• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.101-115
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• 2022

본 연구는 LiDAR가 악천후 시 물체를 검지하는 성능을 맑은 날과 비교하여 알아보았다. 악천후를 재현하는 실험은 안개 시정거리를 200m부터 50m까지 4단계로 강우량은 20(mm/h)와 50(mm/h)로 나누어 수행하였다. LiDAR를 차량에 장착하여 실제 도로 위를 주행하여 진행하였고, 사람 모양의 표지판을 대상으로 측정거리별로 분석하였다. 성능지표는 Number of Points Cloud와 Intensity를 활용하였고, T-Test로 성능의 차이를 통계적으로 알아보았다. 연구결과, 맑은 날 대비 LiDAR 검지 성능은 강우량 20mm/h, 안개시정 200m 이하, 강우량 50mm/h, 안개시정 150m 이하, 100m 이하, 50m 이하의 순으로 성능저하가 발생하였다. 성능의 저하는 흰색보다는 검은색일 때, 측정거리가 멀어질수록 크게 발생하였다. 하지만, 흰색은 본 실험에서 최악의 상황으로 판단되는 시정 50m에서도 측정거리 10m에서는 성능의 차이가 미미하였고, 통계적으로는 차이가 없었다. 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것이 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.39-55
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• 2022

본 연구는 경주 중·저준위 지하 처분환경에서의 사일로 콘크리트의 음향방출(AE) 신호 감쇠계수(α)를 결정하기 위해 신호감쇠 실험을 수행하였다. 활용된 시료들은 경주 중·저준위 처분장 사일로에 사용된 콘크리트 배합비로 제작하였으며 28일간 수중 양생 후 처분환경에 맞도록 온도 및 포화유무에 따라 추가적으로 노출시켰다. 처분조건 별 각 3개씩의 공시체에 대하여 신호전달거리에 따른 AE 신호를 측정한 결과, 초기구간에서는 포화콘크리트의 AE 진폭과 절대에너지가 건조콘크리트의 경우보다 더 높게 나타났지만, α는 포화콘크리트의 경우가 더 높게 산정되었다. 또한, 포화유무와 상관없이 온도가 증가함에 따라 α는 감소하는 경향을 보였다. α는 온도조건보다는 포화유무에 따른 영향이 큰 것으로 분석되었으며, 이는 콘크리트 처분구조물의 감쇠신호 측정 시 포화여부를 고려한 판단이 중요하다는 것을 의미한다. 처분환경에서의 콘크리트 α는 균열이 발생한 위치에서의 실제 AE 특성 파라미터 값을 추정함으로써 경주 중·저준위 처분환경에서 사일로 콘크리트의 건전성을 예측하고 센서의 최적 배치를 결정하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.429-435
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• 2021

GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 지하공간통합지도는 지하에 매설된 지하시설물(상수, 하수, 가스, 전력, 통신, 난방), 지하구조물(지하철, 지하차도, 지하보도, 지하주차장, 지하상가, 공동구), 지반(시추, 관정, 지질)의 총 15종의 지하정보를 3차원 기반에서 한눈에 확인할 수 있도록 구축한 지도를 말한다. 본 연구는 2차원의 지하시설물 데이터를 3차원 기반의 지하공간통합지도(지하시설물 3차원 모델)로 변환함에 있어 발생하는 관로별 연결부위 처리 문제와 지하시설물 관로의 요철문제를 보정하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 지하시설물 데이터를 3차원 기반으로 생성하는 기술에 대한 국내·외 현황을 조사·검토하였으며 실제적인 문제 해결을 위하여 곡면보정 알고리즘과 요철보정 알고리즘을 개발하였다, 곡면보정 알고리즘은 2차원의 라인을 3차원의 원통으로 만들어 연결하는 경우 접합부위가 자연스럽게 연결될 수 있도록 고안하였으며 요청보정 알고리즘은 한 개의 단위 관로에 여러 개의 버텍스가 포함되어 이를 3차원 모델로 만들었을 때 발생하는 요철현상을 해결할 수 있도록 고안하였다. 개발된 알고리즘을 검수하기 위하여 알고리즘이 적용된 보정프로그램과 뷰어프로그램을 개발하였다. 위와 같은 과정을 토대로 지하시설물 3차원 모델을 현실과 동일하게 제작할 수 있었다. 본 연구는 지하공간통합지도의 활용도 제고를 위한 기반 연구로써 그 의의가 있을 것으로 판단된다.

• 우주기술과 응용
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• 제2권1호
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• pp.41-51
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• 2022

큐브위성은 기존의 인공위성과 마찬가지로 지구 관측뿐만 아니라, 우주탐사 분야에도 폭넓게 활용되는 인공위성 플랫폼이다. 또한 우주 공간물리현상을 관측하기 위한 자기장관측 임무에서도 다양한 형태로 제작되어 활용되고 있다. 자기장 측정의 경우, 일반적으로 위성의 자기 교란을 최소화하기 위해 자기장측정기가 위성 몸체로부터 멀리 떨어져 있다. 그러나 큐브위성과 같은 작은 위성의 경우 공간적인 제약으로 인해 자기장 센서의 위치 설정이 제한적이다. 이에 이 논문에서는 큐브위성에서 생성된 자기장 간섭을 추정하여 자기장 측정의 신뢰성에 얼마나 영향을 줄 수 있는지 분석하였다. 주요 잡음원으로는 상대적으로 높은 소비전력을 가진 반작용 휠과 자기 토크로드를 대상으로 조사하였다. 이러한 부품의 자기 쌍극자 모멘트는 제조업체의 데이터 시트에 제공된 정보를 사용하였다. 외부 자기장이 없는 공간에서 3 U 큐브위성 중간에 위치한 자기 토크로드의 잔류 모멘트의 영향은 위성의 몸체 최 외곽 끝에서 약 36,000 nT까지 나타날 수 있음을 확인했다. 또한, 1 nT 미만의 정확한 자기장 측정의 임무라면, 자력계는 위성 본체에서 약 0.6 m 반경 거리 외곽에 있어야 함을 알 수 있었다. 이러한 분석 방법은 자기장 측정을 수행하기 위해 CubeSat을 설계할 때 자기 청결도 분석의 중요한 역할이 될 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.207-220
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• 2021

최근 센서 경험을 위한 새로운 매체들의 발전은 프로젝션맵핑, 가상현실과 같은 비디오 설치 미술의 시각적 표현을 더욱 확장시키고 있다. 예술가들은 새로운 매체들들 통해 새로운 시각적 표현 기법을 개발하고 발전시킬 수 있다. 프로젝션맵핑 기술은 지속적으로 미디어아트 작품의 시각적 표현에 다양한 가능성을 부여하고 있다. 본 논문은 프로젝션맵핑 기술에 기반한 시각 표현이 인간의 감각 체험으로 전이되고 확장되는 과정을 연구하기 위해서, 매체가 갖는 '복제성,' '전파성,' '가상성' 그리고 '인터랙션'의 특징을 분석함으로써 시각적 표현을 정의하고 의미를 기술하였다. 작품 분석을 통해 '반복과 중첩,' '시뮬라이크롬과 은유,' '치환과 전환'의 시각적 표현 기법에 대해 분석하고, 프로젝션맵핑 작품인 에 적용함으로써 시각 표현 기법이 인간의 감각 체험으로 확장되는 과정을 연구하였다. 시각적 표현의 확장성 연구는 작품을 제작하는 예술가들이나 관람하는 관객들에게 작품의 의미를 전달하거나 해석하는데 필요한 핵심 요소이다.

• 한국광학회지
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• 제34권1호
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• pp.22-30
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• 2023

조각거울은 우주용 관측위성의 주반사경을 크게 제작하기 위한 방법 중 하나로서, 여러 개의 작은 거울들을 이어 하나의 큰 거울로 이용하는 방법이다. 여러 개의 거울들을 하나의 거울로 정렬하기 위해서는 인접한 거울들 간에 기울기 오차(tilt)와 광축방향 정렬오차(piston)가 없어야 한다. 기울기 오차와 광축방향 정렬오차를 해결해야 여러 개의 거울이 한 방향으로 빛을 모으고, 이를 통해 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있기 때문에 조각거울의 정렬오차를 나노미터 수준으로 측정할 수 있는 파면 센서가 필요하다. 기울기 오차는 조각거울을 통해 얻은 이미지를 통해 어떤 거울의 기울기가 틀어졌는지 쉽게 확인할 수 있는 반면, 광축방향 정렬오차는 이미지의 질은 떨어뜨리지만 드러나는 뚜렷한 특징이 없기 때문에 같은 방법으로 감지하기 어려워 세밀한 측정이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 지상용 초기 정렬시 많은 이점을 갖는 광학계 평가용 간섭계 중 하나인 피조 간섭계를 이용한다. 피조 간섭계를 사용한 복수 조각거울의 광축방향 정렬오차 측정을 위한 기초 연구로서 단일 조각거울의 광축방향 변위 오차를 측정하고, 측정불확도를 계산해서 피조 간섭계의 광축방향 변위 오차 측정 한계를 규명한다. 또한 수식을 통해 조각거울 광축방향 변위 오차와 간섭계로 측정한 표면 초점오차(defocus)의 관계를 계산했고, 도출한 수식의 타당성을 실험으로 검증했다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.26-38
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• 2023

본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.27-30
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• 2022

기존의 공정방식에 비해 효율성이나 환경적 면에서 많은 장점을 가진 플라즈마 공정은 반도체 제작에서 널리 사용되고 있다. Plasma Sheath란 플라즈마 bulk와 그 것을 둘러싸고 있는 챔버 벽면과 전극 사이에서 관찰되는 어두운 영역으로 양이온과 전자의 이동속도 차이로 인해 발생한다. Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS)는 플라즈마와 전극 사이의 전압(Voltage) 차이와 전극에 걸리는 RF power 등을 실시간으로 측정하는 센서로서 플라즈마 챔버 내에서 플라즈마의 상태와 매우 상관도가 높을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 PSMS 데이터를 활용하여 플라즈마 챔버 내의 질소이온의 상태를 예측하는 모형을 딥러닝 기계학습 기법을 이용하여 구축하였다. 연구에 사용된 데이터는 파워와 압력을 달리 셋팅한 실험에서 측정된 PSMS 데이터를 학습데이터로 활용하고 플라즈마 bulk와 Si substrate에서 측정된 질소 이온의 비율, 플럭스, 밀도를 레이블로 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 플라즈마 공정의 최적화 및 실시간 정밀제어를 위한 인공지능 기술의 기초가 될 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권12호
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• pp.5-12
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• 2009

록볼트는 터널과 지하공간 구조물의 시공에 있어서 주요 지보재 중 하나이며, 이러한 록볼트의 건전도가 전체 구조물의 안정성에 큰 영향을 미치게 되었다. 본 연구의 목적은 실제 현장에서 투과법을 적용하여 록볼트를 따라 전파되는 유도파를 통해 록볼트의 건전도를 평가하는 것이다. 비파괴 실험의 각기 다른 결함비율을 가진 록볼트 시험체를 제작하여 콘크리트 블록 및 실제현장에 매설한 후, 피에조 디스크 엘리먼트로 유도파를 발생시키고 AE(acoustic emission) 센서를 이용하여 신호를 측정하였다. 수집된 신호는 가버 웨이브렛을 사용한 웨이브렛 변환을 이용하여 시간-주파수 영역에서 분석하였다. 시간-주파수 영역에서의 각 파군별 최대 에너지가 나타나는 지점의 시간차는 각 반사파군 간의 이동 시간차를 나타내며, 이를 통해 계산된 유도파의 에너지 속도는 록볼트의 결함비율이 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 실험에 적합한 양생기간을 제안하였으며 그에 따른 두 번의 현장 실험을 통해 록볼트 건전도 실험의 현장 적용성을 검토하였고, 제안된 실험방법이 록볼트의 건전도 평가에 있어서 유용한 평가방안임을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.