• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.103-113
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• 2019

차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.41-47
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• 2019

본 연구는 시각장애인들이 도로를 안전하게 횡단할 수 있도록 신호등 인식 및 음성안내를 제공해주는 임베디드 시스템의 설계를 제안한다. 시각장애인에게 독립보행은 큰 어려움으로 작용하고 있으며, 독립보행의 제한은 그들의 삶의 질을 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 도로횡단에서의 신호등 인식과 도로 및 차로의 구분 불가는 시각장애인의 독립보행을 방해하는 가장 큰 요인 중 하나이다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 안경에 달린 초소형 카메라로 GPU 보드에 탑재된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 보행자 신호등을 검출 및 인식하며, 음성 안내를 유저에게 전달해준다. 휴대성을 위하여, 기기는 충분한 배터리 수명과 함께 소형 및 가볍게 디자인되었다. 또한, 안경 다리에는 외부 소리를 막지 않으면서 음성 안내를 전달해주는 골전도 스피커가 부착되어 있다. 본 연구에서 제안하는 스마트기기는 실험을 통하여 보행자 신호의 초록 신호에 대하여 87.0%의 검출율(recall)과 100%의 정확도(precision)를 가지며, 빨간 신호에 대하여, 94.4%의 검출율(recall) 값과 97.1%의 정확도(precision)를 가지는 것으로 유효성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.77-83
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• 2020

열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.305-312
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• 2021

보안 시스템에는 다양한 센서가 사용되고 있지만, 사생활 문제가 논란이 됨에 따라 레이다 센서가 대안으로 제시되고 있다. 그 중 PD (Pulse Doppler) 레이다는 짧은 펄스를 사용함으로써 수신부 복잡도가 증가하는 문제가 존재하나, FMCW (Frequency modulated continuous wave) 레이다는 그러한 제한이 적다는 장점이 있다. 그러나, FMCW 레이다는 2D-FFT (2-dimensional fast Fourier transform)를 사용하므로 기존의 센서에 비해서 상대적으로 높은 복잡도를 가지며, 정지해있는 표적에 대해 사람과 사물을 구분하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 1D-FFT와 위상 변화만으로 호흡 여부를 확인하여 사람과 사물을 구분할 수 있는 레이다 신호처리 프로세서의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 기반으로 설계하여 FPGA 디바이스에 기반하여 구현 및 검증하였다. LUT (Look up table) 6,425개, register 4,243개, 12,288개의 memory bit로 구현하여 92.1%의 정확도로 대상의 호흡 여부를 확인할 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.577-582
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• 2021

최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.49-57
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• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.