4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.
GPS가 탑재된 차내 단말기, 스마트폰에서 방대하게 수집되는 초 단위 위치(위·경도) 데이터는 교통 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 데이터는 공공의 교통관련 의사결정자들과 교통서비스를 개발·제공하는 민간회사들에게 운전자들의 행태와 교통흐름을 미시적으로 파악할 수 있게 한다. 특히, 속도 데이터는 통행시간 예측에 주요한 정보로 활용되며, 해상도 높은 데이터 기반의 고차원 서비스 개발에 이용되고 있어 신뢰성있는 정보의 확보가 요구된다. 그럼에도 불구하고 링크별 속도 산출 시 각기 다른 저장, 수집주기 등을 기준으로 사용하고 있어 정보 활용에 있어 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구의 목적은 차내 단말기를 장착한 프로브차량 데이터를 수집해 링크 공간평균속도를 산출하고 동일 구간 및 시간대의 영상기반 공간평균속도와 비교분석을 통해 오차율을 도출하는 것이다. 수집주기와 실제 속도 상황에 따른 오차율을 분석한 결과 8초 이내 수집주기에서 95% 신뢰수준을 보였으며 이를 공간평균속도 산출 시 신뢰성확보를 위한 적정 수집 주기로 제안했다. 해당 결과는 향후 커넥티드 환경에서 수집될 핵심 정보들의 신뢰성 확보와 서비스 개발 시 기초 정보로 활용될 것으로 기대해본다.
Recently, security incidents are growing rapidly in which internal employees let the drawing leak out to competitors or other countries. This type of security incidents has a characteristic that it occurs less frequently than other types of security incidents such as network or server security incident, but the damage is a lot more serious. The existing information security technologies to prevent internal information from being leaked out are only applicable to general documents(office documents, web pages and image files in which data are encrypted one by one). However, architectural drawings made up of collection of files with various formats(extensions) have problems with the process speed of en(de) cryption and accuracy, so the developments of security technologies by new methods are required. In this study, we design and develop a security technology based on work area with which users can protect the leakage of critical information in the kernel level while maintaining their work environment when they have to use sharing information that cannot be managed by the unit of file. As a result, we developed the "Virtual Secure Disk" which allows only authorized users and applications to have an access to drawings, and have verified its security by applying it to the actual company.
최근 강우에 의한 자연재해 발생은 특정지역에 발생하던 형태에서 전국 어디든 발생할 수 있는 형태로 변형되었으며, 이에 대한 피해도 날로 증가하고 있는 추세다. 이러한 재해발생은 사회경제적, 재정적, 물질적 및 인명손실에 많은 영향을 초래하고 있으며, 이를 위한 체계적인 관리기반 확립 및 시스템적 해결방안 제시를 위한 모델적립이 필요한 단계라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 재해의 유형을 분석하고 정리함으로서 보다 과학적이고 신속한 재해업무 계획 및 수립을 위한 시스템 설계를 실시하였으며, GIS기법을 활용함으로서 의사결정에 필요한 기초 자료를 제공하고자 한다. 또한, 각 시군에서 구축하고 있는 수치정사영상 및 수치표고모형을 활용하여 실제적 지형형태 및 상황을 분석하여 현황에 맞는 재해관리 업무 수행을 위한 관리시스템을 구축함으로서 현실적 사용에 근접한 관리시스템을 구축하였으며, 수치정사영상과 수치표고모형을 OpenGL을 이용하여 3차원 도시하고 단면분석 모듈을 개발하여 상황발생 부근의 지형형태 및 종단면을 화면에 도시하고 분석하도록 시스템을 구축하였다.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
대부분의 지형정보획득을 위한 영상에는 RGB, 근적외선, 열영상이 주로 사용된다. 이 멀티밴드영상은 위성이나 유인항공기에 탑재되어 획득되고 있으나 주기해상도, 비용, 공간해상도, 그리고 구름의 영향 등으로 사용자를 만족시키기 어렵다. 자동항법UAV에 적합한 페이로드와 콘트롤러를 개발한다면 원하는 시간과 주기로 고해상도 멀티밴드영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 멀티밴드 영상획득을 위한 센서와 페이로드의 개발을 통해 저가의 고해상 영상획득시스템을 구축하고 이를 이용하여 geo-referencing data와 함께 RGB, NIR과 열영상을 획득하였다. 획득한 RGB영상으로 정사모자익영상을 제작하여 검사점에 대한 위치정확도를 분석한 결과 수평좌표에서 0.181m, 수직좌표에서 0.203m의 편차를 얻을 수 있었다. 이는 1:1,000~5000수치지도제작과 소규모지역에 대한 원격탐측이 가능한 공간정확도를 만족하므로 페이로드의 활용성을 검증할 수 있었으며 활용이 기대된다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
본 연구는 2000년부터 2016년까지 두만강 압록강 지역의 현지답사 결과를 분석하여 북중 접경지역의 지형과 환경문제를 제시하고자 한 것이다. 북한의 특수성으로 인해 인공위성이나 통계를 활용한 자료 수집은 가능하나 직접적인 자료 수집에 한계가 있다. 연구는 북중 접경 지역 답사를 통해 지형과 환경문제에 대한 현지 자료를 수집하였다. 현지 조사에 앞서, 수치고도모델과 지질도 분석을 통해 북한 전역에 대한 지형 및 지질 분석을 실시하였다. 현지답사 결과 이용하여 두만강, 압록강 유역의 상류, 중류, 하류에서 나타나는 지형과 환경 문제를 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 북한에 대한 실증적 연구 및 통일 대비 북한의 자연자원의 합리적 관리를 위한 기초 연구 자료로 활용될 것으로 기대된다.
This study is aimed to design the mechanical gascyclone precipitator with an outstanding collection efficiency as one of ways to reduce exhaust gas of small-scale vessels. It estimated fine particles generated from diesel engines which has become one of the biggest environmental issues currently. Specifically, it quantitatively analyzed the flowing process from the cyclone gas exit; a duct via part to the collecting part of Cylindrical lower using DPIV (Digital Particle Image Velocimetry). Since the gas inlet height part became wider the previous theoretical dimensions, internal fluid characteristics of cyclone where the speed of internal swirl had been slow were investigated by temporary streamline of fine particles at $14-20{\mu}m$. The results showed that collecting efficiency was three times higher than the conical type utilized previously. In addition, this study supplemented imprecision problems from the previous theoretical equation and CFD interpretation with an experimental method. It also provided a basic data to design the cyclone precipitator by size of diesel engines for vessels.
국토개발에 관한 각종정보, 도시환경 및 토지이용정보, 농수산자원 조사, 지질조사, 수종의 분류, 나무의 생육상태등의 많은 정보를 수집하고 추출하는데 원격탐사는 중요한 일익을 담당하고 있다. 본 연구는 원격탐사를 수행하는데 영상처리 자료의 위치 정확도를 향상시키기 위하여 실시하는 기하학적 보정을 하는데 있어 지도를 이용하는 방법과 GPS를 이용하는 방법을 서로 비교하여 보다 정확한 인공위성 영상의 좌표변환을 위한 것이다. 실제 지형지물에서 GCP를 획득할 때의 문제점과 어려운 점에 대하여 개선방안을 찾으려고 하였으며, 향후 전국적인 인공위성영상 접합을 위한 좌표계에 대한 고려를 고찰해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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