• 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.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.190-196
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• 2023

최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.681-692
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• 2017

최근 들어 사회 간접시설 확충 및 경제발전 계획에 의하여 전국적으로 도로 확포장공사 및 신도시 건설 등 대규모 공사가 이루어지며 이로 인하여 인위적인 사면 훼손이 급격히 증가되고 있다. 기존의 비탈면녹화공법인 식생 기반재 취부공법은 결합력의 부족이나 건조화, 유기물의 부족 등의 문제점들을 보이고 있다. 본 연구에서는 천연부엽토, 바크퇴비, 코코피트, 질석이 포함되어 사용되고 있는 식생 기반재와 친환경적인 토양첨가제를 활용하여 연구수행을 하였다. 토양첨가제의 혼합비율에 따라 압축강도를 측정하였으며 식생 기반재와 토양첨가제를 혼합하여 흙다짐시험방법을 준용하여 몰드높이, 다짐횟수, 다짐방법(층), 양생 조건 등으로 하여 사면 보호용 녹생토 재료특성에 관한 실험을 진행하였다. 실험결과, 석고계 시멘트를 사용한 토양 첨가제에서 우수한 강도 성능이 나타났으며, 성능 향상제와 pH조절제를 사용함으로써 식생 생육기준에 만족하였다. 녹생토와 토양첨가제의 혼합에 따라 강도가 증가하는 것을 확인 할 수 있었으며, 사면 보호 안정성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.285-295
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• 2023

기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-192
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• 2023

위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.9-20
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• 2023

고속도로 콘크리트 구조물은 제설제 사용량 증가로 구조물의 열화가 가속되고 있어 성능회복을 위해 단면복구공사를 실시하고 있다. 하지만, 보수공사 이후 보수부위에 균열, 들뜸 및 부착성능 저하 등의 재손상이 나타나고 있다. 본 연구에서는 먼저 해외 기준을 분석하였고, 공용 중인 콘크리트 구조물의 현장조사, 실내실험, 폐교량에 대한 시험시공을 통해 균열 방지 및 부착성능향상을 위해 강화된 기준을 제시하였다. 요구성능이 충족되는 재료는 모두 적용이 가능하도록 성능기반의 품질기준을 제시하였고, 재료별 상이한 시험방법도 일관성 있는 시험결과 분석을 위해 콘크리트 시험법으로 통일하여 제시하였다. 고려된 품질기준은 하중 저항을 위해 역학특성 분야로는 압축강도, 휨강도, 부착강도 기준을 마련하였고, 체적안정성을 위해 길이변화율, 균열저항성, 열팽창계수, 탄성계수를 기준을 마련하였다. 제설염해에 대한 저항성을 위해 내구성능 분야로는 염분침투저항성과 동결융해저항성 기준을 제시하였다. 본 연구에 의해 제시된 콘크리트 보수재료의 기준은 국내의 단면복구공사 품질향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.24-24
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• 2021

The Cassava (Manihot esculenta Crantz) is one of the major food crops in the tropical or subtropical regions. Recently, clean planting materials of improved cassava cultivars are in high demand. Problems in the propagation of cassava are virus vulnerable and low rates of seed germination. Thus, the study was undertaken to develop an efficient in vitro mass propagation protocol of Manihot esculenta Crantz. So we tried to optimize protocols for mass production from axillary buds of Cassava. Young and actively growing stem segments were excised from adult plants of cassava. Samples were cut into a 3~4 cm nodal segments with axillary buds, and cultivated in the different medium supplemented with various plant growth regulators for 4 weeks. For shoot multiplication, axillary buds approximately 1 cm in length were taken from in vitro derived shoots and subcultured. After 4~6 weeks, the shoot generation rate showed 55.6%. The shoot number and its length was 1.0/explant and 2.3 cm in the most favorable medium composition. The auxin β-indolebutyric acid(IBA) 0~2.0 mg/L was proved to be effective on root development. Plantlets with fibrous roots easily generated tuberous roots in vitro. The tuberous roots were induced only when both kinetin and IBA were used in combination. after 8 weeks, the root generation rate showed 100%. The root number and its length was 17.2/explant and 2.2 cm in the most promising medium composition. Our experiments confirmed that in vitro growth and multiplication of plantlets could depend on its reaction to the different medium composition, and this micropropagation techniques could be a useful system for healthy and vigorous plant production.

• 벤처혁신연구
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• 제5권2호
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• pp.85-99
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• 2022

시판되고 있는 실험용 및 산업용 건조기는 일반 드라이오븐, 열풍 순환 건조기, 진공건조기, 동결건조기 등으로 구분되고 기능, 크기 및 용량 등에 따라 그 종류도 다양하다. 그러나 제품의 품질 제어 및 성능 개선을 위해 중요한 요소인 수분측정이 적용되지 않아 현재는 건조 종료 후 임의로 중량을 칭량하기 때문에 매우 수동적이다. 일반적으로 수분을 측정하기 위한 방법은 직접적인 측정법과 간접적인 측정법으로 구분되고 수분 분리 전.후의 질량 또는 부피 변화와 같은 직접적인 측정법이 주로 이용된다. 상대적으로 열전도도, 마이크로파 등과 같은 간접적인 측정법은 측정 장비를 활용하기 때문에 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 오픈소스 기반의 아두이노를 이용하여 비교적 손쉽게 수분측정 시스템을 설계하여 외부 환경요인에 영향 받지 않고 수분 변화량 및 무게 변화를 실시간으로 모니터링 하였다. 구체적으로 수분 민감도 물질 및 식품 건조에 적합한 60℃와 80℃에서 작동할 수 있는 온.습도 및 로드셀 측정 센서를 건조기 내부에 패키징하여 각종 변화량을 측정하였다. 또한 바나나, 배, 톱밥의 유기 시료를 이용한 반복적인 실험을 통해서도 건조시간 및 온도에 따른 증발율 변화와 로드셀 측정값에 있어 안정적인 응답특성을 나타냄으로써 성능 안전성을 확보할 수 있었다. 향후 온.습도 범위의 확대와 CFD(Computational Fluid Dynamics) 프로그램과의 비교 분석을 통해 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.445-454
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• 2023

최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.