• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.299-312
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• 2021

V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.467-472
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• 2021

본 논문에서는 가스보일러에 사용되는 점화트랜스를 제작하여 전류와 역률, 소비전력을 측정하였다. 역률을 측정한 결과, 자체 제작된 점화트랜스는 외국제품에 비해 높았으며 소비전력은 낮게 측정되었다. 점화봉 간격을 2mm로 고정을 시키고 점화봉 길이가 30cm,500cm,1000cm일 때 3.45A, 14.5A, 16.2A로 측정되었다. 점화봉 간격을 4mm로 고정을 시키고 점화봉 길이가 30cm, 500cm, 1000cm일 때, 2.8A, 10.1A, 13.2A로 측정되었다. 점화봉 간격이 6mm로 고정시키고 점화봉 길이가 30cm, 500cm, 1000cm일 때 2.73A1, 0.2A, 32.6A로 측정되었다. 점화봉 간격이 8mm로 고정시키고 점화봉 길이가 30cm, 500cm, 1000cm일 때 3.13A, 9.37A, 21.4A로 측정되었다. 점화봉 간격이 10mm로 고정을 시키고 점화봉 길이가 30cm일 때는 3.4A, 14.4A, 25.6A로 측정되었다. 결론적으로 점화봉 길이가 증가 하면 전류도 증가되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.63-71
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• 2021

드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-295
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• 2021

오늘날 인간의 삶의 질에 가장 중요하게 미치는 요인은 환경에서 기인된다고 생각된다. 기후변화와 지구 온난화 현상에 따른 폭우, 대설, 지진 등으로 장마, 태풍, 벌채면 붕괴, 미세먼지 등의 발생 빈도가 증가하여 피해 규모가 해마다 커짐에 따라 환경 분석 및 감시 시스템의 중요성은 날로 커지고 있다. 환경의 문제들 중 물(수질)에 의해 발생하는 문제는 그 비중이 매우 높은 바, 도시화, 산업화로 수질 오염사고 발생 때 피해 규모가 대형화 되었으며 사람들 사이에 물 안전망에 대한 우려가 증가하고 있다. 최근 5년간 4대강 유역에서 수질 오염 사고 359건(한강 129, 낙동강 51, 금강 25, 섬진강 및 영산강 19, 기타 85)이 발생하였으며, 이로 인해 물 공급 정지 및 오염된 수돗물 공급 등 사회 전반에 걸처 환경에 직간접적인 피해를 야기하였다. 따라서, 현재 4대강 중심의 수질(물) 관리 시스템에서 중소하천, 지류/지천, 저수지 등으로 수질 모니터링 대상을 확대 함 으로서수질 환경의 불확실성을 최소화할 수 있는 빅데이터 기반 수질 환경 관리 전략체계의 구축이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 오랜 기간 축적하여 온 수질 정보 빅데이터를 이용한 인공신경망 미들웨어 구축을 통하여 유용한 수질 분석 정보를 제시 할 수 있는 수질 모니터링 미들웨어 구축방안을 제시하고자 한다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.451-463
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• 2022

수직갱도에서 붕괴사고가 일어났을 때, 붕괴현장의 위험도를 신속하게 평가하는 것은 매우 중요하다. 사고현장에서 추가적인 붕괴 위험 때문에 인력을 투입한 직접적인 조사는 불가능하다. 수백 미터 심도를 갖는 수직갱도에서는 무선 신호의 한계와 와류 때문에 고속 라이다 센서를 장착한 드론을 이용한 조사가 불가능하다. 기존 연구에서는 견인방식을 이용한 단일채널 Lidar 센서를 3차원 형상화 장비가 구현되어 적용되었다. 관성(IMU)센서 데이터를 바탕으로 탐사시 발생하는 회전 운동과 진자운동에 대한 보정이 이루어졌고, 인접 측정데이터 간의 유사성 검토를 통해 정밀 보정을 수행하였으나 탐사 깊이가 깊어질수록 오차가 누적되는 현상이 발견되었다(Kim et al.(2020)). 본 논문에서는 다중채널 Lidar 센서를 적용하여 견인장치에 의해 상승이동하면서 연속적인 단면데이터가 수집되었다. 다중채널 Lidar의 방사 특성 때문에 발생하는 데이터 중첩성을 이용하여 동일 심도의 측정데이터 간의 유사성을 통해 회전운동을 정밀 보정하기 위한 기법이 적용되었다. 180 m 심도의 수직갱도에서 구현된 탐사장비를 이용하여 0~165 m 구간이 조사하여 수직갱도의 형상이 3차원 그래픽으로 재구성되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.223-229
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• 2022

본 논문은 보일러에 사용되는 점화트랜스에 대해 연구를 하였다. 점화봉 길이와 점화봉 간격 변화에 관계없이 출력주파수는 59.5~61.3Hz 사이에서 측정되었고 저주파 회로는 정상적으로 동작된 것을 알 수 있었다. 점화봉 간격이 2~10mm 변화를 주었을 때, 점화봉 길이가 30cm에서는 2.8A에서 3.45A까지 측정되었다. 점화봉 길이가 500cm에서는 9.37A에서 14.5A까지 측정되었고 1000cm에서는13.2A에서 32.6A까지 측정되었다. 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가 될수록 전류는 증가되었다. 2차코일 출력전압을 측정한 결과. 점화봉 길이가 30cm에서는 AC 0.84kV~AC 1.75kV로 측정되었고 500cm 인 경우는 AC 1.17kV~AC 1.944로 측정되었고 1000cm에서는 AC 1.4kV~AC 7.18kV까지 측정되었다. 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가되면 2차코일 출력전압도 증가되었다. 점화트랜스의 출력전압 측정한 결과, 점화봉 길이가 30cm에서는 DC 1.11kV~DC 1.57kV 까지 측정되었고 500cm 인 경우는 DC 2.49kV~DC 3.72kV, 1000cm에서는 DC 3.78kV~DC 9.42kV까지 측정되어서 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가되면 출력전압이 증가된 것을 알 수 가 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.275-292
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• 2022

기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.109-116
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• 2022

본 논문에서는 센서 시스템에 유입된 60Hz 라인 주파수 잡음의 영향을 효과적으로 제거하기 위한 상태 변수 필터(state variable filter, SVF) 구조의 대역 억제 필터(band rejection filter, BRF)를 제안한다. 기존 SVF 구조의 BRF는 추가적인 연산 증폭기(operational amplifier, OPAMP)를 사용하여 저역 통과 필터(low pass filter, LPF) 출력과 고역 통과 필터(high pass filter, HPF) 출력 간의 합 또는 입력 신호와 대역 통과 필터(band pass filter, BPF) 출력 간의 차를 구함으로써 구현한다. 따라서 BRF의 신호 감쇄를 결정하는 노치 주파수(notch frequency)와 노치 깊이(notch depth)가 신호의 합 또는 차를 구하는데 사용한 저항의 허용 오차(tolerance)에 크게 의존된다. 반면에 제안 된 BRF는 SVF 구조 내에 BRF 출력이 자연발생적으로 형성되기 때문에 각 포트 간의 조합이 필요 없게 되어 기존 BRF와 달리 노치 주파수와 노치 깊이가 저항의 허용 오차에 영향을 받지 않는다. 제안된 BRF의 노치 주파수는 59.99Hz이며 몬테 카를로 시뮬레이션 결과를 통해 저항의 허용 오차에 전혀 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있었다. 노치 깊이도 평균 -42.54dB, 표준편차 0.63dB를 가져 BRF로서 정상적인 동작이 가능함을 확인하였다. 또한 제안된 BRF를 가지고 60Hz 잡음에 간섭이 된 심전도 신호에 대하여 잡음 필터링을 적용한 결과를 보여주었으며 60Hz 잡음이 적절하게 억제되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1266-1271
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• 2022

반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.563-569
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• 2021

KOMPSAT-3, 3A호의 운용 및 다양한 특성을 가지는 차세대중형위성의 발사에 따라서, 고해상도 위성영상의 활용이 지속적으로 증대되고 있다. 특히, ARD (Analysis Ready Data) 형태로의 위성영상 제공을 위하여 기하보정 및 방사보정 등의 다양한 전처리에 대한 연구가 이루어지고 있다. 위성영상의 전처리를 위해서는 촬영 영상에 관한 보조정보가 필요하며, 태양 천정각, 태양 방위각, 촬영각 등이 대표적인 자료이다. 그러나, 대부분의 고해상도 위성영상은 영상 전체에 대한 태양 천정각 및 촬영각을 단일 변수로 제공하고 있다. 본 연구에서는 RFM (Rational Function Model) 및 영상의 보조정보들을 이용하여 영상의 각 화소에 대응되는 태양 천정각 및 촬영각을 산출해보고, 이에 따른 품질을 평가해보고자 하였다. 특히, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각의 활용을 위하여, 대기상부 반사율(top of atmospheric reflectance)을 산출함에 있어서, 화소 기반의 보조 자료를 적용하고, 단일 상수 기반의 대기상부 반사율과의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각 정보는 보조정보와 유사한 경향을 보였으며, 이를 이용하여 계산된 대기상부 반사율은 왜곡이 감소되었음을 확인하였다.