• 제목/요약/키워드: 밀도맵

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드론 방제의 최적화를 위한 딥러닝 기반의 밀도맵 추정 (Density map estimation based on deep-learning for pest control drone optimization)

  • 성백겸;한웅철;유승화;이춘구;강영호;우현호;이헌석;이대현
    • 드라이브 ㆍ 컨트롤
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    • 제21권2호
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    • pp.53-64
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    • 2024
  • Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R2) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.

단일 카메라를 이용한 VFH 기반의 실시간 주행 기술 개발 (Real Time Monocular Navigation using VFH)

  • 조장원;주진선;고은정;김은이
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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    • pp.348-351
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    • 2010
  • 본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류한 후 VFH 를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 점유 그리드맵 생성기와 VFH 기반의 선정기로 구성된다. 점유 그리드맵 생성기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경과 장애물 영역을 분류하고, 이를 바탕으로 위험도에 따라 10 개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$ 의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.

센서의 불균일한 배포밀도를 고려한 효율적인 데이터 중심 저장기법 (An Efficient Data Centric Storage Scheme with Non-uniformed Density of Wireless Sensor Networks)

  • 성동욱;이석재;송석일;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.135-139
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    • 2007
  • 최근 자연 환경 조사, 군사 응용 시스템, 환경 변화 감시 등의 여러 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 자체를 데이터 저장 장치로 활용하는 데이터 중심 저장기법(DCS)에 대한 연구들이 진행되고 있다. 기존에 제안된 데이터 중심 저장기법들은 데이터들의 지역성이 고려되지 않아 범위질의 처리에 비효율적인 문제점(Q-NiGHT)과 센서 배포밀도가 불균일한 경우 각 센서의 데이터에 대한 저장 부하가 불균등해지는 문제점(KDDCS)을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하고자, 데이터 저장 위치의 지역성(Locality)를 만족시키며 센서 배포 밀도를 고려한 새로운 데이터 중심 저장 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전체 센서 영역을 그리드로 나누고, 각 셀의 센서 밀도정보를 비트로 표현하는 배포 밀도 비트맵을 만들어 배포한다. 센서들은 데이터를 저장 하거나 탐색할 때 배포 밀도 비트맵을 이용하여 데이터 저장위치를 계산함으로써 별도의 통신 없이 최적의 저장위치를 선정할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존 연구와의 성능 평가 하여 센서들의 배포밀도가 균일한 환경뿐만 아니라 불균일한 환경에서도 각 센서들의 데이터 저장부하를 고르게 분산시키고, 범위질의 처리 또한 효율적으로 처리됨을 보였다.

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저고도 무인기 교통관리를 위한 지상 충돌 위험 모델 개발 (Ground Risk Model Development for Low Altitude UAV Traffic Management)

  • 김연실
    • 한국항행학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.471-478
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    • 2020
  • 본 연구에서는 무인기가 운용 중에 고장이 발생하여 추락함으로써 발생할 수 있는 지상 충돌 위험을 정량적으로 계산하기 위한 지상 충돌 위험 모델을 개발하였다. 지상 충돌 위험 모델은 무인기 고장 확률, 무인기가 지상에 추락하여 사람과 충돌할 확률, 무인기가 사람과 충돌했을 때 인명 피해가 발생할 확률을 이용하여 계산된다. 본 연구에서는 무인기 운용의 지상 충돌 위험을 평가하기 위해 수학적으로 각 확률을 유도하였다. 또한 무인기와의 충돌에 노출되는 인구수를 추정하기 위해 인구 밀도 맵, 건폐율 맵, 차량 교통량 데이터베이스를 활용하였다. 최종적으로 대전에서 두 가지 무인기 경로에 대한 운영을 가정하여 각 무인기 경로에 대한 지상 충돌 위험을 평가하였다.

단일 카메라를 이용한 VFH기반의 실시간 주행 기술 개발 (VFH-based Navigation using Monocular Vision)

  • 박세현;황지혜;주진선;고은정;류정탁;김은이
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.65-72
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    • 2011
  • 본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류 한 후 VFH를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 배경 분류기, 점유 그리드맵 생성기와 VFH기반의 선정기로 구성된다. 배경 분류기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경파 장애물 영역을 분류한다. 점유 그리드맵 생성기는 이를 바탕으로 위험도에 따라 10개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.

멘탈 맵을 이용한 범죄발생 우려 지역 도출에 관한 연구 (A Study on the Deriving of Areas of Concern for Crime using the Mental Map)

  • 박수정;신동빈
    • 한국측량학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.177-188
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    • 2019
  • 최근 '묻지마 범죄'가 늘면서 시민들의 불안감이 커지고 있으며, 이로 인해 시민 삶의 질이 저하되고 범죄에 대해 느끼는 두려움의 정도가 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 범죄발생 현황 외 범죄관련 여러 변수를 바탕으로 시민이 심리적으로 느끼는 범죄발생 우려 장소(점 선 면)를 멘탈 맵의 방법론을 사용하여 작성하고, 커널(kernel) 밀도 추정 분석을 활용한 공간중첩분석을 통해 범죄발생 우려 지역 도출을 목적으로 한다. 그 결과 지역주민의 민원요청 지점과 범죄발생 우려 지역이 서로 중복되어 나타났다. 또한, 범죄 두려움을 나타내는 멘탈 맵은 주로 시설간의 점이지역, 좁은 골목, 방범 CCTV 및 가로등 보안등 미설치 지역, 시간대별 유동인구가 적은 지역을 중심으로 지도화하여 구축되었다. 본 연구는 범죄 관련 기존 선행연구와는 달리, 멘탈 맵이라는 방법론을 사용하여 범죄발생 우려 지역을 도출하는 연구를 시도했다는 점에서 의의가 있다. 더불어 멘탈 맵 등 본 연구의 결과물은 범죄취약지도 구축, 범죄예방 환경설계의 가이드라인 등 다양한 분야에서의 활용이 가능할 것이다.

청크 기반 MOLAP 큐브를 위한 비트맵 인덱스 (A Bitmap Index for Chunk-Based MOLAP Cubes)

  • 임윤선;김명
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권3호
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    • pp.225-236
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    • 2003
  • 다차원 온라인 분석처리 (MOLAP, Multidimensional On-line Analytical Processing) 시스템은 데이타를 큐브라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 이용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브를 디스크에 저장할 때 각 변의 길이가 같은 작은 청크들로 조각내어 저장하게 되면 데이타 클러스터링 효과를 통해 모든 차원에 공평한 질의 처리 성능이 보장되며, 이러한 큐브 저장 방법을 ‘청크기반 MOLAP 큐브’ 저장 방법이라고 부른다. 공간 효율성을 높이기 위해 밀도가 낮은 청크들은 또한 압축되어 저장되는데 이 과정에서 데이타의 상대 위치 정보가 상실되며 원하는 청크들을 신속하게 엑세스하기 위해 인덱스가 필요하게 된다. 본 연구에서는 비트맵을 사용하여 청크기반 MOLAP 큐브를 인덱싱하는 방법을 제시한다. 인덱스는 큐브가 생성될 때 동시에 생성될 수 있으며, 인덱스 수준에서 청크들의 상대 위치 정보를 보존하여 청크들을 상수 시간에 검색할 수 있도록 하였고, 인덱스 블록마다 가능한 많은 청크들의 위치 정보가 포함되도록 하여 범위 질의를 비롯한 OLAP 주요 연산 처리 시에 인덱스 엑세스 회수를 크게 감소시켰다. 인덱스의 시간 공간적 효율성은 다차원 인덱싱 기법인 UB-트리, 그리드 파일과의 비교를 통해 검증하였다.

도심 지역 비행을 위한 지상 인명 피해 기반 소형무인기 고장 빈도 분석 (Small UAV Failure Rate Analysis Based on Human Damage on the Ground Considering Flight Over Populated Area)

  • 김연실;배중원
    • 한국항공우주학회지
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    • 제49권9호
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    • pp.781-789
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    • 2021
  • 본 연구에서는 소형무인기(≤25kg)가 도심 지역에서 비행하고자 할 때 요구되는 고장 빈도를 무인기 추락 시 발생할 수 있는 지상 인명 피해를 기반으로 정량적으로 분석하였다. 도심 지역의 인구 밀도, 차량 교통량, 건폐율, 건물 층수 데이터 및 무인기 추락 궤적 모델링을 이용하여 특정 위치에서 무인기 추락 시 인명 피해를 계산하였고 이를 바탕으로 각 무인기 추락 위치에서 안전성 목표값을 만족하기 위한 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 계산하였다. 이를 통해 각 무인기 추락 위치별 고장 빈도 요구사항을 맵 형태로 도출할 수 있었다. 최종적으로 최대 허용 가능 무인기 고장 빈도를 몇 구간으로 구분하여 각 구간별 도심 지역 비행 가능 영역을 분석하였다. 영월 지역을 대상으로 했을 때 인구 주거 지역 접근을 위해서는 최소 10-4 (failure/flight hour) 이하의 무인기 고장 빈도가 요구됨을 확인하였다.

다차원 대용량 저밀도 데이타 큐브에 대한 고밀도 서브 큐브 추출 알고리즘 (Dense Sub-Cube Extraction Algorithm for a Multidimensional Large Sparse Data Cube)

  • 이석룡;전석주;정진완
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권4호
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    • pp.353-362
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    • 2006
  • 데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브 (multidimensional data cube) 기술을 연구하는 데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성 (sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다 차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다.

인터랙티브 헤어 스타일링 인터페이스 (Interactive Hair Styling Interface)

  • 조정현;고형석
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.455-458
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    • 2009
  • 통계적 방법을 사용하여 머리카락을 생성하고 제약 조건을 이용하여 헤어 스타일을 완성하는 방법에 대한 연구가 논문 [2]에 자세히 소개되어 있다. 논문 [2]의 방법과 함께 제시된 프로그램은 매우 다양한 헤어 스타일을 가능하게 하지만 일반 사용자가 쉽게 다루기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 머리카락과 헤어 스타일의 생성에 있어서는 논문 [2]의 방법을 따르되 사용자가 쉽게 헤어 스타일을 조정할 수 있도록 맵 기반 인터랙티브 헤어스타일링 인터페이스를 제안한다. 머리카락이 생성될 두피 부분을 공간 분할하고 이 부분에 사용자가 머리카락의 밀도, 길이, 색상 맵을 직접 그릴 수 있게 하여 직관적인 헤어 스타일 생성이 가능하게 한다. 복잡한 형태의 표면에 대해서도 효과적으로 적용될 수 있도록 공간을 분할하고 접근하는 과정에 GPU 가속화 방법을 사용한다. 또한 제약 조건을 쉽게 다루기 위해 몇 가지 템플릿을 제공하고 이의 생성과 수정을 쉽게 한다.

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