자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
전 세계적인 에너지 비용 상승과 에너지 수요 증가는 공급망 전반에 걸쳐 상당한 양의 에너지를 소비하는 식품가공·제조업에 있어 중요한 문제이다. 이에 에너지 사용을 최적화할 수 있는 실시간 에너지 모니터링 및 분석 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 식품공장에 설치된 IoT를 기반으로 각 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링, 검색 기능이 포함된 식품 공장 에너지 모니터링 시스템이 제안되었다. 본 시스템은 식품가공공장의 IoT 센서를 기반으로 PLC, 데이터베이스 서버, OPC-UA서버, UI 서버 및 API 서버와 CIMON 사의 HMI 등으로 구성된다. 시스템은 식품공장의 빅데이터 구축과 함께 수집 기능을 통한 설비별 모니터링과 열처리 공정에 관한 에너지 공급·사용량 모니터링 및 검색 서비스 기능을 제공한다. 본 데이터 수집 기반 에너지 모니터링 시스템은 에너지 절감을 위한 중소기업형 공장 에너지 모니터링·관리 시스템 개발을 위한 가이던스 역할이 될 것이다. 향후, 본 시스템을 활용하여 에너지 사용량 파악 및 분석을 통한 공정 작업이 최적화된 정량적인 에너지 절감 방안이 마련될 수 있다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
화재감지 시스템은 화재발생 시 위험 감지 및 전파를 위해 사용되고 있는데, 현재 사용 중인 대부분의 화재감지 시스템은 실보와 비화재보의 가능성으로부터 오동작이 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 화재감지의 신뢰성 개선을 위해 열 감지기, 연기 감지기 및 일산화탄소 농도 감지기의 3가지 독립정보를 통합적으로 이용하여 화재를 감지하는 알고리즘을 제안하고, LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하여 검증하였다. 즉, NIST의 Fire Research Division에서 제공하는 상황별 센서 측정 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 실보와 비화재보의 가능성을 저감시키는 것을 확인할 수 있었다.
실내 화재와 같은 재난, 재해시의 보행자의 행태를 모델링하거나 건축물의 구조를 분석하기 위해 지난 수십 년간 다양한 보행모델, 또는 화재대피모델들이 연구되어 왔다. 그러나 최근까지 개발된 모델은 대피 시 구조물들에 의해 보행자의 시야가 제한되는 것을 고려하고 있지 않다. 보행자의 시야는 대피에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이므로, 이를 고려해야 현실적인 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있다. 대피시뮬레이션에서 보행자의 시야에 대한 영향을 고려하는 방법은 시야의 제한 정도에 따라서 보행자의 대피 속도를 다르게 하는 것이다. 본 연구에서는 보행자의 시야에 따라 서로 다른 대피 속도를 갖게 하기 위해서 cellular automata를 이용한 floor field 모델을 기반으로 개선된 알고리즘을 제시하였다. 공간구문론(space syntax)을 활용하여 시야에 따라 공간을 분할하고, 동시다발적인 움직임 대신 분할된 공간별로 다른 이동속도를 갖게 하는 개선된 알고리즘을 구현하여 대피의 행태를 적절하게 모델링할 수 있게 하였다. 또한, 본 연구에서는 추후 실내 센서와의 연동을 통한 실시간 시뮬레이션 시스템으로의 개발을 위하여 공간DBMS를 이용한 3차원 보행자 시뮬레이터의 구현과정을 예시하였다. 캠퍼스 건물을 대상으로 개선된 알고리즘의 시뮬레이션 테스트를 수행하였다.
디지털 사이니지 시스템이 윈도우 OS에 장착 된 PC에서 작동 될 경우, 구현 가격이 매우 높다. 이러한 문제점을 해소하고자, 최신 스마트폰에 활용되는 ARM Coretex계열의 멀티코어 프로세서가 탑재된 안드로이드 OS 플랫폼 기반의 저전력 저가격의 디지털 사이니지 시스템과, 원격제어기술을 응용하여 어디서나 광고단말기를 원격제어하고 원격콘텐츠를 관리할 수 있는 융복합형 웹서버 기반의 원격 콘텐츠 관리용 서버프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템은 디스플레이를 포함한 일체화된 디지털 사이니지 시스템으로, 저전력 모바일 플랫폼을 최적화한 하드웨어 인터페이스로 설계 구현되었고, 상황정보센서를 이용하여 조도, 온도, 날씨, GPS등의 주변상황 정보를 습득한 서비스 융합형 모델을 구현하는 구조로 설계 구현되었다. 또한 콘텐츠 자동생성 모듈은 컨텐츠 사용자에게 전용 저작 도구와 SMIL 기반의 자동으로 가동되도록 프레임 워크에 의해 규정된 컨텐츠를 제공하고, 사용자 정보 데이터베이스에 저장된 사용자 정보를 참조하여 사용자별 맞춤형 SMIL 컨텐츠를 생성해주는 융복합형 기능이 구현되었다. 개발된 디지털 사이니지 시스템은 기존 윈도우 OS 환경 대비 50% 이상의 소비전력 저감과 16포인트 멀티터치 기능을 구현하였고 상용화를 위한 기본 환경시험성능을 모두 만족하였다.
노지 고추 수확작업은 7~9월에 걸쳐 5~6회 수행되며 가장 더운 한 여름의 태양볕에 노출되어 장시간 수확작업을 하며 노지채소 및 고추 수확작업시 자외선 과다 노출되어 악성흑생종, 광선각화증, 편평세포 암 및 각종 피부암발생의 원인되기 때문에 적절한 해가림 장치의 설계가 필요하다. 해를 가려주는 장치에 사용되는 재질로는 우산 및 양산에 널리 사용되어지는 섬유로 폴리에스테르를 선정하였으며 두께로 우산의 재질로 많이 사용되는 75 denier을 채택하였다. 코팅의 종류로는 Foam, Milky, Silver, 폴리우레탄을 채택하여 섬유의 코팅 종류에 따른 차단 효과를 실험하였다. 실험 방법으로서는 KS K 0850 텍스타일의 자외선 차단율 및 차단지수 시험방법에 의거 하여 실험하였다. 자외선 UV-A(365n/m), UV-B(315n/m) 측정장치는 자외선 센서, UV램프, 인디케이터로 구성된 측정기를 이용하였으며 각 재료별 5회 반복 실시하여 평균치를 산출 하였다. UV-A(365n/m) 측정값으로는 FOAM, MILKY코팅이 된 섬유재질이 KS의 우산 및 양산품질표시기준에 부합하여 해가림 장치에 사용이 적절하였으며 UV-B(315n/m) 파장 차단율 측정값으로는 KS의 우산 및 양산품질표시기준에 모두 부합되었다. 또한 해가림 장치는 태양고도에 따라 각도를 조절 가능한 형태로 설계하였으며 직사광선이 가장 강한 시간대인 10시부터 12시를 기준하여 틸팅의 최대 각도는 20도로 개발하였다. 또한 바람에 의한 날림현상을 방지하고 통풍효과를 높이기 위해서 해가림 장치의 섬유를 2중 구조로 설계하여 바람의 순환이 되게하였다.
드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다
최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.
박물관이나 전시관에서 많은 관람객들은 전시물에 대한 멀티미디어 정보를 얻기를 원할 뿐만 아니라 특정한 스타일, 작가, 주제별로 관람하고 싶어 한다. 박물관이나 전시관에는 증강 현실을 이용한 선택적 가이드 시스템을 이용하여 글이나 그림, 다국어 음성, 비디오와 같은 전시물에 대한 정보를 관람객에게 제공하며 관람자들의 흥미에 따른 관람 경로를 관람자에게 제공 해준다. 다음 전시물까지 가는 경로의 정보는 증강현실을 이용하거나, 멀티미디어 정보를 이용해서 관람자들에게 제공한다. 이 시스템은 외관적으로는, UMPC(Ultra Mobile PC)와 카메라, 그리고 관성 센서로 구성되어 있다. 처음 이 시스템을 시작하면, 관람자는 자신의 흥미에 맞는 전시물을 메뉴를 선택한다. 그 후, 시스템은 선택된 전시물과 연관된 관람 경로를 설정하고 다음 전시물에 대한 방향과 거리 그리고 어디로 가는지, 어느 방향에 있는지, 얼마나 멀리 있는지 그리고 전시물에 대한 시각적 실마리의 정보가 주어진다. 해당 정보를 이용하여 다음 전시물을 찾고 화면에 표시된 시각적 실마리와 카메라에서 얻어지는 전시물의 영상을 일치시키면 전시물에 대한 정보를 멀티미디어 형태로 보여준다. 사용자들의 간단한 실험을 통해서 이 시스템은 큰 전시실에도 관람자로 하여금 유익하게 관람할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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