• 수산해양기술연구
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• 제31권1호
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• pp.74-83
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• 1995

모형 그물에 대한 어군행동의 수치모델링에 관한 연구의 일환으로서 어군행동의 모델링을 위하여 어군행동을 나타내는 운동방정식을 구성하는 각종 힘들의 parameter를 추정하기 위한 기초자료를 제공하고자, 모형 그물을 설치하지 않은 상태에서의 유속 변화에 따른 무지개송어의 유영행동을 화성처리하여 각 개체 위치좌표로부터 계산된 유영속도, 유영깊이, 수조의 변과 개체 사이의 거리, 개체상호간의 최근접거리, 어구의 3차원적 구조 등의 유역특성을 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 유영궤적으로부터 무지개송어의 유영행동을 살펴보면, 정수상태에서는 수종 중앙부에서 유영하는 빈도가 높았으며, 수조 벽면으로부터 상당히 떨어져서 유회운동을 하는 것으로 나타났다. 정수상태에서의 평균 유영속도는 21.6~23.6cm/sec(2.5~2.9BL cm/sec)로서 개체수가 많을수록 체장당 유영속도가 빠른 것으로 나타났으며, 유속의 변화에 따른 어군의 평균유영속도는 유속이 증가할수록 유영속도도 증가하여 유속이 25cm/sec인 경우에는 유영속도가 30.6 cm/secd(3.8BLcm/sec)에 달하였다. 어군의 평균 유영깊이는 17~38cm로서 주로 중층의 깊이에서 유영하였으며, 유속이 빨라질수록 유영 깊이가 깊어지고 유영 깊이의 변화가 적어졌다. 수조의 벽과 개체 사이의 평균 거리는 17.6~21.4cm였으며, 유속이 빨라질수록 수조의 벽과 개체사이의 거리가 다소 멀어지는 경향을 나타내었다. 개체상호간의 최근거리는 개체수가 많을수록 가까워지며, 유속의 변화에 따른 개체상호간의 최근접거리 평균치는 3.0~5.9cm(0.4~0.7BL cm)로 나타났다. 어군의 3차원적 구조는 군을 형성하는 개체수가 증가함에 따라 군의 형상이 길이, 폭 및 깊이의 모든 방향으로 넓어지며, 유속이 빨라질수록 길이방향과 폭 방향의 크기가 깊이 방향에 비해 상대적으로 커져 각 방향의 평균 상태비는 2.8 : 2.7 : 1이었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.31-35
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• 2017

Chae et al.(2015)에 따르면 동결 사질토의 역학적 거동은 동결온도와 세립분 함유량에 따라 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 원인으로 동결온도에 따른 부동수분의 차이일 것이라는 의견과 세립분 함유량 및 간극 내 얼음에 의해 사질토 입자들 이격거리 차이에 의한 것이라는 의견이 제시되었다. 제시된 두 가지 의견 중 사질토 입자들 이격거리의 확인을 위해 micro X-ray CT 촬영을 수행하였다. X-ray CT 촬영에 의한 비파괴 검사는 최근 지반공학 분야에서 진행되고 있는 다양한 융복합 연구 중 하나로 CT 촬영을 통하여 지반재료의 내부 구조를 마이크로미터 단위의 높은 해상도를 통해 평가할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 -5, -10, $-15^{\circ}C$의 동결온도에서 성형된 5, 10, 15%의 세립분을 포함하고 있는 동결 사질토 공시체에 대하여 micro X-ray CT 촬영을 수행하고 기존의 개발된 이미지 해석 기법을 적용하여 동결 사질토 내의 조립질 입자들의 최단거리 및 평균거리를 통하여 세립분 함유량 및 동결온도가 조립질 입자간의 거리에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. X-ray CT 촬영 결과, 동결온도 및 세립분 함유량은 동결 사질토 내 입자간 거리에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권4호
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• pp.193-205
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• 2003

지능 제어, 통신, 컴퓨터 및 센서 기술, 영상 처리, 메카트로닉스 등과 같은 다양한 분야에서 로봇 축구 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그중 전략 연구는 대부분 공격 전략 연구에 치중하고 있으며, 점차 지능적인 공격 전략을 구현하는 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 과거의 단순한 수비 전략으로는 완전한 수비가 불가능하게 되었다. 따라서, 지능적인 공격을 효율적으로 수비할 수 있는 수비 전략이 필요하며, 효율적인 수비를 위하여 공격자 로봇의 의도 추출이 필요하다. 본 논문에서는, 퍼지 최대 최소 신경망을 이용한 축구 로봇의 공격 의도 추출기를 설계하였다. 첫째로 축구 로봇 시스템에서의 의도를 정의하고 의도 추출에 대하여 설명한다. 다음으로 설계한 퍼지 최대 최소 신경망을 이용하여 설계한 축구 로봇의 의도 추출기에 대하여 설명한다. 퍼지 최대 최소 신경망은 패턴분류 방법 중의 하나로 온라인 적용, 짧은 학습 시간, 소프트 결정(soft decision) 등의 많은 장점을 갖고 있다. 따라서, 다이나믹한 환경을 가진 축구 로봇 시스템의 의도 추출에 적합하다. 이 의도 추출기는 상대 팀 로봇이 공격시 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 할 것인가를 미리 알아내어 수비 시 이용할 수 있도록 하며, 학습을 통하여 의도 추출을 함으로써 상대 팀 경기를 보고 팀의 전략을 파악하는 전략 분석기로도 사용이 가능하다. 자체 제작한 3대3 로봇 축구 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 하였으며, 학습을 함에 따라서 의도 추출률이 증가함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.524-527
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• 2008

최근 디지털 및 인터넷이 보편화되고, 멀티미디어 처리 기술과 정보통신 기술이 발달함에 따라 인터넷을 이용한 교육의 수요는 급격히 증가하고 있다. 또한 다양한 멀티미디어 정보를 보다 자유롭게, 시간과 공간의 제약을 받지 않으면서 이용할 수 있게 되었다. 그러나 여러 종류의 오디오, 미디어와 같은 멀티미디어 데이터를 통합하여 표현하기 위한 요구가 확산되었다. 이에 따라 1998년 W3C에서 XML(eXtensible Markup Language)에 기반을 둔 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)을 제안하였다. 이러한 멀티미디어 요소가 통합된 SMIL 문서는 플레이어를 통해 네트워크 교육 학습자와 상호 작용하는 멀티미디어 콘텐츠로서 단순히 오디오만 전달하는 인터넷 라디오 방송에 다양한 멀티미디어 요소를 추가하여 보다 많은 정보를 전달하며, 이를 통해 학습자 중심의 새로운 인터넷 라디오 방송 서비스를 창출할 수 있는 가능성이 마련되었다. 이에, 본 논문에서 제안한 시스템은 교사가 쉽게 멀티미디어 정보를 만들어 수업에 활용 할 수 있도록 한다. 학생들은 교사가 수업하는 오디오, 비디오 등 정보를 동시에 시청각할 수 있다. 그리고 채팅창을 통해서 문자로 실시간 교류할 수 있다. 또한, 수업 후에 학생들은 언제나 수업의 내용을 자율적으로 요청하고 볼 수 있다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권6호
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• pp.532-540
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• 2010

국내산 주요 침엽수 소경목의 활용 방안으로 리기다소나무를 이용한 목재 모형 옹벽을 제작하여 강도 성능을 평가하였다. 목재 모형 옹벽은 가로, 세로 11 cm의 CUAZ-2 처리한 리기다소나무 방부 정각재를 사용하여 3개의 Type으로 제작하였다. 각 Type별 옹벽은 횡목 4층 종목 3층 총 7층의 높이 86 cm, 길이 300 cm, 폭 93 cm로 제작 하였으며 기본형인 Type I과 목재 사용량을 줄이기 위해 중간에 긴 종목과 짧은 종목을 번갈아 사용한 Type II, Type II와 동일하게 제작한 후 횡목의 연결부위를 보강목으로 보강한 Type III으로 제작하였다. 각 Type별 옹벽은 수평 재하 시험을 통한 강도 성능 평가와 화상처리를 통한 구조물의 변형을 검토하였다. 수평 재하 시험 결과 최대 하중을 비교해 보았을 때 Type I은 63.17 kN/m, Type II는 57.80 kN/m, Type III은 60.97 kN/m으로 나타났다. 화상 처리를 통해 측정된 전면부의 최상층 변형을 비교해 보았을 때 Type I에 비해 Type II의 변형이 약 1.5배 많은 변형을 보였으며 Type I과 Type III은 비슷한 변형을 보이는 것을 알 수 있었다. 실험 결과 Type III의 경우 목재 사용량을 절감하면서도 양호한 강도성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2017

도심을 지나는 철도 궤도는 급격한 곡선 구간이 존재하며, 철도차량이 곡선부를 주행하며 발생시키는 높은 주파수의 스킬소음은 곡선부 인근에 소음 민원을 야기하고, 해당 구간 궤도의 마모를 과도하게 발생시킨다. 본 논문에서는 대표적 비선형, 과도 특성인 스킬소음의 현상을 정확하게 파악하기 위해서 실차를 대상으로 곡선부 스킬 소음실험을 수행하였다. 특정 대차내 4 차륜을 대상으로 스킬소음의 음압의 크기, 주파수 특성, 주행 속도 변화에 따른 영향, 차륜의 진동응답특성과 스킬소음의 연관관계를 파악하였다. 동시에 차륜과 레일의 접촉 위치의 변화를 촬영한 영상을 분석하여 스킬소음 발생시 차륜의 레일에 대한 상대적 움직임에 대한 현상을 살펴보았다. 철도 차량 곡선 주행시 스킬소음은 내측 전륜에서 가장 크게 발생하며, 이는 차륜의 횡방향 진동 응답 특성과 관련이 있다고 생각된다. 이 발생 스킬소음의 크기는 차량 속도 증가와는 직접적인 관련이 없음을 알 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.261-270
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• 2017

바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.499-501
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• 2016

본 논문에서는 드론의 삼각 편대비행에서 정해진 삼각형 포메이션을 유지하고 서로간의 충돌을 사전에 방지할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 카메라로 입력된 빛을 이용하거나 영상을 처리해야만 드론의 충돌을 제어할 수 있었다. 그러나 빛이 없고 어두운 지역에서 드론이 영상을 처리하고 서로의 위치를 확인하는 것은 어려울 뿐만 아니라 서로의 존재를 확인하지 못하여 충돌하게 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 ALPS(Ad hoc network Localized Positioning System) 알고리즘을 통해 구한 세 드론과의 거리와 상대좌표를 이용하여 서로 간의 충돌을 막아주는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 드론의 포메이션 삼각형의 중심과 측정된 각각의 드론의 좌표와의 거리를 정해진 일정한 값으로 유지하도록 한다. 따라서 정해진 포메이션 형태가 흐트러질 경우에는, 각 드론과 중심좌표의 거리를 일정하게 유지하도록 드론의 위치를 재설정한다. 모의실험의 결과 제안된 알고리즘이 적용된 시스템을 사용할 경우, 드론의 충돌을 사전에 방지함으로서 충돌로 인한 고장이나 사고를 막을 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.173-184
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• 2008

교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.