPS 연구에 기여하는 점과, 앞으로 나아가야 할 방향 등을 논의한다.
- 본 연구는 미 버지니아 대학과의 공동 연구로서 실제 가정환경에 키넥트 센서들을 배치하여 실험을 수행하였으며 현재는 다양한 기계학습 알고리즘들의 적용 및 자체 알고리즘 개발을 통하여 위험상황 감지정확도를 극대화하려는 노력을 기울이고 있다.
- 본 연구에서 제안하는 에너지관리시스템은 분산된 에너지저장장치들을 실시간으로 제어함으로써 전력망의 수급균형을 유지하고 고품질의 주파수 추종 성능을 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 소규모 마이크로 그리드 별로 에너지 저장량 및 수요량을 예측하고, 이를 바탕으로 마이크로그리드 계통분리를 위한 최적스케쥴을 생성하는 방법을 개발한다.
- 따라서 보안 공격 상황에 처하더라도 전력망이 계속 만족할 만한 수준으로 운영되고 효과적으로 복구될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 특히 스마트 그리드 상태추정기(state estimator)에 대한 위조 데이터 삽입 공격 [12]을 방지하는 것을 목표로 한다. 주요 연구성과로는 배전망의 토폴로지로부터 공격에 취약한 스마트 미터 들의 위치를 규명해 내고, 보안 수준을 극대화하는 PMU(Phasor Measurement Unit) 최적배치 방법을 제시한 것을 들 수 있다.
- 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 펜실베니아 대학 팀과 공동연구를 통해 안전성이 높은 의료기기용 소프트웨어를 개발하고 있다. 특히 모델 기반 기법을 적용하여 해당 소프트웨어가 시스템의 안전성 요구사항을 만족하는지에 대해 자동화된 검증을 수행하며 검증된 소프트웨어 코드를 자동으로 생성해 준다.
- 상황이다[10]. 실제 2013년의 경우 전력 공급난에 따른 전력수요 제한조치까지 발효되는 지경에 이르렀다 이에 따라 CPS 글로벌 센터에서는 거주자의 행동 패턴(Activity of Daily Living, ADL)을 다양한 센서를 이용하여 적극적으로 관찰하고 이 정보를 활용하여 가정 전력 사용을 최적화하는 것을 목표로 한다.
- 이러한 일련의 연구에서 한 걸음 더 나아가, 가정에 배치된 센서들이 오랜 기간 감지하여 축적한 거주자 행동 패턴 데이터를 보다 적극적으로 활용하고자 한다. 즉 이 연구에서는 센서 데이터의 히스토리를 담고 있는 데이터베이스를 기반으로 하여 미래의 거주자 행동 패턴을 예측하고 이에 따라 센서 및 엑츄에이터의스케쥴을 최적화한다.
- 결과적으로, 시뮬레이션 도구 (AutoSim)와 실제 차량 운행 시스템 간의 연동을 통하여 기존에 할 수 없었던 운전자 관점에서의 다양한실험들을 수행할 수 있게 될 것이다. 이를 통하여 기존의 연구로는 밝힐 수 없었던 여러가지 문제들을 발견하고 그러한 문제들을 해결할 수 있는 토대를 마련한다는 데 본 연구의 의의가 있다. 하겠다.
- 이와 같은 연구는 교통 정보 실시간 수집, 개별 차량의 위치 정보 수집 등이 이루어지는 경우 중요성이 높아질 도로 효율 제고 기술을 CPS관점에서 개발하여 인류의 삶의 질을 높이는 데 기여하고자 하는 의의가 있다.
- 최근 광범위하게 사용되고 있는 모션 감지용 키넥트(Kinect) 센서를 사용하여 고령자의 위험 행동을 미리 예측하고 위험 상황 발생시 실시간으로 주변 센서들과의 통신을 통해 위험상황을 전파한다. 특히 낙상 사고의 경우 사전 위험상황 판별의 정확도가 매우 중요하므로 위험상황을 정확히 분석하기 위하여 단순히 키넥트 센서의 활용에 그치지 않고 기계학습과 추론 시스템을 이용한 센서데이터 수정 및 가공을 통해 보다 정확한 상황 판단이 가능하도록 하는데 본 연구의 가치가 있다고 할 수 있다.
가설 설정
- 셋째, CPS를 통하여 안전성(Safety)이 대폭 향상될 것이다. 즉 물리 세계와 밀접하게 융합된 시스템을 통하여 물리 세계를 정확히 분석할 수 있을 뿐 아니라 빠르게 반응함으로써 안전성을 향상시킨다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.