• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권2호
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• pp.8-13
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• 2007

본 논문에서는 고효율의 유기발광소자 제작을 위해 플라즈마 조건 변화에 따른 ITO 특성을 분석하였다. $N_2$와 $O_2$ 가스로 RF 플라즈마 출력은 100 W, 200 W, 400 W로 가스압력은 12 mTorr, 120 mTorr로 변화실험을 하였다. $N_2$ 가스를 이용하여 플라즈마 처리한 ITO의 일함수는 $4.88{\sim}5.07$ eV의 값을 나타내었고 $O_2$ 가스를 이용하여 플라즈마 처리한 ITO는 $4.85{\sim}4.97$ eV의 일함수를 나타내었다. $N_2$ 가스에서 가스의 압력이 120 mTorr이면서 플라스마 출력이 200 W의 조건에서 RF 플라즈마 처리한 ITO의 특성이 우수하였다. ITO 표면의 rms roughness는 AFM 이미지에서 계산하여 나타낸 수치로써 $N_2$와 $O_2$ 가스가 주입된 플라즈마로 처리된 ITO는 플라즈마 출력이 200 W일 때 각각 $25.2\;{\AA}$과 $30.5\;{\AA}$로 나타났으며 플라즈마 처리되지 않은 ITO는 $44.5\;{\AA}$이었다. ITO 박막의 투과율 측정에서는 $N_2$와 $O_2$ 가스의 압력을 변화시켜도 ITO의 투과율은 거의 변동이 없었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.185-194
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• 2014

본 연구에서는 디지털 이미지를 이용하여 다양한 기상상황과 기하구조 상에서 노면표시와 교통안내표지의 성능평가 방법론을 제시한다. 이는 기존 방법과 달리 시간과 장소에 구애 받지 않고 대형장비의 도움 없이 교통안전시설의 성능을 정량적이고, 객관적으로 평가할 수 있는 가능성을 제시하는데 의의가 있다. 노면표시의 성능평가는 포장과 노면표시의 회색도 값을 이용한 휘도대비를 바탕으로 우천시, 습윤시, 건조시 시에 재귀반사 성능을 비교하였다. 그리고 교통안내표지 성능평가의 효과지표는 디지털 이미지의 각 픽셀의 RGB값에서 추출된 Y(휘도)값이며, 도로의 기하구조, 주행 차로, 표지로부터 거리에 따라 조명식 교통안내표지와 일반 교통안내표지의 휘도 및 표지 바탕면과 문안간의 휘도대비 변화를 비교하였다. 그 결과, 노면표시의 재귀반사 성능은 건조시에 비해 우천시와 습윤시에 각각 3.5배, 2배 감소하는 것으로 나타났다. 또한 일반 재귀반사 교통안내표지는 내부 조명식 교통안내표지와 다르게 표지로부터 거리, 주행 차로, 도로의 기하구조에 따라 휘도 및 휘도 대비가 급격하게 변화하였다. 본 연구를 바탕으로 차후 기상 및 기하구조 특성을 고려하여 고가의 우천형 노면표시와 내부 조명식 교통안내표지의 적정 설치 위치를 선정하는데 있어서 객관적인 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제34권3호
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• pp.207-221
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• 2016

현재 우리나라 고령자의 보행사고건수는 전체 보행자 사고건수의 25.9%를 차지하고 있고 이중 고령자 사망사고는 57%에 달한다. 향후 다가올 고령사회를 대비하여 이러한 고령자 사고를 줄이기 위한 다양한 노력이 필요하다. 본 연구는 3차로 무신호 일반로 구간내 횡단보도지역에서 고령자와 비고령자의 횡단단계에 대한 이동행태지표를 정의, 조사 및 분석한 연구이다. 유의성 분석 결과, 고령자와 비고령자의 이동 행태상 몇 가지의 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 접근차량의 존재유무에 따라 고령자와 비고령자 간에 횡단보도 접근시간, 횡단보도 대기시간, 횡단보도 연석에서의 시선수, 횡단하면서의 시선수애 대한 통계적 차이가 존재하였다. 둘째, 횡단 보도 횡단시간의 경우 고령자는 비고령자의 1.16배가 더 소요되고, 고령자의 보행속도는 비고령자의 84.4%의 수준이다. 셋째, 보행수는 고령자가 비고령자에 비하여 약 1.12배가 많았고, 보폭의 크기는 고령자가 비고령자에 비하여 90%의 수준을 갖는 것으로 확인되었다. 넷째, 고령자는 횡단을 위해 대기하는 동안 연속된 차량의 차두간격이 비고령자 대비 1.67배 이상 크게 요구하고 있었다. 이러한 주요 분석 결과는 고령자 횡단 시설 및 도로설계 등에 기초적인 자료로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.184-189
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• 2018

최근에 안전기준과 환경규제 강화의 증대로 인해, 차체의 경량화에 대한 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 고강도강의 응용은 가장 보편화 된 차체 경량화의 효과적인 방법 중에 하나이다. TWB(Tailor Welded Blank)는 다양한 두께와 용접을 사용하여 부분적인 강도와 경량화를 만족시키는 주요한 공법으로 활용되고 있다. 그러나 추가적인 용접공정으로 인해 판재간의 용접성이 중요하고 용접부에 대한 품질관리가 중요하다. 이점을 개선하기 위해, TRB(Tailor Rollded Blank)공법이 제안되었다. TRB는 롤러 압력을 조절하여 판재의 두께를 다르게 하고, 용접을 사용하는 TWB 공법보다 추가적인 용접공정이 없기 때문에 생산 비용적인 측면에서 훨씬 더 효율적이다. 본 연구에서는 Blank의 압연 영향을 조사하기 위해 스탬핑용 고강도강 TRB 판재의 성형성을 분석하였다. 성형성을 분석하기 위해, TRB 판재에서 0.8 mm, 1 mm의 두께를 갖는 부분을 채취하여 시험하였다. 시편에 새겨진 그리드마킹의 변형도를 분석하여 변형률을 조사하였고, 0.8 mm와 1.0 mm의 두께를 갖는 TRB 시편으로 Erichsen 시험을 한 후에 FE분석을 활용하여 성형성과 고유진동수를 비교하였다.

• Design & Manufacturing
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• 제14권1호
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• pp.8-14
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• 2020

In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.49-55
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• 2007

본 논문에서는 필드/프레임의 공간적, 시간적 움직임 특성을 활용한 디인터레이스드 기법을 이용해 재구성된 영상프레임으로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임추정이 가능한 이중연산구조 기반의 다해상도 계층적 움직임 추정 방식(multi- resolution hierarchical motion estimation, MHME)의 효율적인 다중연산구조 기반의 움직임 추정을 제안한다. 공간적, 시간적 움직임 특성으로부터 디인터레이스드 기법을 적용하여 재구성된 영상프레임으로부터는 계층적 움직임 추정방식을 적용하여 빠른 움직임 영역에서도 화질의 열화가 거의 없는 다해상도 계층적 움직임 추정(MHME) 영상처리를 구현하였고, 비교적 높은 PSNR을 얻을 수 있었다. 다양한 모드 M=2 또는 M=3의 여러 가지 모의실험을 통해 제안된 구조가 전역탐색 블록정합 알고리듬(Full-search Block Matching Algorithm, FBMA)에 대하여 예측성능에 있어 최고 1.49dB(CAR), 최저0.421dB(Mobile & Calendar)의 모의실험결과 평균 -0.7dB 정도의 미소한 평균 PSNR 저하를 나타내었다. 이의 구현을 위해 제안된 전역/후역 탐색방식의 연산처리방식은 하나의 처리기소자(Processor Element, PE)에 이중연산처리기(DAPE) 구조를 채택하여 제한된 PE로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임 추정이 가능한 전역/후역 탐색방식(Foreground & Background Search Algorithm, FBSA)의 비트 처리열 탐색 알고리듬을 제안 적용하여 움직임추정 연산의 성능을 구조적으로 향상시키는 다중프로세서 어레이 구조(Multiple Processor Array Unit, MPAU)를 개발 제안하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.115-125
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• 2017

현재 국가기본도는 국토 전역에 동일한 축척과 정확도로 제작하여 배포됨으로서 국토개발 GIS, 차량용 내비게이션 등 각종 주제도 및 신속한 공간정보 산업에 의사결정용으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 공간정보 산업의 전반적인 확대를 위해 많은 연구와 정책을 제시하고 있다. 이에 따른 일환으로 공간정보의 최신성에 대한 문제점을 해소하기 위해 전국을 권역으로 나누어 기본도를 수정했던 것을 2013년부터는 상시 수정으로 정책 변경하여 공간정보의 최신성 확보에 일조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 많은 연구와 다양한 산업에서 각광받고 있는 드론(Drone)을 활용하여 국가기본도의 수정 및 갱신 가능성을 평가하였다. 특히 저가형 드론에서 취득한 정사영상정보와 3차원 점군(Point Clouds)을 수치지형도와 중첩하여 3차원 위치정보를 동시에 취득하여 수정 갱신업무에 적용한 결과 0.2m 정밀도와 0.1m의 정확도를 나타내고 있다. 이는 국가 기본도(축척: 1/5,000) 제작 작업규정의 오차범위를 준수하고 있어 수치지도 수정 갱신 업무까지도 충분이 활용이 가능한 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.588-594
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• 2015

GPS 기반 위치측정 시스템은 많은 분야에 유용하게 사용되고 있지만 오차범위가 크고 터널과 같이 라디오 신호가 통과하지 못하는 지역에서는 사용이 불가능하므로 지능형 교통시스템에는 적합하지 않다. 최근 LED 기술의 급속한 발전으로 LED 조명이 확대되었고, 이와 더불어 조명과 통신 기능을 동시에 제공하는 가시광 무선 통신기술이 많은 관심을 끌고 있다. 최근 가시광 무선 통신 기술을 이용한 측위 연구는 주로 실내에서만 이루어졌고 여전히 측위 정확도와 구현 난이도를 동시에 해결하기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 도로상에 설치 된 LED 조명의 절대좌표정보와 카메라 영상을 이용한 실외 측위 기술을 연구하였다. 차량에 흔히 사용되는 카메라의 영상에서 LED 조명 신호를 추출한 후 V2I 가시광 통신을 통해 얻은 절대좌표를 활용하면 차량의 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. 모의 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였고, 그 결과 충분한 카메라의 픽셀 수 및 LED 조명과의 거리가 가까울 때 1 m 내외의 측위 오차가 나타남을 확인하였다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.