• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.745-753
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• 2021

최근 밀양 세종병원(2018), 종로 고시원(2018), 김포 요양병원(2019) 등 재난약자를 포함한 다수의 시민들이 사용하는 다중이용시설물에서 대형 화재가 발생하여 많은 인명 및 재산피해가 초래되고 있다. 이러한 피해를 줄이고자 여러 시범적인 연구가 진행되었지만, 최신 공간정보 및 IoT 기술을 활용한 첨단 화재대응기술 개발은 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 현업 적용기술 개발을 위해 실감형 재난관리기술 연구를 기반으로 도출된 세부 기술들을 실증할 수 있는 테스트베드를 구축하였다. 세부적으로는 첫째, 테스트베드의 건축물 조건 및 후보지를 조사·분석하여 연구대상 건축물의 만족조건과 후보대상 건축물을 도출하였으며, 둘째, 테스트베드를 선정하여 필요한 센서 및 시설물 인프라 구축 등 성과물 실증을 위한 기반을 마련하였다. 마지막으로 기술실증을 위한 시나리오를 제작하였으며, 테스트베드용 시스템을 개발하여 실제 테스트베드 현장 실증을 성공적으로 수행하였다. 해당 테스트베드는 실감재난관리 연구사업의 중간성과물을 검증하고 개발기술들의 질적 향상을 높이는 데 기여할 것으로 예상된다. 본 연구가 향후 타 연구과제에서 테스트베드 구축 시 참조할 수 있는 모범사례가 되어, R&D 성과의 가치를 더욱 높일 수 있기를 기대한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-129
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• 2015

This paper presents a multiple vehicle recognition algorithm based on radar and vision sensor fusion for lane change assistance. To determine whether the lane change is possible, it is necessary to recognize not only a primary vehicle which is located in-lane, but also other adjacent vehicles in the left and/or right lanes. With the given sensor configuration, two challenging problems are considered. One is that the guardrail detected by the front radar might be recognized as a left or right vehicle due to its genetic characteristics. This problem can be solved by a guardrail recognition algorithm based on motion and shape attributes. The other problem is that the recognition of rear vehicles in the left or right lanes might be wrong, especially on curved roads due to the low accuracy of the lateral position measured by rear radars, as well as due to a lack of knowledge of road curvature in the backward direction. In order to solve this problem, it is proposed that the road curvature measured by the front vision sensor is used to derive the road curvature toward the rear direction. Finally, the proposed algorithm for multiple vehicle recognition is validated via field test data on real roads.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.915-922
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• 2006

최근 임베디드 소프트웨어가 다양한 분야에서의 개발이 두드러지면서 그 요구사항들도 다양해지고 있다. 그 중 이슈화되고 있는 것 중 하나가 하드웨어와의 종속성을 반영한 체계적인 개발방법을 제시하는 것이다. 기존의 개발방법들은 하드웨어와의 밀접한 관계, 여러 유사 도메인에 대한 고수준의 재사용성 요구 등 임베디드 소프트웨어가 갖고 있는 특성들을 효과적으로 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 제품계열적 접근방법을 통해 효율적인 임베디드 소프트웨어 개발방법을 제시하기 위한 개발프로세스 모델 설계방법을 제안한다. 개발프로세스 모델의 설계 중점은 먼저 효율적 요구사항 도출기법으로 디렉토리 방식의 도메인 스코핑 방식과 IDEF0 기반 비즈니스 모델을 제안한다. 다음으로 서비스 구조 기반의 컴포넌트 도출방식과 하드웨어 종속성을 고려한 아키텍처 설계 방식을 제안한다. 마지막으로 제안한 개발프로세스 설계모델이 어떻게 임베디드 소프트웨어 개발에 적용되는지를 보이기 위해 다중센서데이터 융합시스템에 적용한 결과를 설계과정마다 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.483-490
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• 2019

화재 발생으로 인한 피해 및 영향에 관해 국내에서의 연구는 미비한 상태이다. 따라서 화재 발생에 따른 연기 농도를 측정하기 위한 기기를 개발함으로 연기가 주변 지역으로 확산될 경우의 농도를 측정하고자 한다. 본 논문에서 제안한 공기질 측정 시스템은 기존의 측정기와는 달리 CO, CO2, NOx VOCs, NH3 등 총 5가지의 가스를 동시에 측정할 수 있고, 센서보호 알고리즘을 통해 높은 내구 수명을 갖는다. 또한, 모니터링 프로그램을 통해 실시간 가스 변화량을 측정하는 시스템을 구성하였다. 상용 가스 분석기와의 비교를 통해 가스농도 측정의 신뢰성을 확보하였으며, 실내 및 실외 화재실험을 통해 발화점 주변에 존재하는 가스농도 평가를 실시하여 신뢰성이 높은 데이터를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.433-443
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• 2022

연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다. 연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 '정상'과 '비정상'걸음과 '달리기', '낙상', '스쿼트' 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다. 연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다. 결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.89-94
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• 2024

Ultra-Short BaseLine(USBL) 은 센서 간격이 좁은 배열을 사용하기 때문에 위치 추정 성능 향상을 위해서는 정밀한 동기화가 필요하다. 그러나 수중 환경은 비교적 강한 잡음과 다중 경로 및 도플러 등의 수중 음향 채널로 인해 동기화 오류가 발생하여 위치 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 수중 USBL 시스템의 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 공분산 기반 동기 보상 기법을 제안한다. 제안 방법은 상호상관을 통해 신호를 정렬한 후, 정렬된 신호의 공분산을 계산한다. 공분산에서 동기 오차는 위상차와 선형적으로 관련되어 있으므로 위상차를 공분산으로부터 추정하여 동기 오차를 보상한다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법이 기존 상호상관 방법보다 우수한 위치 추정 성능을 가지는 것을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.1-11
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• 2019

원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-35
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• 2021

제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

• 한국가스학회지
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• 제25권3호
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• pp.27-38
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• 2021

본 연구에서는 가스보일러 가동 중 배기통이 이탈하는 상황이 발생했을 때, 시스템적으로 인지하고 자동으로 보일러 가동을 중지하여 일산화탄소를 포함한 유해 배기가스가 실내로 유입되는 상황을 근원적으로 차단하는 방안을 제시하였다: (1) 연소에 필요한 공기량을 제어하기 위해 설치된 풍압센서(APS : Air Pressure Sensor)의 출력전압을 측정하여 배기통의 정상상태와 이탈상태를 감시하는 기능을 추가한다. (2) 배기통이 이탈하면 APS의 출력전압이 상시 운전범위에서 일시적으로 상승하게 된다. 보일러 제어부인 PCB가 이 상태를 배기통 이탈로 간주하여 보일러 가동을 멈추면서 배기통 이탈 상태를 실내온도 조절기에 표시하도록 한다. 또한 국토교통부령으로 정한 「건축물의 설비기준 등에 관한 규칙」에서 명시한 공동주택 및 다중이용시설의 환기시설 기준에 따라, 실내공기 교환횟수에 맞는 풍량을 적용하여 실내공기를 환기하는 실험을 실시하였다. 이 실험 결과 실제 일산화탄소가 실내에 누출된 최악의 상태에서, 중독사고 예방이 가능하다는 것을 확인하였다. 다만, 동 규칙에서 정의한 시간당 실내공기 교환횟수를 기존 0.7회에서 0.5회로 2013년부터 완화하여 운영하고 있는데, 실험결과 8시간 가중평균 노출기준인 TWA 30 ppm을 초과하는 농도가 측정되어 기준을 강화할 필요성이 있다. 본 연구 결과에 기초하여 가스보일러 배기압력의 기계적 인지를 통해 배기통 이탈을 감지하는 기술과 일산화탄소 경보기와 연동된 실내공기 환기시스템 기술을 도입한다면 일산화탄소 중독사고가 크게 감소될 것으로 판단된다. 제조 및 검사단계의 문제점을 보완하고, 올바른 설치 및 수리, 사용자의 배기통 이탈에 대한 관심이 더해졌을 때, 일산화탄소 중독으로 인한 인명사고를 예방하는데 효과적인 대책이 될 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.754-761
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• 2008

최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.