• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.252-259
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• 2017

Nowadays, the existing manual method for recording actual progress of the construction site has some drawbacks, such as great reliance on the experience of professional engineers, work-intensive, time consuming and error prone. A method integrating computer vision and BIM(Building Information Modeling) is presented for indoor automatic progress monitoring. The developed method can accurately calculate the engineering quantity of target component in the time-lapse images. Firstly, sample images of on-site target are collected for training the classifier. After the construction images are identified by edge detection and classifier, a voting algorithm based on mathematical geometry and vector operation will divide the target contour. Then, according to the camera calibration principle, the image pixel coordinates are conversed into the real world Coordinate and the real coordinates would be corrected with the help of the geometric information in BIM model. Finally, the actual engineering quantity is calculated.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권1호
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• pp.105-116
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• 2011

With recent spotlight on the, uniquitous computing technology, the need for object of indentification and location infrastructure has increased. Such GPS technolgy must utilize IEEE 802.15.4 Zigbee used for existing wireless sensor network infra as a basice element for user's context-awareness in a uniquitous environement, for effectiveness.Such real-time GPS service is provided in the internal environment where the user would actually are and most high-rise buildlings apply. Underthe assumption, the real-time GPS technology is seperated by each floor, and signals do not get transmitted to other floors, the application on one floor within the high-rise buildling was conducted. This study intends to suggest a floor detection algorithm using IEE 802.15.3/Zigbee's RSSI which supports the accuracy within a couple of meters for the user's the movement between the floors in high-rise buildings in a complex environment. It proposes an floor detection algorithm using IEEE 802.15.4/Zigbee's RSSI which provides accuracy within a radius of few meters for the users movement between the floors for real-time location tracking within high-rise building in a cmoplex environment. Furthermore, for more accurate real-time location tracking, it suggests an algorithm for real-time location tracking using IEEE 802.15.4a/Zigbee's CSS technology based on triangulation. Based on the suggested algorithm, it designs a hybrid real-time location tracking service system in a high-rise buildling and test its functions.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.59-67
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• 2005

도시지역의 대부분을 차지하는 건물에 대한 3차원 공간정보는 지도제작뿐 아니라 무선 통신망 설계, 카 내비게이션, 가상도시 구축 등에 근간이 되는 주요 정보이다. 대표적인 수동센서(passive sensor)로부터 얻어진 수치항공사진은 높은 수평 위치정확도를 가지는 반면 중심투영과 폐색지역에 의한 원천적인 문제로 인하여 자동화 과정이 어렵다. 반면 능동센서인 LIDAR 시스템은 지표면에 대한 비정규 점군 형태의 3차원 정보를 빠르고 정확하게 제공한다. 하지만 데이터 취득 특성상 건물의 외곽선과 같은 정보의 획득에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수치항공사진과 LIDAR 데이터를 용합하여 건물의 외곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 복잡한 형태의 건물의 외곽선 추출에 우수한 결과를 보여주었으며, LIDAR 데이터와 수치항공사진을 이용해 건물을 자동으로 추출할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.374-384
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• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권3호
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• pp.227-239
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• 2008

항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1705-1711
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• 1991

On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.117-122
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• 2002

촬영시기가 다른 두 위성영상을 비교 분석하여 시간에 따른 변화정보를 획득하는 변화탐지 기술은 다양한 분야에 유용하게 활용이 가능한 기술이다. 특히 최근 활용기대가 높아지고 있는 고해상도 위성영상을 활용하는 변화탐지 기술은 환경감시, 재해재난 후 피해상황 분석, 불법건축물 감시, 군사적 목적 등 기존의 중 저 해상도 위성영상으로는 얻을 수 없는 유용한 변화정보의 추출이 가능하다. 하지만, 고해상도 위성영상의 특수성으로 인해 저해상도 위성영상에 적용하였던 화소기반 변화탐지 기법을 그대로 사용 할 수 없으며 인공물이나 지형지물의 지리적, 형태학적 특징을 활용하여 변화요소를 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 촬영시기가 다른 두 매의 고해상도 위성영상에 대하여 사용자가 신속하고 손쉽게 변화를 감지해 낼 수 있도록 이동창을 이용한 인터페이스를 구성하고, 영상에 대한 육안분석을 통해 사용자가 건물의 신축 및 철거 등 변화를 발견하여 변화지도를 작성할 수 있는 시스템 개발함으로써 반자동 방식에 의한 고해상도 위성영상의 변화탐지 방법을 제시하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.37-51
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• 2020

머신러닝과 딥러닝 기술의 발달로 인하여 도시의 변화탐지에 이러한 기술을 적용하려는 관심과 시도가 증가하고 있다. 그러나 기존의 변화탐지와 공간정보 구축방법은 여전히 사람에 의해 수작업으로 수행되는 경우가 많아 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 또한 도시지역에서 건축물의 변화탐지를 효율적으로 수행하기 위해서는 많은 인원이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 포인트 클라우드에서 딥러닝 기술을 적용하여 공간정보 분야에서 활용도가 높은 도로, 건물, 식생의 객체를 분류하고 변화탐지를 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 약 92% 이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였으며 이를 통해 객체의 속성정보를 자동으로 구축할 수 있었다. 또한, 시계열 데이터가 구축된다면 제안한 방법론을 통해서 변화를 탐지할 수 있고 기 구축된 수치지도의 속성을 검수할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.327-338
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• 2018

본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.25-33
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• 2009

본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.