• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.245-256
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• 2021

본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권1호
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• pp.146-151
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• 2002

준설작업 효율성은 장비의 형식, 준설토의 특성, 작업의 성격, 작업 시행 전.후에 이루어지는 측량작업 등에 의해 결정된다. 특히, 준설선의 위치제어와 준설지점의 수심 측량은 전체 공정의 효율성 결정에 중요한 인자가 된다. 우리나라 준설업체가 주로 보유하고 있는 펌프식 준설선은 연속작업이 가능하고, 타 기종에 비해 작업해역에서 탁도 발생이 적다는 장점이 있지만 제거되는 슬러리에 토사 함유량이 적고, 위치 정확도가 낮다는 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 LADGPS, 조석관측시스템, 광센서 각도추출장치, GIS와 전자해도를 이용하여 4개의 하부시스템으로 구성된 펌프식 준설선 통합공정관리시스템을 개발하여 준설선 위치제어, 실재 굴착이 이루어지는 준설지점의 위치결정, 작업해역의 조위가 보정된 실시간 수심결정, 작업지시내용 및 작업성과를 기록하고 이들 모든 정보를 작업자 모두가 실시간으로 모니터링하고 제어하는 공정관리를 수행할 수 치도록 하였다. 이 시스템을 펌프식 준설선인 '||'&'||'quot;은진PD-2'||'&'||'quot;에 설치하여 운영하였으며, 기존의 작업방식과의 작업효율성 비교를 위한 작업성과 데이타는 아직 추출하지 못했지만 일부 유사한 하$\circledcirc$시스템이 적용된 그라브 쿤설선 공정관리시스템의 효율성 분석결과에서 준설해역의 편평도가 45cm 이내로 양호하고, 작업기간을 227f 단축하였으며, 작업비용을 16.6% 절감된 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.806-818
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• 2009

반도체(semiconductor) 기술은 1950년대에 집적 회로(integrated circuit, IC)가 발명된 이후 오늘날까지 급속한 발전을 거듭하고 있다. 하나의 완전한 반도체를 제조하기 위해서는 매우 다양하고 긴 공정을 거쳐야 한다. 반도체 제조 생산성을 높이기 위하여 공정들이 종료되기 전에 미리 이상(fault)을 발견하기 위한 이상탐지 및 분류(fault detection and classification, FDC)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이를 위하여 다양한 반도체 장비에 갖가지 종류의 센서를 부착하여 일정한 시간 간격으로 원하는 값을 측정한다. 이러한 측정 값은 실수 값들의 연속이므로 시계열(time-series) 데이터의 일종이다. 본 논문에서는 반도체 공정에서의 이상탐지 및 클러스터링을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시계열 데이터를 심볼릭 표현법(symbolic representation)으로 변환하여 이상을 탐지하는 기존의 알고리즘을 수정한 것이다. 본 논문의 공헌은 일반적인 시계열 데이터에 대한 기존의 이상탐지 알고리즘을 수정하여 반도체 공정 데이터에 대해서도 활용할 수 있음을 보일 뿐만 아니라, 이상탐지 및 클러스터링의 정확성을 높이는 실험 결과를 제시하는 것이다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 긍정 오류(false positive) 및 부정 오류(false negative)를 모두 발생하지 않았다.

• 한국측량학회지
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• 제33권2호
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• pp.95-101
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• 2015

본 연구에서는 레인지 센서와 광학 센서 간의 시스템 캘리브레이션을 효율적으로 수행하기 위한 방법을 시뮬레이션 수행을 통하여 검증한다. 이를 위하여 먼저 레인지 및 광학 센서의 특성을 반영한 단일 캘리브레이션 검정 대상지를 디자인하였으며, 각 센서의 다양한 특징 및 오차 수준을 반영하여 시뮬레이션 환경을 설계하였다. 시뮬레이션 데이터는 영상 및 거리 데이터의 획득 위치가 시스템 캘리브레이션 정확도에 미치는 영향을 확인하기 위하여 다양한 위치에서 획득된 것으로 가정하여 제작되었다. 이와 같이 획득된 시뮬레이션 데이터는 단사진 표정과 블록 조정의 두 가지 방법의 시스템 캘리브레이션을 통하여 처리하고, 각각의 정확도를 비교 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 검정 대상지를 기준으로 2~4m 거리에서 다양한 각도로 촬영한 데이터들을 이용하여 블록 조정을 수행할 경우, 보다 효율적이고 정확도 높은 시스템 캘리브레이션을 수행할 수 있었다. 또한 레인지 센서의 거리관측값을 포함하여 시스템 캘리브레이션을 수행할 경우 보다 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3472-3480
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• 2010

에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드와 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 대표적 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 HEED(Hybrid, Energy-Efficient Distributed Clustering Approach)의 클러스링 기법에 대하여 분석하고 이를 토대로 데드노드의 최대 지연 발생과 네트워크 라이프 타임을 증가하기 위한 새로운 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 방식은 클러스터 헤드가 각 멤버노드의 잔여에너지 정보와 싱크노드와의 위치 정보를 기반으로 최적의 전송 효율을 위한 노드를 선출 하고, 선출된 노드는 이후 데이터 전송과정에서 클러스터 헤드로부터 데이터를 전송받아 싱크노드로 전송하는 방식으로, 네트워크를 형성하는 개별 노드의 에너지 소비를 균등하게 하여 네트워크의 전체 수명을 증가시키는데 본 연구의 목적이 있다. 제안한 방식의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 비교 분석하였다. 그 결과, 기존의 기법에 비해 네트워크의 생명주기가 약 5~10% 향상되는 것을 확인 할 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.39-47
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• 1999

본 논문에서는 포항제철의 열연 권취 온도 공정을 제어하기 위한 방법으로 온라인 재학습 가능한 RBF 네트워크(Radial Basis Function network)를 제안한다. 새로 제안된 신경회로망 모델을 이용해 권취 온도 제어 시스템의 열전달 계수를 생성해주는 기조의 규칙 기반 계수표를 대체할 수 있다. 열연 공정 작업의 시간에 따른 변화를 고려하도록 지존의 RBF 네트워크에 부가적인 온라인 재학습용 시냅스 가중치를 도입한다. 부가적인 가중치들로 인해 이미 학습된 전체 데이터들의 특성 정보를 유지하면서 새로 들어오는 데이터들에 대해 온라인 재학습이 이루어진다. 따라서, 제안된 RBF 네트워크는 파국적 간섭(catastrophic interference)효과를 상당히 감소시킬 수 있다. 그리고 거부 네트워크을 도입하여 제어기의 신뢰도을 높일 수 있었고, 실제 현장에 적용한 실험 결과는 기존의 방법보다 평균 2.2퍼센트이상 향상된 성능을 보였다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제26권2호
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• pp.134-140
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• 2001

The polymerization shrinkage of composite resins is an important drawback although the composites have many advantages-more esthetic and conservative than metallic restoratives etc. The purposes of this research were to develop a new measurement method and to manufacture an instrument that can measure the initial dynamic volumetric shrinkage of composite resins during polymerization. The instrument was basically an electromagnetic balance that constructed with a force transducer using position sensitive photo detector(PSPD) and a negative feedback servo amplifier of proportional-derivative(PD) controller. The volumetric change of composites during polymerization was detected continuously as buoyancy change in distilled water by means of Archimedes's principle. It was converted to continuous electrical voltage signal in real time. The signal was properly conditioned and filtered and then it was stored in computer by a data acquisition(DAQ) board. By using this electronic instrument. the dynamic patterns of the polymerization shrinkage of eight commercial(Z-100, DenFil, AeliteFil, Z-250, P-60, SureFil, Synergy compact, and Tetric ceram) composite resins were measured and compared. The results were as follows. 1. From this project of developing instrument, the ability has been achieved that can acquire and process data of electrical signal transformed from various physical phenomenon by using temperature, displacement. photo. and force transducer. As a consequence, the instrumentation and measurement system used to analyze the physical characteristics of various dental materials in dental research field can be designed, manufactured and implemented in lab. 2. This instrument has some advantages. It was insensible to temperature change and could measure true dynamic volumetric shrinkage in real time without complicated process. It showed accuracy and high precision results with small standard deviation. 3. The polymerization shrinkage of composites was significantly different between brands and ranged from 2.47％ to 3.89％, The order of polymerization shrinkage was as follows, in order of increasing shrinkage, SureFil, P60, Z250, Z100, Synergy compact. DenFil, Tetric ceram, and AeliteFil. 4. The polymerization shrinkage rate per unit time, dVol％/dt, showed that the instrument can provide an indirect research method for polymerization reaction kinetics.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.547-557
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• 2009

LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.39-44
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• 2022

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.1003-1017
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• 2017

지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.