• 제목/요약/키워드: 신호지도

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구조적인 관계를 이용한 지도의 정보추출에 관한 연구 (A Study of Information Extraction from Map using a Structural Relation)

  • 전흥구;최관순
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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    • pp.45-48
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    • 2000
  • 지도영상은 숫자, 각종 심볼 그리고 지형적인 경계선, 도로, 강 등을 나타내는 라인 등으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 기하학적인 관계를 이용하여 지도영상으로부터 지도정보를 추출하는 연구를 수행하였다. 제안된 이 방법은 연결성분만을 고려한 방법보다 개선된 방법으로 GIS 입력 모듈에 효율적으로 이용할 수 있다.

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색상 지도와 HOG-SVM 기반의 신호등 검출 알고리듬 (Traffic Light Detection Algorithm based on Color map and HOG-SVM)

  • 김상기;한동석
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.306-308
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    • 2016
  • 신호등 검출은 지능형 교통 시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 관련한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 신호등검출 알고리듬의 문제점은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리듬을 제안한다. 먼저 제안하는 색상지도와 HSV(Hue-Saturation-Value)를 이용하여 신호등의 후보를 검출한다. 검출한 신호등의 후보로부터 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 서술자를 이용하여 특징을 추출한 다음 최종적으로 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 신호등을 검출하는 알고리듬을 제안한다.

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차량 및 센서 정보를 활용한 실외 위치 추적 시스템 설계 (Outdoor location tracking system design using vehicle and sensor information)

  • 이철우;이현섭;김진덕
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.217-219
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    • 2011
  • 현재 차량 위치 추적 시 사용빈도가 가장 많은 방법은, 지도상에 자신의 위치를 수치로 보여주는 GPS 수신기를 사용하여 지도상 실외의 위치를 측위 한다. 위의 GPS를 이용한 내비게이션은 차량의 진행방향, 출발 도착 지점을 설정하여 차량을 운행한다. 또한 GPS 음영지역 및 신호 지연의 문제를 해결하기 위한 지자기센서와 가속도센서를 사용하는 시스템도 있다. 그러나 센서를 활용할 경우 차량의 방향 정보를 얻을 수 있지만 음영 및 신호 왜곡 시간이 길어질 경우 정확한 차량의 위치를 판단 할 수 없다. 즉, GPS의 신호에 오류가 있을 경우 차량의 이동거리를 알 수 없으므로 차량의 회전 정보는 효용 가치가 떨어진다. 따라서 이를 보정하기 위해서는 정확한 차량의 위치를 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 GPS의 문제를 해결하기 위해 차량의 속도정보와 스마트폰의 지자기센서를 활용한 실외 위치 추적 시스템과 WiFi 정보를 활용한 차량용 WPS시스템을 설계 하였다.

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실내 자율 주행을 위한 3D Map 생성 시스템 (3D Map Generation System for Indoor Autonomous Navigation)

  • 문성태;한상혁;엄위섭;김연규
    • 항공우주기술
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    • 제11권2호
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    • pp.140-148
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    • 2012
  • 자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.

GPS 위성이상 분석 및 이상신호 모델링

  • 고재영;한영훈;신미영;조득재
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.111-112
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    • 2013
  • GPS는 항행, 측량, 지도제작, 시각동기 등 정확한 위치정보가 필요한 여러 분야에서 활용되고 있으며, 이에 대한 의존도는 점점 증가하고 있는 추세이다. 따라서 GPS 신호에 이상이 발생하는 경우 GPS를 기반으로 한 여러 시스템에서 혼란 및 막대한 경제적 손실이 발생할 것으로 예상된다. 이를 방지하기 위해 GPS 신호의 이상 감시를 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 연구 중에는 기존의 이상사례에 대해 분석하는 부분도 포함된다. GPS 신호 이상은 위성 고장, 태양폭풍에 의한 이온층의 급격한 변화, 항법메시지의 오류, 전자파 간섭 등 여러 요인에 의해 발생하게 된다. 본 논문에서는 위성 고장 사례 중 위성시계 이상, 위성궤도 이상와 이온층 폭풍에 의한 이상, 대류층 변화에 의한 이상에 대해 분석하고 이 때 고장으로 인해 발생한 이상신호에 대해 모델링을 수행한다. 기존의 이상사례에 대한 분석결과 및 모델링한 신호는 GPS 신호의 이상 감시 알고리즘을 개발 및 검증하기 위한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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레이다와 전파신호처리 기술(I)

  • 곽영길
    • 한국전자파학회지:전자파기술
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    • 제5권1호
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    • pp.100-110
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    • 1994
  • 레이다 신호는 대표적인 전자파 신호로서 주변환경에 따라 시간, 주파수, 공간 영역에서 고유한 신호특성을 가지고 있으며, 신호처리 기법도 다양하다. 본 논문에서는 먼저 레이다를 위한 전파 신호처리 의정의와 필요성을 언급한뒤, 레이다 신호환경 특성을 살펴보고 신호처리를 위한 신호의 시간 및 스펙트럼 특성에 대해 기술하였다. 그리고, 신호특성에 적합한 신호처리기의 구현을 위해 레이다 신호처리에 관 련된 주요 기법에 대해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 신호처리 분야는 일반적으로 잘 알려진 음성이 나 영상신호처리 분야와 달리 고유한 알고리듬과 구조가 요구된다. 신호처리기법으로서 레이다 파형설 계, 해상도 모호성, 펄스압축, 클러터제거, 도플러처리, 일정오경보탐지, 클러터 지도, 표적군 형성/ 추출, 표적식별, 레이다영상기법, 적응배열처리 등에 관해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 선호처리 기술은 "스마트"한 레이다를 위한 두뇌 역할을 하기때문에 그 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 고속, 대용량의 신호를 주어진 빔 주사시간동안에 실시간으로 처리하여 표적 정보를 추출해야 하기 때문에 아직도 상용 프로세서의 속도 한계내에서 알고리듬의 수행에 다소 제약을 받고 있으나, 최근 디지탈 신호처리 전용의 고속 칩의 출현으로 많은 발전을 가져오고 있다. 끝으로, 향후 레이다 신호처리 발전 추세와 응용분야에 대해 살펴보았다. 응용분야는 군수 및 민수용의 겸용 파급효과가 매우 크고, 군용의 대공탐색 및 조기경보, 전장감시뿐만 아니라 전투기 탑재용으로 필수적이며, 특히 민수용의 공 항, 항공기, 선박, 위성 등 매우 다양하다. 최근 발전추세에 따른 기술로서 다중모드 신호처리, 고집적 회로기술, 적응배열, 디지탈 빔형성, 적응성, 고분해능 및 방향성, 표적식별, 다차원 신호처리에 대해 언급 하였다.

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딥 뉴럴 네트워크의 적절한 구조 및 자가-지도 학습 방법에 따른 뇌신호 데이터 표현 기술 분석 및 고찰 (Analysis and Study for Appropriate Deep Neural Network Structures and Self-Supervised Learning-based Brain Signal Data Representation Methods)

  • 고원준
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.137-142
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    • 2024
  • 최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.

Beacon GPS를 이용한 수치지도 갱신에 관한 연구 (A Study on Updating of Digital Map using Beacon GPS)

  • 윤부열;문두열;홍순헌
    • 지구물리
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    • 제9권4호
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    • pp.387-395
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    • 2006
  • 현재 우리나라에서는 국가 기본도를 비롯하여 여러 축척의 수치지도가 제작되어있다. 그러나 현재의 수치지도는 항공사진측량 또는 위성영상을 이용하여 신규제작이나 수정․갱신이 이루어지고 있지만, 수시로 변화하는 지형. 지물에 대한 즉각적인 수정이나 갱신을 항기에는 많은 어려움이 있다. 이에 따른 대안으로 GPS 측위방법을 이용하여 수치지도 수정 갱신에 요구하는 측위 정확도를 제시와 사용자 편의를 제공하고자 한다. 그러나 정확한 위치를 GPS만을 가지고 획득하는 것은 GPS가 받는 위성신호 오차 주위 환경의 영향으로 그 위치 오차가 상당히 크게 발생할 수 있다. 약 20,183km 상의 고도 위에 있는 위성에서 받는 위치신호 덕분에 기존 방법의 가장 큰 문제점이었던 누적오차를 줄이기는 하였지만, 높은 빌딩들 사이, 나무가 너무 울창한 숲 등과 같은 위성에서 위치 신호를 받지 못하는 지역이 발생하게 된다. 또한 GPS 위성의 GDOP(Geometry Dilution of Precision)이나 주기적으로 바뀌는 위성궤도 때문에 위치를 연산하는데 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점의 해결 및 정확한 위치결정을 위해서는 DGPS (Differential GPS)가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 여러 정확성을 향상시키길 위해 DGPS 방법 중 가장 편리한 방법인 해상위치결정용 Radio Beacon 수신기를 적용함으로써, 차량항법의 정확도를 향상시키고, 각종 측량에 응용하여 광범위한 지역을 신속히 측량할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 여러 DGPS 방법 중 비교적 저렴하고 단독으로 측량이 가능한 Beacon GPS를 이용하여 신속한 수치지도 수정 및 갱신 작업 방안을 제시 하고자 한다.

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『신호현시 표출 방법』에 따른 교통사고 발생빈도 분석 연구: 대전광역시 관내 중심으로 (A Study on the Frequency of Traffic Accidents by Traffic Signal Timing: Focused on Daejeon)

  • 윤소식;이민호;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.20-37
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    • 2023
  • 본 연구는 지속 확대 설치되고 있는 교통신호기가 교통사고 예방에 어떤 효과가 있는지 분석하기 위한 것이다. 대전광역시 교통신호기 1,602개소 중에서 2013~2019년까지 7년간 TCS에 등록된 신호위반 등 교통사고 자료 7,045건을 수기 검색하였다. 교통사고 다발 상위 20개소 교차로를 특정하고, 교통사고 조사기록과 현장지도를 열람하여 위반차량의 주행 방향, 신호현시를 비교분석하고, 신호위반 교통사고 원인을 신호운영 설계(운영) 미흡과 운전자 과실(고의)을 구분해서 문제점 및 개선안을 제안하였다. 분석 결과 직좌동시신호와 중복현시 등에서 신호위반 교통사고 75%가 발생하였고, 황색신호에서 발생하는 교통사고 대책으로 황색신호시간 연장 또는 전적색(All Red)신호 운영시 교통사고가 줄어들었다. 비보호 좌회전은 정상신호로 개선이 필요하다. 또한, 경찰에서는 교통사고 현장지도 및 신호관련 자료에 대하여 수기 열람으로 교통사고 예방대책 수립시 많은 인력과 활용도가 떨어져 교통업무관리시스템(TCS)의 개선이 필요하다. 본 연구는 현장에서 수집한 방대한 데이터를 분석하여 개선방안을 제시한 것으로 신호운영에 기여할 것으로 판단된다.

지도학습을 통한 심전도 부정맥 분류 시스템 (ECG Arrhythmia Classification System by Supervised Learning)

  • 전은광;한상욱;이화민;남윤영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.649-652
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    • 2016
  • 빅데이터 시대와 다양한 웨어러블 디바이스의 등장으로 사용자로부터 다양한 비정형 데이터를 수집할 수 있고 분석을 통해 정보를 제공하는 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서 사용한 nymi 밴드를 통해 사용자의 ECG 신호에 대한 수집이 가능해졌고 수집된 데이터를 이용하여 부정맥과 관련된 데이터 분석이 가능해 졌다. 지도 학습의 방법중 하나인 분류 기법을 사용하여 수집 되는 ECG 신호 데이터에 대한 부정맥 질병을 판단할 수 있는 시스템을 제안한다.