• 한국가스학회지
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• 제3권2호
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• pp.17-23
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• 1999

본 연구는 전국에 산재된 천연가스 정압소를 위한 안전방재 시스템 개발을 위하여 수행되었다. 정압소에서 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지하기 위하여 정압소의 안전상황을 수집/전송하는 RTU(Remote Terminal Unit)를 개발하여 정압소의 운전원의 역할을 대신하게 하였다. 그리고 전송된 각 정압소의 안전상황을 효과적으로 통제소 운전원에게 전달하며 추후 안전에 대한 분석을 위하여 데이터베이스 및 MMI(Man Machine Interface)를 개발하였다. 안정적인 천연가스 공급의 모든 프로세스을 제어하며, 각종 파라미터를 감시하는 원방 감시 제어 시스템(이하 SCADA 시스템)의 유선 통신 설비가 사고에 의해 무용화 될 경우, 정압소의 상황을 통제실로 전송하기 위하여 유선 및 무선 데이터 통신을 혼합한 유$\cdot$무선 자동 전환 시스템을 개발하였다. 한편 GPS(Global Position System) 및 GIS(Geometric Information System) 기술을 이용한 순찰차량 관리 시스템을 개발하여 정압소에서 이상 징후를 보일 경우 통제소 및 순찰차량에서 동시에 정압소의 상황을 파악할 수 있게 하여 능동적인 대처가 가능하게 하였다. 그리고 3축 가속도 센서를 이용하여 지진을 감지하고 전송하는 지진 감지 및 전송 시스템을 개발하였다. 지진 발생시 ESV(Emergency Shutoff Valve)를 차단할 수 있도록 최대 지반 가속도 및 SI(Spectrum Intensity)값의 크기를 전송해 줌으로서 대형사고를 방지하도록 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권6호
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• pp.22-32
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• 2010

근래 우리생활 깊숙이 자리잡은 유비쿼터스 개념은 과거 산업혁명 당시와 마찬가지로 사람들로 하여금 새로운 수요와 라이프스타일의 변화를 견인하고 있다. 특히, 교통부문은 '이동'이라는 특수한 여건 때문에 더욱 이러한 트랜드에 민감해지기 쉬운 경향이 있다. 이를 가장 잘 반영하는 것이 콘텐츠 시장이라 할 수 있는데, 최근 민간에서는 변화된 수요에 대응하기 위해서 맞춤형 개인교통정보의 개념을 발 빠르게 도입하고 있다. 하지만, 공공에서는 어떠한가? 불특정다수에게의 운전 중에 기본레벨의 교통정보제공이라는 목적을 가지고 도입된 ITS 1세대 산물인 VMS의 경우, 이러한 변화 속에서 능동적으로 변화하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 불특정다수에게 '평등한 정보제공'이라는 '공공의 역할' 속에서, 고급화되고, 점점 개인단말기기를 선호하는 수요에 대응하기 위한 고도화된 VMS시스템(가칭 FM-VMS)에 대하여 기술하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 FM-VMS는 차량 안에 장착된 라디오를 정보제공기기로 사용하여 운전자는 누구든지 음성과 문자를 받을 수 있는 장치이다. 핵심기술은 기존의 FM-DARC와 RDS와는 다른 방송중인 FM 주파수에 직접 디지털 신호를 삽입하는 Water Making기술로 이는 현재 방송 및 보안으로 활용되고 있다. Water Making 기술로 구현된 FM-VMS 시스템에 대한 Test를 통한 검지율은 Test용으로 사용한 VMS 주변 200m안에서 음성과 문자 모두 90% 이상의 검지율을 보였다. FM 주파수를 이용하여 공공(Public)이 구축한 VMS정보를 상대적 교통약자(교통정보의 취약계층)에게 실시간으로 음성으로 지역 교통정보를 제공하고 나아가 자동차 제조사와 연계하여 FM 주파수만으로 라디오 액정을 통하여 VMS 문자정보까지 받아 볼 수 있다면, ITS의 혁신뿐만 아니라, 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 전기를 마련할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.483-491
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• 2013

차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-16
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• 2012

스마트시티 프로젝트의 일환으로 실시간 차량 번호판 인식에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 도로상에 설치된 CCTV에서 트리거 신호 없이 주행하는 차량 영상을 획득할 경우에는 번호판의 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생하여 번호판 인식이 어려워 질 수 있다. 본 논문에서는 트리거 신호를 이용하지 않은 상태에서 입력되어 기하학적 왜곡이나 화질의 저하가 발생된 차량 영상에도 강한 에지기반 문자 세그먼트 영상생성 기법의 차량 번호판 인식시스템을 제안하였다. 제안한 실시간 차량 번호판 인식 알고리즘을 도로상에 설치된 CCTV에 구현하고 일주일 동안 번호판 인식 실험을 수행해 본 결과 1일 평균 1,535 대의 통과 차량에 대해서 97.5%의 번호판 검출률을 얻을 수 있었으며 검출된 번호판에 기록된 문자들의 99.3%를 인식할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.947-950
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• 2015

우리나라 전체 교통사고 원인에 있어서 졸음운전은 음주운전보다도 더 큰 비중을 차지하고 있는 위험요소로 나타나고 있다. 따라서 사전에 졸음운전사고를 예방하기 위하여 운전자의 졸음을 인식하고 경고해주는 시스템 개발과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 졸음의 지표는 뇌파의 알파파를 분석하는 것이 효과적이라는 선행 연구결과들이 발표되었다. 본 연구에서는 LabView 프로그램을 이용하여 졸음지표를 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 적용시킨 뇌파측정 장치를 자체 개발하였다. 소수의 실험자를 대상으로 졸음유도 실험을 실시한 결과 알파파의 상대 파워스펙트럼 변화를 기준으로 졸음상태를 의미하는 뇌파의 패턴을 검출 할 수 있었다. 이후 기존의 뇌파측정 장비들을 사용하여 측정한 졸음패턴과 비교분석한 결과 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 운전자의 졸음예방 시스템에 활용한다면 졸음운전 사고로 인한 사망률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.15-20
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• 2006

이 논문은 컴퓨터 게임을 위한 물리 엔진의 성능 향상 및 이를 적용한 지능적인 게임 캐릭터에 관한 연구를 서술한다. 물리적 상황을 자동으로 인식하는 알고리즘으로는 Momentum back-propagation을 적용하였다. 또한 우리는 각 상황에 따른 적분 방식의 실험 결과를 제시한다. 실험을 위하여 Euler Method, Improved Euler Method, 및 Runge-kutta Method의 세 가지의 적분 방식을 적용하였다. 각 적분 방식의 실험 결과에서 충돌이 없는 상황에서는 Euler Method가 최적의 성능을 보여주었다. 또한 충돌 상황에서는 세 가지 방식이 모두 비슷한 성능을 보여주었지만, Runge-kutta Method가 최적의 정확도를 보여주었다. 물리 상황인식에 대한 실험결과에서는 입력 층과 출력 층이 고정된 상태에서 은닉 층이 3일 때 가장 좋은 성능을 보여주었고, 또한 학습횟수가 30000일 때 최적의 성능을 보여주었다. 앞으로 우리는 다른 장르의 게임에 이러한 물리적 컨텍스트(context)를 인식하는 연구를 진행할 것이며 또한 전체 게임의 성능을 증가할 수 있도록 M-BP이외의 인식 알고리즘을 적용할 것이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.70-76
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• 2009

본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 둥에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임이 자유롭지 못한 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 위치는 각속도 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 추정하고, 눈 깜빡임에 의한 클릭과 더블 클릭은 광센서의 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 커 클위치와 이벤트를 검출하였다. 제안한 마우스의 공간 이동 능력과 이벤트 검출을 비교한 실험에서는 좌우, 상하 이동은 기존 마우스와 비교하여 속도 면에서는 큰 차이는 없었으나, 정확도가 조금 떨어지는 이유로 인하여 정확한 위치로 이동시키는데 소요시간이 3$\sim$4배 정도 더 필요하였다. 데드 존을 갖는 비선형 상대 좌표계 방식을 이용하여 주기적으로 적분 에러를 제거해야 하는 문제를 해결하였고, 이동 거리와 속도를 함께 고려하여 직관적인 마우스 포인터 제어가 가능하도록 하였다. 주변광의 영향을 최소화하도록 광원 제어 회로를 설계하여 외부 광원의 변화에도 마우스 이벤트 검출이 영향을 받지 않았다.