본 연구에서는 멀티 센서 융합 측위 시스템(Mobile Mapping System, MMS) 기술을 도입하여 가로수의 생육 전 과정에 따른 탄소저장량을 효과적으로 산정할 수 있는 최적화된 가로수 탄소저장량 산정 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 멀티 센서 융합 측위 시스템(MMS)을 이용한 가로수 탄소저장량 산정 시스템은 데이터베이스, 메모리, 프로세서 및 사용자 인터페이스, 통신모듈로 구성되어있다. 천안 아산 신도시의(총 거리: 2.1 km, 면적: $283,698m^2$) 가로수 약 261개를 대상으로 탄소 저장량을 산정을 산정하였다. 평균 현존생물량과 탄소저장량의 경우 메타세콰이어가 각각 34.5 kg, 17.3 kg C로 가장 높았고, 이팝나무에서 각각 19.5 kg, 9.8 kg C로 가장 낮게 나타났다. 총 현존생물량과 총 탄소저장량은 은행나무에서 각각 5028.8 kg, 2514.4 kg C로 가장 높게 나타났으며, 이팝나무에서 각각 780.7 kg, 390.3 kg C로 가장 낮게 나타났다. 또한, 가로수 측정 대상지역 내 가로수의 데이터베이스를 구축하였고, 가로수 데이터베이스를 토대로 GIS 분석기법을 활용하여 가로수 탄소저장량을 구글 형식으로 변환, 3D로 시각화하였다.
GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
함정 추진기에서 발생하는 캐비테이션은 함의 생존성과 직결되어 있으며, 생존성 향상을 위해 추진기 캐비테이션 초생이 지연되는 추진기 형상을 요구하고 있다. 그러나 한번 함정이 건조되고 나면 다양한 운용 조건에서 캐비테이션이 발생할 수 있어, 설계 뿐만 아니라 운용 시에도 추진기 캐비테이션 발생 여부를 알 수 있어야 한다. 이를 위해 선내에서 계측한 신호를 이용한 캐비테이션 발생 여부 판단이 필요하다. 본 연구에서는 추진기 상방 선체에 하이드로폰과 가속도계를 설치하여 추진기에서 발생하는 음향/진동 신호의 상관관계와 각 센서를 이용한 캐비테이션 초생 분석 성능에 대해 비교를 수행하였다. 캐비테이션 발생을 시각적으로 파악하기 위하여 선미부에 관측창을 설치하여 고속카메라 계측을 수행하였다. 계측 결과 음향과 진동 신호 간 스펙트럼 형상은 다르게 나타났으나, 선속에 따른 밴드별 레벨 증가분, 1 kHz ~ 10 kHz 대역의 전체 레벨 등은 비슷한 경향을 나타냈다. Detction of Envelope Modulation On Noise(DEMON) 분석에서도 음향과 진동신호 모두 비슷한 결과를 보여주었으며, 이를 통해 추진기 캐비테이션 발생분석에는 하이드로폰과 가속도계 모두 활용할 수 있음을 확인하였다.
ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.
콘크리트포장에 초기균열을 일으키는 중요한 인자 중 하나는 콘크리트 내부의 초기온도이다. 따라서 콘크리트포장의 초기균열 발생원인을 연구하기 위해서는 초기온도를 계측하여 분석하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 초기균열이 발생하는 슬래브 장소와 초기균열의 발생시간이 초기온도패턴에 어떤 영향을 받는지를 검증하였고 더불어, 줄눈부에서 발생하는 균열의 발생시점과 시공시간과의 관계도 알아보았다. 본 논문을 위해서 "중부내륙고속도로 여주-충주간 제 1공구 시험도로 건설공사구간 STATION 1+400$\sim$1+700" 지점에서 시험시공이 이루어졌으며, 시공 후 72시간 동안 i-Button(온도계측센서)을 이용하여 온도계측을 시행하였으며, 초기균열의 거동은 Demec gauge를 사용하였으며, 초기균열 및 줄눈부 균열은 육안으로 확인하였다. 초기온도패턴과 초기균열의 분석 결과, 콘크리트의 초기온도패턴은 슬래브에 초기균열이 발생하는 위치와 시각에 영향을 주는 것으로 나타났다 초기균열균열은 온도낙차폭이 가장 큰 슬래브에서 발생하였으며, 그 시각은 슬래브의 온도가 급강하하는 새벽이었다. 또한, 콘크리트 슬래브의 거동이 인근 줄눈부에 발생한 초기균열에 따라 영향을 받으며. 줄눈부에 발생한 균열의 발생시기가 서로 다를 경우에 균열의 거동이 달라질 수 있다는 가능성이 제시되었다. 그 외에도, 오전에 시공한 슬래브에서의 균열 발생률이 오후에 시공한것보다 더 큰 것으로 나타났으며, 균열의 발생 간격이 큰 균열이 그렇지 않은 균열보다 더 큰 균열틈을 보였다.
요즘 국내 외 농업 환경은 농업 인구의 고령화, 귀농 인구의 증가, 급격한 기후 변화, 농식품 유통 구조의 다양화, 수자원의 고갈 및 한정된 경작지 등 다양한 변화 속에 놓여 있다. 최근 농업을 둘러싼 다양한 환경 변화에 대응하기 위해 재배 전반의 작업이력인 작물 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 사항들을 쉽게 기록, 저장 및 관리하여 작물 생산량과 작업 효율을 높이기 위한 스마트 온실 실용화에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 작물의 근권부에서 측정할 수 있는 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량. CO2 농도 등과 같은 생육에 필요한 상황정보를 수집하고 수집된 데이터를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 생장 작물의 근권 측정부에서 측정된 데이터와 센서로 측정된 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량 등의 데이터를 취합하여 400MHz의 무선 통신 게이트웨이에 전송하는 시스템을 개발하였다. 전송된 데이터를 Cloud 기반으로 근권 환경 데이터를 모니터링 및 데이터를 시각화 할 수 있는 통합 SW 개발을 진행하였다. 데이터의 시각화를 위한 그래프 형식과 데이터 형식으로 모니터링을 할 수 있도록 하였다. 기존 스마트팜은 농장내의 데이터만을 이용하여 작물 및 시설관리를 하고, 본 연구는 전국의 농장의 날씨 및 생장환경을 수집 및 분석하여 가장 효율적인 생장환경을 제시한다.
예술과 미디어 기술을 융합한 새로운 장르의 공연콘텐츠 시장의 확장은 전통적인 무대미술 표현범위의 한계를 넘어 창의적인 시공간적 표현을 자유롭게 하며 공연예술분야 내 블루오션으로 성장하고 있다. 이러한 시대적 변화와 요구에 따른 공연예술 산업 발전에 이바지할 예술 기술 융합 콘텐츠 제작이 가능한 융합 인재 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 대학의 무대미술 전공 관련학과에서는 기존의 미술교육 외 시대에 상응하는 무대영상 및 다양한 미디어 매체 기술(가상현실. 홀로그램, 인터렉티브 모션센서)등을 공연예술 분야 시각화 과정에 접목시키는 역량제고를 위한 교과목 개발이 시급하다고 판단했다. 본 논문은 최근 10년간 미디어기술 융합공연 사례분석을 통하여 구체적인 기술융합 무대미술 전공 교과목 개발에 관하여 연구하고자 한다. 무대미술과 미디어 기술 융합교육 시도는 기존의 전통적인 무대미술 개념을 기반으로 작품성과 더불어 창조적인 시각적 표현의 한계를 뛰어넘는 융합인재 양성의 초석이 될 것이다.
스크린골프는 단순히 실내에서 골프를 즐기는 수준을 넘어 실제 골프코스와 같은 환경을 체감할 수 있도록 정교한 센서와 3D 그래픽으로 구현하여 사용자에게 보다 현장감 있는 인터페이스를 제공한다. 이러한 인터페이스 환경을 경험한 사용자들은 골프에 대한 재미를 더 크게 느끼고 몰입하게 되는 행동성향을 보임에 따라 효과적인 실감 인터페이스의 제공은 무엇보다 중요하다 하겠다. 본 연구에서는 체감형 스포츠로서 스크린골프가 가지는 의미와 스크린골프에 구현된 다양한 인터페이스 요소를 정리하여 사용자가 필드골프와 같은 실재감과 재미를 느끼며, 스크린골프에 보다 몰입할 수 있는 요인들을 규명하였다. 감각 요소를 근거로 한 인터페이스 요소들을 시각·청각·촉각 측면에서 정리하였고, 골프존과 카카노VX 사례를 대상으로 주기적으로 스크린골프를 즐기는 사용자 FGI와 골프 프로 전문가 심층 인터뷰 등을 통해 스크린골프의 효과적인 실감 인터페이스 제공을 위한 개선 방안 및 방향성을 제시하였다. 분석결과 시각 측면에서는 야디지를 포함한 코스정보와 플레이 연출 그래픽이 몰입하게 만드는 요소임을 확인하였고, 촉각 측면에서는 실제 장비를 사용한다는 점과 함께 다양한 코스 환경과 플레이 상황을 구현한 물리적 인터페이스 실재감이 중요하게 나타났다. 특히 청각 측면에서는 보다 진보된 기술로 정교하게 구현한 필드골프 캐디와 같은 AI 캐디를 통해 사용자별 맞춤형 서비스를 제공한다면 보다 큰 재미와 실재감으로 스크린골프에 몰입하게 만드는 가장 효과적인 방안임을 확인하였다.
본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.
드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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