KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2483-2504
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2023
Most existing low-light enhancement algorithms either use a large number of training parameters or lack generalization to real-world scenarios. This paper presents a novel lightweight and robust pixel-wise polynomial approximation-based deep network for low-light image enhancement. For mapping the low-light image to the enhanced image, pixel-wise higher-order polynomials are employed. A deep convolution network is used to estimate the coefficients of these higher-order polynomials. The proposed network uses multiple branches to estimate pixel values based on different receptive fields. With a smaller receptive field, the first branch enhanced local features, the second and third branches focused on medium-level features, and the last branch enhanced global features. The low-light image is downsampled by the factor of 2b-1 (b is the branch number) and fed as input to each branch. After combining the outputs of each branch, the final enhanced image is obtained. A comprehensive evaluation of our proposed network on six publicly available no-reference test datasets shows that it outperforms state-of-the-art methods on both quantitative and qualitative measures.
This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.
기존 연구를 통하여 주어진 지반조건과 대응한 시공 상황에 대해 터널 굴진에 따른 매 막장의 붕괴 위험도를 정량적으로 지수화 할 수 있는 수단이 개발된 바 있다(Shin et al, 2009a). 본 논문에서는 기 제안된 터널 붕괴 위험도 지수(KTH-index)를 산정하는데 있어서 각 영향인자에 부여되는 가중치가 고정된 '선형' 모델과 주어진 영향인자의 입력값에 따라 가중치가 변화하는 '비선형' 모델을 소개하고, 100여개의 붕괴현장자료를 이용해 '비선형' 모델의 타당성을 검토하였다. 이를 통해 신개념의 '비선형' 가중치 모델은 위험도를 평가코자 하는 터널현장의 특성을 감안하여 가중치가 합리적으로 조정되어 위험도 평가를 수행할 수 있음을 보였다. 또한, 기 개발된 터널 시공 위험도 관리 시스템의 이해와 효과적인 활용을 돕기 위해 일련의 터널 시공 위험도 평가 체계를 수립하여 제시하였다. 본 시스템은 수립된 평가체계에 따라 개발 취약한 지반조건상에 있는 실제 도로터널 현장의 전 구간에 적용되어 그 현장 적용성을 검토하였다. 이를 통해 터널 막장의 지반조건과 함께 터널 붕괴 가능성에 영향을 미칠 설계 및 시공현황 정보와도 잘 연계 고려되어 붕괴 위험도가 평가됨을 보였으며, 산정된 위험도 지수 변화추이는 기존 전기 비저항 분포 특성과 설계자료 및 지보/보강 현황 등 현장 시공조건들의 변화추이와 잘 부합됨을 보였다. 또한, 본 시스템은 실시간으로 수집되는 막장관찰자료의 활용도를 극대화 시키고, 사전에 위험수준과 민감한 영향인자를 파악하여 적절한 현장대응을 유도할 수 있음을 보였다.
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.58-63
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2017
Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.
지진재해대책법이 2009년 3월에 발효됨에 따라 가속도 지진관측을 수행하여야 할 기관이 대폭 확대되었다. 소방방재청의 추정에 의하면 최소 400개소의 자유장 가속도 관측소가 설치될 예정이다. 지진계측기의 성능 향상과 통신 기술의 발달로 지진관측소 설치가 보편화되면서 지진관측의 주 기능이 신속 피해 예측과 경보 발령 등 지진방재에 적극적으로 활용할 수 있도록 전환되고 있다. 신속 지진피해 예측의 기반기술인 실시간 지진동 영상화기법을 소개하였다. 이 기술은 신속한 지진피해 평가를 위한 실시간 자료 취합뿐 아니라 시각적으로 정보를 파악할 수 있도록 개발되어 활용되고 있다. 한편 지진피해는 주로 S 파와 연속되는 표면파에 의해 발생한다. 최초로 도달하는 P 파로부터 최대 지반운동 크기와 지진 피해를 예측하여 경보를 발령하는 것이 지진조기경보체계이다. 지진조기경보의 기술개발 현황과 함께 2007년 오대산지진에 적용한 예를 소개하였다. 조기경보 기술은 기상청의 지진통보 체계를 획기적으로 개선시킬 수 있다. 또한 지역별로 분산된 주요 국가 시설물의 지진방재를 위해 활용할 수 있는 분산형 조기경보 시스템의 구성과 활용방안을 제안하였다.
In large scale environments like airport, museum, large warehouse and department store, autonomous mobile robots will play an important role in security and surveillance tasks. Robotic security guards will give the surveyed information of large scale environments and communicate with human operator with that kind of data such as if there is an object or not and a window is open. Both for visualization of information and as human machine interface for remote control, a 3D model can give much more useful information than the typical 2D maps used in many robotic applications today. It is easier to understandable and makes user feel like being in a location of robot so that user could interact with robot more naturally in a remote circumstance and see structures such as windows and doors that cannot be seen in a 2D model. In this paper we present our simple and easy to use method to obtain a 3D textured model. For expression of reality, we need to integrate the 3D models and real scenes. Most of other cases of 3D modeling method consist of two data acquisition devices. One for getting a 3D model and another for obtaining realistic textures. In this case, the former device would be 2D laser range-finder and the latter device would be common camera. Our algorithm consists of building a measurement-based 2D metric map which is acquired by laser range-finder, texture acquisition/stitching and texture-mapping to corresponding 3D model. The algorithm is implemented with laser sensor for obtaining 2D/3D metric map and two cameras for gathering texture. Our geometric 3D model consists of planes that model the floor and walls. The geometry of the planes is extracted from the 2D metric map data. Textures for the floor and walls are generated from the images captured by two 1394 cameras which have wide Field of View angle. Image stitching and image cutting process is used to generate textured images for corresponding with a 3D model. The algorithm is applied to 2 cases which are corridor and space that has the four wall like room of building. The generated 3D map model of indoor environment is shown with VRML format and can be viewed in a web browser with a VRML plug-in. The proposed algorithm can be applied to 3D model-based remote surveillance system through WWW.
최근의 터널설계에 있어서 지보패턴 선정시 전기비저항탐사 결과를 효과적으로 황용하기 위하여 전기비 저항 역산결과와 암반분류와의 상관관계를 도출해 내고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 전기비저항탐사결과를 고려한 예상지보패턴과 실제로 시공된 지보패턴 결과를 비교한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 실제 터널굴진 상태에서 막장관찰에 기초한 암반분류 및 지보패턴 선정과 시공 전 수행한 전기비저항 탐사자료를 비교함으로씨 전기비저항 탐사 결과가 어느 정도의 신뢰도로 이용될 수 있는가를 살펴보고자 한다. 전기비저항 자료와 암반분류의 정량적인 상관성을 얻기 위하여 암반분류값으로 RMR(Rock mass rating)을 기본으로, RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system 등을 이용하였다. 전기비저항탐사는 공간적 해상도가 낮기 때문에 후처리 과정으로 크리깅 기법을 사용하여 해상도를 향상시키고자 하였다. 상관도 분석 결과, 2차원 전기비저항탐사결과는 정성적인 경향을 살펴보는데 적합한 것으로 나타났다 3차원 전기비저항탐사 결과와의 상관관계는 매우 높은 것으로 나타나 신뢰도 높은 암반분류에 적용 가능하리라 예상된다.
요구사항 추적성은 개발과 유지보수 과정 동안 지속적으로 관리해야 한다. 그러나, 실제에서는 품질 보증을 점검하는 단계에서 갱신한다. 이러한 차이는 개발자가 추적성을 갱신하는 노력에 비해 추적성을 통해 얻는 혜택이 적기 때문이다. 이러한 노력 대비 보상의 관점에서 우리는 일반적으로 사용하는 스프레드시트 형태의 요구사항 추적성 매트릭스에서 맵핑을 유연하게 바꿀 수 있는 방법을 제안한다. 제안의 목적은 개발자가 요구사항 추적성을 갱신하는데 들이는 노력을 줄이는 것이다. 제안 방법은 먼저, 각 시트에 두 산출물 간의 관계만을 기입하여 변경이 발생할 때, 개발자가 변경된 맵핑을 즉시 반영할 수 있도록 한다. 다음, 개발자가 원하는 시점에서 제안 방법은 자동적으로 모든 산출물의 관계를 계산하여 추적성 매트릭스를 생성한다. 또한 누락된 맵핑 관계를 색상으로 표시하고 척도를 계산하여 개발자가 추적성 매트릭스의 완전성을 파악하도록 돕는다. 우리는 제안 방법의 적용가능성을 파악하기 위하여 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구는 제안한 요구사항 추적성 매트릭스가 실제 프로젝트에 적용 가능하며 변경된 맵핑 관계를 쉽게 수용함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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