객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.
센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다.
이 연구에서는 차세대 고속철의 증가하는 주행속도에 따라 600 km/h 까지 10 km/h 간격으로 고속철 PSC 박스 연속교량의 교량받 침에 대한 동적거동을 수치해석하였다. 경부 고속철 구간의 40미터 단경간과 2경간 연속 PSC 박스교를 연구대상으로 프레임모형을 구성하였 으며, 38자유도의 관성질량 차량모형 및 교량과 궤도의 불규칙성을 포함한 상호작용력을 고려하였다. 주행속도별 교량받침의 종방향 변위와 누적이동거리와 변위속도를 산정하여 교량의 동적거동 추이분석과 비교하였다. 또한 마찰판의 내구성능평가를 위한 장기마찰시험 기준을 적 용하였다.
논문은 위상최적화와 치수최적화 해석기법을 이용한 샌드위치 복합재와 알루미늄 압출재로 구성되는 하이브리드 철도차량 차체 구조물의 경량 모듈화 설계에 관한 연구이다. 위상최적설계는 초기설계단계에 차체 구조물의 최적의 재료적용부위를 선정하기 위해 사용되었으며, 치수최적화설계는 하이브리드 차체 구조물의 최적 설계 변수를 찾기 위해 사용되었다. 이때, 최적화해석은 일계법과 부분문제근사법을 사용하였다. 위상최적설계해석을 통해 차체 구조물의 강성 및 제작성을 향상시키기 위한 언더프레임, 로우 사이드 패널 모듈에 1차 부재인 알루미늄 압출재의 적용이 적절하고, 샌드위치 복합재는 무게를 최소화하기 위한 2차 부재로서 루프 및 미들 사이드 패널 모듈에 적용이 적합하다는 결론을 얻었다. 또한, 알루미늄 압출재와 샌드위치 복합재로 구성되는 하이브리드 차체 구조물의 무게는 샌드위치 복합재로만 만들어진 차체 구조물과 비교하여 최대 17.7%까지의 경량화 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 우리나라 험준한 급경사 지형의 단목중심의 목재생산시스템 등에 적합하고 사방사업, 임도사업 등의 다양한 산림작업에 유용하게 활용할 수 있는 다목적의 반궤도식 산림작업차 개발을 목적으로 실시하였다. 산림작업차량의 기본 차체는 최소회전반경 설계기준과 작업도 폭을 고려하여 차체프레임부의 총길이는 5,750 mm, 차체의 폭은 1,900 mm, 적재부의 적재용량은 약 $2.5m^{3}$으로 설계 제작하였다. 동력원은 3,400 rpm의 최대 96마력 출력의 엔진을 선정하였으며, 유압펌프는 2개의 주펌프와 2개의 보조펌프로 나누어 선정하고, 주펌프는 전후좌우 4개의 주행용 유압모터에 사용하고, 보조펌프는 각종 작업기에 사용하도록 설계 제작하였다. 동력전달방식은 HST(Hydro-Static Transmission) 시스템을 적용하였고, 주행부는 조향가능한 전방 고무바퀴와 무한 궤도형으로 회전하는 후방 크롤러로 설계 제작하고, 조향방식은 애커만 조향방식을 채택하였다. 주행조작부는 일반 자동차의 운전 및 운전석 형태로 설계 제작하였으며, 보조장치로 윈치와 로그그래플 및 아웃트리거를 장착하였다. 시작기의 공차시 임도의 주행속도는 저속 5.3 km/hr, 고속 7.7 km/hr로 나타났다.
최근 4차 산업혁명 기술의 발전에 힘입어 교통시스템은 차량 및 사람의 개별 이동궤적과 관련된 모빌리티 데이터를 대용량으로 산출하고 있다. 개인정보가 포함된 모빌리티 데이터를 활용하는 데에는 많은 제약이 존재하므로, 우리나라는 데이터 3법 개정과 데이터 기본법 제정을 통해 가명정보의 생성 및 가공과 이에 대한 분석 및 활용을 별도의 기관 및 기술을 적용하여 이원적으로 관리하고 있다. 그러나 이러한 이원적 접근은 데이터 생명주기 전 과정을 안전하게 지원하지 못할 뿐만 아니라 처리 시간 및 비용 측면의 비효율성의 문제를 갖고 있다. 따라서 본 연구는, 기존의 결합전문기관과 데이터안심구역이 갖는 문제점을 보완하기 위하여, 모빌리티 데이터의 생성 및 가공, 그리고 분석 및 활용 과정을 통합 및 일원화한 통합 데이터안심구역 프레임워크를 제시한다. 즉, 데이터 처리를 위한 통합 프로세스를 재설계하고 공통 요구사항 및 핵심요소기술을 도출하여 모빌리티 데이터의 생명주기 전체를 원스톱으로 활용, 관리할 수 있는 차세대형 통합 데이터안심구역 시스템의 아키텍처를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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