• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.369-377
• /
• 2021

보건의료 환경에서 증강현실 스마트글라스는 업무의 흐름에 방해 없이 환자나 치료 관련 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 또한 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스의 도입으로 학생들은 원격협업과 실시간 정보활용을 통해 수행자신감을 키울 수 있다. 본 논문은 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스 활용에 대한 인식과 태도를 보건의료 전공 대학생, 컴퓨터 전공 대학생, 개발자 및 교수진을 대상으로 조사하였다. 편의표집을 통해 95명의 데이터를 수집, SPSS 25.0을 활용한 통계분석이 이루어졌다. 증강현실 스마트글라스에 대한 인식과 태도 조사결과 개발자와 교수진 집단에서 가장 높은 점수가 확인되었고, 모든 항목에서 보건의료전공 학생이 컴퓨터전공 학생보다 인식과 태도점수가 높게 확인되었다. 증강현실 스마트글라스 시뮬레이션을 통한 기술 습득에 대한 기대가 가장 컸고, 큰 화면과 성능이 중요한 요소로 보고되었다. 보건의료전공 대학생과 컴퓨터전공 대학생의 인식과 태도의 차이에 대한 자세한 원인분석을 통해 융합 연구를 위한 전략 수립이 증강현실 스마트글라스 기술의 보건의료에서의 활발한 적용을 가능하게 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.251-263
• /
• 2022

이 논문은 ScanSAR 영상화에 대한 새로운 아이디어를 소개한다. 버스트(Burst) 모드로 신호를 획득하는 ScanSAR의 전통적인 영상화는 버스트 간 영상을 연결하는 Azimuth stitching이 필요하여, 이 과정은 방사왜곡 및 위상왜곡을 유발한다. 전통적인 SPECAN 방법 대신 이 논문에서는 시간영역 교차상관을 이용하여 Azimuth stitching 과정 없이 영상화가 가능한 새로운 방법을 소개한다. 이 방법의 핵심 아이디어는 기준함수 밴드폭을 적절히 확장하여 시간영역 교차상관을 수행하면 Azimuth stitching 없이도 영상화가 가능하다는 점이다. 이 방법을 실제 위성 원시신호에 적용하여 영상 전 구간에서 영상품질과 방사왜곡 관점에서 우수한 성능을 검증하였다. 버스트 모드를 기반으로 하는 ScanSAR는 영상품질(3 dB 해상도, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), 압축률, Speckle 잡음 등)은 모든 품질지표에서 도플러 주파수 전 영역 신호를 이용하는 Stripmap에 비해 낮을 수밖에 없다. 그러나, 각 활용분야 및 기술에 따라 선정된 특정 영상 품질지표 만을 개선할 수 있는 방법은 다양하다. 따라서 ScanSAR 영상화는 모든 활용분야에 획일적인 방법에 의한 영상화보다는, 각 활용에 따라 요구되는 품질지표 우선순위에 따라 최적화할 수 있는 영상화 방법을 적용하는 차별화 전략이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_4호
• /
• pp.1901-1910
• /
• 2022

뉴스페이스(new space) 시대가 도래함에 따라 국내 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상과의 글로벌 융합활용 기술확보가 대두되고 있다. 일반적으로 다중센서 위성영상은 취득 당시의 다양한 외부요소로 인해 영상 간 상대적인 기하오차(relative geometric error)가 발생하며, 이로 인해 위성영상 산출물의 품질이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 존재하는 상대기하오차를 최소화하기 위한 정밀영상정합(fine-image registration) 방법론을 제안한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 중첩영역을 선정한 후 두 영상 간 공간해상도를 통일한다. 이어서, 특징 및 영역 기반 정합기법을 결합한 형태의 하이브리드(hybrid) 정합기법을 이용하여 정합점(tie-point)을 추출한다. 그리고 피라미드(pyramid) 영상 기반의 반복적 정합을 수행하여 정밀영상정합을 수행한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 Sentinel-2A 및 PlanetScope 영상을 이용하여 제안기법의 정확도 및 성능을 평가하였다. 그 결과, Sentienl-2A 영상 기준 평균 Root Mean Square Error (RMSE) 1.2 pixels, PlanetScope 영상 기준 평균 RMSE 3.59 pixels의 정확도가 도출되었다. 이를 통해 제안기법을 이용하여 효과적으로 정밀영상정합을 수행할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.7-15
• /
• 2022

지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.485-496
• /
• 2022

이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.537-542
• /
• 2021

본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO(You Only Look Once) 인식모델 기반의 이미지 내 객체인식을 위한 활용 환경에서 딥 러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 2차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구하는데 그 목적이 있다. 인식모델에서 이동 대상체 인식오류는 카메라의 프레임 속도와 대상체의 이동속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상체와 인접한 환경에서의 유사물체가 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사환경을 대표할 수 있는 스포츠(테니스 경기)를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인요소를 비전처리 기술을 적용하여 해당오류를 최소화하기 위한 방법과 처리구조를 연구하여 유효한 2차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 따라서 본 연구에서 제안된 데이터 수집 방법을 적용함으로써 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강 및 경기력 향상을 위한 스포츠 및 건강관련 산업에 적용될 수 있는 데이터의 수집 및 관리가 가능함을 보였다.

• 대한본초학회지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.119-127
• /
• 2013

Objectives : ${\beta}$-Asarone (BAS) is an active ingredient in Acori Rhizoma. This study investigated anti-neuroinflammatory and memory ameliorating effects of BAS in systemic lipopolysaccharide (LPS)-treated C57BL/6 mice. Methods : BAS was administered orally at doses of 7.5, 15, and 30 mg/kg for 3 days prior to LPS (3 mg/kg, intraperitoneal) injection. Pro-inflammatory cytokine mRNA, including tumor necrosis factor-${\alpha}$ (TNF-ㅍ), interleukin (IL)-$1{\beta}$ and IL-6, was measured in hippocampus tissue using real-time polymerase chain reaction at 4 h after the LPS injection. An ameliorating effect of 30 mg/kg BAS on learning and memory impairment in the LPS-treated mice was verified using the Morris water maze test. Results : BAS significantly attenuated up-regulation of TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, and IL-6 mRNA in hippocampus tissue of the LPS-treated mice. In acquisition training test, BAS improved learning performance of the LPS-treated mice with a significant decrease of escape latency to the platform. In memory retention test, BAS also ameliorated memory impairment of the LPS-treated mice with a significant increase of swimming time in zones neighboring to the platform, number of target heading, and memory score. Conclusion : The results suggest that inhibition of pro-inflammatory cytokines and neuroinflammation in the hippocampus by BAS could be one of the mechanisms for BAS-mediated ameliorating effect on learning and memory impairment in LPS-treated mice.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.87-94
• /
• 2022

본 논문은 501 다트게임의 최소 다트 촉 투척 횟수인 9회에 대한 획득점수 조합을 찾는 연구를 수행하였다. 다트게임에서 한 번 투척으로 획득할 수 있는 최대 점수는 60점으로 60×8+21×1=501에 의거 60점을 8회, 21점을 1회 획득하면 9회 투척으로 퍼펙트 다트게임을 종료할 수 있다. 이를 9-다트 종료라 한다. 이와 같이 9회 투척으로 501점을 획득 가능한 점수의 조합에 관한 연구는 18개와 14개만 알려져 있으며, 전수탐색 알고리즘을 적용한 연구는 수행되지 않고 있다. 본 논문은 전형적인 전수탐색법인 분기한정법의 O(2ⁿ) 지수시간 수행 복잡도를 다항시간 복잡도로 단순화 시키는 방법으로 나눗셈 분기한정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 레벨을 8로 한정시키고, 501/60의 몫 레벨로 점프하고 역추적으로 이전 단계에서의 가능한 점수 조합만을 탐색하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘으로 찾은 9회의 퍼펙트게임의 가능한 점수 조합은 90개(101개 경우)를 얻었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제112권3호
• /
• pp.363-373
• /
• 2023

산림 바이오매스 조사는 탄소흡수원으로서의 산림을 평가하고 관리하기 위해 주기적으로 수행된다. 원격탐사의 한 종류인 라이다는 적은 노동력으로 객관적인 산림 구조 정보를 획득할 수 있어, 최근 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 이용한 산림 조사가 주목받고 있다. 본 연구에서는 임분 상하층 바이오매스 추정에 백팩형 라이다(Backpack Laser Scanning, BPLS)와 드론 라이다(Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, UAV-LS)를 이용하는 방법을 제시하고 그 정확도를 평가하였다. 상층의 경우 BPLS와 UAV-LS의 흉고직경과 수고 추정 정확도를 분석하였고, 하층의 경우 BPLS 데이터에서 추출한 수직구조 변수 중 최상의 변수 조합으로 하층 바이오매스를 추정하는 다중회귀모델을 개발하였다. 그 결과, BPLS는 흉고직경을 높은 정확도로 추정하였지만(R² =0.92) 수고는 과소 추정하였다(R² =0.63, Bias=-5.56 m). UAV-LS는 BPLS보다 더 높은 수고 추정 정확도를 보였다(R² =0.91). 하층의 경우 점들의 평균 높이와 라이다 데이터를 같은 높이를 가진 10개의 층으로 나누었을 때 아래에서 네 번째 층의 점 밀도를 의미하는 변수가 선택되어 모델이 개발되었으며, 교차검증 결과 결정계수 값은 0.68로 나타났다. 본 연구의 결과는 BPLS와 UAV-LS를 이용한 임분의 상하층 바이오매스 조사 방법이 기존의 조사 방식을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.166-172
• /
• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.