• 화훼연구
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• 제17권1호
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• pp.67-73
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• 2009

본 연구는 최근 수출이 정체 상태에 빠져있는 접목선인장에 대하여 수출 증대를 위한 대책을 강구한 것이다. 첫째 수출용 접목선인장 생산비의 대부분을 차지하는 인건비를 절감하기 위하여 양액재배기술의 도입과 경영규모의 확대가 필요하다. 둘째, 외국 Buyer의 수요를 충족시킬 수 있도록 수요가 확인된 접목 게발선인장이나 대형 접목선인장 등과 같이 수출품목을 다양화하고 시장특성을 살린 적극적인 수출 촉진 대책이 필요하다. 셋째 완성형 접목선인장의 수출 촉진으로 부가가치를 증대하고 넷째, 수출용 접목선인장의 품종 및 재배기술의 개발과 이들 지적재산권의 보호 대책강화, 관세인하와 식물검역기간 단축 등의 국제적 교섭을 강화하여야 한다. 다섯째, 차별화된 브랜드와 새로운 마케팅 방법의 도입이 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.639-642
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• 2014

상시전원이 공급되지 않은 광파표지에는 태양광을 이용한 전력공급시스템을 적용하고 있다. 이러한 전력공급시스템에서는 충전과 방전을 관리하는 충 방전조절기의 역할이 매우 중요하다. 최근 항로표지의 효과적인 관리를 위한 IT기술도입은 광파표지에 전력을 사용하는 장치를 추가하게 됨으로서 충 방전조절기의 중요성이 증가하고 있다. 현재 항로표지의 내부에 설치되어 운영되는 충 방전조절기의 점검은 접근성이 확보되지 않을 경우 점검하지 못하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 충 방전조절기에 블루투스 모듈을 설치하여 접근성을 확보하였다. 또한 스마트폰의 블루투스 통신 기능을 이용하여 무선 점검이 가능한 모니터링시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 도입비용이 낮고 구성이 간편한 장점이 있다. 또한 충 방전조절기의 실시간 상태정보를 확인할 수 있어서 점검비용과 점검 간 발생 가능한 위험요소를 예방하는 효과가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.95-103
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• 2019

세계 제조업은 장기적인 경기침체, 노동 원가 및 원자재 가격 상승으로 성장 한계에 봉착하게 되었으며, 이에 대한 해결방안으로 ICT와 센서 기술을 바탕으로 제조업의 4차 산업혁명을 진행하고 있다. 이러한 흐름에 따라 화학 산업에서의 스마트공장보급 확산과 스마트제조 기술 향상을 위해, 본 논문은 스마트 제조혁신을 위한 보호필름 공정 제조데이터 활용모델의 설계를 제안한다. 보호필름 공정 중에서 원료 배합 및 교반, 압출, 그리고 검수 공정에 대해서 온도, 압력, 습도, 그리고 동영상 및 열화상의 제조 데이터를 획득한다. 또한 획득된 제조 데이터는 대용량 스토리지에 저장되며, AI 서비스에 의한 시계열 및 이미지 분석과 시각화가 진행된다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.133-140
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• 2018

4차 산업혁명의 핵심기술이 드론에도 적용됨에 따라 무인비행체 분야의 성장 잠재력이 매우 크며, 국내 외의 민간과 군사 분야의 활용이 급증하고 있는 추세이다. 드론의 활용 분야가 다양하고 그 기능을 군 작전지원 임무에 활용할 경우에 비용효과 측면에서 우수하고 군사적 활용 가치를 기대할 수 있다. 특히, 공군의 경우에 넓은 면적의 비행기지 내에서 항공기 검사, 군수품 보급, 기지경계, 조류 퇴치 등 다양한 항공작전 지원 임무를 드론으로 대체한다면 군사적 활용 효과가 높을 것으로 예상된다. 본 논문에서는 군 작전지원 임무에 드론을 활용할 수 있는 분야를 발굴하고 그 기능을 수행할 수 있는 드론 추천 절차를 제시하며 데이터 관리 방안을 제시한다. 즉, 민간 분야에서 유사한 임무를 수행하고 있는 드론과 탑재 장비 중에서 군 작전 지원임무에 가장 적합한 제원과 기능을 추천하며, 데이터는 관계형 데이터베이스 방식으로 모델링한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.217-223
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• 2019

자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-6
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• 2021

최근에 IT 기술의 발전과 비용을 절감하는 방식으로 무인감시설비가 도입되어 운영되고 있다. 무인감시설비는 효율적이고 경제적인 측면으로 장점이 있지만, 무인감시설비의 고장, 오작동이 발생하면서 감시 공백과 침입자로 인한 시설 파손 및 정보 유출 등 피해가 발생 되는 단점이 있다. 그리고 무인감시설비의 점검 차원에서 담당자의 상시 방문이 필요하고 이에 따른 관리 비용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 무인감시설비의 상태를 실시간 점검하여 오작동과 같은 문제를 감시설비의 상태 확인 및 자동복구하고 담당자에게 실시간으로 상황을 문자메시지로 통보하는 시스템을 설계하였다. 설계할 시스템은 영상, 음향, 조명 등의 무인감시설비의 주요 장비의 작동 상태에 관한 정보를 수신하고 판단하는 통합형 네트워크 비디오 서버(NVR)와 무인감시설비의 상태를 감지하고 전원 복구하는 제어장치와 SMS 서버를 이용한 실시간 문자메시지로 구성되어 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.161-168
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• 2021

균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보여주었다. 딥러닝 모델의 균열 검출 성능 검증을 통해, DenseNet121를 활용하여 컴퓨팅 자원이 적은 소형 디바이스에서도 높은 균열 검출 성능을 보이는 탐지 시스템을 구축이 가능함을 확인했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.381-404
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• 2022

Forest fires inflict great losses of human lives and serious damages to ecological systems. Hence, numerous fire detection methods have been proposed, one of which is fire detection based on sensors. However, these methods reveal several limitations when applied in large spaces like forests such as high cost, high level of false alarm, limited battery capacity, and other problems. In this research, we propose a novel forest fire detection method based on image processing and correlation coefficient. Firstly, two fire detection conditions are applied in RGB color space to distinguish between fire pixels and the background. Secondly, the image is converted from RGB to YCbCr color space with two fire detection conditions being applied in this color space. Finally, the correlation coefficient is used to distinguish between fires and objects with fire-like colors. Our proposed algorithm is tested and evaluated on eleven fire and non-fire videos collected from the internet and achieves up to 95.87% and 97.89% of F-score and accuracy respectively in performance evaluation.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.325-334
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• 2023

Computer vision-based damage detection enables non-contact, efficient and low-cost bridge health monitoring, which reduces the need for labor-intensive manual inspection or that for a large number of on-site sensing instruments. By leveraging recent semantic segmentation approaches, we can detect regions of critical structural components and identify damages at pixel level on images. However, existing methods perform poorly when detecting small and thin damages (e.g., cracks); the problem is exacerbated by imbalanced samples. To this end, we incorporate domain knowledge to introduce a hierarchical semantic segmentation framework that imposes a hierarchical semantic relationship between component categories and damage types. For instance, certain types of concrete cracks are only present on bridge columns, and therefore the noncolumn region may be masked out when detecting such damages. In this way, the damage detection model focuses on extracting features from relevant structural components and avoid those from irrelevant regions. We also utilize multi-scale augmentation to preserve contextual information of each image, without losing the ability to handle small and/or thin damages. In addition, our framework employs an importance sampling, where images with rare components are sampled more often, to address sample imbalance. We evaluated our framework on a public synthetic dataset that consists of 2,000 railway bridges. Our framework achieves a 0.836 mean intersection over union (IoU) for structural component segmentation and a 0.483 mean IoU for damage segmentation. Our results have in total 5% and 18% improvements for the structural component segmentation and damage segmentation tasks, respectively, compared to the best-performing baseline model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.237-239
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• 2021

무인 감시설비의 고장과 오작동으로 인해 담당자가 무인 감시시설에 도착할 때까지 생기는 시간 지연과 침입자의 침입으로 인한 시설물 절도, 파손 그리고 정보유출 피해가 발생할 수 있다. 또한, 장비 고장과 오작동으로 인해 관리자의 상시점검으로 인한 추가비용이 발생한다. 본 논문에서는 무인 감시설비 오작동을 보완하기 위해 실시간으로 감시설비를 진단하여 문제 발생에 관한 내용을 표시하고 자동으로 설비 전원을 복구하며 담당자에게 문자메시지로 상황을 알리는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상장치(CCTV), 음향장비, 투광등 장치 등의 무인 감시설비 주요 시설물로 이루어진 감시설비, 이 감시설비 정보를 판단할 수 있는 통합형 네트워크 비디오 레코더 장치(NVR), 전원을 제어하는 장치, 그리고 실시간으로 문자메시지를 보낼 수 있는 SMS 서버로 구성되어있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.