차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고,DEM영상의 밝기값, 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과,레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도,즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며,실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
센서 네트워크는 원격지의 상태를 실시간으로 파악하기 위하여 각종 모니터링 시스템에서 활발히 활용된다. 시스템은 원격지에 일어난 사건을 인식하고 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 각종 시뮬레이션 모델 및 분석 기법과 함께 수집된 센서 데이터를 분석한다. 이 논문에서는 모니터링 시스템에서 원격지의 사건을 인식하기 위하여 사건을 등록하고 처리하는 과정을 설계하였다. 이 과정에는 사건 정보 등록, 센서 데이터로부터 사건 정보 추출, 데이터 종류 별 테마(theme) 생성, 연산자를 통한 테마 결합, 시뮬레이션 모델을 활용한 사건 진행 예측, 영향 분석이 포함된다. 그리고, 실제 센서 네트워크를 활용하여 등록된 사건이 처리됨을 보인다.
관계추출기의 학습을 위해서는 많은 학습 데이터가 필요한데, 사람이 모으게 되면 많은 비용이 필요하여 원격 지도 학습을 이용한 데이터 수집이 많은 연구에서 사용되고 있다. 원격 지도 학습은 지식베이스를 기반으로 학습 데이터를 자동으로 만들어 내는 방식이기에 비용이 거의 들지 않지만, 지식베이스의 질과 양에 영향을 받는다. 본 연구는 원격 지도 학습을 기본으로 관계추출기의 성능을 향상 시키고, 지식베이스를 확장하는 방안으로 반복학습을 제안한다. 실험을 적은 비용으로 빠르게 진행하기 위해 반복학습을 자동화 하는 시스템을 설계하여 실험을 하였고, 이 시스템으로 관계추출기의 성능이 향상 될 수 있는 가능성을 보였으며, 반복학습을 통한 지식베이스의 확장 방안을 제시한다.
최근 정보화 사회의 발전에 따라 전기전자 제어기술 분야에 대한 인터넷 응용기술이 다양해지고 있으며 인터넷을 이용한 원격계측의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 부응하기 위하여 여러 종류의 아날로그 데이터를 온라인 계측할 수 있는 인터넷 엠베디드 모듈을 이용한 원격계측 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 계측과 통신을 위한 하드웨어 부분과 그것을 제어하는 소프트웨어 GUI모듈로 구성된다. 이 시스템은 클라이언트가 조도, 온도 등의 원격지의 데이터를 별도의 pc서버 없이 쉽게 수집할 수 있다는 이점을 갖는다. 제안한 시스템의 유효성을 검증하기 위하여 여러 가지 응답과 동작 상태를 시험한 결과 그것의 효용성을 확인 할 수 있었다.
우리나라 원격탐사 분야에서는 2017년을 기점으로 딥러닝의 뛰어난 성능을 바탕으로 연구 성과를 나타내기 시작하여, 현재는 영상 전처리부터 활용까지 원격탐사의 거의 모든 분야에서 딥러닝을 적용하는 연구가 수행되고 있다. 원격탐사 분야에 적용된 딥러닝의 연구 동향 분석을 수행하기 위해, 2021년 10월까지 출판된 원격탐사 분야에 딥러닝이 적용된 국내 논문들을 수집하였다. 수집된 60여 편의 논문들을 바탕으로 딥러닝 네트워크 목적, 원격탐사 활용 분야, 원격탐사 영상 취득 탑재체별로 나누어 연구 동향 분석을 수행하였다. 또한, 논문에서 훈련자료 구축에 효과적으로 이용되었던 오픈소스데이터들을 정리하였다. 본 논문을 통해 현시점에서 딥러닝이 원격탐사 분야에 자리잡기 위해 해결해야 할 문제점들을 제시하면서, 향후 연구자들의 원격탐사 분야에 딥러닝 기술을 접목하기 위한 연구 방향을 설정하는 데 도움을 제공하고자 한다.
빌딩 원격 통합관리는 광역에 걸쳐 분포되어 있는 빌딩의 자동화 시스템의 통합을 의미하며, 이를 통해 작업의 일관성을 유지하며 생산성을 향상시키고 각각의 설비에 대한 정보를 일원화할 수 있다. 빌딩 자동화 시스템의 통합을 위해서 프로토콜 개방이 중요하지만, 국내의 자동화 시스템 제작업체에서는 프로토콜 개방을 하지 않고 있다. 또한 통신 프로토콜이 분석되었다고 하더라도 연결 가능한 Device에 따라 수집할 수 있는 데이터의 종류에는 한계가 있을 수 있다. 본 논문에서는 빌딩 원격 통합관리를 구현할 수 있는 유동 IP를 이용한 빌딩 원격 통합관리 시스템의 구축 방안을 제시하고, 관리비를 줄일 수 있는 통합 운영 방법과 기업용 전용회선대비 유동 IP를 이용한 ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line)의 통신비를 평가하였다.
분 논문에서는 원격 온도제어시스템을 연구하였다. 원격계측 센서를 이용하여 비닐하우스 내의 온도정보를 수집하고 이 데이터를 무선통신을 이용하여 서버에 전송 후 온도제어 정보를 다시 히터시스템에 전달한다. 옥내에서 비닐하우스 내 온도변화를 파악하고 원격으로 히터시스템을 가동할 수 있다.
본 논문은 웹을 이용한 교량의 실시간 안전감시 시스템을 개발하였다. 시스템이 설치될 교량들은 열악한 환경에 놓일 수 있기 때문에 CDMA 모뎀을 이용하여 실시간 데이터 수집이 가능하도록 하였다. 또한 언제든지 시스템에 접근하여 손쉽게 관리할 수 있도록 웹을 기반으로 개발하였으며, 다양한 교량의 안전감시 센서정보를 하위(low) 레벨의 설정까지 가능하도록 설계하였다. 교량에서 수집된 데이터는 CDMA 모뎀을 통하여 원격 서버에 저장되며, 저장된 데이터는 가공되어 교량의 상태와 위험도를 실시간으로 웹브라우저 상에서 모니터링이 가능하고, 교량의 피로도, 노후화 및 건전도를 측정할 수 있다. 개발된 시스템은 무영대교에 설치되었으며, 시스템의 효율성을 입증하였다.
본 논문은 무선센서 네트워크의 테스트 베드 구축에 관한 것이다. 웹 인터페이스를 갖는 센서 네트워크 게이트웨이를 개발하고 센서노드 탑재용으로 수집 소스 데이터의 전송과 게이트웨이로 부터의 명령을 멀티 홉 루트로 전송이 가능한 기존의 Surge 프로그램을 개선하여 한번에 전송할 수 있는 데이터의 크기를 증가시키고 전송경로를 수집토록 개선하였다. 개발된 테스트 베드를 통하여 센서필드내 데이터의 수집과 특정 센서노드로의 명령전달이 가능하며 토폴로지 뷰어를 통하여 특정 센서노드로 부터 싱크까지의 데이터 전송경로와 센서노드간 상대적인 위치파악도 가능하다. 마지막으로 본 테스트베드를 활용한 원격 로봇 제어에 관하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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