• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.111-116
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• 2021

본 연구는 자율주행 통합관제센터 및 운행 중인 자율주행자동차에게 보행자의 무단횡단 발생 시 실시간으로 무단횡단 이벤트를 전달하고 보행자에게는 보행신호등에 따른 경고 및 안내방송을 하는 보행자Care 시스템의 개선에 관한 연구로서 보행자Care 시스템의 객체검지방법에 대한 신뢰성 향상과 동일시간, 장소, 객체의 중복이벤트 제거를 통해 정확도 향상을 위한 시스템 알고리즘을 설계하였다. 자율주행실증단지의 수집된 실증데이터를 통해 도출된 개선사항에 제시사항을 적용하여 객체검지에 대한 정확성과 보행자 카운트, 미검지 발생의 개선과 Lidar센서 및 지능형CCTV를 통해 검지되는 각 이벤트 상호매칭을 통해 집계의 정확도가 향상될 수 있도록 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.439-439
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• 2022

인공위성은 위성통신, 기상 등 다양한 분야에서 활용되고 있지만 재난과 위성영상 특성 매칭의 제약으로 재난 상황에서는 제한적으로 사용되었다. 국내외 위성 갯수의 증가로 위성영상을 준-실시간으로 확보 가능함에 따라 활용할 수 있는 범위가 증가하여 최근에는 재난·재해에 신속하게 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 재난 발생 지역의 위성 영상 확보를 위해 촬영된 영상과 미래시점의 촬영 예정인 영상의 촬영 예정 시간 및 영역을 빠른 시간 내 분석하여 최적 위성영상 확보에 기반이 되고자 한다. 행정안전부에서 분류한 재난·재해 유형에 따라 재난 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 확보를 위하여 다양한 위성과 탑재된 센서들의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 위성영상의 적시성을 분석하여 최적 위성을 정의하였다. 위성 궤도 시뮬레이션은 TLE(Two Line Element) 정보를 이용하는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 개발하였다. 최신 TLE 정보를 이용하여 위성 궤도 정보 및 센서 정보(공간 해상도, Swath width, incidence angle IFOV 등)을 적용하였다. 수집된 위성 궤도 정보를 기반으로 위성의 궤도를 예측하여 예측된 위치에서의 촬영 영역을 산정하는 분석 기능을 수행하여 최종 시뮬레이션 데이터를 생성한다. 개발된 위성 궤도 시뮬레이션 알고리즘을 토대로 태풍 미탁 사례에 적용하였다. 위성 궤도 시뮬레이션 알고리즘을 태풍 미탁 사례에 적용한 결과 다종 위성리스트 중 위성 궤도 분석을 통해 최단기간 획득 가능한 위성 중 정지 궤도 기상위성인 Himawari-8, GK-2A는 태풍 경로 모니터링, 광학 위성인 Sentinel-2, PlanetScope는 건물 피해 지역, SAR 위성인 Sentinel-1, ICEYE는 홍수 지역을 탐지하는데 최적 위성 영상으로 분석되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.134-145
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• 2013

국내에서 시행되는 대형 도로건설사업은 공구별로 분리 발주되고 개별 시공사는 단절된 형태로 시공을 하게 된다. 공구별 공종 및 활용 장비는 유사하나, 공구 간 장비의 공유는 비공식적이고 부분적으로만 일어난다. 이로 인해 도로 현장에서 사용되는 고가의 장비들은 낮은 가동률을 보이며 임대비용이 공사비의 높은 비중을 차지한다. 본 연구에서는 린 건설과 프로그램 매니지먼트의 이론에 근거하여 개별 공구에서 발생하는 유휴 및 부족 장비를 전체 사업 차원에서 공유함으로서 장비 생산성을 향상 시킬 수 있는 방안을 모색하였다. 개발된 장비공유시스템은 정의된 기준(최단거리, 연속성, 빈도 및 일대일) 및 일련의 절차에 따라 공구들의 장비 수급현황을 바탕으로 비용을 최소화하면서 가동률을 높여주는 조건하에 두 공구 간 장비의 매칭(matching)을 자동화해준다. 본 시스템을 실제 도로공사 현장 4개 공구에 3개월 간, 3개 장비를 대상으로 시뮬레이션을 실시한 결과, 다공구에서의 생산성을 측정하는 지표인 nDPR이 향상되었으며, 장비 비용 또한 4.45% 개선되었다. 더불어, 공유횟수가 많은 장비일수록 nDPR 및 비용이 비례적으로 개선되는 것을 관찰할 수 있어 장비의 공유를 통한 긍정적 효과를 입증하였다. 본 연구의 결과는 개별 사업이 아닌 전체사업 차원의 관리를 통해 증대되는 사업 가치를 정량적으로 제시함으로서 프로그램 차원의 사업관리모델을 조기 도입하는데 일조할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.669-678
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• 2018

본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.689-699
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• 2016

LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제52권3호
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• pp.202-213
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• 2020

미생물 연구에서 대량의 마이크로바이옴 데이터를 효율적으로 얻는 기술이 발전해왔지만, 마이크로바이옴 빅 데이터를 적절하게 분석하는 도구는 여전히 부족하다. 또한 빈약한 데이터베이스를 사용하여 미생물 군집을 분석하면 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 대량의 미생물 데이터베이스 분석을 위한 적절한 방법을 설계하고자 하였다. 박테리아는 개인의 손끝과 개인 소지품(휴대 전화 및 랩탑 키보드)에서 수집되었다. 박테리아로부터 게놈 DNA를 추출하고 16S rRNA 유전자를 표적으로 하여 차세대 시퀀싱을 실시하였다. 손끝과 개인 소지품 간의 박테리아 매칭 비율의 정확성은 공식과 함께 환경 및 인간관련 데이터베이스를 사용하여 확인하였다. 적절한 분석을 설계하기 위해 다음 세가지 범주를 기준으로: 정성적 분석과 정량적 분석 비교, 성별에 관계없이 모든 참여자뿐만 아니라 동일 성별 참여자 내 비교, 환경(eDB) 및 인간 관련 데이터 베이스(hDB)를 이용하여 샘플간 비교하였다. 결과는 정성적 분석과 동일 성별 참가자 내에서의 비교 및 hDB의 사용이 비교적 정확한 결과를 제공하였다. 우리의 연구는 인간 유래 미생물을 사용하여 대량의 미생물학적 데이터를 포함하는 연구를 수행할 때 정확한 결과를 얻을 수 있는 분석 방법을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.786-792
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• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.151-160
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• 2015

본 논문에서는 망각곡선을 응용한 반복학습시기 설정 및 학습자 수준과 단어 난이도 자동계산 방법이 적용된 영어단어 암기시스템을 소개한다. 우리 시스템은 망각곡선을 사용해서 학습자의 단어암기 횟수에 따라 적절한 반복 주기를 정하고 그 시기에 복습을 요구한다. 학습자가 알고 있는 단어들에 대한 복습시간을 없애고 잊어버릴 확률이 가장 높은 단어들을 우선 적으로 복습하는 것으로 시간을 절약 할 수 있는 것이다. 또 수준에 맞는 난이도의 단어들을 제공함으로써 학습 흥미와 성취도 유지에 기여할 수 있다. 학습자의 수준을 고려하지 않은 난이도의 단어를 무작위로 제공하거나 이미 다른 사람들의 평가에 맞춰진 난이도의 단어들을 제공하는 기존의 시스템과 차별되도록 학습자와 단어 난이도 설정에 온라인 체스게임 랭킹시스템에서 사용하고 있는 "Glicko" 시스템을 적용시켰다. 플레이어간의 대결을 통해서 서로의 실력이 결정되고 매칭되는 이 시스템을 우리는 단어와 사람간의 대결로 시스템에 적용하였다. 그것으로 인해 학습하는 사람의 수준과 단어들의 난이도가 실시간으로 측정되고 학습과정에 반영이 된다. 이 외에 부가적으로 분산학습, 시험형식의 문제풀이의 즉각적인 피드백을 활용하여 영어 단어 암기의 효율성을 극대화 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.243-251
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• 2021

본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.