• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.80-85
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• 2015

최근 전 세계적으로 ITC 기술을 이용한 항만 물류 분야의 경쟁력이 심화되는 추세를 보이고 있으며 현재 우리나라도 국가 전략적 차원에서 생산성 향상 및 서비스의 개선을 통한 고부가 가치를 획득하기 위한 u-Port(항만 물류) 사업이 진행 중이다. u-Port 사업에서 주된 기술 요소로 RFID/USN 기술이 사용되는데, 이 기술은 금속 환경에서의 태그 인식률이 좋지 않고, 인식거리가 짧다는 문제점들을 이유로 센서 노드들의 추가적인 배치를 통하여 관리를 하고 있다. 그러나 이러한 방법은 오차 범위가 크고 시스템 구축 초기비용 및 유지보수 비용이 많이 들어 U-Port용 시스템 구축에 여러 가지 문제점을 초래하고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 본 논문에서는 금속 태그 제작에 사용되는 급전의 문제점을 개선하고, 주변 환경 요소인 금속 물질로 인한 영향을 줄여 태그를 금속 물체에 부착 할 경우에도 장거리 인식율을 높일 수 있도록 인셋 급전을 적용한 산업용 RFID 적층형 마이크로스트립 패치 안테나를 설계하였다. 인셋 급전은 기존의 유도결합 급전을 이용한 구조와는 다르게 방사체와 급전선이 서로 분리되어 있지 않은 것이 가장 큰 특징이다. 이런 특징의 구조는 낮은 안테나 높이와 태그 칩에 임피던스 정합이 가능한 형태를 생산할 수 있게 해준다. 그러나 무조건 태그 안테나의 높이를 줄이면 안테나의 임피던스는 접지면과 방사체 사이의 기생 캐패시턴스가 증가하여 임피던스 정합의 어려움이 발생할 수 있으므로 단락 구조를 급전에 적용시켜 안테나의 임피던스를 인덕티브하게 만드는 방법을 이용하여 태그 안테나 설계 시 단점을 최소화하고 장점을 극대화 시켰다[1][2]. 이러한 기술적 요소들을 적용하여 본 논문에서는 마이크로스트립 패치 안테나를 변형된 형태로 설계하였고, 부착되는 금속물질의 영향을 줄이기 위해 인셋 급전을 이용하였으며, 안테나의 구성을 단일 층이 아닌 멀티층, 즉 방사체와 접지면 사이에 금속판을 삽입하여 특성저하를 감소시켰다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.323-328
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• 2020

최근에는 딥러닝 기술을 이용하여 물체 검출 및 인식에서 성능이 크게 향상되는 새로운 접근방법들이 빠르게 제안되고 있다. 객체, 특히 얼굴객체 검출에 관한 여러 기법(Faster R-CNN, R-CNN, YOLO, SSD 등) 중 SSD는 다른 기법들보다 정확도와 속도에서 우수하다. 동시에 여러 객체 검출 네트워크들(object detection network)도 쉽게 이용할 수 있다. 본 논문에서는 객체 검출 네트워크 중 Mobilenet v2 network를 이용하고 SSD와 결합한 모델을 훈련하고, TensorRT engine을 이용하여 기존의 성능보다 4배 이상의 속도로 객체를 검출하는 방법에 대해 제안하고 실험을 통해 성능을 검증한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위한 응용으로 얼굴객체 검출기(facial object detector)를 만들어 다양한 상황에서 동작과 성능을 실험하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.105-116
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• 2007

게임 환경에서의 학습은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 그러나, 학습이 게임에서 만족스러운 결과를 산출하기까지는 많은 학습 시간이 요구된다. 이러한 점을 개선하기 위하여 학습시간을 단축시킬 수 있는 방법론들이 필요하다. 본 논문에서는 예측 정보를 이용한 Q-학습의 성능개선 방안을 제안한다. Q-학습 알고리즘에서는 Q-테이블의 각 상태별 선택된 액션을 참조한다. 참조한 값은 예측 모듈의 P-테이블에 저장되고, 이 테이블에서 출연 빈도가 가장 높은 값을 찾아 2차 보상 값을 갱신할 때 활용한다. 본 연구에서 제시한 방법은 상태내의 전이가 가능한 액션의 수가 많을수록 성능이 높아짐을 확인하였다. 또한 실험결과로 실험 중반 이후부터 제안한 방식이 기존 방식보다 평균 9%의 성능 향상을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.372-378
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• 2016

항만 구조물인 케이슨 및 블록 등을 수중에 거치하기 위해서는 기초사석을 투하하고 이 위에 구조물을 설치한다. 이때 기초 사석은 상구구조물을 지지하기 위한 기초 토대로서 사석의 규격, 비중, 중량 모양 및 치수 등이 균일하고 치밀하여야 하며 선정시험을 통과한 사석만을 사용하여 시공하야 한다. 또한 이러한 기초 사석을 고르게 만들어 주는 작업 구조물의 거치 이전에 반드시 이루어 져야 한다. 본 연구에서는 수중 고르기 작업 공정의 무인화를 위하여 수중 고르기 및 굴삭용 무인기계 뿐만 아니라 무인기계화 시공을 위한 원격제어용 운영시스템, 수중 물체 인식 및 수중위치 분석을 위한 수중 환경 모니터링 시스템이 개발되었다. 본 장비는 육상 및 수중 테스트를 통하여 검증을 완료 하여 우수한 성능을 확인하였다. 그러나 현장에 본 장비를 투입하기 위해서는 성능뿐만 아니라 건설 공정의 제안 및 분석 그리고 효율(경제성)이 분석되어야 한다. 본 연구에서는 수중고르기장비의 성능 및 기능, 건설공정절차, 기존의 공법과의 비교 분석하였다. 분석결과 기존의 잠수부를 투입하는 건설공법에 비하여 경제성, 효율성, 안전성이 향상되는 것으로 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.352-359
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• 2008

RTLS(Real Time Location Systems)은 실시간으로 대상 물체의 위치를 파악하여 작업장 내의 제품 적치 및 이동 현황에 대한 가시성을 제공하는 기술이다. 국외와는 달리 국내의 항만 및 조선소는 상대적으로 협소한 작업 공간으로 인해 작업 장 내의 공간 활용율을 극대화 하는 것이 생산성 향상을 위한 관건 중의 하나이다. 이를 위해 위치인식 기술인 RTLS의 도입을 고려할 수 있으나 실제 적용에 앞서 RTLS의 한계점, 즉 실행을 위한 전제 조건과 해당 영역에서의 적용 가능성 등을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 RTLS의 적용을 위한 문제점들을 크게 전파 특성에서 기인한 전파요소와 기술의 전제 조건에서 비롯된 제약요소로 구분하고, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 이동 레퍼런스를 통한 RTLS, 반 이동 레퍼런스를 통한 RTLS 및 RTLS와 타 기술의 응용 형태를 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1022-1030
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• 2006

위치 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경상의 중요한 부분이지만 많은 연구에도 불구하고 아직 완벽한 시스템은 존재하지 않는 상황이다. 본 연구에서는 다양한 위치 추적 시스템 중 가장 널리 사용되는 RFID 시스템을 이용하지만 수신된 RSSI 신호는 리더와 태그 안테나의 방향, 각도, 간섭에 매우 민감하여 기존 알고리즘인 파티클 필터를 이용하면 정확한 위치 추정이 힘들다. 이를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이중 구조의 파티클 필터를 가진 강인한 위치 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하단부에서 회귀분석이나 SVM 분류기법을 이용하여 대략적인 위치를 확인한 다음, 상단부에서 파티클 필터를 이용하여 위치, 속도, 방향을 추정하는 계층적 구조를 갖고 있다. 그리고 계층 구조상에 움직임 특성이 갖는 여러 제약 사항을 반영하여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 위치 추정 시스템을 실제 상황에 적용하고자 리더와 서버간을 스타 메쉬 네트워크로 연결하여 태그를 소지한 사람과 물체의 위치를 제안한 알고리즘을 이용하여 추정하였다. 실험 결과 제안한 위치 추적 시스템이 기존의 파티클 필터를 이용한 시스템보다 정확한 위치 추정 성능을 보임을 확인하였고 지하 시설물이 복잡하게 놓여있는 매우 열악한 운영 환경상에서도 실시간 동작을 통해 그 유용성이 입증되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권2호
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• pp.54-64
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• 2010

위치측정은 사용자나 사물에게 주변 환경에 대한 인식을 가능케 하는 기본적인 요소이기 때문에 센서네트워크 환경에서는 가장 핵심적인 요소이다. 기존 위치측정 기법은 크게 Range-based방식과 Range-free방식으로 나눌 수 있다. Range-based방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요한 반면에 Range-free방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 위치측정의 정확성이 주변노드의 수에 따라 크게 좌우된다. 특히 밀집도가 낮은 센서네트워크 환경에서는 위치측정의 정확성이 매우 낮다. 본 논문에서 제안된 DRTS(Distributed Range-hybrid Tracking Scheme)는 Range-based와 Range-free방식을 혼합하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동물체를 추적할 수 있는 기법을 제시한다. 특히 주변노드를 최대한 활용한 효율적인 위치측정기법과 제안된 EGP(Estimative Gird Points)의 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 기존 위치추적 알고리즘 보다 추적의 정확도 관점에서 제안된 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제16권1호
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• pp.1-20
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• 2013

본 연구의 목적은 최근에 개발되어 도형학습에서 널리 사용되고 있는 4D 프레임을 활용한 수학영재 학습프로그램을 구안하고 이를 수업에 적용하여 초등 수학영재학생들의 공간감각과 수학적 창의성에 어떤 영향을 미치는지를 탐구하는데 있다. 이를 위해 2007 개정교육과정의 5, 6학년 도형영역의 학습내용을 분석하여 4D 프레임을 활용한 수학영재학습 프로그램을 구안하였다. 그리고 대구광역시 소재 ${\bigcirc}{\bigcirc}$교육지원청 A, B초등학교의 영재학급에 소속된 6학년 36명(남:22명, 여:14명)을 연구대상으로 선정하고 본 연구자가 구안한 프로그램으로 수업을 실시하여 효과를 분석하였다. 그 결과 4D 프레임을 활용한 학습프로그램은 초등 수학영재학생들의 공간감각에 있어 유의미한 결과를 보였으며, 하위 요소에 있어서는 공간시각화 영역의 회전 요소와 공간 방향화 영역의 거리감각 및 물체의 구조인식 능력에서 유의미한 결과를 보였다. 또한 초등 수학영재학생들의 수학적 창의성에 있어서도 유의미한 결과를 보였으며 하위 요소에 있어서는 유창성, 융통성, 독창성 모두에서 유의미한 결과를 보였다. 따라서 4D 프레임 활용 학습 프로그램이 초등수학 영재학생들의 공간감각과 수학적 창의성 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.39-47
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• 2020

본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.