본 논문에서는 4S-Van에 의하여 수집된 동영상으로부터 공간정보, 특히 도로 표지판을 구축하고 갱신할 수 있는 변화탐지 기술에 대하여 소개한다. 4S-Van은 차량의 위치/자세정보와 영상을 동기화하여 취득하고 이로부터 공간객체의 위치정보를 구축하는 시스템이다. 4S-Van에서 취득한 영상으로부터 표지판을 구축하고 갱신하는 작업은 수동 입력에 의한 많은 시간을 필요로 하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 영상으로부터 표지판 정보를 구축 및 갱신할 때 수동 입력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 시스템을 구축한 결과를 제시한다. 4S-Van 데이터로부터 객체의 위치를 결정하는 사진측량기술과 영상처리기술을 결합하여 공간객체를 인식할 수 있는 기술을 제안하였으며, 새로 취득된 동영상에서 객체의 변화를 탐지함으로써 해당객체의 정보만을 새로 구축할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 표지판 정보의 효율적 구축과 갱신을 지원할 수 있다.
최근 뇌파에 관련된 연구가 IT 분야와 결합하여 많이 진행되고 있다. 우리의 연구에서는 음악의 선호/비선호를 구분 문제를 뇌파를 이용해서 접근하려 한다. 이를 위해서 데이터를 모으고 분석하는 과저에서 나온 실험결과를 이 논문에서 발표한다. 최대한 편안한 상태에서 음악을 들으면서 뇌파를 취득하였을 때, 선호하는 음악과 비선호하는 음악을 구분해서 들었을 때의 뇌파취득 결과와, 그렇지 않았을 때의 뇌파 취득 결과를 간단한 분류방법을 통해서 비교한다.
현재 사용 가능한 상용 라이트필드 카메라는 정지 영상만을 취득하거나 가격이 매우 높은 단점으로 인하여 5차원 라이트필드 비디오 취득에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단안 비디오로부터 라이트필드 비디오를 합성하기 위한 딥러닝 기반 기법을 제안한다. 라이트필드 비디오 학습 데이터를 취득하기 어려운 문제를 해결하기 위하여 UnrealCV를 활용하여 3차원 그래픽 장면의 사실적 렌더링에 의한 합성 라이트필드 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 입력 단안 비디오에서 $9{\times}9$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 밝기 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추정하는 네트워크, appearance flow로부터 얻어진 인접한 라이트필드 비디오 프레임간의 optical flow를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.
정보보호 관리체계(Information Security Management System, ISMS)는 정보 자산의 기밀을 유지하고 결함이 없게 하며 언제든 사용할 수 있게 하는 보호 절차와 과정이고, 국내의 ISMS-P와 국외의 ISO/IEC 27001이 가장 대표적인 ISMS 인증제도이다. 본 논문에서는 ISMS 인증과 조직의 특성과의 관계를 파악하기 위해서 한국인터넷진흥원(KISA), 과학기술정보통신부 전자공시시스템(ISDS), 금융감독원 전자공시시스템(DART)로부터 데이터를 수집하고, Probit 회귀 분석을 실시하였다. Probit 분석 시 ISMS-P 취득여부, ISO/IEC 27001 취득여부, ISMS-P와 ISO/IEC 27001 모두 취득여부의 세 가지 경우에 대해 독립변수 4개와의 관련성을 확인하였다. 분석 결과, ISMS-P, ISO/IEC 27001 모두 취득한 기업은 총 임직원 수와는 양의 상관관계, 업력과는 음의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이외에도 ISMS-P 인증제도와 정보보호 공시제도의 개선방향에 대해서도 확인할 수 있었다.
본 연구는 정부 「판로지원법」에 적용된 "제3장 기술개발제품 우선구매 지원" 즉, 우선구매 대상 기술개발제품이 공공 조달시장에 진출한 중소기업에 어떤 영향을 미치는지에 대한 가설을 설정하여 실증분석을 하였다. 대상은 우선구매 대상 기술개발제품을 취득한 기업으로 2019년 기술개발제품 취득 전·후 비교와 2017년부터 2021년까지 공개데이터, 조달실적통계자료, 재무 현황 자료 등을 수집하여 분석 자료를 토대로 결과를 얻고자 하였다. 분석 도구는 STATA 15를 이용하여 225개 기업은 T 검정을 진행하고, 371개 기업은 패널회귀모형을 적용하여 합동 OLS, 고정효과모형(FEM), 랜덤효과모형(REM)을 통해 가설에 대한 실증 검정을 진행하였다. 실증 검정 분석을 위해 먼저 우선구매 대상 기술개발제품 인증을 취득한 225개 기업에 대해 2019년 인증취득 이전과 2019년 인증취득 이후의 데이터를 비교하기 위해 전·후의 총자산, 매출액, 영업이익, 당기순이익의 자료를 수집하였고, 수집된 자료를 기반으로 t 검정을 통해 증감에 대한 비교를 분석하였다. 아울러 2016년 우선구매 대상 기술개발제품 인증을 취득한 371개 기업을 대상으로 취득한 인증의 종류와 인증의 개수, 인증 유효기간의 패널 자료를 수집하고, 2017년부터 2021년까지 5년간 해당 기업의 총자산, 인증매출액, 영업이익, 당기순이익의 자료를 수집하여 패널회귀분석을 진행하여 가설에 대해 검정하였다. 검정 결과 우선구매 대상 기술개발제품 인증을 취득한 기업은 두 번째 가설 인증취득개수가 늘어나고 세 번째 가설 인증 유효기간이 증가하면, 총자산, 인증 매출, 매출이익, 당기순이익이 모두 증가하는 유의한 결과로 채택되었다. 또한, 첫 번째 가설인 인증의 종류 중 성능인증+녹색인증을 취득하였을 때 총자산, 인증 매출, 영업이익이 증가하고, 혁신제품인증을 취득한 경우, 영업이익과 당기순이익이 증가하고, 성능인증+우수 조달을 취득하였을 때 총자산, 영업이익이 증가하고, 녹색인증 취득 시 영업이익이 증가하는 유의한 결과로 채택하였다. 이처럼 우선구매 대상 기술개발제품은 중소기업에 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.
해양 구조물의 설계 및 시공을 위해서는 해저에 대한 지형 및 지층 조사가 우선적으로 선행되어야 한다. 해저 지형조사는 음파 탐사에 의한 수심 측량과 해저변 지형 영상의 획득을 통해 이루어지며, 해저 지층조사는 탄성파 탐사를 통한 해저 퇴적층 및 3차원 기반암 심도의 취득을 통해 이루어진다. 특히 해양 토목에서는 해저 지형과 기반암 정보에 대한 정밀한 데이터 확보가 요구되고 있으며 이에 따라 초기 자료 취득 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 간섭계 방식의 음향영상탐사를 실시하여 해저 수심과 해저면 지형정보를 동시에 획득하였고 저주파 방식의 반사법 탄성파 탐사를 통해 해저 기반암 정보를 취득하였다. 획득한 수심 데이터에 대한 비교 평가와 기반암 정보의 추출을 통해 해저 정보 획득에 대한 방법적 적합성을 검토하였으며, 해저 지형 및 기반암 데이터를 이용하여 3차원 해저 지형 모델링을 실시하였다.
본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 이미지 취득이 가능한 수삼 영상 측정기를 제작 하였으며 총 245 수삼 개체에 대해서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 각 수삼 개체마다 12개의 파라미터를 추출하였으며, KGC 인삼공사의 수삼등급 분류 기준과 각 등급별 평균 파라미터의 분포를 조사하여 최종 4개 파라미터를 선정하였다. 패턴인식 분류기는 Support Vector Machine을 사용하였으며 공용 소프트웨어인 OpenCV Library를 사용하여 k-Class 분류기를 설계하였다. 각 등급별 학습 데이터 수를 10, 15, 20으로 조정하여 등급별 인식률, 본인 거부율, 타인 인식율을 조사하였으며, 학습데이터 수가 10개일 때 1등급 인식률 94%, 2등급 인식률 98%, 3등급 인식률 90%로 가장 높은 인식 성능을 보였다.
건설 현장, 특히 토목 분야 시공 프로젝트의 경우 다양한 요인에 따라 프로젝트 진척상황을 파악하고 공사/공정을 모니터링 하는데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 건설 프로젝트, 특히 토목 시공 프로젝트의 생애주기 중 주요 과정 중 하나인 공사/공정관리 모니터링 단계에서의 무인비행장치의 활용가능성에 대하여 분석하고 그 방법에 대하여 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서 도출한 건설 현장의 특징을 극복하기 위하여 공사/공정관리 모니터링 과정에 대하여 먼저 분석을 수행하고, 현재 드론 기기의 특성에 맞는 활용 방법에 대하여 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 하여 토목 현장 관리를 위한 필수 데이터인 정사영상 및 포인트 클라우드 데이터를 취득하기 위한 시스템을 개발하였으며 시스템 적용가능성에 대한 분석을 수행하였다. 대표적인 토목 현장인 도로 프로젝트를 대상으로 테스트베드를 수행하여 무인비행장치의 현장 활용가능성에 대한 검토 역시 진행하였다. 테스트 베드 수행 결과 개발된 시스템의 건설 현장 관리 적용 가능성 및 실용성을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 무인비행장치를 활용하여 취득하고 분석한 데이터가 실질적으로 시공/공정 관리 정보로서 활용될 수 있도록 기반을 마련될 수 있도록 제도적, 기술적 보완을 위한 연구가 요구된다.
무인항공기는 최근 공간정보 분야 수요 증가에 따라 측량, 지도제작, 공간분석 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 신속한 데이터 취득이 가능하고, 경제성이 뛰어나기 때문에 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 무인항공사진측량을 도시방재정보 구축 분야에 적용하고자 하였다. 연구대상지에 대한 PPK(Post Processed Kinematic) GNSS 기반의 무인항공영상 취득 및 데이터 처리를 통해 수치표고모델과 정사영상을 생성하고, 결과물을 이용한 공간분석을 수행하였다. 또한 PPK GNSS 방법을 적용한 무인항공사진측량의 업무흐름을 기존 방법과 비교하였다. 연구를 통해 대상지역에 대한 도시방재정보를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 기존 무인항공사진측량과 비교를 통해 PPK GNSS 방법의 효율성을 제시할 수 있었다. 향후 도시방재정보 구축 분야의 무인항공사진측량 활용에 있어 PPK GNSS 기법을 활용한다면 신속한 데이터 취득 및 처리로 관련 업무의 효율성을 크게 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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