• 한국측량학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.179-186
• /
• 2021

일반적으로 구조물에서의 손상을 조사하고 손상 크기를 측정하는 일상안전점검 활동은 지금까지 점검인력에 의한 육안점검에 크게 의존하고 있다. 이러한 인력에 의한 시설물의 상태 및 성능점검은 조사자의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문에 측정결과의 일관성과 반복성이 저하될 수 있다. 특히 접근이 어려운 곳에 위치한 손상은 육안에 의한 경험에 주로 의존하고 있으며, 필요한 경우에 사다리를 이용하는 안전하지 못한 방법이 주로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 안전점검 조사자 간 편차를 줄여 객관성을 확보하고, 작업자의 안전성을 강화할 수 있는 영상 활용 기법을 제안하고자 하였다. 본 연구에서는 촬영대상과의 거리와 촬영각도에 따른 영상의 변화를 보정하는 방법으로 평면사영변환을 적용하였다. 실험대상에 대한 변환된 영상에서 손상 크기를 분석한 결과 손상 크기 측정의 정확도는 목표 수준인 5.0mm와 0.005m²를 만족시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 제안된 영상 보정 기법을 적용한 현장검증시험 결과, 구조물에 발생된 균열의 길이의 변동계수는 5.4~7.0%에서 0.072~0.12%로 감소하였고, 손상 면적의 변동계수는 10.9%에서 1.6%로 줄어들었고, 측정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 그러므로 안전점검 활동에서의 영상 활용 기법에 대한 본 연구를 통해 손상 크기 측정 정확도 향상 및 안전점검 보고서와 외관조사망도에 대한 신뢰도 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.273-279
• /
• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.28-36
• /
• 2022

현재 조선산업 현장의 자동화, 지능화가 가능해져 작업 생산능력과 비용 경쟁력은 향상되었으나, 산업현장 작업자들의 안전사고 감소율은 여전히 저조한 편이며 안전사고로 인한 피해는 매우 심각하므로 현장에 맞게 개선의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 조선소의 작업자 보호 및 환경 안전을 위한 스마트 안전모의 개발과 함께 효용성을 검증하기 위해 실증 구역에서 스마트 안전모 간의 커넥티비티 실증을 목표로 한다. 또한, 작업자 보호 및 안전을 위해 스마트 안전모 착용자 간의 다대다 LTE 통신을 구현하고, 조선소 작업장에서 테스트한 결과를 분석하였다. 작업자 간의 원활한 통신을 위해 작업장에서 발생하는 95dB 이상의 충격 소음을 확인하였고, 이를 개선하기 위해 Butterworth, Chevbychev, elliptic 알고리즘으로 필터링 성능을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 스마트 안전모 간의 커넥티비티 테스트와 소음저감 방법은 향후 조선산업의 현장 맞춤형 스마트 안전모 고도화 개발로 활용성 및 현장의 안전성을 증대시켜줄 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제18권1호
• /
• pp.10-18
• /
• 2022

연구목적: 인천지역 에너지 저장시설 폭우재해로 인한 침수분석의 원활한 수행을 위해 현장조사를 통한 탐문조사 및 목측 조사, 기 수립 보고서 및 도면 분석을 실시하였다. 현장조사를 통해 지금까지 파악되지 않은 관로 및 하천의 특성을 조사하였으며, 이를 토대로 침수분석을 위해 선정한 SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 연구방법: 재현기간 및 지속기간별 확률강우강도 산출에 따른 확률홍수량 분석을 통해 임계지속기간의 결정을 위해 빈도별 임의 지속기간에 대한 확률강우강도 산정이 필요하므로 국토해양부 연구 성과를 활용하였다. 연구결과:이를 토대로 빈도 및 지속기간별 확률강우량을 추출하여 침수분석을 통해서 임계지속기간을 결정하고, 방재성능목표에서 제시한 강우량을 적용하여 부지의 안전측 검토가 가능하도록 하였다. 결론: 해당 기지의 임계지속기간은 유역 경사가 매우 완만하여 30분으로 비교적 짧은 지속기간으로 나타났으며, 일반적으로 임계지속기간이 30분 이내의 경우 침수가 발생하더라도 침수규모는 크지 않는 특성이 있다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제23권4호
• /
• pp.3-14
• /
• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.239-247
• /
• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권10호
• /
• pp.323-332
• /
• 2022

AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.211-218
• /
• 2021

본 연구는 종방향과 횡방향에서 규칙파가 외란으로 입사하는 선박의 종동요 및 횡동요를 억제하는 문제를 다룬다. 선박의 안전 운항을 위해서 파랑 중 선박의 종동요 및 횡동요를 안정화시키는 것은 필수적인 과제로 여겨진다. 종동요 및 횡동요 거동에서 중요한 특징 중에 하나는 공진인데, 이 현상은 특정한 조건에서 예상치 못한 큰 응답을 초래한다. 종동요와 횡동요는 두 운동이 상호 결합되어 있고 복원항이 강한 비선형을 갖고 있음으로 계의 파라미터에 따라 다양한 동적 거동을 보이는 것이 중요한 특징인데, 특히 종동요에서 이 특성이 두드러지게 나타난다. 무엇보다, 선박의 조종성능 및 안전을 위해 선박의 종동요 가속도 응답을 완전히 억제하는 것은 상당히 도전적인 과제이다. 이 연구에서는 준 슬라이딩 모드 제어 기법을 이용하여 종동요와 횡동요를 줄임으로 파랑 중의 선박을 안정적인 직립 상태로 유지시키고, 아울러 채터링을 감소시키는 목적을 달성하였다. 리아프노프 이론으로 준 슬라이딩 모드 제어의 안정성을 판명하였고, 수치 시뮬레이션으로 제어 방식의 유효성을 증명하였다. 제시한 기법으로 종동요 및 횡동요 응답의 수렴 및 채터링 감소라는 두 가지 목표가 효과적으로 달성되었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.848-859
• /
• 2022

본 논문은 일반적으로 사용되는 2D 디스플레이 또는 HMD (Head-Mounted Display) 기반 VR (Virtual Reality, VR) 서비스에서 탈피하여, 대형 가상현실 공연장을 위한 360도 비디오 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Phase 1, 2, 3의 연구개발 단계를 밟아 6DoF (Degrees of Freedom) 시점 자유도를 지원하는 360도 비디오 스트리밍 시스템을 개발하는 것을 최종목표로 하고 있으며, 현재는 Phase 1: 대형 가상현실 공연장을 위한 3DoF 360도 비디오 스트리밍 시스템 프로토타입의 개발까지 완료되었다. 구현된 스트리밍 시스템 프로토타입은 서브픽처 기반 Viewport-dependent 스트리밍 기술이 적용되어 있으며, 기존 방식과 비교하였을 때 약 80%의 비트율 감소, 약 543%의 영상 디코딩 속도 향상을 확인하였다. 또한, 단순 구현 및 성능평가에서 그치지 않고, 실제 미국 UCSB (University of California, Santa Barbara)에 위치한 대형 가상현실 공연장 AlloSphere에서의 시범방송을 수행하여, 향후 Phase 2, 3 연구단계를 위한 연구적 기반을 마련하였다.

• 자원리싸이클링
• /
• 제31권3호
• /
• pp.40-52
• /
• 2022

탄소광물화 기술은 석탄재와 이산화탄소를 반응시켜 건설재료 등으로 활용이 가능한 복합탄산염 등의 부산물을 생산함과 동시에 이산화탄소를 탄산염에 고정화하여 온실가스 감축효과를 얻을 수 있는 기술로, 이산화탄소 감축 및 경제적 잠재력을 고려하면 국가 온실가스 감축 목표를 실현하기 위한 유용한 방안이 될 수 있다. 그러나 아직까지는 해당 기술의 이산화탄소 감축 성능과 환경적인 이점, 경제성 등에 대한 자료가 적어서 기술의 상용화 가능성에 대해서는 명확하지 않은 상태이다. 본 연구는 국내 순환유동층 발전소에서 발생되는 이산화탄소와 석탄재를 이용하는 이산화탄소 투입량 기준 6,000 tonCO₂/년 규모의 탄소광물화 설비에 대해 이산화탄소 감축량 및 경제성 분석을 수행했다. 공정 분석 결과 1톤의 복합탄산염 생산 시 실질적인 이산화탄소 감축량은 약 45.8 kgCO₂eq, 연간 약 805.3 tonCO₂로 산정되었으며, 경제적 편익 분석 시 비용편익분석비(B/C Ratio)는 1.04, 내부수익률(IRR)은 10.65 %, 순현재가치(NPV)는 24,713,465 원으로 나타나, 탄소광물화 설비가 어느 정도 경제성을 확보하고 있는 것으로 분석되었다.