• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.109-119
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• 2013

현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.

• 지구물리
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• 제2권1호
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• pp.75-88
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• 1999

물리탐사의 최근 주된 관심 분야는 대상지역에 대한 각종 탐사자료를 복합적으로 해석하여 탐사대상의 지하구조를 3차원적으로 정확히 규명하는 작업이다. 이 연구에서는 연구 지역에 대한 1차원의 슐럼버져배열 전기비저항 수직탐사를 2차원 및 3차원적으로 확장·해석하기 위해 먼저 전기비저항 자료를 영상화한 뒤 이들을 서로 보간하여 전기비저항의 단면·입체도를 재건하였다. 파쇄대와 같은 전기비저항 불연속면은 재건된 단면·입체도에서 더욱 공간적으로 파악될 수 있었고 대상지역의 파쇄대와 관련된 것으로 보이는 저비저항대는 지역의 중앙부에서 화강암질 기반암 하부까지 확장된 것으로 나타난다. 선구조 부근의 탄성파속도는 약 3,000 m/s로서 주위에 비해 작게 나타나며 이를 축으로 풍화대의 깊이는 남동쪽이 북서쪽보다 상대적으로 큰 것으로 해석되었다. 초정지역에 대한 전기비저항, 탄성파속도, 방사능 등의 속성자료는 지리정보시스템 소프트웨어인 ARC/INFO를 이용하였고 복합해석도의 영상강화를 통해 나타난 주요 단열 및 파쇄대는 전기비저항과 탄성파속도가 모두 낮게 나타나는 대상지역의 남동부에 많이 발달한 것으로 보인다. 이에 반하여 방사능 자료는 전기비저항, 탄성파 속도와 비교할 때 지질경계면에서 잘 반응하지 못한 것으로 나타난다.

• 한국진공학회지
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• 제19권2호
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• pp.128-133
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• 2010

ZnO:Al 박막은 산소 압력을 조절한 두 번의 증착 과정을 이용하여, DC 펄스 마그네트론 스퍼터링 방법에 의해 증착되었다. 시드막은 다양한 Ar/$O_2$ 압력비에서 증착되었으며, 벌크막은 순수한 Ar가스를 사용하여 증착되었다. 시드막 증착시 산소 압력이 증가함에 따라, 결정성과 (002) 배향성의 정도는 증가했다. 비저항은 시드가 없는 샘플의 경우 $4.7\times10^4\Omega{\cdot}cm$ cm로부터 Ar/$O_2$ = 9/1 샘플의 경우 $3.7\times10^4\Omega{\cdot}cm$까지, 결정성의 증가와 함께 점차 감소했다. 에칭된 표면은 분화구 형상의 구조를 보여주었으며, 급격한 형상 변화가 결정성 증가와 함께 나타났다. Ar/$O_2$= 9/1 조건의 샘플은 500 nm 에서 88%의 매우 높은 haze 수치를 보여주었으며, 이는 AFM 이미지에서 보여지는 것처럼 큰 표면 구조 크기에 의해 설명된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권4호
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• pp.589-594
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• 2017

본 연구의 목적은 뇌 컴퓨터단층검사 시 양자잡음제거(Quantum Denoising System; QDS) 알고리즘을 적용한 영상 분석을 통해 화질 향상 효과를 알아보고자 한다. 2017년 7월부터 2017년 10월까지 경북 소재 G 영상의학과에 뇌 컴퓨터단층검사를 위해 내원한 45명의 성인을 대상으로 동의하에 후향적 연구를 하였고, 뇌 컴퓨터단층검사 시 QDS(-)를 적용하지 않은 그룹(A Group)과 QDS(+)를 적용한 그룹(B Group)으로 나누어 검사하였다. 다음과 같은 결론을 얻었다. 노이즈값은 Pons부분과 Vermis부분 모두 QDS(+)를 적용한 B그룹에서 통계적으로 유의하게 낮았다(A Group; Pons $6.92{\pm}0.98HU$, Vermis 6.72, B Group; Pons $5.41{\pm}1.05HU$, Vermis $5.28{\pm}0.73HU$ : p<0.05). SNR값은 Pons부분과 Vermis 부분 모두 QDS(+)를 적용한 B그룹에서 통계적으로 유의하게 높았다(A Group; Pons $5.21{\pm}1.28$, Vermis $6.23{\pm}1.49$, B Group; Pons $7.28{\pm}2.56$, Vermis $8.63{\pm}3.04$ : p<0.05). 결론적으로 뇌 컴퓨터단층검사 시 양자잡음제거 알고리즘을 적용한다면 영상의 노이즈 감소 및 신호 대 잡음비(SNR), 대조도 대 잡음비(CNR)를 좀 더 개선시켜 진단에 적절한 영상을 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제46권3호
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• pp.78-93
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• 2013

본 연구는 자연유산의 미래의 수요자인 대학생들을 대상으로 천연기념물, 명승으로 대별되는 자연유산과 국 도립공원, 생태 경관보전지역과 같은 유사 개념을 얼마만큼 올바르게 인식하고 있는지를 알아보고, 보존 중요성 등 태도차원에서 각 개념 간의 경쟁구조를 분석하고자 하였다. 연구 결과, 보존의 중요도는 '천연기념물>생태 경관보전지역>국 도립공원>명승'의 순으로 나타나 천연기념물보다는 명승을 상대적으로 덜 보존적으로 인식하고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 순천만, 설악산, 창녕 우포늪, 홍도, 독도, 문경새재, 한라산, 성산일출봉, 영월 고씨굴, 태안 신두리 해안사구 포함 관광명소 10개소를 대상으로 자연유산 유형을 올바르게 인식하고 있는지를 대응분석한 결과, 전반적으로 응답자들은 자연유산에 대한 개념을 바르게 인식하고 있지 않다는 것을 파악할 수 있었으며, 이러한 문제점을 해결할 수 있도록 인식제고 프로그램 마련이 필요하다. 다차원 척도법을 활용하여 자연유산 유사개념 경쟁구조(유사성)를 파악한 결과, 포지셔닝 맵에서 천연기념물과 명승이 비교적 멀리 떨어져 나타난 것을 볼 때 각기 차별화되는 방문자 관리가 요구된다. 포지셔닝 맵 상에 나타난 자연유산 유사개념 경쟁구조와 각 개념에 대한 태도를 구성하는 속성결합의 결과를 살펴보면, 자연유산을 비롯한 네 개념 모두가 뚜렷한 차이를 보이지 않은 것으로 보아 향후 차별화된 홍보전략이 필요하다. 응답자들도 자연유산을 활용보다는 보존의 대상으로 생각하는 경향이 있는 것으로 파악되며, 다양한 관리주체 때문에 천차만별인 관리 수준을 체계화할 필요가 있다고 여겨진다.

• 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.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.537-543
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• 2022

본 연구의 목적은 이중에너지 CT를 이용한 유효원자번호 정보를 통한 췌장 검출 가능성 연구이다. 10개의 다양한 인체 등가 물질의 유효원자번호를 Stoichiometric calibration을 통해 추정하였다. Stoichiometric calibration을 위해 저에너지와 고에너지에 해당하는 10개 인체 등가 물질에 대한 HU값을 이용하였다. 이를 바탕으로 반복 알고리즘을 통해 인체 등가 물질에 대한 유효원자번호 영상을 추출하였다. 연구결과에 따르면, 유효원자번호에 따른 감약의 비는 R²값이 0.9999로 추정되었고, Pancreas, water, Liver, Blood, Spongiosa, Cortical bone의 유효원자번호는 이론값과 비교하여 전체적으로 1% 이내의 정확도를 보였다. 췌장암 검사는 조영제를 사용하므로 잠재적인 조영제 부작용 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 조영 증강 없는 이중에너지를 이용한 유효원자번호 추출을 통해 정확하고 안전한 검사에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 바탕으로 향후 연구에서는 임상 영상을 바탕으로 췌장암의 HU값을 이용하여 췌장암 검출에 대한 연구를 수행할 것이다.

• 토지주택연구
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• 제14권1호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 묵논습지의 보전 복원과 탄소축적 기능 증진을 위한 학술적 근거를 제공하기 위해 수행되었다. 묵논습지의 시간적 변화를 분석하고 탄소감축을 목표로 묵논습지 유형분류체계를 구축하고자 하였다. 묵논습지의 유형은 탄소축적 기능에 주목하여 수문학적 환경, 식생, 탄소축적 등 세 가지 변수를 기준으로 분류되었다. 묵논습지의 유형은 수리수문 변수를 기준으로 물유입 포텐셜 높음과 낮음, 식생 변수로는 수생식물 우점과 육상식물 우점, 탄소축적 변수로는 유기물 생산과 토양 유기탄소 집적, 분해 등을 종합해 12개 유형으로 분류했다. 국토지리정보원이 제공하는 항공사진으로 분석한 묵논의 발달 시기는 일반적으로 2010~2015년경에 발생하였으나, 대전1(DJMN01) 묵논습지의 경우 1990년경에 영농이 중단되어 2010년 이후 자연습지와 유사한 구조를 보였다. 대전1(DJMN01) 묵논습지의 최근 40년간 토지피복의 변화는 전체적으로는 산림과 농경지의 비율이 높게 나타나고 있으며, 시간의 흐름에 따라 산림과 농경지가 매우 빠른 속도로 감소하면서 인공초지, 다른 형태의 산림 등의 피복유형으로 변화하는 경향이 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.165-193
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• 2022

현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내·외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.