• 지구물리와물리탐사
• /
• 제12권1호
• /
• pp.85-98
• /
• 2009

굴절법 토모그래피를 구현하는 대부분의 컴퓨터 프로그램은 타우-피 역산 알고리즘을 이용하여 초기 모델을 생성한다. 타우-피 역산 알고리즘은 지층의 수직 분해능에 초점을 맞추기 때문에 전단 영역의 존재를 지시하는 탄성파 속도의 감소와 같은 수평적인 변화를 탐지하는데 실패하는 경우가 자주 발생한다. 본 연구에서는 타우-피 역산 알고리즘이 50미터 혹은 10개 측점 너비의 주요 전단 영역을 탐지하거나 정의하는데 실패하는 사례를 보여준다. 그럼에도 불구하고 대다수의 굴절법 토모그래피 프로그램들이 각 지층의 수직 속도 구배로 탄성파 속도를 매개화한다. 이와는 달리, 일반상반성방법(Generalized Reciprocal Method; GRM) 역산 알고리즘은 개별 지층의 수평 분해능을 강조한다. 본 연구에서는 GRM 역산 알고리즘을 이용하여 50미터 폭의 전단 영역을 성공적으로 탐지하고 정의하는 사례를 보여준다. 전단 영역의 존재는 2차원 선두파 진폭분석과 이후의 3차원 굴절법 탐사의 일환으로 수행된 몇 개의 근거리 직교 탄성파 탐사에 의해 확인된다. 또한. 송신원 기록 진폭분석 결과는 풍화대에서 수직 속도 구배보다는 속도역전이 발생하는 것을 보여준다. 결론적으로 말하면, 모든 탄성파 굴절법 탐사가 실용적으로 정확한 심도추정 결과를 제공하는 것을 목적으로 하면서도 개별 지층의 수평 분해능을 강조하는 기법들이 지질환경공학적인 응용에 더 유용한 결과를 생성한다는 것이다. 향상된 수평 분해능의 장점은 구조적 특징이 탄성파 속도의 변화 크기로부터 인식될 수 있는 2차원 트래버스(tracverse)로 얻어질 수 있다. 또한, 3차원 탐사로부터 얻어진 공간 패턴은 탄성파 속도에서는 고유한 변화나 징후를 보이지 않는 단층과 같은 구조적 특징의 인식을 가능하게 한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권3호
• /
• pp.27-36
• /
• 2004

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴과 퍼지 신경망을 이용한 얼굴인식 기법을 제안한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습 과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 각 얼굴 영상들은 전처리과정을 거치며 이 영상들을 이용하여 고유얼굴을 추출한다. 추출된 고유얼굴을 이용한 가숭치 135개에 대하여 비대칭 가우시안 함수를 응용한 퍼지 소속도 함수를 이용하여 퍼지 소속도가 부여되며 이 소속도들이 신경망의 입력으로 사용되어 학습과정을 거친다. 학습과정을 거친 후, 신경망의 출력은 현재의 얼굴 이미지가 데이터베이스의 얼굴 이미지와 유사한 정도를 나타내게 되어 인식을 수행한다. 제안하는 알고리즘으로 가중치의 개수와 퍼지 레벨의 개수에 대하여 기존의 얼굴 데이터 베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 특정 조건하에서 약 95% 이상의 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권11호
• /
• pp.226-233
• /
• 2013

본 논문에서는 해태를 자동적으로 가공 처리하는 건조 장치에서, 해태의 두께측정 및 조절하는 장치에 관한 것으로서, 해태를 자동적으로 가공 처리하는 건조 장치에 있어서, 김과 물의 혼합된 상태로 일정한 크기의 형상을 가진 틀에 소정의 양을 투입해 물과 김을 분리하여, 목적하는 김의 크기와 두께(무게)를 결정짓는 공정에, 일정한 광원을 발생할 LED Lamp 와 영상을 검출하는 Vision Sensor(카메라)등을 구비하고, 이들의 영상 상태 값 들을 임베디드 컴퓨터에 실시간 전송하고, 함께 내장된 측정 및 제어 목적의 응용 프로그램에 의하여, 각각의 해당 채널의 측정값을 별도로 구비된 모니터에 표시함은 물론 각각의 해당 채널의 엑츄에이터에 서보 신호를 전송해, 기 설정된 목적의 기능이 가능 하도록 한 해태(김)의 두께를 측정하여 조절하는 장치에 관한 것이다. 본 논문의 해태(김)건조 장치에서 해태(김)의 두께측정 및 조절하는 장치는, 기존 작업자의 경험에 의지하여 직접 김의 두께조절 레버를 수동으로 조작하여 김의 두께를 조절하는 방식에서 탈피하여, 각각의 채널별 조절 레버에 엑츄에이터를 설치하여 상대적으로 품질 향상을 할 수 있도록 하였다. 또한 기존에 비해 생산성 향상 및 노동력 절감 효과도 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.607-612
• /
• 2019

크래시패드의 소프트감은 차량 실내의 고급감에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나이다. 그리고 실내 크래시패드의 소프트감을 향상시키면서 동시에 제조 및 생산 비용의 절감을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 크래시패드의 PU 발포 공정은 부품공정, 공정장비 및 다양한 재료의 특성에 대한 이해를 기초로 진행된다. 그러므로 차량 내장 부품의 외관 상품성에 대한 고객 요구조건을 만족하기 위해서 부품공정, 공정장비, 재료선정과 컴퓨터 응용 해석기술을 활용한 통합적인 설계 기법이 활용되었다. 본 연구에서는 스킨성형 방법과 기재의 플라스틱 사출성형 방법 그리고 공정 축소를 고려한 발포 공정을 통합한 기술인 IMG 발포일체성형 공법을 세계 최초로 개발하였다. 본 기술 적용을 통하여 크래시패드 표면 소프트감이 기존 진공성형 공법 대비 40% 향상 효과를 볼 수 있었고, 사출 공정과 제조 공정을 통합하여 기존 공정을 50% 축소할 수 있었다. 또한 사출 금형과 스킨 금형을 통합하고 발포 금형을 삭제하여 금형수도 3개에서 1개로 줄임으로 중형 승용차 적용 기준 원가 20% 절감 효과를 얻을 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.495-509
• /
• 2020

본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_4호
• /
• pp.1935-1943
• /
• 2022

위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권2호
• /
• pp.67-72
• /
• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_1호
• /
• pp.599-608
• /
• 2023

수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1185-1193
• /
• 2023

위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 감성과학
• /
• 제21권4호
• /
• pp.63-76
• /
• 2018

본 연구의 목적은 스마트 헬스케어를 위해 접촉식 직물전극의 구조가 심장활동 신호 획득에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 심장활동 신호 측정을 위하여 전극의 크기와 구성방식을 조작한 6종의 접촉식 직물전극을 컴퓨터 자수 방식으로 구현하였고, 이를 가슴밴드에 부착하여 응용형 리드 II(modified Lead II) 방식으로 심장활동 신호를 검출하였다. 건강한 신체의 남성 4명을 대상으로 서서 정지한 자세에서 각 직물전극을 사용하여 심장활동 신호를 검출하였으며, 모든 유형의 전극에 걸쳐 4회씩 반복측정 하였다. 심장활동 신호의 수집을 위해 BIOPAC ECG100 장비를 사용하여 1 kHz로 샘플링하였으며, 검출된 원 신호를 대역통과 필터를 사용하여 필터링하였다. 직물전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능을 비교하기 위하여 신호의 파형과 크기를 파라미터로 하여 정성적 분석을 실시하였고, 각 전극을 통하여 획득된 심장활동 신호의 SPR(signal power ratio)을 산출함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 산출된 SPR 값을 대상으로 하여 비모수 통계분석 방식의 차이검정과 사후검정을 실시함으로써 6개 전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능 차이를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과 접촉식 직물전극의 구조에 따라 심장활동 신호의 품질에는 정성적, 정량적 측면에 걸쳐 모두 주요한 차이가 있는 것이 고찰되었다. 접촉식 직물전극의 구성 측면에 있어서는 입체전극이 평면전극에 비해 더 우수한 품질의 신호가 검출되는 것으로 나타났다. 한편 3가지 전극 크기에 따른 심장활동 신호 획득의 유의한 성능 차이는 발견되지 않았다. 이러한 결과는 심장활동 신호 획득을 위한 접촉식 직물전극 구조의 두 가지 요건 중 구성방식(평면/입체)이 웨어러블 헬스케어를 위한 심장활동 신호 획득의 성능에 주요한 영향을 미치는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 직물전극이 일체형으로 통합된 의복형 플랫폼을 구현하고 성능 고도화 방안을 연구함으로써, 시공간의 제약 없이 고품질의 심장활동 모니터링이 가능한 스마트 의류 기술을 개발하고자 한다.