• 해양환경안전학회지
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• 제23권1호
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• pp.47-55
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• 2017

본 연구는 수신호 통일지침 개발을 위한 사전연구로 선박작업시 의사소통 수단으로서 수신호 체계의 활용가능성과 표준화 타당성을 검토하였다. 실증연구에 앞서 선박안전관리자의 의견을 수렴하여 수신호 활용가능성이 있는 선박작업활동을 분류하고, 이러한 작업활동 하에 작업자의 수신호 활용의사와 제도적 표준화 선호도를 측정하였다. 통계분석(t-검정, 상관관계분석) 결과 응답자들은 근무형태(선원/육상선박 안전관리감독)와 근무환경(갑판부/기관부)에 관계없이 수신호 소통이 가능한 작업활동에서는 표준화된 수신호 체계를 의사소통 수단으로 적극 수용할 의사가 있었다. 또한, 주어진 선박작업활동 종류에 따라 응답자의 수신호 활용빈도는 유의미한 차이가 있으나 표준화 선호도와는 강한 양(+)의 상관관계에 있었다. 따라서 후속연구로 응답자의 수신호 활용빈도가 높은 크레인 운용, 윈드라스 윈치 운용, 삭류 이동/전달, 화물창 운용 등 항만내 작업활동들을 우선순위로 수신호 통일지침을 설계한다면 선박작업자간 의사소통 개선에 효과적일 수 있다는 결론을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.677-678
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• 2020

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.103-114
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• 2004

본 논문은 3차원 공간상에서 행해지는 수신호들을 인식하는 시스템을 다룬다. 수신호 입력을 위한 장치로는 두 대의 컬러카메라를 사용한다. 비전에 기반을 둔 제스처 인식 방식은 그 자체의 비접촉식 특성으로 인해 사용자 편의 면에서 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 여타의 카메라를 입력 장치로 사용하는 방식들이 그러하듯이 배경과 조명 변화에 대해 취약하다는 것이 문제시된다. 본 논문에서는 특수한 장갑이나 표식을 사용하지 않고도, 배경 및 조명 변화에 강인하게 입력 영상에서 손영역을 검출하기 위해, 적응 손 컬러 모델과 함께 이전 위치 정보를 이용하였다. 손 영역 영상으로부터 수신호를 인식하기 위해서, 본 논문은 '손 자세'와 '손 궤적'을 기본요소로 하는 수신호 정의 방식을 바탕으로 한다. 확장성 있는 손 자세 분류를 위해서 소그룹 개념을 통한 2단계의 분류방식을 제안한다. 3차원 수신호 영상을 얻기 위해 사용된 두 대의 카메라로부터 얻은 영상들에 대한 상호보완적 선택 방법도 제시한다. 제안된 수신호 인식 방법은 차량 주행 시뮬레이터에 적용하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2180-2188
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• 2009

본 논문은 지능로봇의 동작을 제어하기 위해 비전기반의 실시간 수신호를 PCA 및 BP 알고리즘을 이용한 인식시스템을 제안하였다. 수신호 인식은 PCA 알고리즘을 이용한 전처리 단계와 BP 알고리즘을 이용한 인식의 두 단계로 구성한다. PCA 알고리즘은 데이터 분석을 위해 다차원 데이터 집합을 보다 낮은 차원으로 감소시키기 위해 사용되는 기술로 주어진 수신호의 특징인 투영 벡터를 계산하기 위하여 적용되었고, BP 알고리즘은 병렬 구조를 가지고 있으므로 병렬 분산처리가 가능하고, 처리 속도가 빠르므로 PCA로부터 훈련된 고유 수신호를 학습시켜 수신호를 실시간으로 인식한다. 실험에서는 10종류의 수신호를 PCA 알고리즘만을 사용한 경우와 제안한 PCA 및 BP 알고리즘을 사용한 경우와 인식률을 비교하여 제안한 알고리즘이 우수하다는 것을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-42
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• 2014

수신호는 음성을 사용할 수 없는 상황, 특히 군인들에게 있어 효과적인 통신 수단이다. 기존의 수신호 인식 방법으로 카메라를 입력 장치로 하는 비젼 인식 방식들이 많이 활용되었다. 그러나 시야가 보이지 않는 군인들의 의사소통에는 적합하지 않다. 또 수신호 전달을 위한 장갑을 제작하는 기존의 방식들은 단지 손가락 움직임 정보만을 활용하고 있기 때문에 손가락뿐만 아니라 손의 회전 등의 추가적인 정보를 필요로 하는 군대 수신호 인식에는 부족하다. 본 논문에서는 수신호 장갑과 3축 모션 센서를 기반으로 군에서 널리 활용되는 6 가지 동작, 즉, 준비, 이동, 빨리 이동, 낮은 보폭, 정지, 그리고 엎드려 동작을 인식할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이를 위하여 손 모양을 인식하는 방법과 손의 모션을 인식하는 방법을 제안하였다. 손 모양 인식은 각 손가락을 굽힌 정도에 따라 완전히 펴진 상태, 조금 펴진 상태, 조금 굽힌 상태, 완전히 굽힌 상태로 구분한 것을 기반으로 하였다. 손의 모션 인식은 3축을 기준으로 각 동작의 특성을 분석하여 이를 알고리즘화 하였다. 반복 실험을 통한 시험 결과 평균 91.2%의 인식 성공률을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.331-338
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• 2016

본 논문에서는 모션 센서를 이용한 군대 수신호 전송 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 분대장 디바이스와 분대원 디바이스, 서버로 구성된다. 분대장 디바이스와 분대원 디바이스는 마이크로 아두이노와 가속도 센서, 자이로스코프 센서로 구현되었으며, 서버는 라즈베리파이3을 사용하여 구현되었다. 분대장 디바이스와 분대원 디바이스는 밴드 형태로 제작되었기 때문에 가볍고 휴대성이 좋다. 또한, 제안 시스템은 시야가 확보되지 않는 상황에서 진동을 통해 수신호를 전송할 수 있다. 제안 시스템에서 구현된 디바이스는 4가지의 수신호를 인식할 수 있으며, 실험을 통해 88.82%의 인식 성공률을 보였다. 본 연구의 결과물을 통해 군 작전의 효율성과 병사의 생존율을 높일 것을 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.287-292
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.459-462
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2006

본 논문에서는 호프변환을 이용한 실시간 수신호 인식시스템에서 대상영역 분할의 오차와 추출된 특징의 위치 변화등의 영향을 개선하는 방법론을 제안한다. 원형호프변환을 기반으로 생성한 특징정보로부터 CNN(Convolution Neural Network) 모델의 계층적 구조를 통하여 단계적으로 일련의 특징지도가 추출된다. CNN 모델에서 샘플링 계층의 연결구조는 특징의 위치 변화에 강인한 추출기능을 지원하며, 상위계층에서 보다 함축적인 특징지도를 생성하게 된다. 원형 호프 변환은 손의 형태학적 주요 포인트를 효과적으로 추출할 수 있게 하고 또한 입력 영상의 회전으로 인한 제약을 극복할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 이론을 TV 원격 제어를 위한 수신호 인터페이스 시스템을 대상으로 적용함으로써 그 유용성을 고찰한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권4호
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• pp.347-352
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• 2007

논문에서는 과학기술위성 2호용으로 개발된 탑재체데이터 수신시스템(Data Receiving Equipment, DRE)을 소개하고 개발된 준비행모델(Proto Flight Model, PFM)에서의 기능 및 성능 시험 결과를 제시 한다. 탑재체데이터 수신시스템은 X 대역 수신기, 데이터 합성장치(Data Combine Equipment, DCE)와 수신 저장 컴퓨터(Receiving and Archiving Computer, RAC)로 구성되어 있다. DCE는 I&Q 신호 합성기와 ECL 신호 분배기로 구성 된다. RAC은 데이터 수신 카드(Data Receiving Card, DRC)와 소프트웨어인 ST2RAS(STSAT-2 Receiving and Archiving Software, ST2RAS)로 구성된다. X 대역 수신기를 통해서 수신된 I, Q 데이터는 DCE를 통해서 I&Q 데이터로 합성된다. 합성된 데이터는 데이터 수신 카드를 통해서 수신 저장 컴퓨터의 RAID(Redundant Array of Inexpensive Disk)에 저장되고, 이 데이터는 ST2RAS의 전처리를 통해서 위성의 상태 정보와 탑재체 정보로 분리된다. 탑재체데이터 수신시스템에 대한 기능 시험과 열진공 시험을 통해서 10-6 의 BER(Bit Error Rate) 요구사항을 만족하는 결과를 확인하였다.