New motor development requires high-speed load testing using dynamo equipment to calculate the efficiency of the motor. Abnormal noise and vibration may occur in the test equipment rotating at high speed due to misalignment of the connecting shaft or looseness of the fixation, which may lead to safety accidents. In this study, three single-axis vibration sensors for X, Y, and Z axes were attached on the surface of the test motor to measure the vibration value of vibration. Analog data collected from these sensors was used in classification models for anomaly detection. Since the classification accuracy was around only 93%, commonly used hyperparameter optimization techniques such as Grid search, Random search, and Bayesian Optimization were applied to increase accuracy. In addition, Response Surface Method based on Design of Experiment was also used for hyperparameter optimization. However, it was found that there were limits to improving accuracy with these methods. The reason is that the sampling data from an analog signal does not reflect the patterns hidden in the signal. Therefore, in order to find pattern information of the sampling data, we obtained descriptive statistics such as mean, variance, skewness, kurtosis, and percentiles of the analog data, and applied them to the classification models. Classification models using descriptive statistics showed excellent performance improvement. The developed model can be used as a monitoring system that detects abnormal conditions of the motor test.

근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중 에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판 독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지 는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까 지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로 봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.

Since the computer technology has been drastically developed and broadly employed for the design of human machine system, human system interface was somehow digitalized. Actually the operator’'s working environment employing the digital devices are not be

X-ray diffraction studies have been made to investigate the effects of binding of ADP, ADP+Vi, ADP+AIF4, ADP+BeF3 on the structure of glycerinated rabbit skeletal muscle in the rigor state. Although these phosphate analogs are known to bind actively cycling myosin heads, it is not clear whether they can bind to the attached heads in the rigor muscle. We have found that these analogs can bind to the myosin heads attached to actin filaments in the rigor state. The present results indicate that (1) bound myosin heads altered their conformation in the proximal end toward the plane perpendicular to the fiber axis when MgADP bound to them, and (2) myosin heads were dissociated substantially (up to 50%) from actin filaments but still remained in the vicinity of actin filaments when MgADP and metallofluorides (AIF4 and BeF3) or vanadate bound to them. We detected new conformations of myosin heads attached to actin filaments when they had MgADP or ADP.Pi analogs. We report here these findings on the effects of MgADP and MgADP+phosphate analogs to the rigor crossbridges.

오늘날 사람들은 레트로(retro)에 대한 관심이 증가하면서 아날로그 제품이 재조명되고 있다. 이에 다수의 기업들에 의하여 아날로그와 디지털을 융합한 디지로그(digilogue) 제품들이 출시되고 있다. 디자인 제품은 그 안에 함축적 정보를 가지고 있으며 사람들은 의식적이든 무의식적이든 그 정보를 통하여 제품을 이해하고 사용한다. 본 연구는 아날로그, 디지털, 디지로그 디자인에 담겨진 함축적 정보를 조사, 비교, 분석하여 오늘날 디지로그 디자인이 우리에게 주는 의미에 관해 고찰해 보는데 그 의의가 있다. 분석결과 아날로그 제품 디자인은 기술 중심 사회였던 제조 산업 중심시대에 생산된 것임에도 불구하고 지식 정보 중심사회인 소비자 경험 중심의 오늘날 생산되는 디지털 제품 디자인보다 사람들에게 감성적으로 다가가고 있다는 것이 밝혀졌으며 디지로그 디자인은 디지털 제품의 명확함과 아날로그 제품의 따듯함이 융합된 것을 찾아낼 수 있었다. 사람들이 아날로그에 감성을 느끼는 것은 단지 옛 것이기 때문이 아니며 인간성을 회복하고 싶은 의지일 수 있으며 디지로그 디자인은 그를 해결해 줄 수 있는 하나의 방안이 될 수 있을 것이다.

우리는 흔히 은유적(METAPHORICAL)인 표현으로서 아날로그 이미지(ANALOG IMAGE : AI)또는 디지털 이미지(DIGITAL IMAGE : DI)라는 표현을 사용한다. 예를 들어 브라운관 TV를 보면 AI라고 느낄 것이며, 최근의 디지털TV를 보면 DI로 느끼는 것을 의미한다. 이와 같이 제품으로부터 AI와 DI를 느끼게 하는 시각적 자극요소에는 사람에게 그렇게 느끼게 하는 어떤 특정한 스테레오타입(STEREOTYPE : ST)이 존재할 것이라는 가설을 세우고 그것이 무엇인지 실험을 통하여 밝히려 하였다. 1차 2차 실험결과 여러 다양한 요소가 관련되어 있다는 것을 알 수 있었으며 그 중에서도 AI를 가진 제품에서는「곡선적」「둥근」그리고, DI를 가진 제품에서는「심플한」「각이 있는」「사각의」「직선적」등 기하학적 형태와 관련된 요소가 매우 강하면서도 서로 상이하게 나타나 AI와 DI를 구분 짓게 하는 중요한 ST요소라는 것을 알 수 있었다. 이렇듯 형태에서 느껴지는 AI와 DI의 상이한 ST가 존재한다는 결과로부터 형태요소가 AI와 DI를 구분 짓는 중요한 요소라는 점에 착안하여「형태(shape)」요소에 초점을 맞추어 3차 실험을 진행하였다. 실험은 삼각형으로부터 점점 원으로 변환해가는 과정에 있어서 사람들의 AI에서 DI로의 변화시점을 확인하고자 하였으며, 피험자들로부터 그 변화 시점을 명확히 확인해 볼 수 있었다. 즉 AI와 DI의 변화 시점이 존재한다는 것은 AI와 DI의 판단에 있어서 ST가 확실히 영향을 미친다는 것을 의미한다.

레이더 신호처리론 포함하여 무선통신 시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중, MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나, 이러한 방법들은 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해를 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 보여주었으며, 제안된 방법이 MUSIC 보다 더 좋은 추정치를 제공한다. 게다가, 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.