자사 RETRO REFLECTOR

기존의 RETRO REFLECTOR는 유리 표면에 금,은,알루미늄으로 증착, 수작업으로 제작을 하여 매우 고가의 제품 이었습니다.
하지만 저희는 ABS 소재로 사출을 하여 알루미늄 진공증착을 하는 방식으로 하는 기술을 보유하고 있습니다.

RETRO REFLECTOR

  • 역반사체는 광원으로부터 온 빛이 물체의 표면에서 반사되어 다시 광원으로 되돌아가는 반사체이며, 역반사는 어떠한 각도로 재귀반사소재에 빛을 비추어도 그 광원의 방향으로 반사되는 것이 특징입니다.
  • 자동차의 헤드라이트나 후레쉬 빛을 역반사체에 비추면
    빛을 비춘 방향으로 되돌아가 광원에 있는 사람이 쉽게 볼 수 있습니다.

광투과율 방식

광원에서 출사되는 광원이 광원과 검출기 사이의 모든 광경로 상의 대기를 통과,
이때 광경로에 존재하는 광흡수 및 광산란 물질(안개,미세먼지,유해가스)로 인해 초기 광원의 세기가 변화하며
이를 광검출기를 통해 검출하고 검출된 광원의 세기를 Lambert-Beer 법칙을 적용하여 가시거리를 계산한다.

    JS-01

  • 수광부와 발광부를 일체로 제작을 하고 반사경을 50M에서 100M 정도 이격시켜 설치를 함

    JS-03

  • 기존 시정측정계 대비 시정거리 측정의 정확성(기존 정확도 대비 40% 증대)을 높이는 한편,
    설치를 간편화(필요설치 면적의 최소화)하는 가시거리 측정계를 개발하고자 함
  • *한국표준과학 연구원의 '일체형 다파장 원격 시정측정기'특허를 이전받아 대덕특구에서 연구소기업인증(출원번호 10-2016-0129455)
  • JS-01
  • JS-03

JS-01

  • 일반적인 광투과율 방식의 제품 보다 반사경을 사용하여 이격거리가 2배 유리하며,
    반사경이 설치 된 곳은 전기 및 통신 케이블 설치가 필요없다.
  • LPOC(Long Path Open Cell)기술

  • 광투과율방식

  • 530nm LED 광원

JS-03

  • LPOC(Long Path Open Cell)기술

    복수로 마련된 반사미러를 통해 광경로가 연장되어 입사광의 광경로가 반사되어 연장되도록 한다. 이에 의해, 입사광의 광경로가 연장되도록 하여 대기 및 가스에 접촉되는 빈도가 증가됨에 따라 입사광 및 출사광의 스펙트럼 분포를 정밀하게 검출 할 수 있다.
  • 광투과율방식

    광원에서 출사되는 광원이 광원과 검출기 사이의 모든 광경로 상의 대기를 통과, 이때 광경로에 존재하는 광흡수 및 광산란 물질(안개,미세먼지,유해가스)로 인해 초기 광원의 세기가 변화하며 이를 광검출기를 통해 검출하고 검출된 광원의 세기를 Lambert-Beer 법칙을 적용하여 가시거리를 계산함.
  • 530nm LED 광원

    인간의 눈은 녹색 빛 스펙트럼에 가장 민감하다. 따라서, 이 파장은 동일한 전력에서 다른 색보다 밝기 때문에 포인터 및 측정 기술 응용에 특히 유용하고 가시광선 내의 다른 파장의 색보다 쉽고 효과적으로 유지 관리 할 수 있다.

레이블링 된 영상자료를 이용한 기상측정 알고리즘 개발

01

Refine data set

  • 학습 셋(Learning)을 수정하고 변형과 라벨 오류를 제거하기 위해 검증, 보강된 100% 유효한 트레이닝 셋을 구성하여 검증
  • 학습된 데이터 셋을 바탕으로 임의의 데이터에 대해 여러 다양한 환경에 대해 우수한 결과를 유도하기 위함

    이는 fault tolerance 측정과 정확도에서 우수한 결과를 도출

02

Redesign CNN training algorithm

  • 이미지 고도화를 통한 큐잉 및 데이터 셋 밸런싱 알고리즘 학습의 유연성과 속도를 향상시킴
  • 기존 CNN 학습 알고리즘의 입력복잡성을 단순화 시켜서 단순한 벡터 값을 입력값으로 처리할 수 있는 알고리즘 개발

03

Perform hyper parameter tweaking

  • 학습모델의 고도화 및 신뢰도 확보를 위한 모델 형식 최적화(적은 메모리 소비, 빠른 추론)
  • 학습의 복잡도를 최소화, 빠른 학습과 추론 능력을 보유하기 위한 파라메타 설정 알고리즘을 개발하여 최적화

04

Compare results, Optimize format

  • Native Tensorflow를 위해 서버를
    인공지능 엔진(Tensorflow)웹서비스를 위한 최적 포맷 도출
  • Tensorflow의 다차원 입력값의 복잡도를 최소화하여
    단일 변수만으로도 학습이 가능하도록 입력형식의 최적화 포맷을 개발

05

Implement FT based version

  • 분류기 중심의 CNN 대신 회귀 분석에 초점을 맞춘 주파수 기반 CNN 모델 구현 테스트를 하고자함(분리된 클래스 대신 연속적인 가시성 값을 생성)
  • Regression 알고리즘을 CNN에 적용하여 Cost를 최적화 하는 단계에서 학습이 일어나도록 알고리즘 개발

06

Implement DCP based verstion

  • 주변환경의 어두움 정도 및 구성 픽셀간의 어두움 정보를 바탕으로 데이터의 명암과 관계없이 일조량을 예측할 수 있는 Fourier transformation 기반 이미지 프로세싱 알고리즘을 적용하여 개발
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