본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
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.
본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 이전 연구에서 구현된 OnePIC 앱의 실행 성능과 저장 성능을 분석하여 OnePIC 앱의 실용성을 검증한다. OnePIC 앱은 다양한 초점을 가진 사진들을 촬영한 후, 원하는 초점의 사진을 얻을 수 있는 카메라 앱이다. 본 논문은 성능평가를 위해 거리별 다초점 촬영 시간과 객체별 다초점 촬영 시간을 세부적으로 분석하였다. 성능평가는 실제 스마트폰에서 실측하는 방식으로 진행되었다. 거리별 다초점 촬영 시간은 5장에 0.84초, 객체 감지 시간은 객체 개수와 관계없이 0.19초, 객체별 다초점 촬영 시간은 5장에 4.84초 정도로 측정되었다. 다초점 사진을 한 장에 저장한 All-in-JPEG 파일 크기와 각각 JPEG 파일로 저장한 경우를 비교한 결과, All-in-JPEG 파일 크기가 미묘하게 줄어 저장공간의 큰 이득은 없었다. 그렇지만 All-in-JPEG은 다초점 촬영된 사진들의 관리 면에서 매우 용이하다. 결론적으로 본 논문의 성능평가 결과, OnePIC 앱은 촬영 시간과 사진의 저장 크기 및 관리 면에서 실용적인 것으로 판단된다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.
페로브스카이트 태양전지의 전자수송층(ETL)인 다공성 $TiO_2$에 $TiCl_4$를 흡착시켜 FTO 전극과 광활성층의 직접 접촉을 방지하고, 페로브스카이트 광활성층과 $TiO_2:TiCl_4$ 전자수송층 간의 전자 이동을 쉽게 함으로써 소자의 광전변환 효율을 높이고자 했다. 제작한 페로브스카이트 태양전지의 구조는 FTO/$TiO_2:TiCl_4$/Perovskite($CH_3NH_3PbI_3$)/spiro-OMeTAD/Ag이다. $TiCl_4$ 수용액에 다공성 $TiO_2$를 침지하는 시간을 변화시켜 제작한 소자의 광전기적 특성에 미치는 영향을 비교 평가하였다. $TiO_2:TiCl_4$ 전자수송층을 갖는 페로브스카이트 태양전지의 광전변환효율은 $TiCl_4$ 수용액에 $TiO_2$ 전자수송층을 30분 동안 침지하여 제작한 소자에서 가장 높은 10.46%를 얻었으며, 이는 $TiO_2$만의 전자수송층을 갖는 소자에 비해 27% 향상되었다. SEM, EDS, XPS 측정으로 $TiCl_4$ 흡착으로 인한 $TiO_2$ 층의 다공성 감소와 Cl 성분의 검출, 페로브스카이트 광활성층의 큐브형 모폴로지와 $PbI_2$ 피크의 이동을 관찰하였으며, $TiO_2:TiCl_4$ 층과 페로브스카이트 광활성층이 형성되었음을 확인하였다.
팔봉광산 주변 지역의 오염 특성을 밝히기 위해 선광광미와 주변 토양의 중금속 오염 특성을 조사하였다. 연구 지역의 토양은 일부 토양을 제외한 대부분의 토양이 롬 토양이었으며, 하천 주변 토양 일부도 상류 지역에서 하류쪽으로 가면서 로미 샌드_샌디 롬 토양에서 롬토양으로 점이한다. 토양 내의 유기물 함량은 평균 2% 정도로 낮았으며, 토양의 pH는 모든 시료에 걸쳐 약간 산성을 띄는 6.0$\pm$0.1이다. 연구 지역에서 분석된 암석, 일반토양, 광미 및 퇴적시료에서는 암석으로부터 기인된 일반토양에서는 중금속의 함량이 암석 자체에 포함된 농도보다 약간씩 낮아져 이들이 지표수나 지하수에 의해 침출되어 나감을 보여준다. 광석으로부터 분리된 광미 더미 시료에서는 납, 구리, 비소의 농도가 높다. 하천 퇴적시료에서도 정상적인 확산 특성을 보이나, 상류 시료에서 납, 구리의 농도는 광미 더미에서 보다 훨씬 높은 농도를 보이는 한편, 비소는 그 농도가 급격하게 떨어지는 특성을 보인다. 카드뮴과 구리, 비소의 농도 변화는 운반 매체로서의 지표수 혹은 지하수의 매질 특성에 기인한 것으로 해석된다. 중금속 농도 분포와 퇴적입자 크기는 카드뮴, 구리 및 납 등은 모래 및 실트와 비교적 높은 상관관계를 보이는 반면, 비소와 수은은 점토입자와는 상관관계가 높았다. 연구 지역에서 측정된 중금속의 거리별 확산 특성은 하천 주변 토양 중 표토 및 심토층에서는 광미 더미로부터 100m~200m에 구간에서 측정된 중금속 농도가 광미 더미에서 먼 다른 지역과는 현격하게 높은 농도를 보이는 점이다. 카드뮴과 구리, 납 및 수은의 농도가 차이가 많으며, 비소는 차이가 크지 않다. 육가 크롬은 전 구간에 걸쳐 검출되지 않는다. 중금속의 농축은 광산 개발지나 광미 더미로부터 기인되어, 물에 의해 이동, 침전되었을 것이다. 하천 주변 표토 및 심토층에서는 모든 중금속 농도가 광미 더미에서 하류쪽으로 이동한 600m~2000m 구간에서 상승하였다. 광미 확산 토양 시료에서는 중금속의 농도가 광미 더미로부터 멀어질수록 비교적 일정하게 감소한다. 600~2000m 거리구간에서의 각 중금속의 농도 상승은 지하수에 의해 이동되었을 것으로 추정된다. 중금속의 유동에는 유동 지하수의 pH, Eh 및 콜로이드 입자의 양, 산화망간 및 산화철의 존재에 따른 지하수의 상태 변화가 밀접하게 연관되었을 것이다. 지하수 조건은 3 정도의 비교적 낮은 pH와 +3~+5에 해당되는 산화 조건과 콜로이드는 적고 산화망간 및 산화철이 같이 유동하지 않은 상태였다. 중금속의 유동은 과거의 광산활동과 연관되었을 것이다. 연구지역에서는 오염 토양이 식생의 중금속 오염에는 영향을 미치지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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