• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.35-43
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• 2023

운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.39-44
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• 2022

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.391-392
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• 2021

해마다 실내 냉방기 냉매누설 문제가 고질적으로 반복되며 소비자들의 피해도 커져가고 있다. 특히 제조사와 설치 업체가 다른 경우 냉매 누수의 원인이 제품인지, 설치하자인지 책임소재를 두고 갈등을 빚는 경우가 빈번하다. 이에 더 이상 소비자들의 피해를 막기 위해 냉매누설 검출 방안 마련이 필요해 보인다. 본 연구에서는 실내 냉방기 설치 후 냉매누설 검출을 위한 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 냉방기의 운영을 위해 설치된 센서들의 값을 이용하여 냉매누설의 유무를 판단할 수 있는 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 데이터 분석을 위하여 제조사의 제품 출하 전 현장 테스트 단계에서 측정한 온도값, 전류값, 습도값을 취합하여 데이터 셋을 구축하였다. 이때 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 데이터의 80%를 훈련 데이터로 20%를 테스트 데이터로 사용하여 냉매량 80%는 1, 그 이하는 0으로 훈련시켰다. 구축한 데이터 셋을 이용하여 훈련시킨 결과 99% 정확도로 냉매누설 검출을 분별할 수 있었다. 또한 냉매누설과 관련성이 높은 중요 특징 4개를 추출할 수 있었다. 본 연구를 통하여 별도의 하드웨어 장치 추가 없이 소프트웨어적인 접근 방법으로 문제를 해결할 수 있는 feasibility를 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권1D호
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• pp.81-88
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• 2012

본 연구는 해안선의 변화양상을 분석하기 위하여 두 가지 부분(측량 부분과 프로그램 부분)으로 나누어 진행하였다. 첫 번째는 다년간 GPS 측량을 통하여 자료를 취득하여 해안선 정보를 수집하였다. 두 번째는 다중영상정보를 이용하여 해안선 변화에 대한 자동경계검출 알고리즘을 개발하여 비교 분석하였다. 실험대상지역은 한국의 대표적인 해안인 부산시 해운대해수욕장을 선정하였고, 실험은 RTK-GPS의 경우 2005년 9월부터 2009년 9월까지 총 8회, 그리고 항공 Lidar는 2006년 12월과 2009년 3월에 실험을 수행하였다. 그 결과 RTK-GPS으로 나타난 평균 해안선의 길이는 약 1,364.6m이고, 항공 Lidar의 결과는 약 1,402.5m로 나타났다. 본 연구에서는 Visual C++ MFC(Microsoft Foundation Class)를 이용하여 해안선 경계 추출 알고리즘을 고안하였으며, 항공사진과 위성영상을 이용하여 해안선을 추출한 결과 평균 1,391.0m로 나타났다. 실측한 정보와의 상호비교를 통하여 약 98.1%의 정확도로 해안선 자동경계 추출이 되는 것으로 제시되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.36-42
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• 2016

최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.491-501
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• 2014

최근 전 세계적으로 지진, 쓰나미와 같이 막대한 인명과 재산 피해를 야기시키는 자연재난이 증가함에 따라 재난에 효과적으로 대응하기 위한 방송 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 재난 방송시스템에서는 재난 발생 시 재난정보를 보다 빠르고 효과적으로 전달하기 위하여, 단말을 깨워 재난 방송 채널로 자동 변환 시켜주는 대기모드해제(wake-up) 신호가 사용된다. 본 논문에서는, 재난 방송시스템을 위한 대기모드해제 검출 방법을 제안한다. 재난방송용 대기모드 해제신호는 기존 디지털TV 시스템과의 간섭을 줄이기 위하여 저전력/협대역에서 고려되어야 하며, 좋은 자기 상관 특성을 가져야한다. 우선, 본 논문에서의 자기상관특성이 우수한 단일 m-시퀀스와 상보부호(complementary code)를 이용한 대기모드해제의 적합성을 분석하고, 신호 대 잡음비에 따른 성능을 검증한다. 다음으로 대기모드 해제신호의 검출 성능을 향상시키기 위하여, 의사잡음 계열의 Barker 부호 및 Walsh-Hadamard 부호를 이용한 직접확산 방식의 신호 전송 포맷을 제안한다. 제안된 직접확산방식에 의한 대기모드 해제신호 검출 방법은 확산 이득으로 인하여 단일 m-시퀀스와 Golay 부호(이진 상보부호)를 이용한 방법보다 뛰어난 검출 성능을 나타낸다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.11-24
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• 2002

GIS 사업의 특성상 데이터구축 부문은 전체 사업의 성패를 좌우할 만큼 중요한 부문임에도 불구하고 지금까지의 GIS 사업은 데이터구축 부문의 중요성을 간과하고 넘어간 사업이 많은 것이 사실이며 이를 계기로 사용자는 사업성과물인 전체 정보 시스템에 대한 신뢰성을 갖지 못하는 경우도 발생했다. 이런 계기로 GIS감리제도의 필요성에 대한 활발한 논의가 이루어지게 되었다. GIS감리에 대해서 아직은 명확히 정의된 것은 없지만 크게 전산기술 감리(구 정보시스템 관리)와 GIS Data구축감리의 두가지 큰 내용으로 나뉘어지는게 일반적이다. GIS Data구축감리의 목적은 데이터구축 활동의 합리적이고 전반적인 활동체계를 갖는 것과 사업목적에 맞는 올바르고 정확한 산출물 생성에 있다. 그리고, GIS Data구축감리의 목적을 이루기 위한 내용은 크게 데이터 구축 계획수립의 적정성, 데이터 구축 활동의 적정성, 데이터 품질관리 활동의 적정성, 데이터 구축부문에 관한 컨설팅, 데이터 검수의 5가지로 나눌수 있다. CIS Data구축감리의 내용 중 데이터 검수는 실제적으로 구축되는 단계별 산출물에 대해서 내재되는 오류를 찾아내는 단계로써 현장검수, 육안검수, 화면검수, 전산검수, 자동검수 5가지의 내용으로 이루어진다. 정보화 시스템에 사용되는 CIS 데이터는 자동검수 기능의 다양함과 정밀함에 따라 정보화 시스템의 성능이 결정된다고 해도 과언이 아니다. 본 논문은 Data CIS Data구축 감리에 대한 전반적인 내용에 대한 소개와 전산검수에 사용되는 효과적인 검수 프로그램을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제28권3호
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• pp.169-183
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• 2010

영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권1호
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• pp.66-72
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• 2008

The major risk associated with the use of automated power injectors is the well known complication of contrast material extravasation at the injection site. Automated injection of computed tomography (CT) contrast media can produce the compartment syndrome. The purpose of this study was to assess the ability of this device during clinically important episodes of extravasation. The extravasation detection accessory (EDA) system was composed of a strain gage, an amplifier and a computer based system. A strain gage pliable adhesive patch was applied to the skin aver the intravenous catheter and the catheter was connected to the power injector with a cable to monitor the resolution data. If the programmed monitoring, which was developed with MS Visual C++, at the extravasation occurred, then the injection was interrupted the auto injector. CT was used to demonstrate the clinically important extravasation. This study was a prospective, observational study in which the EDA system was used to monitor the automated mechanical injection of contrast material in 7 dogs. There were two true-positive cases (range of extravasation volumes: $18{\sim}22ml$), twenty three true-negative cases, three false-positive cases and no false-negative cases. The EDA system had a sensitivity of 100% and a specificity of 88% for the detection of clinically important extravasation. The EDA system had good sensitivity for the detection of clinically important extravasation and the EDA system has the clinical potential for the early detection of extravasation of the contrast medium that is administered with power injectors. The EDA system is easy to use safe and accurate for the monitoring extravasation of the intravenous injections, and this system may prove especially useful in CT applications.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.75-91
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• 2023

GPR을 활용한 지중 매설관로의 비파괴 탐사에 있어서 다중 관로의 경우 관로에 의한 음영영역이 탐사결과에 많은 영향을 미친다. 다중 관로의 음영영역은 관로들의 위치 및 직경에 의해 변화되며 음영영역 내에서는 신호가 전파되지 못하기 때문에 탐지가 불가능하다. 본 연구에서는 FDTD 수치해석을 활용하여 다중 관로의 배치 및 직경에 따라 쌍곡선 형태로 나타나는 관로신호의 특성을 분석하였다. 관로의 배치는 수평, 수직, 대각 배치로 총 3가지 형태에 대한 분석을 수행하였으며, AGC를 활용하여 신호를 증폭하고 각각의 배치형태에서 나타나는 음영영역과 신호 특성의 차이를 분석하였다. 수평 배치에서는 두 관로가 근접할수록 두 쌍곡선 형태 사이에 새로운 쌍곡선 형태가 나타난다. 수직 배치에서는 쌍곡선 좌우 신호가 탐색 가능하여 이를 활용하면 하단 관로를 탐지가능할 것으로 보이나, 상단 관로의 직경이 하단 관로보다 큰 경우에는 탐지가 힘들 것으로 판단된다. 대각 배치의 경우, 지표면의 음영영역의 위치에 따라 다른 특성을 보인다. 장비의 가탐범위 내에 음영영역이 존재하는 경우 신호의 비대칭형태의 신호 특성을 보이며, 음영영역이 가탐범위 외부에 존재하는 경우에는 두 관로의 신호 특성에 영향을 거의 미치지 않는 것으로 나타났다.