최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.
노트북, 테블릿 PC 및 스마트폰 등의 휴대 기기를 위한 디스플레이의 전력소모를 낮추기 위해, 주변 밝기에 따라서 디스플레이의 밝기를 조정할 수 있는 광 센서 시스템을 연구하였다. 또한, 휴대 기기의 복잡도와 비용에 크게 영향을 주지 않도록, 광 센서 시스템을 디스플레이 패널에 일체형으로 구현하고자 했으며, 이를 위해서 저온 다결정 실리콘 박막트렌지스터를 이용하여 패널에 광 센서와 신호취득 회로를 집적하고자 했다. 주변 밝기를 감지하는 광 센서의 패널 간 편차를 별도의 공정 설비없이 신뢰성 있게 보정할 수 있도록, 새로운 보정 방식을 제안하였다. 이와 더불어 최종 데이터를 디지털화하기 위한 아날로그-디지털 변환기를 포함한 신호취득 회로를 제안하고 검증하였다. 제안하는 회로는 집적하기에 적합하도록 간단한 구동 신호로 동작되며, 인식 가능한 입력 밝기는 10에서 10,000 lux까지이다. 제안하는 신호취득 회로의 신호취득 주파수는 100Hz이며, 20개의 출력 레벨에 대한 최대 차등 불균일 오차는 0.5 LSB 이하이다.
휴대용 기기의 소비 전력을 낮추고 영상의 질을 개선하기 위해, 주변 밝기에 따라서 LCD 모듈의 백라이트를 조정하는 방법을 사용할 수 있다. 이를 효과적으로 구현하기 위해서 LCD 패널에 광 센서와 신호취득 회로를 집적하고자 했으며, LTPS TFT 공정을 이용하여 설계했다. 서로 다른 LCD 패널의 광 센서에 대한 특성 편차를 보정하기 위해 새로운 개념의 start-up 보정 방식을 제안하였다. 이와 더불어 광 전류 정보를 디지털 형태로 전달하기 위해 time-to-digital 방식을 사용하였으며, 이를 start-up 보정 방식과 효과적으로 결합하는 dual slope 보정 방법을 제안하였다. LTPS TFT 공정을 이용하여 최종적인 신호취득 회로를 구현하고자, 간단하고 안정적인 회로 구조와 타이밍을 제안하고 설계 및 검증을 진행했다. 설계한 신호취득 회로는 별도의 검사 설비 없이 광 센서 편차의 보정이 가능하며, 60dB 범위의 입력 광에 대해 10배수 구간 마다 4 단계의 디지털 데이터를 출력한다. 신호취득 속도는 100Hz이며, 디지털 변환의 선형 오차는 18% 미만이다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
위성을 이용한 통신 및 방송은 양방향 서비스 시대를 맞이하고 있으며, 위성 인프라는 통신망 back-up 개념을 벗어나 이동 휴대 그리고 지상 인프라 구축 및 운영이 어려운 지역 및 시설을 중심으로 광역통신 및 방송의 근간 망 구성으로 나아가고 있고, 재난 방재 및 긴급 복구, 산업 시설 감시 및 측정데이터 모니터링 등 지상 인프라와 상호 보완적인 이중망 또는 기간망으로 활용되고 있다. 한국수자원공사에도 1998년부터 수문관측망 및 감시제어를 포함한 원격 데이터 취득 및 정보제공 등 많은 부분에 위성통신망을 이용하고 있다. 위성통신망의 사용이 10여년이 지난 시점에서 위성통신장비의 내용년수 도래에 따른 시스템 개선과 대체방안이 필요하게 되었으며, 기존의 수위, 우량과 같은 저용량, 저속인 현재의 위성망에 비하여 기술발전 및 데이터의 다양화에 따른 화상, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 등을 전송할 수 있는 대용량, 고속인 위성망 Pilot 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템에 대하여 성능시험을 한 결과를 분석하고자 한다.
본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
위성을 이용한 통신 및 방송은 양방향 서비스 시대를 맞이하고 있으며, 위성 인프라는 통신망 back-up 개념을 벗어나 이동 휴대 그리고 지상 인프라 구축 및 운영이 어려운 지역 및 시설을 중심으로 광역 통신 및 방송의 근간 망 구성으로 나아가고 있다. 또한, 위성 통신 및 방송은 재난 방재 및 긴급 복구, 산업 시설 감시 및 측정데이터 모니터링 등 지상 인프라와 상호 보완적인 2 중망 또는 기간 망으로 활용되고 있다. 한국수자원공사에도 수문관측망 및 감시제어를 포함한 원격 데이터 취득 및 정보제공 등 많은 부분에 위성통신망이 적용되고 있으며, 수문관측망에 사용중인 위성통신망의 주파수 임대기간과 위성통신장비의 내용년수 도래에 따른 시스템 개선 및 대체방안 모색이 필요한 실정으로이다. 또한 수위, 우량과 같은 기존의 저속 위성망에 비하여 기술발전 및 데이터의 다양화에 따른 화상, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 등 초고속, 광대역 위성통신망을 구축할 수 있는 방안에 대하여 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.
본 논문에서는 작물 재배에서 전문가들의 재배데이터를 활용하여 농작물 재배 시스템을 제안한다. 베이비 붐 세대의 은퇴가 진행되면서 전원생활에 대한 수요가 증가되고, 농촌으로의 귀향이 증가하고 있어 이에 필요한 농작물 재배자료에 대한 수요가 증대되고 있다. 이에 각각의 작물에 따른 최적의 재배데이터를 계측하여 데이터베이스를 작물재배에 적용하는 연구를 진행하고자 한다. 전문가로부터 취득된 작물재배 데이터는 서버로부터 에 단말장치의 제어기를 이용하여 재배가 가능함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 구축하는 IOT를 이용한 DB 기반 농작물 재배에 대한연구는 작물 재배는 필요한 데이터베이스의 구축과 최적의 작물 생장 환경을 제공함으로서 비전문가의 농업활동에 새로운 방향을 제시하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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