• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.403-412
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 본격화되고 차세대 ICT 융합 기술이 개발됨에 따라 건설분야 역시 기술변화에 대응하기 위해 다양한 스마트 건설기술이 건설 단계별로 빠르게 도입되고 있다. 특히, 건설현장의 경우 부지설계를 위한 토공량 산출 공정이 설계비용에 큰 부분을 차지하고 있어 공정의 효율화와 정확한 토공량 산출을 위한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 건설현장의 지형을 3차원으로 신속하게 구축하고 이를 이용하여 효율적으로 토공량을 산출할 수 있는 방법을 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 무인비행체로부터 획득한 대축척의 항공사진을 이용하여 건설현장을 3차원 실사모델로 구축하였다. 이때, 구축한 3차원 실사모델은 체적 산출이 불가한 surface 모델 구조를 가짐에 따라 체적 산출이 가능하도록 3차원의 solid 모델로 구조 변환을 수행하였다. 그리고 변환된 solid 모델을 이용하여 CAD 기반으로 토공량을 산출할 수 있는 방법론을 구상하였다. 정립한 방법론을 적용한 solid 모델로부터 토공량을 자동 산출한 결과, 기존의 현황측량 결과로부터 산출한 토공량과 1.52%의 상대적 편차를 확인할 수 있었다. 추가적으로 방법별 공정 소요시간을 비교분석한 결과 60%의 소요시간 절감을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 기법은 토공량 산출을 위한 비용절감은 물론 건설공사 전 공정에서 주기적인 현장의 모니터링 등 스마트 건설관리를 위한 기술로써 활용이 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.91-98
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• 2023

오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3230-3253
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• 2017

Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권5호
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• pp.1-9
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• 2006

대부분의 영상을 이용한 물체추적은 적용환경을 단순화하거나 특정한 영상특징만을 적용할 수 있는 제한된 환경에서 잘 동작하기 때문에 이러한 물체추적방법은 지능자동차의 운전자보조시스템이 적용되는 복잡하고 동적인 교통 환경에서 원하는 물체를 추적하기는 어렵다. 이와 같은 물체간의 부분적인 교합이 존재하고 배경과 물체들이 동시에 동적으로 변하는 복잡한 환경에서는 물체의 색상, 외관, 외형 등과 같은 다양한 영상특징들을 적절하게 융합할 수 있는 구조가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 파티클 필터를 이용한 적응형 융합구조[1]와 SIFT[2]를 이용한 영상특징 기술자를 강인한 영상특징으로 사용하고 시점 배경의 동적인 변화에 적응할 수 있도록 학습함으로써 추적의 강건성과 적응성을 향상시킨다. 제안된 알고리듬은 운전자 보조 시스템에서의 차량, 보행자, 자전거와 같은 도로상의 물체추적에 적용하였다.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제1권1호
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• pp.139-145
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• 2013

경량전철시스템은 버스와 지하철의 중간정도의 수송능력을 가진 첨단 대중 교통수단으로 주로 무인으로 운전되며, 1개사업이 조단위의 건설비가 소요되는 대형 복합시스템이다. 이러한 경량전철사업을 효율적으로 수행하기 위해서는 시스템엔지니어링이 매우 중요하다. 시스템엔지니어링은 성공적인 시스템을 구현하기 위한 다분야 학문의 종합적 접근방법과 수단으로 복잡한 시스템을 개발 관리하기 위해 전체적(holistic), 생명주기적 관점에서 접근하며, 필요한 사항을 확인하고, 해야 할 일을 바르게 수행하도록 안내한다. 본 논문에서는 경량전철사업에서 시스템엔지니어링을 적용하기 위한 프로세스를 제시한다. 이를 위해 국내 경량전철사업의 시스템엔지니어링 특징을 분석하고, 국내에 적합한 시스템엔지니어링 프로세스와 프로세스의 산출물 작성을 위한 템플릿과 사례, 그리고 프로세스를 전산으로 구현한 사례를 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.403-410
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• 2015

ADS-B는 레이더에 비하여 높은 정확도와 빠른 갱신 주기를 제공하여, 레이더를 대체하거나 보완할 수 있는 기술이다. 최근 증가하는 항공교통량과 이에 따른 정확한 감시의 요구에 의하여 ADS-B가 실제 항공기 운영에 적용되고 있다. 본 논문은 항공기가 운항 중 상시 송신하는 ADS-B 신호를 활용한 공한 인근 지역에서 정밀 감시가 가능한지 확인하기 위한 자료 수집과 일부 데이터에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위하여 정밀계기 착륙 접근하는 항공기의 ADS-B 항적을 수집하고, 최종접근 구간에서 항적의 분포 특성에 관한 분석을 수행하였다. 분석결과 ADS-B 항적은 활주로 중심선 연장선에 대하여 평균 이격 거리 -0.04 m, 표준편차 6.71 m이고, 또한 비교적 정확한 감시정보의 제공이 가능함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-8
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• 2011

교통체증은 도시지역에서 심각한 경제적, 사회적 비용을 초래하는 원인으로 간주되고 있다. ITS기법은 첨단 센싱, 컴퓨팅, 그리고 통신기술을 이용해 교통체증을 경감시킬 수 있는 훌륭한 수단이다. 본 연구는 차량과 주변 인프라 그리고 차량 간의 무선통신을 통한 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템의 프레임워크를 제안하고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 그 효과를 시뮬레이션 기법을 이용하여 분석하고자 한다. 본 논문의 연구결과로서는 교통류, 무선통신 라디오 레인지 그리고 통신차량의 보급률 등에 따라 제안된 첨단통행자정보시스템은 교통사고로 야기된 정체지역을 우회할 수 있는 최적의 노선을 제공함으로써 운전자의 통행시간을 줄여주는 효과를 보였다. 다양한 연구 환경에서도 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템은 거의 동일한 효과를 보였는바, 분산식 첨단통행자정보시스템은 고가의 건설비와 설치 운영비를 요구하는 중앙제어식 첨단통행자정보시스템을 대신할 수 있는 시스템으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.107-114
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• 2017

홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.77-86
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• 2000

최근 들어 산업현장에서는 생산성의 향상, 노무비의 증가 및 노동력의 부족, 안전성 등을 이유로 자동생산시스템과 운반용 동력기계와 같은 기구를 도입하여 작업자 스스로가 자신의 근력을 이용한 인력운반(Manual Materials Handling : MMH) 작업이 줄어들고 있는 추세라고 하지만, 실제로 비탈진 경사면에 위치한 농장이나 과수원, 항만부두의 하역작업, 경사진 벌목장 작업, 광산의 막장에서의 작업등과 같이 주변환경이 복잡한 현장에서의 작업은 기계로 완전히 대체하기가 어려운 실정이다. 그러므로, 이러한 작업현장에서는 인간이 직접 손 운반작업(들기 작업)을 할 수밖에 없으며, 이와 같은 경사면에서의 손 운반작업(들기 작업)은 작업자에게 많은 재해의 위험성을 만들어 주며, 추락으로 인한 산업재해는 물론이고 미끄러짐 방지 같은 신체균형잡기 노력은 근골격 계통에 과도한 무리를 주게 되어 LBP의 원인이 되기도 한다. 하지만, 이러한 경사면에서의 손 운반작업(들기 작업)에 대한 연구에 대해서는 거의 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 force platform을 이용하여 경사면에서의 손 운반작업(들기 작업)을 통한 COP변화를 측정 ·분석하여 작업자들의 산업재해를 예방하고자 하며, 향후 이러한 기초 자료를 통하여 손 운반작업(들기 작업)뿐만 아니라 그 밖의 응용분야에 기여하고자 한다.