• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2023

본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.291-299
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• 2010

최근 과학기술의 발전에 따라 국방 M&S에서의 무기체계 기술 및 분석을 위한 요구사항이 매우 다양화되고 복잡해졌으며, 무기체계에 요구되는 성능 또한 엄격해지고 있다. 따라서 미래의 무기체계는 와치-독 시스템, 지휘 통제 시스템, C4I 시스템과 같이 서로 다른 시스템들과의 연동기술이 필수적이다. 그러나 급속도로 발전하고 있는 M&S 기술과 비교하였을 때, 새로운 무기체계 획득 시 소요되는 시간, 비용 및 위험성은 감소되지 않고 있다. 이러한 애로사항을 극복하고자 국방 M&S 기술이 그 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 수중대잠전 교전모델의 무기체계 효과도를 검증하기 위한 도구로써, 합성환경기반의 가상시험 프레임워크를 설계하고자 한다. 이를 위해, 오픈 소스 소프트웨어 중 하나인 Delta3D 시뮬레이션 엔진을 이용하여 가상시험 테스트베드를 구축하였으며, 다른 시뮬레이터들과의 상호연동성을 위해 HLA/RTI을 만족하는 페더레이션을 설계하였다. 본 연구의 중요성은 한국전장에 적합한 효율적인 시뮬레이션 도구를 개발하고, 보다 현실적인 시뮬레이션을 위한 전투객체의 운동방정식 및 환경 객체의 페더레이션을 설계하는데 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권1호
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• pp.26-32
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• 2017

선박의 대형화, 고속화 및 선종의 다양화는 운송수단 중 해양 운송수단의 비중을 크게 증가시켰다. 선박사고 유형 중 기관손상 다음으로 충돌이 사고발생 빈도가 높았으며, 인적 요인에 의한 사고비율이 높은 것으로 보고되고 있다. 선박 충돌사고는 한 가지 원인요소로 발생하는 경우보다 복합적인 원인요소로 발생하게 되며 여러 개의 원인요소를 재결서를 통하여 원인요소를 조사할 필요가 있다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 재결서 중 선박 충돌사고에 대해서 인적 요인을 바탕으로 선박 충돌사고의 원인요소를 도출하였으며, 상관관계분석을 통하여 원인요소들을 규명하였다. 또한, 선박충돌을 인지한 시점에서부터 충돌이 일어난 시점까지 걸린 시간을 바탕으로 충돌을 피할 수 없는 충돌시점에서의 발생되는 주요 원인요소와 20분 내에 발생하는 선박 충돌사고의 원인요소를 분석하여 선박 충돌사고를 예방하고자 하였다. 상관분석은 상용소프트웨어인 Statistical Package for Social Sciences(SPSS Ver21.0)을 사용하였다. 시간 분석은 재결서를 바탕으로 상대방 선박을 인지한 시점에서부터 충돌이 일어난 시점까지 걸린 시간을 분석하였다. 선박 충돌사고의 원인요소는 2가지 이상에 의해 발생한 사고가 많았으며, 상대선박 감시소홀은 항해업무 외 다른 작업과 높은 상관관계가 있었다. 충돌을 피할 시간 여력이 없는 경우(0분)이 36.1 %이며, 경계 또는 상대 선박 감시소홀과 졸음항해 또는 음주가 원인요소이었다.