• 제목/요약/키워드: 공간정밀도

검색결과 1,157건 처리시간 0.028초

무인항공기를 이용한 야적퇴비 적재량 산정 정확도 평가 (Accuracy Evaluation of Open-air Compost Volume Calculation Using Unmanned Aerial Vehicle)

  • 김흥민;박수호;윤홍주;장선웅
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제16권3호
    • /
    • pp.541-550
    • /
    • 2021
  • 야적퇴비는 농경지의 작물 양분 공급원으로 가치를 가지는 반면, 강우 시 환경에 악영향을 미치는 오염원으로 작용하게 되며, 이에 대한 관리가 요구된다. 본 연구에서는 광범위 영상 취득 및 자동 경로 비행이 가능한 고정익 무인항공기를 이용한 야적퇴비 적재량 산출 정확도 분석 및 활용 가능성을 파악하고자 하였다. 야적퇴비 3개소에 대한 적재량 산출 정확도를 평가하고자 지상 LiDAR 측량 및 회전익 무인항공기를 이용한 정밀 측량을 수행하였으며, 고정익 무인항공기를 통해 취득된 적재량과 비교하였다. 지상 LiDAR를 기준으로 야적퇴비 적재량 산출 비교 결과 회전익 기체의 오차율은 ±5 %, 고정익 기체의 오차율은 -15 ~ -4 %로 추정하였다. 고정익 기체에서 산출된 1개의 야적퇴비 적재량이 약 -15%로 과소추정 하였으나 야적퇴비 적재량의 편차는 2.9 m3로 큰 차이는 없었다. 또한 고정익 무인항공기를 이용한 주기적인 모니터링 결과 대상 지역에 위치한 야적퇴비 적재량의 시계열 변동 파악할 수 있었다. 이러한 결과는 고정익 무인항공기를 이용한 넓은 범위의 대한 효율적인 야적퇴비 모니터링 및 농경지의 비점오염원 관리가 가능함을 제시하였다.

IoT 기반 수직형 스마트 팜의 설비운영에 따른 지점별 실내온도분석 (Indoor Temperature Analysis by Point According to Facility Operation of IoT-based Vertical Smart Farm)

  • 김한돈;정민철;오동근;조현상;최세은;장현승;김지민
    • 한국건설관리학회논문집
    • /
    • 제23권1호
    • /
    • pp.98-105
    • /
    • 2022
  • 밀폐된 공간에서 인공적인 방법으로 작물을 재배하는 수직형 스마트 팜은 공기 환경 설비를 적절히 활용하여 적정한 생육환경을 조성하는 것이 중요하다. 하지만 국내 수직형 스마트 팜 기업들은 체계적인 방법이 아닌 경험적 데이터에 의존하여 생육환경을 조성하고 있다. IoT를 활용하여 체계적이고 정밀한 모니터링을 토대로 생육환경을 조성한다면 작물의 생산 수율을 높이고 수익성을 극대화할 수 있다. 본 연구의 목적은 IoT를 활용하여 모니터링 시스템을 구성하고, 작물 재배에 주요한 요인인 온도 환경의 불균형을 실증하여 그 원인을 분석하는 데 있다. LED와 냉방기의 가동 방식을 달리하며 1) 다층 선반의 수평 온도 분포를 측정한 결과 센서 간에 "최대 1.7℃"의 온도 격차를 보였다. 2) 수직 온도 분포를 측정한 결과 "최대 6.3℃"의 온도 차이를 보였다. 이러한 온도 격차를 줄이기 위해서는 공조설비의 적절한 배치와 운영 방식에 대한 전략이 필요하다.

YOLOv4 기반의 소형 물체탐지기법을 이용한 건설도면 내 철강 자재 문자 검출 및 인식기법 (Character Detection and Recognition of Steel Materials in Construction Drawings using YOLOv4-based Small Object Detection Techniques)

  • 심지우;우희조;김윤환;김응태
    • 방송공학회논문지
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.391-401
    • /
    • 2022
  • 최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP0.5는 99.4%, AP0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.

동물 행동권 분석 방법론 고찰 - 괭이갈매기 사례 분석과 시사점 - (Animal Home Range Estimators - A Review and a Case Study -)

  • 이성주;이후승
    • 한국환경생태학회지
    • /
    • 제36권2호
    • /
    • pp.202-216
    • /
    • 2022
  • 동물은 그들의 필요와 외부 자극, 그리고 주변 환경에 반응하면서 특정한 행동과 이동 패턴을 보이며, 생활하면서 대부분의 시간을 보내는 일정한 영역인 행동권(home range)을 가진다. 행동권은 종의 존속과 보전에 매우 중요한 영역이라는 점에 기반하여 해외에서는 행동권 추정 방법론 개발 및 정책 반영이 활발하게 이루어지고 있다. 원격 추적 기술의 발전으로 인해 좌표간 시간 간격이 줄어들며 정밀해진 동물 추적 데이터는 기존 행동권 방법론에 한계점을 드러냈으며, 이를 보완하기 위하여 다양한 새로운 방법론이 개발되었다. 하지만, 국내 행동권 연구는 아직 더딘 편이며 새로이 개발된 방법론 도입도 전혀 이루어지지 않고 있는 상태이다. 본 연구는 동물 행동권의 더욱 정확한 추정을 목적으로 꾸준하게 개발되어 온 해외의 방법론들을 정리 및 소개하여 국내 도입을 촉진하는 것을 목적으로 한다. 먼저 크게 기하학적 그리고 통계적 추정 방법론으로 나눈 후 좌표들이 독립일 때와 자기상관성이 존재할 때의 경우로 나누어 총 7가지의 행동권 추정 방법론을 비교 및 고찰하였다. 실제 전남 신안군 불무기도에 번식하는 괭이갈매기(Larus Crassirostris)의 6월 한 달간 GPS 위치 추적 정보를 사용해 본 연구에서 소개한 방법론을 적용하여 행동권을 도출하였다. 행동권 결과를 비교분석 함으로써 각 방법론의 특징 및 한계점을 논의하였으며, 향후 동물 행동권을 분석하고자 하는 연구자가 본인이 가지고 있는 데이터 특성과 분석 목적에 알맞는 방법론을 선택할 수 있도록 행동권 분석 방법론 선택 의사결정 가이드라인을 제시하였다.

일반화된 Hoek-Brown 파괴기준식을 만족하는 최소주응력의 해석적 근사식 (Approximate Analytical Formula for Minimum Principal Stress Satisfying the Generalized Hoek-Brown Failure Criterion)

  • 이연규
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제31권6호
    • /
    • pp.480-493
    • /
    • 2021
  • 일반화된 Hoek-Brown(GHB) 파괴기준식은 GSI 값을 이용하여 현장 암반조건이 반영된 강도정수 값을 효과적으로 결정할 수 있기 때문에 암반공학 분야에서 표준 파괴기준식의 하나로 인식되고 있다. 그러나 GHB 파괴기준식의 비선형적 형태는 이 식의 수학적 취급을 어렵게 하고 이 식의 적용 범위를 제약하는 요인이 되고 있다. GHB 파괴기준식의 이러한 단점을 극복하기 위한 노력의 하나로 Taylor 다항함수 근사원리를 적용하여 파괴 최대주응력에 대응하는 최소주응력을 근사적으로 계산할 수 있는 명시적, 해석적 수식을 유도하였다. 근사식으로 구한 최소주응력과 수치해석적으로 계산한 정해를 비교하여 이 연구에서 유도한 최소주응력 근사식의 정확성을 검증하였다. 연구결과의 응용사례를 제시하기 위해 근사 최소주응력 계산식을 활용하여 GHB 암반에 굴착된 원형터널 주변에 예상되는 소성영역의 등가 마찰각과 등가 점착력을 계산하였다. 소성영역의 등가 Mohr-Coulomb 강도정수를 정밀하기 산정하기 위해서는 mi, GSI, 초기지압의 크기를 동시에 고려하는 것이 중요한 것으로 나타났다.

영상 기반 Semantic Segmentation 알고리즘을 이용한 도로 추출 (Road Extraction from Images Using Semantic Segmentation Algorithm)

  • 오행열;전승배;김건;정명훈
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제40권3호
    • /
    • pp.239-247
    • /
    • 2022
  • 현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

RGB-D 환경인식 시각 지능, 목표 사물 경로 탐색 및 심층 강화학습에 기반한 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 (Grasping a Target Object in Clutter with an Anthropomorphic Robot Hand via RGB-D Vision Intelligence, Target Path Planning and Deep Reinforcement Learning)

  • 류가현;오지헌;정진균;정환석;이진혁;;김태성
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제11권9호
    • /
    • pp.363-370
    • /
    • 2022
  • 다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터 개발 (Development of Simulator for Analyzing Intercept Performance of Surface-to-air Missile)

  • 김기환;서윤호
    • 한국시뮬레이션학회논문지
    • /
    • 제19권1호
    • /
    • pp.63-71
    • /
    • 2010
  • 현대전에서는 정보전을 기반으로 미사일, 유도무기 등의 사정거리와 정밀도가 향상됨에 따라 지대공미사일(SAM : Surface to Air Missile)의 요격성능의 중요성이 부각되고 있다. 위협적인 공중 공격을 예측 하고 방어하기 위해 최선의 방법으로 지대공 레이더와 유도미사일을 이용한 공중방어시스템 구축이 필요하다. 지대공미사일 개발 과정에서 Modeling and Simulation (M&S)을 이용하는 것은 시간적, 공간적 제한을 극복할 수 있고 시행착오를 줄임으로 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. M&S는 최신 무기체계 설계 및 교육/훈련 분야에 많이 적용되고 있다. 본 연구는 지대공미사일의 요격 성능 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하는 것에 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 사양의 지대공미사일 요격 성능을 고려할 수 있는 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터의 아키텍처를 제시하고 개발하였다. 개발된 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터는 C++와 Direct3D를 기반으로 개발되었으며, Direct3D를 이용한 3D 가시화를 통해 사용자에게 애니메이션 창에 시각적으로 시뮬레이션의 진행 경과를 보여줄 수 있도록 개발되었다. 사용자의 교전모델 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며, 이 정보는 객체 관리자, 운영 관리자, 통합 관리자로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 지대공미사일을 모델링 및 시뮬레이션 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.

저가형 드론의 외부표정요소에 따른 위치결정 정확도 분석 (Positional Accuracy Analysis According to the Exterior Orientation Parameters of a Low-Cost Drone)

  • 김두표;이재원
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제42권2호
    • /
    • pp.291-298
    • /
    • 2022
  • 최근 개발되는 드론은 저가이면서 운용의 편의성 또한 높아 드론을 이용한 공간정보 제작 및 활용이 나날이 증대되고 있다. 그러나, 대부분 저가형의 드론은 저정밀도 GNSS (Global Navigation Satellite System), IMU (Inertial Measurement Unit)를 탑재하여 영상을 취득하기 때문에 영상이 초기에 가지고 있는 위치정보 및 회전각 요소의 정확도가 낮다. 또한, 기체가 작고 가벼워 바람의 영향을 많이 받기 때문에 일정한 중복도를 유지하기에 어려움이 있으며 이러한 문제가 위치결정 정확도에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 외부표정요소 변화에 따른 위치 정확도 변화를 분석하기 위하여 서로 다른 시기에 촬영한 영상을 Pix4D Mapper로 영상처리하고 성과물의 정확도를 분석하였다. 외부표정요소에 따른 정확도 변화를 세밀하게 분석하기 위하여 1차 처리 결과의 외부표정요소를 2차 처리 시 메타데이터로 활용하였다. 이후 외부표정요소를 스트립별로 나누어 변화량을 분석하였다. 분석 결과 회전각 요소 중 Omega, Phi값의 변화는 표고위치 정확도, Kappa값은 평면위치 정확도의 저하에 더욱 관련되어 있음을 입증하였다.

지류총량관리를 위한 HSPF 모형의 적용성 분석 (Applicability Analysis of HSPF Model for Management of Total Pollution Load Control at Tributary)

  • 김정수;송철민;이민성;김서준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
    • /
    • pp.438-438
    • /
    • 2021
  • 우리나라의 수질오염총량관리제도는 수계 내 모든 유역을 관리대상으로 동일 기준유량 조건에 동일한 대상물질로 관리하고 있지만, 본류는 지류의 영향을 받고 있으며 지류는 사람이 거주하는 지역 인근에 있어 본류 수질에 직접적인 영향을 미치고 있다. 이는 지류의 시급한 개선이 필요한 오염물질의 실질적인 관리가 어려워 이를 개선하기 위해 오염도가 높은 지류의 총량관리를 위한 지류총량제도의 추가 도입이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지류총량제 시행에 따른 효과를 예측하기 위해 팔당수계 유역을 소유역 단위로 분할하고 HSPF 모형을 적용하여 팔당수계 소유역 지류에서의 수질 변화 양상이 본류에 미치는 영향을 분석하였다. 연구대상지역은 팔당수계 중권역 유역(남한강 하류 유역, 경안천 유역, 북한강 하류 유역)으로 구분하고 유역 유출 및 수질 모델링은 지류하천을 포함하는 57개 소유역을 대상으로 수행하였다. 입력자료는 공간자료(표고, 경사, 토지이용, 토양도 등)와 기상자료(춘천, 양평, 이천, 수원관측소)는 2008년~2018년의 강수량, 최고기온, 최저기온, 평균풍속, 평균습도 등의 시단위 자료를 사용하였다. 모의결과, BOD는 남한강 하류유역의 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 및 흑천 유역에서 0.54~0.56mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났으며, 경안천 유역은 경안천 유역의 중·하류 유역에서 2.63~4.22mg/L의 범위로 높게 나타났고, 북한강 유역은 조종천 하류 및 북한강 상류 유역에서 1.36~3.31mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났다. T-P는 남한강 하류 유역은 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 유역에서 0.07~0.19mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났고, 남한강 하류 유역의 중간 지점 유역인 한강(E1, E2, E4, E6)에서 높게 나타났다. 경안천 유역은 중·하류 유역의 좌안측 유역인 경안(A4, A3, B2, B1, F9)에서 0.1~0.14mg/L의 범위로 높게 나타났으며, 북한강 유역은 전체 유역에서 0.06mg/L 이하로 남한강 하류 및 경안천 유역보다 전반적으로 낮게 나타났다. 이와 같이 지류총량관리에 HSPF 모형의 적용은 가능하였으나 HSPF 모형을 이용한 소유역 단위의 유량 및 수질 예측을 위해서는 기존의 유량 및 수질 관측망을 소유역 단위로 좀 더 정밀하게 계획하는 것이 필요하다고 판단된다.

  • PDF