• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-95
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• 2019

이 연구는 다양한 직경의 덕트를 탐사하고 극복하는 삼족 로봇의 구조를 디자인 하는 데에 목적이 있다. 세 개의 휠바디들은 센터바디에 연결되어 회로들이 모여있고 그것들이 로봇바디들을 움직인다. 또한 4개의 파트로 이루어진 슬라이더 링크 구조들도 로봇의 움직임을 돕는다. 스프링들은 로봇 다리의 수축과 확장을 가능하게 하는데 로봇이 다양한 환경을 극복할 수 있도록 해준다. 기어모터와 스프링, 그리고 벨트들은 정, 동역학적 계산에 의해 수직축과 다양한 수평 구조를 극복할 수 있도록 선정되었습니다. 센터 바디에는 카메라와 거리 센서가 장착되어 있으며 이를 활용하여 L형 및 T형의 덕트에서도 성공적으로 진행이 되도록 제어 알고리즘을 구현하였다. UWB 모듈 및 3변 측위 알고리즘을 사용하여 덕트 내의 청소로봇의 위치 추정도 성공적으로 이루어졌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.256-257
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• 2022

본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.55-58
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• 2024

본 논문은 빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지 머신러닝 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안하는 시스템은 빅데이터로 구성된 미세먼지 및 기상 정보를 통해 미세먼지 대기환경지수를 분류하는 시스템이다. 이 시스템은 머신러닝 기반의 대기환경지수 분류 카테고리별 이상치에 따른 이상치 탐지 알고리즘 설계를 통해 미세먼지를 분류한다. 카메라에서 수집된 영상의 심도 데이터는 미세먼지 농도에 따른 영상을 수집한 후 미세먼지 가시마스크를 생성합니다. 그리고 모노 심도 추정 알고리즘을 통한 학습 기반 핑거프린팅 기법으로 모노스코프 카메라에서 수집된 미세먼지의 가시거리를 추론하여 미세먼지 농도를 도출합니다. 본 방법의 실험 및 분석을 위해 미세먼지 농도 데이터와 지역별, 시간별 CCTV 영상 데이터를 매칭하여 학습 데이터를 생성한 후 모델을 생성하여 실제 환경에서 테스트한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제16권3호
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• pp.147-154
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• 2011

환경영향평가와 해역이용협의의 의사결정은 보고서에 기초하는 것이며, 이는 자연 서식처에 대한 구체적이고 정확한 정보를 필요로 한다. 생태학적 질과 상태에 대한 보고가 갖는 높은 중요성에도 불구하고, 생태학 분야의 축적된 연구 지식과 최근 기술(즉 연구 사례나 지시자/지표 기술의 활용 등) 등은 평가 현장에서 활용되고 있지 않으며, 환경영향평가서 조차 보존과 개발의 여부를 판단하는 데에 활용 가능한 정보를 담아내지 못하고 있다. 게다가 현장에서 행해지는 채집 노력량은 매우 제한적이며, 해역이용협의의 경우, 대부분의 사례가 2개 이상의 소수 표본만을 활용하는 것으로 나타났다. 이는 전문가 검토나 의사 결정에 활용될 중요한 생태학적 정보의 이해와 전달을 어렵게 하는 것이다. 따라서 보다 정확한 평가를 위해서는 효율적인 채집 정점 수의 설정이 우선 해결되어야 할 문제인 것으로 인식할 수 있었다. 본 연구에서 저자들은 대형저서동물 조사에서 채집 정점 수를 결정할 수 있는 몇 가지 통계 기법을 소개하였다. 그러나 이 기법들은 반드시 예비 조사를 통한 정보를 필요로 하므로 국내에서의 활용은 현실적으로 불가능할 것으로 판단되었다. 본 연구는 과학적 저널에 보고된 연구의 정점 배치가 환경영향평가 또는 해역이용협의 등에서 활용될 수 있는 생태학적 현상을 성공적으로 이해한 데에 기여한 것으로 볼 수 있다는 가정을 바탕으로 19개의 기존 연구에서 활용된 정점 배치 사례(총 19개 사례)를 분석하였다. 이로부터 추정된 정점 간 거리와 $4{\times}4$ km의 단위면적 내 정점수를 계산하였고, 각각의 중위수는 2.3 km, 3개로 추정되었다. 본 연구는 각 사례별 단위면적 내 정점수(NSSU)와 총 조사 정점수(TNSS)를 이용하여 어림 조사지역 면적 (ASA, $km^2$)을 계산하고, 적절한 규모의 ASA 또는 NSSU/TNSS의 예측에 활용하기 위해 ASA와 조사 목적 그리고 NSSU 간 통계적으로 유의한 함수 관계를 추정하고, 제시하였다. 이와 같은 경험적 접근 방식에 의한 추정은 환경영향평가와 해역이용협의 현장 조사 시 채집 노력량을 늘리고 타당한 자료와 정보를 근거로 의사를 교환하는 데에 기여할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제31권4호
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• pp.326-339
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• 1995

이 연구에서는 전보에서 어군의 유영공간을 3차원으로 고려하여 제안한 어군행동을 나타내는 수치 모델의 타당성을 검토하기 위하여 수치 모델의 잔차에 대한 백색성검정 및 실험과 시뮬레이션에 의한 결과를 비교하는 두 가지 방법을 사용하였다. 모형 그물이 없는 경우와 모형 그물이 있는 경우 모두 잔치의 평균이 0에 가까우며, 그 표준편차는 대체로 $\pm$7 이내로서 잔차의 거동이 안정된 것으로 나타났다. 또한, 개체수가 5마리 이상이고 유속이 20cm/sec 이하인 경우에는 수치 모델에 의한 잔차의 자기상관함수가 95%의 유음수준에서 유음한 것으로 나타났으므로, 잔차는 백색잡음의 양상으로 나타나는 것으로 볼 수 있으며, 이 수치 모델은 대체로 타당한 것으로 간주할 수 있다. 실험과 시뮬레이션에 의한 결과에 대하여 어군의 유영특성을 나타내는 지표로서 유영궤적, 수조벽과 개체 사이의 거리, 유영속도, 유영 깊이, 개체상호간의 최근접거리 등을 비교하면, 실험과 시뮬레이션에 의한 결과가 완전히 일치하지는 않으나 대체로 그 경향이 유사한 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 어군의 유영공간을 3차원으로 고려하여 유속의 변화에 따른 어군행동의 추정이 어느 정도 가능해짐으로서, 앞으로 보다 발전된 모델링 기법을 도입하면 현장에서의 적용가능성이 있을 것으로 생각된다. 그러나, 이러한 일련의 연구에서는 실험의 편의를 위하여 시간의 변화에 따른 유향과 유속의 변화를 고려하지 않고 일정 방향의 일정 유속만을 고려하였기 때문에, 현장에서의 적용을 위해서는 환경요인, 공간상의 환경조건 및 어군의 규모에 의한 차이 등 해결해야 할 문제점이 많이 남아 있다. 현단계에서의 과제는 축양장과 같은 제한된 공간에서의 어군행동의 예측, 제어등이 가능하도록 모델링에 관한 연구가 계속되어야 할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.17-25
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• 2007

모든 전자 영상응용에는 고해상도 영상이 요구된다. 고해상도는 영상 안에 픽셀의 밀집도가 높음을 나타내며, 이로 인해 더 세밀하고 중요한 정보를 얻어 다양한 응용에 사용된다. 하지만 CCD 나 CMOS 카메라로 획득된 디지털 영상들은 영상인식 시스템 구현 시 많은 저해상도영상을 가지게 된다. 초해상도 기술은 이와 같은 한계를 넘어서서 영상인식시스템에 적용이 가능하다. 초해상도 기술은 다수의 영상으로부터 정보를 결합하여 해상도를 증가시키는 것으로써, 이 기술은 추정과 이동을 위한 정합알고리즘과 획득된 프레임과 현재 프레임의 가중치를 이용한 최소거리 이웃보간법으로 되어있다. 본 논문에서는 초해상도에 웨이브렛 변환 기저 함수 계수를 이용한 영상 보간 기법을 제안하고자 한다. 기존 초해상도 보간 방식 대신 웨이브렛 기저 계수를 적용한 B-스플라인 보간 함수를 이용하여, 움직이는 영상의 한 부분을 확대할 때 정확한 영상과 자연스러운 영상을 구현하기 위하여 적용하였다. 제안된 보간 알고리즘은 최소거리 이웃보간 알고리즘, bilinear 보간 알고리즘, bicubic 보간 알고리즘 적용한 확대 영상보다 우수한 결과를 얻었음을 모의실험을 통하여 확인하였다.

• Applied Microscopy
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• 제36권3호
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• pp.217-226
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• 2006

발달중인 Sedum 및 Salsola의 엽육조직을 chemical fixation과 high pressure freezing (HPF) 등으로 고정한 후, 초박 및 후박절편으로 제작 carbon coating하여 TEM 및 UHVEM으로 연속절편에 의한 2-D영상과 tilt image data를 수집하였다. 이후 초미세 구조들에 대하여 tilting 및 tomography 기법, 그리고 디지털화한 image의 3-D 입체구조 재구현에 필수적인 IMOD 프로_그램을 적용한 image 처리과정을 거쳐 UHVEM data에서 색소체내 초미세구조의 정보를 추출하여 세포수준에서의 3-D image를 분석하였다. 색소체 기질에서 녹말입자 및 틸라코이드에 인접하여 형성되는 CAM및 $C_4$ 식물 색소체 결정체들은 어떤 막으로도 둘러싸이지 않는 구조로서, Sedum rotundifolium 색소체내 결정체는 수 ${\mu}m$에 이르는 커다란 크기로 형성된다. 결정체 내에는 약 20nm격자거리로 이루어진 기원을 알 수 없는 수백-수천 개의 미세소관성 요소들이 평행 또는 격자상태로 정교한 구조를 이루며, 티라코이드 및 녹말입자와 인접하여 발달하였다. $C_4$ 광합성 수행 Salsola komarovii의 경우, 결정체는 엽육세포 색소체에서만 발달하며 결정체 구성 기본요소들이 비교적 규칙적인 격자거리를 이루며 수십 개 배열하는 구조를 형성하였다. 특히, tilted image및 3-D 입체구조 연구에서 결정체 형성에는 이들과 인접하여 발달하는 틸라코이드막이 관여함을 알아 낼 수 있었다. 이는 엽육세포 색소체에는 결정체들이 식물이 수행하는 광합성 유형에 따라 각기 다른 구성요소로 형성되어 Sedum의 경우와 같이 발달 중인 엽육조직에서 분화하거나 Salsola에서와 같이 세포 유형에 따라 상이하게 발달하는 것으로 추정되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-8
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• 2016

본 논문에서는 GPS를 이용할 수 없는 지하철 승강장에서 움직이는 지하철의 위치 추적 정확성을 높이기 위해 WiFi 핑거프린트 기법에 k-nn기반 알고리즘들을 적용한 후 오류를 검출하고 비교하였다. 승강장내 지하철의 위치 정보는 지하철 제어를 위해 종합사령실에서 필요로 하며, 이용객의 안전과 편의를 위해 다양하게 사용되어지고 있다. 현재 역사 또는 승강장 내에는 승객의 편의를 위해 각 통신사별로 WiFi용 AP(Access Point)들이 다수 설치되어 있어 이를 활용한 다양한 위치 추정 연구들도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 설치되어진 WiFi용 AP를 활용할 경우와 신규로 WiFi용 AP를 설치할 경우등을 고려하여 다양한 조건에서 지하철의 위치를 추적할 수 있는 시뮬레이터를 개발한 후 모의실험을 진행하였다. 개발된 시뮬레이터는 설치된 WiFi용 AP들의 개수와 승강장 넓이, 지하철 진입속도 등에 따라 지하철의 위치를 추적할 수 있도록 설계되었다. 그리고 k-nn알고리즘과 fuzzy k-nn알고리즘을 선택적으로 적용할 수 있으며 핑거프린트 데이터베이스를 기반으로 4가지의 거리 측정 알고리즘을 적용하여 위치 추적 오류를 비교할 수 있도록 하였다. 시뮬레이터를 이용한 모의 실험결과 0.5m의 그리드 단위길이에 8개의 WiFi용 AP를 설치하고 'minkowski' 거리 측정 알고리즘을 적용한 k-nn알고리즘를 사용할 경우 가장 정확한 위치 추적결과를 얻을 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제29권6호
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• pp.713-724
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• 1996

현장에서의 주요 운송 메카니즘을 연구하기 위하여 시간별 잔존수 농도분포곡선 자료를 이용하였다. 운송개념을 대표하는 모델로서 2개의 상반된 가설에 근기한 모델, 즉 CDE와 CLT모델을 사용하였으며 파라미터 추정을 위하여 깊이별 평균농도자료에 최적화기법을 적용하였으며 잔존수 농도의 도달시간을 나타내는 확율밀도함수를 이용하여 모멘트해석도 시행되었다. 모멘트 해석결과 잔존수농도의 1차 및 2차 시간 모멘트는 침출수농도의 것들보다 크게 나타났다. 또한 시간 모멘트를 이용하여 오염물질 운송시간의 변이도와 확산 파라미터도 도출되었다. 변이도 및 확산계수와 운송거리간의 상관관계는 침출수농도 및 잔존수농도에 대해서 동일하게 나타났다. 이러한 관계를 이용하여 2가지 모델을 검정하였으나 운송거리에 따른 운송파라미터의 불규칙한 변화로 확정적 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 첫 번째 깊이에서 얻은 파라미터를 이용하여 다른 깊이에서의 오염물질 운송 방식을 예측하여 실측자료와 비교하여 각 모델을 검정하였다. 그 결과 CLT 모델이 CDE 모델보다 현장실측자료에 근접하였다. 이는 오염물질이 이동함에 따라 완전한 혼합이 발생하는 것이 아니라 상관흐름 즉, "오염물질이 각 층을 통과할 때 빠른 물질은 빠르게 느린 물질은 지속적으로 느리게 움직인다"는 사실을 뒷받침한다고 볼 수 있다. 특히 첨두농도에 대한 CDE 모델의 과대예측은 오염물질 확산의 과소평가에 기인하는 것으로 나타났다.