• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.991-1005
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• 2022

위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1925-1934
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• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 지역연구
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• 제38권4호
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• pp.45-58
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• 2022

본 연구는 10여 년의 역사를 지니고 국제학교의 계기가 된 인천 송도국제학교를 대상으로 국제학교 입지가 아파트 매매 및 전월세 가격에 미치는 영향요인 비교·분석이다. 개교 후 10년이 경과한 최근 시점에서 국제학교 인근지역 아파트를 매매시장과 전월세시장으로 구분하여 분석을 실시한다. 계획도시로 설계된 송도국제도시를 공간적 범위로, 코로나 이후의 부동산 과열시기를 피해 상대적으로 부동산 안정기에 해당하는 2018-19년도를 시간적 분석기간으로 설정하였다. 국제학교 주변에 형성된 학원가와 국내외 대학의 송도캠퍼스 개교 등 '신 교육특구' 의 도시이미지를 고려하여 교육요인 변수를 추가하여 전통적 헤도닉 가격모형을 바탕으로 다중회귀모형을 적용하였다. 실증분석 결과, 첫째, 매매와 전월세의 가격결정요인에서 차이점이 확인되었다. 둘째, 국제학교 가격영향력이 다른 변수보다 매우 높게 나왔다. 셋째, 국제학교 영향력은 매매시장보다 전월세 시장에서 두드러지게 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.711-719
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• 2021

2000년대 초부터 전통적인 가상 스튜디오 제작 시스템을 활용하여 수많은 교육 콘텐츠를 제작해 온 EBS는 약 20년만인 2020년 10월에 AR 영상 제작 시스템을 도입했다. 카메라의 움직임과 렌즈 정보를 트래킹하여 실시간으로 그래픽 요소와 실사를 합성한다는 기본 개념은 유사하지만, 새로 도입된 AR 영상 제작 시스템은 이전보다 개선된 몇 가지 최신 기술이 적용되었다. 좀 더 자유로운 카메라의 움직임을 가능하게 해주고 안정적으로 위치 트래킹을 할 수 있는 마커 추적 방식의 트래킹 기술이 적용되었고, 운영 소프트웨어는 컴퓨터 게임 제작에 활용되는 대표적인 그래픽 엔진 중 하나인 언리얼 엔진이 적용되어 시스템의 렌더링 부담은 줄어들면서 고품질의 실시간 그래픽 효과가 가능하게 되었다. 해당 시스템은 생방송 전용 스튜디오에서 부감 촬영을 담당하는 크레인 카메라에 설치되어 어린이 대상 생방송 프로그램에 주로 활용되고 있으며, 2D 그래픽으로 표현되던 코너 소개나 퀴즈 이벤트 등의 영상 중 일부가 3D AR 영상으로 전환되었다. 본 논문에서는 AR 영상 제작 시스템의 도입과 적용이 EBS의 콘텐츠 제작 측면에 있어서 어떤 변화를 가져왔는지와 향후 발전 방향과 가능성에 대해 알아본다.

• 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.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.26-38
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• 2023

본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권2호
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• pp.23-32
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• 2010

본 연구는 특별히 물과 관련된 실트질 계열의 경량기포혼합토(기포슬러리밀도 10kN/$m^3$ 대상)의 특성변화를 알아보기 위해 수행되었다. 일축압축강도, 투수계수, 모관상승고 등에 대한 연구가 이루어졌으며, 이들 연구를 뒷받침할 수 있는 경량기포혼합토의 미세구조에 대한 연구도 아울러 진행되었다. 사진을 통한 미세 구조 분석 결과 경량기포혼합토 내의 기포는 다양한 크기로 존재하며, 위치별 기포의 분포는 거의 일정한 것으로 밝혀졌다. 또한 기포 안에 아주 많은 미세한 공극들이 존재하여 물에 의해 경량기포혼합토가 포화상태에 가까이 도달될 수 있음이 밝혀졌다. 이미지를 이용한 간극률 산정도 같이 이루어졌다. 일축압축강도 시험 결과, 물에 의한 극한강도 값의 변화는 없으나 응력-변형거동에는 영향을 주는 것으로 나타났다. 경량기포혼합토의 투수계수는 평균 $4.857{\times}10^{-6}cm/sec$로 점토보다는 약간 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. 경량기포혼합토의 모관상승은 시험초기부터 100분 이내에는 가파르게 진행되고, 그 이후 경과시간에 따라 상승속도가 점진적으로 완만하게 진행됨을 알 수 있다. 모관상승은 곧 재료의 단위중량 증가를 유발하므로 경량기포혼합토의 설계와 유지관리 시 각별한 주의가 요구된다.

• 한국과학예술포럼
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• 제27권
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• pp.101-114
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• 2017

본 논문은 도시 공공공간, 조명 디자인과 장소성과의 관련성에 의거하여, 도시 디자인에서 장소성을 표현하는 도시 조명디자인의 유형을 분류하고 유형별 특성을 파악하는데 그 목적이 있다. 우선 선행 연구고찰을 토대로, 공공공간의 조명디자인의 장소성 평가를 위한 6개 디자인 평가요소를 추출하였고, 12개의 우수 조명 디자인 사례에 대해 분석하였다. 연구결과 12개 사례에 대해 기본형, 은유플롯형, 인터랙티브형, 미디어 복합형 등의 4개 유형으로 공공공간 조명디자인을 분류하였고 각 유형별로 주도적인 디자인 평가요소와 그 특성을 파악하였다. 연구 결과로는, 첫째, 기능성, 지속 가능성, 심미성은 도시 공공공간 조명을 통한 장소성을 실현시키는 기본적 요소라고 할 수 있다. 둘째, "은유 플롯형"에 속한 사례는 6가지이며, 이 유형의 사례는 특정 지역에 대한 테마 즉 스토리텔링의 발굴이기 때문에, 조명 디자인에서도 뚜렷하고 명확한 지역 정체성을 형성할 수 있다. 셋째, "인터랙티브형"과 "미디어복합형"은, 새로운 매개 기술 및 최첨단의 조명 방식이 개입되었기 때문에, 도시 조명디자인의 의미와 외연이 광범위하게 확장되었다고 할 수 있다. 연구 결과를 통하여 도시 공공공간의 조명디자인의 유형과 특성을 파악하여 장소성을 강화하고 도시 이미지를 향상시킬 수 있는 도시 공공공간의 조명디자인 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권7호
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• pp.31-37
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• 2023

터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.