지형지물의 표면정보를 신속하게 취득할 수 있는 LIDAR 시스템은 대상에 대한 정교한 3차원 자동 모델링에 효율적이다. 본 연구의 목표는 대상물의 표면에 부딪혀 되돌아오는 레이저빔의 반사파형(waveform)을 모의 생성하는 것이다. 이를 위해, LIDAR시스템을 구성하는 센서들과 객체의 기하모델링 및 복사 모델링을 수행하였다. 먼저, 다반사 특성의 원인이 되는 레이저빔의 확산(divergence) 효과를 고려하기 위해 레이저빔을 여러 개의 서브빔으로 분할한 후, 각 서브빔의 원점과 방향을 결정한다. 그리고 서브빔이 교차하는 객체의 표면을 탐색한 후, 교차점의 위치를 계산한다. 마지막으로 서브빔의 원점과 소요시간을 기반으로 반사파형을 생성하고 이를 조합하여 전체 레이저빔의 반사파형을 생성한다. 제안한 방법을 적용한 실험을 수행하였으며, 그 결과 빔이 교차하는 표면의 특성을 보여주는 반사파형이 합리적으로 생성됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
본 연구는 영상처리 기술을 활용하여 현재 섬유원단의 품질 검사를 자동화하기 위하여 CCD카메라에 의해 캡쳐된 영상을 받아 섬유 원단의 불량 여부를 판별하는 알고리즘을 개발하려는 것이다. 섬유 제조업에 이미지 처리기술을 활용, 섬유원단의 품질 검사에 적용하기 위한 알고리즘을 개발하면 섬유제조업 전반에 많은 생산성 향상을 꾀할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 섬유원단 무인 자동 검사를 위하여 섬유원단 검사과정에서 원단의 올빠짐, 이물질 첨가, 오염, 찢어짐 검사 등 품질에 중요한 영향을 미치는 부분에 대한 영상처리 알고리즘을 개발하였으며 또 섬유원단의 현저한 이색에 대한 검출 알고리즘을 개발하였고 이를 실용화하기 위한 기계제작을 통하여 알고리즘을 검증할 수 있었다. 이 연구를 통하여 섬유원단의 검사를 무인화하는 계기를 마련하였으며 보다 폭 넓은 생산품의 품질 검사부분에 영상처리 기술을 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
공공장소에서 지속적으로 방역을 수행하기 위해서는 인력확보가 쉽지 않은데 자율주행 기반 로봇을 활용하면 인력으로 인한 문제를 해결할 수 있다. 자율주행 기반 방역로봇은 별도의 인력 투입 없이 공공기관과 병원 등의 유해 바이러스 확산 및 질병을 지속적으로 예방 가능하다. 자율주행 기능은 피나클 필터 알고리즘을 적용하여 위치를 추정하고, 방역은 UV살균시스템 및 이산화염소 분사시스템을 적용하였다. 주행시간은 3시간 이상, 위치 오차는 0.5m.이내, 정지 회피하는 기능은 95%, 장애물 감지 거리는 1.5m에서 동작하였다, 자동충전 복구는 배터리 잔량 10%에서 충전거치대로 이동하여 충전이 되었다. 무인방역시스템으로 방역한 결과 인력배치 없이 UV살균은 99%, 이산화염소는 95% 이상 살균되어 막대한 사회적 비용을 절감하는데 자율주행 방역로봇이 기여할 수 있다.
최근에 건설되는 아파트는 주방이 빌트인 방식으로 만들어지므로 가스 호스가 싱크대 내부에 보이지 않게 만들어지므로 가스가 누출될 경우 싱크대 내부에 축적되어 가스 폭발로 이어질 수 있는 위험한 방식이다. 본 연구에서는 가스레인지와 중간밸브 사이에 연결된 호스가 싱크대 내부에 있어 가스 누출 검사를 할 수 없는 구조로 되어 있어 압력센서를 이용하여 가스누출을 검사를 쉽게 할 수 있는 밸브 시스템 연구하였다. 압력 측정 방법은 중간밸브와 가스레인지를 연결하는 호스의 압력을 측정하여 I2C통신 방식으로 데이터를 수집·분석 할 수 있도록 진행하였다. 또한 가정에 공급되는 가스압력계산은 대기압력에 가스계량기의 입구에서 가스게이지 압력 평균값 22.46mbar를 더 한 값으로 계산된 것에 대한 대기 압력 오차에 대한 규명 및 미세한 가스 누출 감지를 할 수 있도록 밸브 시스템을 개발하였다.
인터넷 기사에 대한 댓글은 토론 및 소통 등 긍정적 효과도 있지만, 악성 댓글은 사람의 목숨을 앗아가는 정도로 심각한 문제이다. 이런 측면에서 악성 댓글을 자동으로 검출하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 현재 채택되고 있는 금칙어 바탕의 댓글 필터 방안은, 특히 한글 댓글의 경우 효과적이지 못한 실정이다. 이 논문에서는 형태소 분석을 통해 비속어 형태소와 존대어 형태소를 구별함으로써 댓글 필터링을 수행하는 방법을 제안한다. 이들 두 형태소를 바탕으로 댓글 건전도를 계산하고, 또한 건전도를 바탕으로 한 댓글 충격량 계산방법을 여럿 제안한다. 악성 댓글을 대상으로 한 실험을 수행한 결과, 포털에서 수행되고 있는 클린봇보다 재현율이 37.93% 포인트 개선되었으며 F-지수 값은 47.66 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 형태소 분석을 기초로 한 새로운 필터 방법이 금칙어를 바탕으로 한 방법의 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.
최근 자동화 되는 해킹 및 분석 기술의 발전으로 인하여 수많은 소프트웨어 보안 취약점이 빠르게 발표되고 있다. 대표적인 취약점 데이터베이스인 NVD(National Vulnerability Database)에는 2010년부터 2015년까지 보안 취약점(CVE: Common Vulnerability Enumeration) 약 8만 건이 등록되었으며, 최근에도 점차 증가하고 있는 추세이다. 보안 취약점은 빠른 속도로 증가하고 있는 반면, 보안 취약점을 분석하고 대응하는 방법은 전문가의 수동 분석에 의존하고 있어 대응 속도가 느리다. 이런 문제점을 해결하기 위해 자동화된 방법으로 보안 취약점을 탐색하고, 패치하여 악의적인 공격자에게 공격 기회를 줄 수 있는 보안 취약점을 사전에 대응 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 복잡도 분석을 통해 취약점 탐색 대상 바이너리의 특징을 추출하고, 특징에 적합한 취약점 탐색 전략을 선정하여 취약점을 자동으로 탐색하는 기술을 제안한다. 제안 기술은 AFL, ANGR, Driller 도구와 비교 검증 하였으며 코드 커버리지는 약 6% 향상, 크래시 개수는 약 2.4배 증가, 크래시 발생율 약 11% 향상 효과를 볼 수 있었다.
국내 외에서 사면 붕괴 조기 경보를 위한 모니터링 및 자동측정기에 대한 많은 연구가 있지만 대부분 사면 붕괴 측정기가 사면의 표층에 설치되어 있어 사면의 붕괴 등 재난이 발생되기 전에 감지 및 경보가 가능한 시스템에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 록볼트에 센서를 부착하여 사면 붕괴 모의 실험을 수행하였고, 사면 붕괴 초기에 발생하는 사면 거동 특성을 분석하였다. 또한, 숏크리트를 타설한 사면과 자연사면, GFRP와 나선형 철근 록볼트를 사용하여 사면 조건 및 재료 조건에 따른 실험을 수행하고 결과를 비교 검토하였다. 본 연구는 급경사지 및 산사태 위험 지역 등 사면 붕괴 발생 전 조기 감지 및 경보를 통하여 사전에 대피할 수 있는 예 경보시스템 개발 시 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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