• 터널과지하공간
• /
• 제32권2호
• /
• pp.93-106
• /
• 2022

본 연구에서는 광산 현장에서 트럭 운전자들이 스마트 기기를 이용해 원석 생산 데이터를 기록하고, 이를 이용해 PC 환경에서 작업일지(운행일지)를 작성할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 이를 위해 국내에서 가행 중인 4곳의 광산을 연구지역으로 선정한 다음 현장에서 사용하고 있는 작업일지를 확보하였다. 광산별로 작업일지에 포함되는 정보 요소를 분석하였다. 광산별로 작업일지 작성을 위해 기록하는 정보와 양식이 서로 다르므로, 원석 생산 데이터 기록과 작업일지 작성을 위한 애플리케이션은 연구지역 맞춤형으로 4종을 개발하였다. 블루투스 비콘의 신호를 수신하는 방법과 사용자가 직접 애플리케이션을 조작하는 방법으로 원석 생산 데이터를 기록할 수 있다. 기록된 데이터 파일은 클라우드 서버에 업로드되고, 업로드된 파일은 PC 환경에서 작업일지 작성 애플리케이션에 의해 현장에서 사용하는 형태의 작업일지로 변환할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권11호
• /
• pp.457-464
• /
• 2019

양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.