• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문은 컨테이너터미널의 야드에서 무인으로 하역작업을 수행하는 자동화 크레인(ATC; Automatic Transfer Crane) 에서 신속하고 효율적으로 작업 대상인 컨테이너화물의 컬러 영상 이미지내의 컨테이너번호를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 부산의 신선대부두 게이트에는 정부의 연구개발사업인 "지능형 항만물류시스템 기술 개발"에 의해 컨테이너번호 인식시스템이 설치되어 있다. 수출컨테이너화물을 자동으로 인식하기 위해 게이트에 터널식 구조물 내 카메라를 설치하여 컨테이너번호를 인식하는 방식이다. 그러나 컨테이너터미널에 자동화장비가 도입되고 작업의 무인화가 점진적으로 이루어짐에 따라 야드의 자동화크레인에서 작업 대상의 확인을 위한 컨테이너번호 인식시스템을 필요로 한다. 따라서 게이트와는 달리 햇빛, 비, 눈, 그림자 등 영상을 통한 문자인식의 방해요소가 많은 야드의 자동화크레인에서는 그에 맞는 컨테이너번호 인식시스템이 필요하다. 본 논문에서는 카메라, 조명, 센서 등 하드웨어 요소들의 변경과 주변 환경의 밝기차 등을 조절하여 번호를 인식하는 알고리즘 등 소프트웨어 요소들의 변화를 통해 태양광이나 하역장비 아래에 짙게 드리워지는 그림자 문제 등을 해결하고 인식시간의 단축과 인식률을 높이는 결과를 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.375-387
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• 2019

드론 기반의 초분광 영상은 원격탐사 활용에 고해상도의 많은 장점을 제공한다. 본 연구의 목적은 배추의 단수 추정의 최적밴드를 선정하는 것이다. 초분광 영상은 드론에 탑재한 초분광 이미지 센서를 활용하여 403.36~995.19 nm 파장 범위를 대상으로 3.97 nm 간격으로 150개의 밴드를 수집하였으며, 배추 생체중 데이터는 2,031개의 배추를 대상으로 현장에서 직접 조사하였다. 적색, 적색경계 및 근적외 밴드를 조합하여 계산된 정규화 식생지수와 객체별 배추 생체중과의 관계를 정량적으로 비교한 결과, 697.29 nm(적색 밴드), 717.15 nm(적색경계 밴드) 및 808.51 nm(근적외 밴드)를 조합하여 산출한 식생지수가 배추의 생체중을 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 배추 생산성을 평가하는데 가시광 및 근적외 파장대에서 3개의 최적밴드를 선정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.127-133
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• 2021

낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.257-270
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• 2022

본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-27
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• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• 한국광학회지
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• 제35권1호
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• pp.9-17
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• 2024

현미경용 플렌옵틱 광학 시스템은 일반적으로 대물 렌즈, 튜브 렌즈, 마이크로 렌즈 어레이, 그리고 이미지 센서로 구성된다. 플렌옵틱을 통한 라이트 필드 이미징에서 튜브 렌즈와 마이크로 렌즈 어레이 간의 수치 구경을 일치시키고, 이를 바탕으로 공간분해능 및 피사계심도 등의 성능 지표를 예측한다. 하지만 상업적 마이크로 렌즈 어레이 적용시 이러한 수치 구경 일치에 어려움이 있어, 본 논문에서는 기존에 보고된 성능 예측 수식을 수치 구경이 일치하지 않는 경우까지 확장하고, 전산 시뮬레이션을 통한 성능 예측 기법을 제시하며, 이를 수치 구경 일치화가 이루어진 10배율 및 수치 구경 불일치가 발생한 20배율 대물렌즈가 적용된 두 개의 플렌옵틱 광학계 개발 및 실험을 통하여 검증하였다. 10배율 및 20배율 시스템은 확장식에서 각각 12.5 ㎛, 6.2 ㎛의 공간 분해능과 530 ㎛, 88 ㎛의 피사계심도를 가지며, 시뮬레이션에서는 각각 11.5 ㎛, 5.8 ㎛의 공간분해능과 510 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를, 실험에서는 각각 11.1 ㎛, 5.8 ㎛의 공간 분해능과 470 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를 가진다. 확장식 및 시뮬레이션 모두 실험 값과 유사한 결과를 보여 시스템 설계에서는 두 가지 방법 모두 적절할 것으로 판단된다. 다만 피사계심도 예측 정확성에 있어서는 시뮬레이션에 의한 예측이 실험 값과 좀 더 유사하므로, 실제 제작에 앞서 시뮬레이션에 의한 성능 예측을 추천한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.41-54
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• 2024

건설된 지반구조물을 안전하게 유지하기 위해 정기적인 모니터링은 매우 중요하다. 현재 유지관리를 위해 센서를 기반으로 하는 가속도, 변위계, 이미지를 기반으로 하는 레이저 혹은 드론 영상 촬영 등 지반구조물에 영향을 최소화할 수 있는 비파괴방식이 활용되고 있다. 해당 기술들은 표면의 변화를 관찰할 수 있지만, 내부 물성값 변화 파악에는 어려움이 있다. 지반구조물의 내부 물성값 변화를 모니터링하기 위해 현장 지반조사법이 도입될 수 있으며, 이를 위해 활용될 수 있는 비파괴시험에는 지오폰을 활용한 Spectral-Anlysis-of-Surface-Wave(SASW) 시험이 있다. SASW 시험은 비파괴시험이지만, 데이터 해석에 드는 시간과 분석에 어려움으로 인해 잦은 관찰을 요구하는 유지관리 모니터링의 용도로 활용이 어렵다. 하지만, 전단파 속도를 도출하는 복잡한 SASW 최종 해석이 아닌 분산곡선을 도출하는 1단계 해석만으로도 모니터링에 적용할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 SASW 시험을 모니터링에 활용하기 위해 분산곡선 도출에 필요한 위상각차 데이터에 관한 기초 연구를 수행하였다. 위상각차 구간별 신뢰도에 대해 검토하여 데이터 모니터링에 활용이 가능한 범위에 관하여 확인하였다. 이를 위해 단일 층으로 구성된 균질한 지반 현장에서 지오폰을 활용하여 계측한 위상각차 데이터들을 활용하였다. 본 연구를 통해 활용할 수 있는 위상각차 데이터 구간을 파악해 모니터링의 활용성을 높일 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.253-263
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• 2013

광학측정기법 중 주파수 스캐닝 간섭계는 기존 3차원 측정기법과 비교하여 광학 하드웨어 구조가 측정과정동안 고정되어 있어, 대물렌즈나 대상물체의 수직 스캐닝 없이 단지 광원의 주파수만 특정한 주파수 밴드내에서 스캐닝 하여 대상물체에 주사되므로, 우수한 광학 측정 성능을 보인다. 광원의 주파수를 변경하여 간섭계를 통해 간섭 영상을 획득한 후, 밝기 영상 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환하고, 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 분석을 이용하여 대상 물체의 높이 정보를 계측한다. 하지만, 대상물체의 광학적 특성에 기인한 광학노이즈와 주파수 스캐닝동안 획득되는 영상의 수에 따라 증가하는 영상처리시간은 여전히 주파수 스캐닝 간섭계의 문제이다. 이를 위해, 1) 편광기반 주파수 스캐닝 간섭계가 광학 노이즈에 대한 강인성을 확보하기 위해 제안되어진다. 시스템은 주파수 변조 레이저, 참조 거울 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 대상 물체 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 편광 광분배기, 이미지 센서 앞단의 편광기, 광섬유 광원 앞단의 편광기, 편광 광분배기와 광원의 편광기 사이에 위치하는 ${\lambda}/2$ 판으로 구성된다. 제안된 시스템을 이용하여, 편광을 기반으로한 간섭이미지의 대조대비를 조절할 수 있다. 2) 신호처리 고속화 방법이 간섭계 시스템을 위해 제안되며, 이는 그래픽 처리 유닛(GPU)과 같은 병렬처리 하드웨어와 계산 통합 기기 구조(CUDA)와 같은 프로그래밍 언어로 구현된다. 제안된 방법을 통해 신호처리 시간은 실시간 처리가 가능한 작업시간을 얻을 수 있었다. 최종적으로 다양한 실험을 통해 제안된 시스템을 정확도와 신호처리 시간의 관점으로 평가하였고, 실험결과를 통해 제안한 시스템이 광학측정기법의 실적용을 위해 효율적임을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1216-1221
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• 2022

선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제20권4호
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• pp.554-563
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• 2013

유산발효한 인진쑥과 약쑥에 대해 발효전후의 이화학적 특성과 영양성분의 변화를 살펴보았고 SAW(surface acoustic wave) 센서가 장착된 GC를 기반으로 한 전자코를 이용하여 휘발성 향기성분의 패턴을 신속하게 비교분석하였다. 발효후 pH는 6.0~6.4에서 4.6~5.1로 감소하였고 총 가용성고형분 함량은 발효에 따라 약쑥은 감소, 인진쑥은 증가하였다. Hunter's color value를 측정한 결과 명도의 L값과 황색도의 b값은 감소한 반면 적색도의 a값은 발효후 모두 증가하였다. 아미노산의 총량은 발효에 따라 모두 크게 증가하였고 필수아미노산 함량은 인진쑥보다 약쑥에 많았으며 특히 glutamic acid와 aspartic acid의 함량이 가장 높았다. 지방산조성을 GC로 분석한 결과 단일불포화 지방산은 약쑥에, 다가불포화지방산은 인진쑥에 더 많이 함유되어 있었고, 발효후 모두 그 함량이 각각 증가하였다. 총 폴리페놀 함량은 인진쑥이 62.71~69.40 mg/g로 약쑥의 23.64~24.12 mg/g보다 월등히 높았고, 발효전후의 차이는 없었다. 총 당함량은 발효전 1.58~2.70 mg/g 이었으나 발효후 0.34~1.14 mg/g으로 크게 감소하는 특징을 보였다. 쑥의 주요 지표성분중의 하나인 scopoletin을 HPLC로 분석한 결과 약쑥에서는 검출되지 않았고, 인진쑥의 경우 발효전과 발효후 각각 5.36 및 6.24 mg/g으로 나타났다. 주사전자현미경으로 살펴본 발효쑥의 표면미세구조는 쑥의 종류에 따라서는 차이가 뚜렷하지 않았다. 발효후 식물조직이 다소 거칠어지고 부스러진 입자가 생성된 것이 관찰되었으나 전반적으로 발효에 의한 식물세포의 변형은 크지 않았다. 전자코에 의한 향기성분 분석결과 발효후 새로운 향기성분의 생성되거나 발효전의 피크가 크게 증가하는 특징을 보였다. 약쑥은 11개에서 발효후 17개로 증가하였고, 인진쑥은 12개에서 19개로 증가하였다. VaporPrint$^{TM}$로 향기성분의 조합과 함량비를 이미지화된 패턴으로 분석한 결과 약쑥과 인진쑥 원료의 향기는 매우 뚜렷하게 다른 패턴을 지닌 것으로 나타났고, 발효후에는 미세하지만 발효전과 확연히 다른 냄새를 가진 것으로 나타났다.