최근 재료 및 시공 기술의 지속적 발전으로 인하여, 사장교, 현수교 등 장대교량의 건설이 증가하고 있다. 이러한 장대교량들은 사회적 및 경제적인 중요성이 매우 크므로 교량 완공 후 유지관리 및 구조적 건전성을 모니터링하기 위하여 교량 각 주요 구조부재에 다양한 센서를 설치함으로써 교량모니터링시스템을 구축하여 외부하중에 의한 교량구조물의 거동을 감지, 수집, 분석하여 교량의 건전성을 파악하기 위하여 장대교량의 공용성과 안전성 확보에 많은 연구가 진행 되고 있으며 현재 국내외 다수의 장대교량들에는 다양한 센서로 이루어진 구조 건전성 모니터링 시스템이 설치, 운용되고 있다. 실제로 서해대교, 광안대교, 홍콩 TsingMa Bridge, 미국 Bill Emerson Memorial Bridge와 같은 실제 교량에도 적용된 바 있다. 하지만, 이상의 구조 건전성 모니터링 시스템 기술이 널리 활용되는 데는 여러 가지 장애물이 있는데, 그 중에서 가장 큰 것이 시스템을 구축하는 데 과다한 비용이 소요된다는 점이다. 예로 홍콩의 Tsing Ma 대교의 경우 350개의 센서를 설치하는데 약 8백만불이 넘는 금액이 들었으며(Farrar 등, 2004), Celeby(2002)의 보고에 의하면 각 센서의 채널 당 케이블의 설치 비용으로 약 5000불의 비용이 소모되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 불편함을 극복하기 위하여 무선 센서를 개발하고, 이를 한강 상 교량 중 올림픽대교에 적용, 사장교의 구조 건전성을 저비용 및 높은 편의성으로 모니터링 하기 위한 테스트베드를 구축하여 무선 계측 시스템의 정확성 및 적용성을 확인하였다.
색각 이상자들은 채도와 명도가 낮은 색채들에 대해 분별력을 갖지 못할 뿐 아니라 감성 왜곡과 관련하여 부정적인 감성을 표출한다. 감성의 기본이 되는 감각에 대한 왜곡을 바로 잡고자 함은 색각이상자들이 디지털 문화콘텐츠에 접할 때 느끼는 부정적인 감성보다 긍정적인 감성을 높이기 위해서이다. 대비는 채도와 명도간의 변환되는 방향이 다르게 하여 높이고, 이를 통해 원본 이미지가 전달하는 동적과 정적, 선명함과 칙칙함이라는 감각 왜곡을 감소시켜 색각 이상자에게 전달한다. 이를 색변환이 이뤄지는 영역에 대하여 채도와 명도를 변환하는 대비기반 색변환 방법을 제안하고 이 방법이 감각 왜곡을 감소시킨다는 것을 색변환 시뮬레이션과 사용자 테스트를 사용하여 확인한다.
컴퓨터를 이용한 가상훈련체계를 구현하는데 있어, 청각적인 요소는 시각적인 요소 다음으로 인간의 중요한 인지 능력을 담당한다. 특히 청각 능력의 향상은 훈련 시의 성과와 밀접한 관련을 가지고 있으며, 훈련 효과 향상에 기여하는 바가 높다. 본 논문에서는 이와 같은 가상훈련체계를 구축하는데 있어 반드시 필요한 음향시스템을 기존에 단순한 재생이 아닌 사용자 혹은 개발자가 필요로 하는 음원을 직접 저작할 수 있는가에 초점을 두었으며, 머리전달함수(HRTF: Head Related Transfer Function)를 이용한 음원을 수정 및 편집하고 사용할 수 있는 시험체계를 개발하였다. 체계 성능 평가를 위하여 기능 및 청감 테스트를 실시하였다.
QFN(Quad Flat No-leads package)은 SMD(Surface Mount Device) 자재 중의 하나로써, 납땜을 하는 lead 부분이 따로 있지 않아 납땜에 대한 불량이 많이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 QFN의 납땜에 대한 불량을 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 우리는 QFN의 납땜에 대한 불량 검출을 위해 기계학습 방법 중 하나인 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하였고, CNN에 학습을 시키기 위한 데이터로는 납땜을 한 QFN 컬러 다단 영상을 사용하였다. 이 영상은 3채널 컬러 영상으로, 이를 바로 CNN에 적용시켜 학습시키기에는 문제가 있다. 그렇기 때문에 3채널 컬러 영상을 세개의 1채널 Grayscale 영상(Red, Green, Blue)로 분리시켜 CNN에 적용시켰다. 이렇게 학습시킨 결과를 이용하여 QFN의 납땜에 대한 불량을 검출할 수 있었다. 현재는 Dicing과 Punch에 대해서만 테스트를 해보았기 때문에, 추후에 이를 제외한 다른 것들에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 스트레스를 지속적으로 모니터링 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기가 작동할 때 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 스트레스를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기의 동작 시 발생하는 소리 데이터로부터 자질 선택방법을 사용하여 스트레스 탐지에 유효한 감소된 차원의 자질 부분집합을 선택한 후, 기계학습의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 탐지한다. 테스트용 선로전환기를 실제 구동하며 수집한 소리 데이터를 이용하여, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 정확도를 확인하였다.
본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.
최근 컴퓨터 게임에서 중대성이 부각되고 있는 NPC(NonPlayer Character)는 게임의 기본이 되는 이동에 있어서 스스로 장애물과 다른 캐릭터들을 인지하고 자신의 임무를 수행하여야 한다. NPC들의 자연스러운 이동을 위해 고정된 장애물 환경에서 일반화 가시성그래프를 이용하여 경로를 계획하는 방법이 제안된 바 있는데 본 논문에서는 이렇게 생성된 경로를 따라 효율적으로 이동할 수 있게 하기 위한 실행 모듈을 개발한다. 일반화 가시성그래프의 특성에 따라, 계획된 경로는 직선과 원의 호로 이루어져 있는데 본 실행 모듈에서는 이 특성에 적합하고 NPC의 움직임이 자연스럽도록 직선이동 동작, 원 이동 동작, 도착하기 등의 기본 조타 동작을 정의하여 실제 경로 이동의 실행에 이용한다. 또한 이동 중에 나타나는 동적 장애물을 감지하기 위해 충돌감지 기능을 실행 모듈에 포함시키며 감지된 장애물의 종류에 따라 선택적으로 대처하기 위해 의사결정나무를 이용한다. 실행 모듈을 테스트하기 위해 NPC의 경로 이동을 방해하는 다른 NPC가 등장하도록 예제 시나리오를 작성하여 시뮬레이션한다.
오늘날 스마트폰을 중심으로 많은 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 기기들이 무선으로 연결되는 데 있어서 빼놓을 수 없는 기술이 바로 블루투스이다. 또한, IoT 디바이스와 사용자 간에 블루투스 통신은 주로 Bluetooth Low Energy (BLE)를 통해서 이루어지는데, 블루투스 통신기술이 점차 발전함에 따라 기존 BLE의 보안 취약점은 더욱 두드러질 것이다. 현재까지 블루투스 접근성에 대한 연구는 꾸준히 이뤄지고 있지만, 블루투스 통신에서 데이터 보호에 대한 연구는 많이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 IoT와 사용자 간 BLE 통신에서 데이터를 주고받을 때, 평문이 아닌 형태보존암호 (Format Preserving Encryption Algorithm, FEA)를 통해 암호문을 주고받으며 통신하기 위한 효과적 방법에 대해 제안하고, 최적화 구현한 형태보존암호에 대해 Arduino와 PC에서 직접 테스트하여 성능을 측정한다.
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.
수배전반의 경우 지면 또는 건물의 바닥 면에 바로 설치되며 지진과 같은 진동이나 외부 충격 발생 시 수배전반의 내부 전력기기, 배선 그리고 보호계전기 등의 전기부품 손상, 오동작 발생 가능성이 커지게 된다. 이러한 이유로 최근 내진형 수배전반의 필요성이 대두되고 있으며, 제진기능을 갖는 수배전반의 연구 개발 및 제품 출시가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 제진형 배전반의 진동, 온도, 습도 등을 측정할 수 있는 제진형 배전반의 진동 및 환경 데이터수집을 위한 IoT 시스템을 구현하였다. 제진형 배전반에 진동이 발생하였을 때 진동 정도 및 온습도 데이터를 측정하고 신뢰성 있는 메시징 전송을 위한 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 모니터링과 데이터 저장은 Node-RED를 통해 MySQL DB에 데이터를 저장하고, 시각화를 진행하였다. 제진형 배전반에 IoT 기기를 부착하여 테스트를 진행 하였으며, 데이터를 실시간으로 수집하고 Node-RED의 대시보드 UI에서 진동 및 환경 데이터의 변화를 모니터링 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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