• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.529-531
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• 2022

연구개발특구진흥재단의 2021년 모바일 증강현실 시장 보고서에 따르면 스마트폰의 발전과 더불어 모바일 증강현실 시장의 성장으로 인해 최근 증강 현실 시장이 성장하고 있다. 증강현실 서비스를 모바일 사용자에게 제공하기 위해서는 기기별 네이티브 앱을 제작해야 한다. 하지만 이에는 멀티 플랫폼 대응에 소비되는 유지보수 비용과 앱 다운로드로 인한 낮은 접근성 등의 문제점이 존재한다. 최근에는 WebXR Device API를 활용하여 웹 환경에서 증강현실 시스템을 구축이 진행되는 추세이나, WebXR Device API를 사용한 시스템은 아직 연구단계에 있다고 판단된다. 본 논문에서는 WebXR Device API, Three JS, React를 이용하여 반응형 멀티 플랫폼 환경을 구축하여, 모바일 및 웹 사용자에게 증강현실 서비스를 제공하는 기능을 구현하였다. 실험 결과 반응형 웹 환경에서 증강현실의 연동을 성공적으로 구현되었음을 확인하였으며, 향후 웹 기반에서 동작되는 증강현실 서비스를 기대해본다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.51-56
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• 2022

산업화의 발전으로 음식물 및 쓰레기 배출량이 급격히 증가하고 있다. 이에 정부도 심각성을 인지하고 이를 줄이고자 다방면으로 노력을 하고 있다. 그 일환으로 음식물 종량제을 도입을 하였고 도입 초기 여러 시행착오가 있었지만 20 ~ 30%의 감량 효과를 보여주고 있다. 이러한 실적은 음식물 종량제가 정착이 되고 있음을 암시하고 있다.하지만 1차 수거에서 2차 수거과정을 통해 집하장으로 모여서 자원 순환을 과정에서 이물질로 인한 폐해가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 근본적으로 해결하고자 인공지능을 적용하여 개선하고자 한다. 음식물쓰레기 특성상 많은 이미지를 구하는데는 한계가 있어 CNN을 기반으로 한 여러 모델을 비교하여 이를 이상 데이터 분류 즉, CNN 기반 모델들에 여러 유형의 이물질에 대한 학습을 시킨 후 그 중 정확도가 놓은 모델을 적용하여 설비 보호와 이물질 구분을 위해 투입되는 인력 등 유지보수에 대한 개선책을 마련하고자 한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.501-511
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• 2009

이 연구는 콘크리트구조물의 유지관리 및 보전활동의 절력화와 콘크리트구조물의 장기 수명화를 목적으로 번잡한 검사나 보수작업을 필요로 하지 않고, 콘크리트에 발생하는 미세한 균열에도 수시의 점검 등이 필요 없이 미생 물의 생체광물형성작용을 이용하여 콘크리트 그 자체에 자기치유 기능을 부여하는 것에 관한 내용이다. 이 논문은 콘 크리트에 자기치유 기능을 부여하는 것에 관한 연구 중 지금까지와는 완전히 다른 방법으로 미생물의 생체광물형성작 용(biomineralization)을 이용한 자기치유 콘크리트 개발에 관한 기초적 연구로서, Sporosarcina pasteurii가 탄산칼슘을 석 출시키는 biomineralization을 이용하여 미생물이 신진대사 작용을 할 때의 탄산칼슘 석출 반응에 의한 세포 외에 다른 화합물의 생성, 탄산염광물의 석출 및 모래표면을 고화시켜 모래의 입자를 접착하는 바인더로서의 이용을 검토 하였다. 그 결과 새로운 광물 형성 및 모래표면의 고화가 어느 정도 가능한 것이 확인되었으며, 또한 유기(미생물)·무기(CaC$O_3$) 복합 구조를 가진 calcite에 의해 균열의 보수도 어느 정도 가능한 것이 기초실험을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 콘 크리트구조물에 이러한 미생물의 신진대사 작용에 따른 생체광물형성작용의 이용은 미생물과 같이 완성된 진정한 의미 의 자기치유 콘크리트가 될 것으로 사료되며, 이러한 미생물의 적용에 따른 효과는 보수 기능뿐만 아니라 환경 문제를 배려한 새로운 재료로서의 개발로 이어져 향후 더욱 더 중요한 연구주제의 하나가 될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.871-874
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• 2010

세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.104-112
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• 2021

프로세스 산업 군에 속하는 압출 공정에서도 스마트팩토리 구축의 필요성은 증가하고 있다. 그러나 대부분의 압출 생산 현장에서는 생산방식이 연속적이며, 데이터의 속성이 비정형적이므로 데이터 처리의 어려움을 겪고 있다. 많은 중소기업 공장에서는 데이터 수집을 위해 수기 기록을 주로 하고, 바코드를 많이 활용하고 있다. 생산에 관련된 데이터를 종이양식에 수기 기록하게 되면 별도의 EXCEL프로그램 등에 다시 기록해야 하는 이중 작업을 할 수 밖에 없는 단점이 있다. 바코드는 주로 재고관리에 활용하고 있으며 프린팅을 위한 유지보수 비용이 요구된다. 또한 설치를 완료하면 변경이 어려워 활용성이 낮다고 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터의 수기입력이 아닌 NFC 센서를 활용한 방법론을 제시하였다. 이를 가능하게하기 위해 공장 내에 인터넷이 가능하도록 무선 네트워크 환경을 구축하였고 생산 공정프로세스를 분석하고 이를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 비접촉 근거리 통신방식(NFC: Near Field Communication, 이하 NFC)을 통한 생산 실적 자료 입력 방법을 연구하였고, EXCEL 프로그램의 피벗 기능을 사용하여 제품 생산 시 발생할 수 있는 품질문제에 대해 쉽고 빠르게 분석하여 원인을 파악하고 조치할 수 있게 하는 분석방법을 구현하였다. 결과적으로 NFC 기능을 활용한 데이터 입력이 자동화되었으며, 작업자의 데이터 처리 시간 감소라는 정량적 효과를 얻게 되었다. 또한 입력된 데이터를 활용하여 품질 문제로 인한 Bottleneck이 개선된 사례를 제시하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.142-152
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• 2016

실내 측위 분야에서는 사용할 수 없는 GPS 의 한계를 극복하기 위해 대두되고 있는 기술들은 대부분 사설 무선 통신망(Private Wireless Network)를 이용한 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 설치 및 유지 보수비용이 많이 들고 측위 오차가 수 미터로 실내 주차장 등 정밀한 측위가 필요한 장소에서 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 QR 코드 인식 기반 차량용 실내 측위 방법을 제안하였다. QR 코드 스캔을 통해 절대 좌표를 얻고 아핀 변환(affine transform)을 통한 기울기(Tilt) 및 회전(Roll) 보정과 스케일 변환 및 삼각함수를 이용한 카메라의 위치 정보(상대좌표)를 획득하여 정밀한 위치 좌표를 계산한다. 결과적으로 13.79cm 의 평균 오차를 달성해 기존 무선 네트워크 기반 기술의 오차 50cm 대비 단지 27.6% 정도 오차율에 해당함을 확인하였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 추계 학술발표회 제20권2호
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• pp.441-444
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• 2008

본 연구는 콘크리트 구조물의 유지관리 및 보전활동의 절력화(節力化)와 장기 수명화를 목적으로 콘크리트에 발생하는 미세한 균열에도 수시의 점검이 가능해지도록 콘크리트 그 자체에 자기 수복 기능을 부여하는 것에 관한 연구이다. 현재 국외 전문 학술지를 통해 제안되고 있는 자기 수복 콘크리트를 조사해 각각의 특징이나 앞으로의 해결과제에 대해 고찰하였으며, 지금까지와는 완전히 다른 방법으로 박테리아의 생화학 반응을 이용한 자기 수복 콘크리트 개발에 관한 기초연구로서, 생물이 자신의 몸 내외에 광물(Bio-mineral)을 만들어 내는 작용. 즉, 생체 광물 형성 작용(Bio-mineralization)을 이용하여 콘크리트의 개질(改質) 및 성능향상을 목적으로 한 새로운 가능성에 대한 내용이다. 여기에서는 Bacillus pasteurii등의 박테리아가 탄산칼슘을 석출시키는 Bio-mineralization을 이용한다고 하는 새로운 발상으로부터의 콘크리트 역학적 성능 및 내구성의 향상, 균열의 보수등의 가능성에 대한 검토를 소개하고, 기초적 실험을 통해 향후 행해져야 할 연구의 방향성이나 자기 수복 콘크리트의 발전 가능성에 대해 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.541-544
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• 2015

모바일 분야가 과거 음성통화 중심에서 데이터통신 서비스(SMS, E-Mail, 웹 서핑 등)를 거쳐 스마트폰 기반의 '생활편의' 서비스로 진화 중이다. 최근 전 세계 도서출판 시장 규모 통계에 따르면 전자책의 비중은 늘어나고 있는 반면 종이책의 비중은 줄어들고 있는 것으로 보인다. 종이책의 발전으로 수많은 전자책이 시중에서 판매되고 있으나 종이책에 능동형 통신기능을 제공하는 NFC 기반의 모바일 환경을 융합한다면 전자책이 가지고 있는 단점을 보완하고 보다 다양한 응용분야에서 요구하는 사항을 만족시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 NFC 기반 모바일 교육용 음성동화책 어플리케이션을 설계 및 구현하기 위해 관리 대상의 정보를 장치에 저장하는 것이 아닌 서버에 저장하는 방법을 통해서 개발의 효율성 및 유지 보수성을 고려한 NFC 기반 모바일 교육용 음성동화책 어플리케이션을 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.672-682
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• 2020

최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.