• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.747-749
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• 2012

본 고에서는 미국, 일본, 유럽, 대만, 중국 등 주요 국가의 시스템반도체 정책을 분석해보고 우리나라의 시스템반도체 산업 발전을 위해 필요한 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 시스템반도체는 시스템 기능을 지원하고 실행하는 반도체로서 메모리반도체를 제외한 모든 비메모리 반도체이다. 시스템반도체는 시장규모가 2천억 달러가 넘는 막대한 시장이면서 자동차 조선 의료 기계 건설 섬유 국방 에너지 조명 로봇 등 전통 산업과 IT의 융합으로 새로운 시장이 형성되고 있어 산업의 근간인 시스템반도체의 잠재력은 매우 크다고 하겠다. 미국, 일본 등 선진국은 앞선 기술을 바탕으로 민간 주도, 대만 등 후발국은 정부 주도로 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 반면, 우리나라는 세계 최고의 메모리반도체 강국임에도 불구하고 세계 시스템반도체 시장 2,300억 달러(약 250조원)의 3%를 점유할 정도로 매우 취약하며 국내 최대 팹리스 기업 규모가 세계 51위에 불과하다. 시스템 반도체산업이 부진한 것은 대만에 비해 국내 기업들이 뒤늦게 시작하였고, 다품종 소량생산의 산업 특성에 따라 대기업들이 대량생산이 가능한 메모리반도체 생산에 주력하였기 때문이다. 앞으로 국내 시스템 반도체 산업이 글로벌 선두권 기업으로 도약하기 위해서는 전문화된 인력 양성, 차별화된 원천기술 확보, 시스템반도체 성장전략 마련, 협업 모델 구축 등을 통해 장기적인 경쟁력을 확보해야 할 것이다.

• 동굴
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• 제90호
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• pp.35-56
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• 2009

본 연구의 목적은 동굴환경의 황폐화에 대한 지속가능한 동굴의 연구, 관광 및 보존을 위하여 첨단정보화 기술인 유비쿼터스 정보기술을 활용한 새로운 차원의 동굴시스템을 제시하는데 있다. 이러한 환경문제를 극복할 수 있는 방안으로 첫째, 동굴에 대한 법제도나 조례 등으로 강력한 관리방안이 제시되거나 휴식년제 도입 등으로 행정적인 방안이 있으며, 둘째, 최첨단 정보기술을 적용하여 효율적이고 지속가능한 동굴의 관리로 지하동굴 자원의 청정환경을 도모하는 방법이 있다. 유비쿼터스 동굴의 구축에는 첨단 자동정보시스템 인 감지시스템(USN), 모니터링시스템(RFID/UFID), 무선통신시스템(WiBro/WiFi), 공간정보시스템(GIS), 항공레이저시스템(LiDAR), 저열 조명시스템(ELD) 및 통합관리시스템 등이 적용되었다. 이러한 유비쿼터스 동굴 구현에 필요한 첨단화 정보기술분야의 산업적인 융합에 의한 차세대 동굴살리기 명품솔류션 구현을 통하여 공간정보기반의 유비쿼터스 동굴관리시스템의 모델을 제시하였다. 따라서 u-cave모델은 정책의 적용에 따라 동굴의 자연관리, 생태관리, 시설관리, 관광관리, 문화관리 및 소득창출 등의 시너지 효과를 달성할 수 있는 것으로서 동굴의 자연환경보존 기반의 수단으로서 기여 될 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.1-8
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• 2020

전력 소비량이 극대화 되면서 개인 전력 중개사업자 및 전력 생산설비의 증가에 따라 전력 설비를 유지, 보수하기 위한 현장 설비 담당자들을 위한 증강현실 기반 모니터링 시스템들에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 증강현실 기반 모니터링 시스템들의 경우 외부 환경, 설비의 복잡성, 조명환경에 대한 간섭 등의 문제로 인하여 정확한 패턴 검출이 어려우며, 전력 설비에 대한 다양한 센싱 정보 및 서비스 정보를 하나의 패턴에 매칭하지 못하는 문제가 있다. 이로 인하여 전력 설비의 센서별로 단일 이미지의 패턴을 이용하여 센서 정보를 매칭하기 때문에 모든 정보를 증강하여 제공하기 위해 다수의 이미지 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 특징 패턴들로 구성된 단일 이미지에서 특징 패턴들의 배열조합을 통해 다수의 정보를 매칭하여 제공하는 단일 이미지 패턴 배열화 기법을 제안한다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.158-163
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• 2002

This paper presents a multiple sensor system for rapid and high-precision coordinate data acquisition in the OMM (On-machine measurement) process. In this research, three sensors (touch probe, laser, and vision sensor) are integrated to obtain more accurate measuring results. The touch-type probe has high accuracy, but is time-consuming. Vision sensor can acquire many point data rapidly over a spatial range but its accuracy is less than other sensors. Also, it is not possible to acquire data for invisible areas. Laser sensor has medium accuracy and measuring speed among the sensors, and can acquire data for sharp or rounded edge and the features with very small holes and/or grooves. However, it has range- constraints to use because of its system structure. In this research, a new optimum sensor integration method for OMM is proposed by integrating the multiple-sensor to accomplish mote effective inspection planning. To verify the effectiveness of the proposed method, simulation and experimental works are performed, and the results are analyzed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.599-599
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• 2016

본 연구에서는 자연재해에 따른 재해 발생 시 신속하고 효율적인 대응을 위하여 시설물의 중요도 위험도 피해액 평가 인벤토리를 구축하였다. 인벤토리 구축을 수행하기 위해서 재해에 따른 시설물의 위험 발생 시 피해 시설물에 대한 구분 및 분류가 이루어져야한다. 하지만 재난관리가 수행되어야 하는 시설물 건축물의 정보가 정부 여러 기관에서 각기 다른 형태의 정보로 관리되어짐으로써 재난관리 업무의 효율적 운영에 대한 문제가 제기되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 미국의 HAZUS-MH와 DIMSuS의 위험도와 중요도 개념을 기반으로 피해 시설물의 중요도, 위험도 등을 평가할 수 있는 항목들을 선정하고 국내 시설물 분류, 건축법규 및 자산 가치 산정 정보를 활용하여 시설물 재해 대응을 위한 인벤토리 구축을 수행하였다. 본 연구에서는 대구 성서산업단지를 TB지역으로 선정하고, TB지역내의 수변구조물, 산업시설, 주거시설 등 다양한 시설물의 속성 정보를 수집 구축하였다. 또한 신속한 재해 대응을 위해서는 시설물 정보와 공간정보를 융합한 복합적인 정보가 필요하기 때문에 TB지역의 공간정보를 구축하고 시설물의 위치 정보를 생성하고 속성 정보와 연계하여 통합 인벤토리를 구축하였다. 향후 본 연구에서 제안한 인벤토리 시스템을 활용하여 신속한 재해 대응을 위한 의사결정 도구로 활용될 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.1-7
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• 2020

제조 혁신을 위한 스마트 팩토리의 구현을 위하여 점차 디지털 트윈이 많이 개발되고 또 적용될 것이다. 특히 개발된 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션 및 최적화 분석을 실시함으로써 설비의 예지보전과 같은 중요한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 분석을 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 개념적 구조를 제시한다. 디지털 트윈은 다양한 분석 모듈과 데이터 등으로 매우 복잡하게 구성되어 있다. 스마트 팩토리가 진행될수록 디지털 트윈의 관리는 더욱 어려워지게 될 것이다. 따라서 이를 체계적으로 관리를 가능하게 하는 DTMS가 필요하다. 본 연구는 DTMS의 개발을 위하여 제조공학, 의사결정지원시스템, 그리고 최적화 분야에서 제시된 이론 및 체계들을 문제 해결 관점에서 통합한다. 그리고 제시된 프레임워크의 현실적용 가능성을 보이기 위하여 DTMS를 디스플레이 제조공정에 적용해 본다. 본 연구에서 제시된 DTMS는 전형적인 DSS(Decision Support System) 구조를 띤다. 즉 DTMS는 대화관리시스템, 모델관리시스템, 그리고 데이터관리시스템 등과 같은 3개의 서브시스템과 분석용 디지털 트윈 및 최적화 툴로 구성된다. 본 연구를 통하여 제시한 DTMS는 스마트 펙토리를 지향하는 경쟁력이 있으며 복잡한 산업 영역에 적용될 수 있다. 학문적으로는 새로운 시각에서 디지털 트윈의 분석을 조명한 것으로 추후 연구의 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.465-470
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• 2017

본 논문은 가전로봇 항해 성능 개선을 위하여 사용된 SLAM기반 확률적 필터 개선 알고리즘을 이용하여 최근 각광받고 있는 사물인터넷과 융합한 아파트 실내나 베란다에서 사용이 가능한 스마트 가든 시스템을 설계 구현하였다. 이를 위하여 개방하드웨어 제어기인 아두이노와 센서들을 이용하였고, 세 가지 무선방식(블루투스, 이더넷, 와이파이)으로 자동 급수 및 조명, 성장모니터링을 제어 및 관찰이 가능하도록 설계하였다. 본 시스템은 이미 많은 활용이 되고 있는 기존의 식물공장과 같은 대규모 재배 시스템이 아니고 아파트와 같은 실내에서 사용 할 수 있도록 하기 위하여 개발되었다. 개발된 시스템은 스마트폰 앱을 통한 제어는 물론 토양센서, 조도센서, 습도센서, 온도센서 등을 이용하여 환경데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 급수펌프와 LED 램프, 온도를 제어하기 위한 환기팬 등의 기능으로 구성되었다. 무선 원격제어 방법으로는 블루투스, 이더넷, 와이파이 등이 모두 가능하도록 구현 하였다. 따라서 사용자가 집안에 없을 때 원격 제어 및 모니터링이 가능하도록 설계하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.47-55
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• 2018

본 논문에서는 얼굴인식 성능 향상을 위해 얼굴 지역 영역 영상들로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network)으로부터 추출된 심층 지역 특징들(Deep local features)을 가중치를 부여하여 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 지역 영역 집합으로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망으로부터 추출된 심층 지역 특징들과 해당 지역 영역의 중요도를 나타내는 가중치들을 결합한 특징표현인 '가중치 결합 심층 지역 특징'을 형성한다. 일반화 얼굴인식 성능을 극대화하기 위해, 검증 데이터 집합(validation set)을 사용하여 지역 영역에 해당하는 가중치들을 계산하고 가중치 집합(weight set)을 형성한다. 가중치 결합 심층 지역 특징은 조인트 베이시안(Joint Bayesian) 유사도 학습방법과 최근접 이웃 분류기(Nearest Neighbor classifier)에 적용되어 테스트 얼굴영상의 신원(identity)을 분류하는데 활용된다. 제안 방법은 얼굴영상의 자세, 표정, 조명 변화에 강인하고 기존 최신 방법들과 비교하여 얼굴인식 성능을 향상시킬 수 있음이 체계적인 실험을 통해 검증되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.161-168
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• 2006

본 논문에서는 LCD 조립이 완료된 제품에 대해 색상보정 기법을 이용한 LCD 패턴검사 방법을 제안하였다. 기존의 검사 시스템은 패턴 매칭에 의한 검사 기법을 많이 사용하고 있다. 이러한 방법은 LCD의 백라이트(back light) 장치의 휘도차이, 액정의 광특성, 구동특성에 의해 투과되는 빛의 차이, 주위 조명에 의한 색차 등을 보정 할 수 없으며, 또한 이로 인해 불량검출의 효율성을 저하시키는 원인이 된다. 제안하는 검사 방법은 다양한 원인에 의해 발생하는 LCD의 색상 차를 보정한 후 패턴 매칭을 통해 불량을 검출하는 방법이다. 먼저, 검사 대상인 LCD 패턴의 색상을 기준 영상에서 설정된 색상으로 보정한다. 색상이 보정된 영상은 다양한 전처리 기법을 적용하여 패턴 검사를 수행한다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 알고리듬은 LCD 패널에서 여러 가지 불량품을 검출 할 수 있었고, 또한 제안된 방식은 기존의 방식과 비교하여 불량 검출이 용이함을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.