• 전자공학회논문지SC
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• 제47권3호
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• pp.56-62
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• 2010

전기장은 수중에서의 주변 환경 인지, 물체 확인 과정에 사용 될 수 있다. 약한 전기장을 발생시키는 전기물고기는 전기장을 발생시켜 그 왜곡을 감지함으로써 주위 상황을 인지하고 먹이를 찾는 "능동 센싱"에 특화되어 있다. 이러한 "능동 센싱"과정은 전기물고기가 어두운 바다 속에서 시각적인 정보 없이도 먹이를 찾고 주변 환경을 탐지할 수 있게 해준다. 전기물고기는 몸 전체에 전기수용기를 가지고 있다. 수많은 전기수용기를 통해 읽어지는 센서 값은 '전기장 이미지', 즉 시각적인 이미지가 아닌 전기장의 변화를 반영하는 물리적 이미지로 표현된다. 많은 사람들이 전기물고기가 시각 정보 없이도 전기장 이미지를 통해 어떻게 상황을 인지할 수 있는지 연구해 왔다. 많은 연구를 통해 전기장 이미지의 최대값, 기울기, 넓이, 피크의 위치 등이 목표 물체를 찾기 위한 단서로 사용될 수 있다는 사실이 이미 알려져 있다. 이 논문에서는 전기물고기의 전기장 이미지를 바탕으로 목표 물체 이외에 배경으로 생각할 수 있는 다른 물체가 있는 좀 더 복잡한 환경에서, 전기장 센서를 통해 목표 물체를 배경으로부터 분리하고 인지할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 복잡한 상황에서의 물체 인지 과정은 수중로봇의 물체인식에 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.251-256
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• 2008

많은 연구자들은 여러 개의 채널을 가진 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 한 사람의 감정인식을 위해 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. EEG 신호를 이용한 연구들은 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 간질이나 발작 등을 알아내고 거짓말 탐지기로써의 역할로 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스에 관한 연구들이 뇌파를 이용한 로봇의 제어하거나 게임을 하는 등의 여러 가지 공학적인 접근으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, EEG 신호를 통해서 두뇌를 연구하는 분야에서 EEG 신호의 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출하는 연구에도 많이 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따른 EEG 신호를 측정하고 측정된 EEG 신호를 5개 부분의 주파수 영역으로 분류하였다. 영역별로 분류된 EEG 신호들은 전체영역에 대한 상대적인 비율의 값으로 계산하게 된다. 그 값들은 Bayesian Networks를 통해서 현재 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 그 결과 값에 따라 사람의 감정은 아바타로 표현하게 된다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.231-237
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• 2018

In this study, two important requirements for the home production of a robot to detect and remove improvised explosive devices (IEDs) are presented in terms of the total cost for robot system development and the performance improvement of the mine detection technology. Firstly, cost analyses were performed in order to provide a reasonable solution following an engineering estimate method. As a result, the total cost for a mass production system without the mine detection system was estimated to be approximately 396 million won. For the case including the mine detection system, the total cost was estimated to be approximately 411 million won, in which labor costs and overhead charges were slightly increased and the material costs for the mine detection system were negligible. Secondly, a method for fabricating the carbon nanotube (CNT) based gas detection sensor was studied. The detection electrodes were formed by a photolithography process using a photosensitive CNT paste. As a result, this method was shown to be a scalable and expandable technology for producing excellent mine detection sensors. In particular, it was found that surface treatments by using adhesive taping or ion beam bombardment methods are effective for exposing the CNTs to the ambient air environment. Fowler-Nordheim (F-N) plots were obtained from the electron-emission characteristics of the surface treated CNT paste. The F-N plot suggests that sufficient electrons are available for transport between CNT surfaces and chemical molecules, which will make an effective chemiresistive sensor for the advanced IED detection system.

• 융합보안논문지
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• 제18권2호
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• pp.133-139
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• 2018

5대 게임 체인저는 적의 비대칭 위협에 대응해 전시 국민 피해를 최소화하고 최단시간 내 전쟁을 승리로 이끄는 지상작전 수행개념이다. 이 중에서 드론봇(드론+로봇) 운용을 위한 네트워크 구성방안 연구는 육군이 창설하는 여러 개의 드론봇 전투단을 ICT를 통해 유기적으로 연결해 통합 C4I체계를 갖춤으로써 통합작전을 수행하는 핵심이 되는 연구이다. 본 연구에서 제시하는 드론봇의 한 형태인 화생방 정찰 드론의 군집비행 운용은 차량 및 인간을 대신하여 화생방 물질 탐지와 신속한 상황공유를 가능하게 한다. 그럼에도 불구하고 화생방 정찰드론의 군집비행에 대한 연구와 그에 대한 사이버전자전의 취약점에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 화생방 정찰 드론을 군집비행 운용 시 취약점과 대응방안을 제시하여 미래전 연구의 토대를 마련하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.406-409
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• 2022

최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.107-116
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• 2015

고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.270-278
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• 2022

본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a^*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.