• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.7
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• pp.1216-1221
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• 2022

Ships tend to be larger to increase the efficiency of cargo transportation. Larger ships lead to increased travel time for ship workers, increased work intensity, and reduced work efficiency. Problems such as increased work intensity are reducing the influx of young people into labor, along with the phenomenon of avoidance of high intensity labor by the younger generation. In addition, the rapid aging of the population and decrease in the young labor force aggravate the labor shortage problem in the maritime industry. To overcome this, the maritime industry has recently introduced technologies such as an intelligent production design platform and a smart production operation management system, and a smart autonomous logistics system in one of these technologies. The smart autonomous logistics system is a technology that delivers various goods using intelligent mobile robots, and enables the robot to drive itself by using sensors such as lidar and camera. Therefore, in this paper, it was checked whether the mobile robot could autonomously drive to the stop sign by detecting the passage way of the ship deck. The autonomous driving was performed by detecting the passage way of the ship deck through the camera mounted on the mobile robot based on the data learned through Nvidia's End-to-end learning. The mobile robot was stopped by checking the stop sign using SSD MobileNetV2. The experiment was repeated five times in which the mobile robot autonomously drives to the stop sign without deviation from the ship deck passage way at a distance of about 70m. As a result of the experiment, it was confirmed that the mobile robot was driven without deviation from passage way. If the smart autonomous logistics system to which this result is applied is used in the marine industry, it is thought that the stability, reduction of labor force, and work efficiency will be improved when workers work.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.165-165
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• 2017

모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.162-162
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• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.35 no.2
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• pp.116-128
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• 2017

Traffic accidents can be defined as a physical collision event of vehicles occurred instantaneously when drivers do not perceive the surrounding vehicles and roadway environments properly. Therefore, detecting the high potential events that cause traffic accidents with monitoring the interactions among the surroundings continuously by driver is the prerequisite for prevention the traffic accidents. For the analysis, basic data were collected to analyze interactions using a test vehicle which is equipped the GPS(Global Positioning System)-IMU(Inertial Measurement Unit), camera, radar and RiDAR. From the collected data, highway geometric information and the surrounding traffic situation were analyzed and then safety evaluation algorithm for driving vehicle was developed. In order to detect a dangerous event of interaction with surrounding vehicles, locations and speed data of surrounding vehicles acquired from the radar sensor were used. Using the collected data, the tangent and curve section were divided and the driving safety evaluation algorithm which is considered the highway geometric characteristic were developed. This study also proposed an algorithm that can assess the possibility of collision against surrounding vehicles considering the characteristics of geometric road structure. The methodology proposed in this study is expected to be utilized in the fields of autonomous vehicles in the future since this methodology can assess the driving safety using collectible data from vehicle's sensors.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.12
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• pp.575-584
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• 2013

Data types used for big-data analysis are very widely, such as news, blog, SNS, papers, patents, sensed data, and etc. Particularly, the utilization of web documents offering reliable data in real time is increasing gradually. And web crawlers that collect web documents automatically have grown in importance because big-data is being used in many different fields and web data are growing exponentially every year. However, existing web crawlers can't collect whole web documents in a web site because existing web crawlers collect web documents with only URLs included in web documents collected in some web sites. Also, existing web crawlers can collect web documents collected by other web crawlers already because information about web documents collected in each web crawler isn't efficiently managed between web crawlers. Therefore, this paper proposed a distributed web crawler. To resolve the problems of existing web crawler, the proposed web crawler collects web documents by RSS of each web site and Google search API. And the web crawler provides fast crawling performance by a client-server model based on RMI and NIO that minimize network traffic. Furthermore, the web crawler extracts core content from a web document by a keyword similarity comparison on tags included in a web documents. Finally, to verify the superiority of our web crawler, we compare our web crawler with existing web crawlers in various experiments.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.5
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• pp.200-209
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• 2018

This study proposed a method to select existing facilities as a landmark in order to reset accumulated errors of dead reckoning in a tunnel difficult to receive GNSS signals in automated driving. First, related standards and regulations were reviewed in order to survey 'variety' on shapes and installation locations as a feature of facilities. Second, 'recognition' on facilities was examined using image and Lidar sensors. Last, 'regularity' in terms of installation locations and intervals was surveyed through related references. The results of this study selected a fire fighting box / lamp (50m), an evacuation corridor lamp (300m), a lane control system (500m), a maximum / minimum speed limit sign and a jet fan as a candidate landmark to reset positioning errors. Based on those facilities, it was determined that error correction was possible. The results of this study are expected to be used in repositioning of automated driving vehicles in a tunnel.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.420-420
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• 2011

도시지역의 내수침수피해는 거의 매년 발생하고 있으며, 반지하와 같은 거주공간이 매우 취약한 상태이다. 특히 최근에는 지하철, 지하상가 등이 대규모 개발되고 복합네트워크화 되어 지하공간의 침수대책과 대피방안 마련이 시급한 상황이다. 일본의 경우 2000년 토카이 호우피해 후 통합유출해석 모형을 개발하였으며, 1999년 및 2003년 후쿠오카 침수피해 발생 후 특정도시하천침수피해대책법을 제정, 1999 후쿠오카, 2004년 하마마츠, 2008년 카누마 피해 후 일본 방재연구소에서는 실시간 1차원 지표범람모형과 모니터링을 통한 실시간 내수침수지도를 개발하였다. 특히 지하공간에 대해서는 "지하공간에 유입하는 범람수가 계단상 보행자게에 주는 위험성에 관한 연구" 등 실험을 바탕으로 각종 지하공간 침수대책 매뉴얼 및 지하시설의 침수시 피난확보계획 지침, 지하공간 침수대책 가이드라인 등 인명피해를 줄이고자하는 노력이 계속되어 오고 있다. 우리나라는 2006년 경기도 고양시 3호선 정발산역이 침수되었으며, 2010년 서울시 지하철 2호선 사당역 및 4호선이 침수되는 등의 지하철 침수피해와 2010년 서울시 광화문 지하상가, 인천시 부평구 우림라이온스 벨리, 우남플라자, 계양구 농협하나로마트, 서원아파트 등의 지하상가와 지하다층의 침수피해가 발생하였다. 특히 2006년 3호선 정발산역 침수는 17시간이나 지하철이 불통되었고 이로 인하여 심각한 교통 체증이 유발 되었다. 본 연구에서는 2010년 집중호우로 인한 서울, 인천지역의 지하공간 침수피해를 중심으로 최근 10년간 지하공간 침수피해사례로부터 대표적인 침수피해 원인 및 특성을 정리하였으며, 그 결과 지하공간 침수의 주요원인은 지상공간의 침수류가 지하공간으로 유입하고, 지하공간의 배수설비 용량부족, 지하공간으로의 유입을 방지하기위한 방지턱, 차수판, 침수시 비상전원 공급, 침수시 지하공간 대피 매뉴얼의 부재 등 다양한 원인이 있는 것으로 나타났다. 특히, 소방방재청에서 고시한 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'에 지하공간 침수 방지를 위한 각종 시설의 설치 및 대피 경로지정 등에 대한 기준이 마련되어 있으나, 지하공간 중 유동인구가 가장 많은 지하철역에서 조차 침수에 대한 행동매뉴얼이나 대피에 대한 가이드라인이 마련되지 않은 것으로 나타났다. 따라서, 지하공간 침수를 방지하기 위하여 센서를 이용한 자동 차수판과 경보기 설치, 지하공간의 사람들이 안전한 대피로를 찾을 수 있도록 지상공간 및 지하공간 출입구를 모니터링 할 수 있는 CCTV의 설치, Dry Area를 두어 비상대피 할 수 있는 공간의 마련 등 시설적인 부분에 대하여 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'을 더욱 강화할 필요가 있으며, 지상공간의 침수 상황을 고려한 지하공간의 대피매뉴얼 또는 가이드라인 등의 수립이 필요하다. 또한 이와 더불어 재산 및 인명피해를 더욱 효율적으로 줄일 수 있도록 실시간 예 경보를 위한 침수해석 모형의 개발이 시급하다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.3
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• pp.163-169
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• 2020

A smart key has been used in a variety of embedded environments and there also have been attacks from a remote place by amplifying signals at a location of a user. Existing studies on defence techniques suggest multiple sensors and hash functions to improve authentication speed; these, however, increase the electricity usage and the probability of type 1 error. For these reasons, I suggest an embedded security controller based on client authentication and user movement information improving the authentication method between a controller and a host device. I applied encryption algorithm to the suggested model for communication using an Arduino board, GPS, and Bluetooth and performed authentication through path analysis utilizing user movement information for the authentication. I found that the change in usability was nonsignificant when performing actions using the suggested model by evaluating the time to encode and decode. The embedded security controller in the model can be applied to the system of a remote controller for a two-wheeled vehicle or a mobile and stationary host device; in the process of studying, I found that encryption and decryption could take less then 100ms. The later study may deal with protocols to speed up the data communication including encryption and decryption and the path data management.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.11
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• pp.207-220
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• 2021

Recent advances in new media for sensory experiences keep expanding visual expression methods in installation art such as projection mapping and virtual reality. Artists can create and develop visual expression techniques based on such new media. Projection mapping is a new medium that continues to add various possibilities to visual expression in media art. Under the projection mapping environment, artists can recompose the object or space with the digital content by projecting video onto three-dimensional surfaces in the space. This paper focuses on the process where visual expression with the projection mapping technology leads to viewers' sensory experience. To this end, "reproducibility," "dissemination," "virtuality," and "interactivity" of media were analyzed to describe the meaning and *definition of visual expression. Artworks are considered as an example to study visual expression techniques such as "repetition and overlap," "simulacrum and metaphor," and "displacement and conversion." I applied the analysis and created Domino, a projection mapping artwork, which helps the research on visual expression techniques that can lead to sensory experience the extensibility of visual expression.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.91-103
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• 2022

Determination of sound source characteristics such as: sound volume, direction and distance to the source is one of the important techniques for unmanned systems like autonomous vehicles, robot systems and AI speakers. There are multiple methods of determining the direction and distance to the sound source, e.g., using a radar, a rider, an ultrasonic wave and a RF signal with a sound. These methods require the transmission of signals and cannot accurately identify sound sources generated in the obstructed region due to obstacles. In this paper, we have implemented and evaluated a method of detecting and identifying the sound in the audible frequency band by a method of recognizing the volume, direction, and distance to the sound source that is generated in the periphery including the invisible region. A cross-shaped based sound source recognition algorithm, which is mainly used for identifying a sound source, can measure the volume and locate the direction of the sound source, but the method has a problem with "blind spots". In addition, a serious limitation for this type of algorithm is lack of capability to determine the distance to the sound source. In order to overcome the limitations of this existing method, we propose a QRAS-based algorithm that uses rectangular-shaped technology. This method can determine the volume, direction, and distance to the sound source, which is an improvement over the cross-shaped based algorithm. The QRAS-based algorithm for the OSSD uses 6 AITDs derived from four microphones which are deployed in a rectangular-shaped configuration. The QRAS-based algorithm can solve existing problems of the cross-shaped based algorithms like blind spots, and it can determine the distance to the sound source. Experiments have demonstrated that the proposed QRAS-based algorithm for OSSD can reliably determine sound volume along with direction and distance to the sound source, which avoiding blind spots.