• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.229-232
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• 2022

최근 우리나라 연근해어업 생산이 줄어들고 있다. 2016년도 연근해어업 생산량이 44년 만에 100만톤 이하로 내려간 이후 회복이 되지 않고 줄어들고 있다. 이와 같은 수산자원 감소에 대응하기 위해 국제적으로 수산자원관리를 위하여 TAC(총허용어획량) 제도를 시행하고 있다. 우리나라는 1999년부터 TAC 제도를 도입하여 자원관리를 수행하고 있다. 본 논문에서는 TAC 제도 시행을 위해서 필수적인 육상 옵서버의 수산자원 조사에 활용이 가능한 인공지능 기반 어류 분류 및 무게 추정 시스템을 제안한다. 이 시스템은 라이다 센서가 탑재된 단말기를 이용하여 어류의 체장, 체고를 자동 측정 및 사진 촬영을 수행하는 앱과 클라우드 서버로 구성된다. 클라우드 서버에는 CNN 기반의 efficientnet 모델을 이용하여 어류 분류를 수행하고 자동 측정된 체장, 체고 정보를 이용하여 어류의 무게를 예측한다. 본 시스템을 이용하면 기존에 육상 옵서버가 위판장에서 줄자와 무게 측정 후 수기로 작성하는 기존 방식을 개선할 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제37권4호
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• pp.707-716
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• 2015

The purpose of a localization system is to estimate the coordinates of the geographic location of a mobile device. The accuracy of wireless localization is influenced by nonline-of-sight (NLOS) errors in wireless sensor networks. In this paper, we present an improved time of arrival (TOA)-based localization method for wireless sensor networks. TOA-based localization estimates the geographic location of a mobile device using the distances between a mobile station (MS) and three or more base stations (BSs). However, each of the NLOS errors along a distance measured from an MS (device) to a BS (device) is different because of dissimilar obstacles in the direct signal path between the two devices. To accurately estimate the geographic location of a mobile device in TOA-based localization, we propose an optimized localization method with a BS selection scheme that selects three measured distances that contain a relatively small number of NLOS errors, in this paper. Performance evaluations are presented, and the experimental results are validated through comparisons of various localization methods with the proposed method.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.297-303
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• 2018

Recently, the tasks assigned to surface ship are becoming diverse and important. In this trend, shipboard directional pedestals are widely used for surveillance and electronic warfare because ships are always under angular motion such as rolling, pitching and yawing. To estimate the performance of pedestal, the motion responses of vessel as well as mechanical characteristics of pedestal should be considered. In this study, both the motion responses of vessel which the pedestal will be mounted and the behavior of 3-axis pedestal are considered. Numerical analysis based on potential theory is used to obtained motion characteristics of vessel and then 6-DOF motions of vessel are simulated under operational condition. 1st-order time delay model and LQR control algorithm are used for modeling of pedestal drive model and control model, respectively. By using coordinate transform, the angular motions which the pedestal should compensate are calculated from the vessel's angular motion. Through these M&S methodologies, time history of pedestal behavior and maximum angular error of each pedestal axis are obtained. Overall M&S results show that 3-axis pedestal compensate the angular motion induced by vessel, efficiently.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권2호
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• pp.61-66
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• 2019

증강현실은 카메라로 촬영하고 있는 영상에 가상의 객체를 실시간으로 합성하여 가상의 객체가 현실에 존재하는 것처럼 보이게 하는 기술이다. 증강현실에서 현실에 존재하는 물체에 가상의 물체를 증강하기 위해서는 현실에 존재하는 물체의 위치와 방향을 정확하게 추정해야 하는데, 이 때 활용되는 기술이 영상의 호모그래피(Homography) 이다. 이러한 호모그래피는 영상의 특징점 좌표에 RANSAC 알고리즘을 적용하여 추정할 수 있는데, RANSAC 알고리즘을 이용한 호모그래피 추정 방식은 호모그래피를 추정하고자하는 물체 이외의 배경에 특징점이 많을 경우 정확한 호모그래피를 추정할 수 없다는 문제점이 존재했다. 본 논문에서는 호모그래피를 추정하고자하는 물체가 가까이에 있고 배경이 상대적으로 멀리 위치해있을 때 영상 각 픽셀의 거리 값을 알 수 있는 깊이 영상을 활용하면 물체와 배경을 쉽게 분리할 수 있다는 점을 이용하여 배경의 특징점을 필터링하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 흑백조 영상인 깊이 영상을 Otsu 알고리즘을 이용하여 사용자와 거리가 가까운 영역과 거리가 먼 영역으로 이진화하고, RGB 영상에서 추출된 특징점 중에서 거리가 먼 영역에 위치한 특징점을 제거함으로써 특징점을 활용한 호모그래피 추정 결과를 향상시킨다. 이러한 방법을 기존의 호모그래피 추정 방법에 적용한 결과 수행시간이 71.7% 단축되었으며, RANSAC 알고리즘의 반복 횟수가 69.4% 줄어들었고, 참정보 비율이 16.9% 증가하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.85-95
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• 2012

본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권5호
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• pp.606-612
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• 2016

DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기반의 다시점(Multi-view) 비디오 서비스는 여러 대의 카메라를 통해 획득한 다수의 영상 중에서 사용자가 선택한 영상이나 객체로 시점을 전환한다. 그러나 기존 DASH 기반의 다시점 비디오 서비스는 시점전환 이벤트가 발생하면 버퍼링 된 이전 비디오 영상의 모든 세그먼트를 소비한 후 새로운 비디오 영상을 재생하기 때문에 시점전환 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 DASH 기반의 다시점 비디오 서비스에서 시점전환 지연 최소화를 위한 비디오 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시점전환 지연을 최소화하기 위해 GoP(Group of Pictures) 사이즈 조절을 통해 전환용 영상을 추가로 구성하고 대역폭 예측과 재생 버퍼 점유율을 기반으로 클라이언트 버퍼를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 시점전환 지연을 감소시키는 것을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.176-184
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• 2023

Points of interest (POIs) are widely used in tourism recommendations and to provide information about areas of interest. Currently, situation judgement using POI and GPS data is mainly rule-based. However, this approach has the limitation that inferences can only be made using predefined POI information. In this study, we propose an algorithm that uses POI data, GPS data, and schedule information to calculate the current speed, location, schedule matching, movement trajectory, and POI coverage, and uses machine learning to determine whether to stay or go. Based on the input data, the clustered information is labelled by k-means algorithm as unsupervised learning. This result is trained as the input vector of the SVM model to calculate the probability of moving and staying. Therefore, in this study, we implemented an algorithm that can adjust the schedule using the travel schedule, POI data, and GPS information. The results show that the algorithm does not rely on predefined information, but can make judgements using GPS data and POI data in real time, which is more flexible and reliable than traditional rule-based approaches. Therefore, this study can optimize tourism scheduling. Therefore, the stay detection algorithm using GPS movement trajectories and POIs developed in this study provides important information for tourism schedule planning and is expected to provide much value for tourism services.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.640-651
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• 2016

본 논문은 실내 환경에서 정확도를 고려한 효과적인 도래시간 기반 무선 측위 방법을 제안하였다. 위치 측위의 목적은 타겟의 위치를 추정하는 것이다. 실내 환경에서 타겟의 정확한 위치를 추정하는 것은 다양한 오류들 때문에 어렵다. 무선 측위의 정확성은 비가시성 오류에 큰 영향을 받는다. 도래시간 기반 측위는 수신기와 3개 이상의 송신기 들 사이에서 거리 값을 이용하여 위치를 추정한다. 그러나 송신기와 수신기의 위치에 따라 장애물들로 인해 각각의 비가시성 오류도 다르다. 수신기의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 최적화된 위치 측위 방법이 필요하다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 정확도를 높이기 위한 효과적인 측위 방법을 제안한다. 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 알고리즘을 제안하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법의 성능 평가는 다양한 오차들이 존재하는 실제 환경에서의 실험들로 인해 제시되었고, 실험적인 결과들은 기존의 방법과 제안된 방법을 가진 측위 절차의 추정 오차 결과들의 비교를 통해 측위 시스템의 정확도가 향상된 것을 증명하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.61-75
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• 2021

This study aims to assess the changes in crop water requirement of paddy and upland according to future climate and land use changes scenarios. Changes in the spatiotemporal distribution of temperature and precipitation are factors that lower the stability of agricultural water supply, and predicting the changes in crop water requirement in consideration of climate change can prevent the waste of limited water resources. Meanwhile, due to the recent changes in the agricultural product consumption structure, the area of paddy and upland has been changing, and it is necessary to consider future land use changes in establishing an appropriate water use plan. Climate change scenarios were derived from the four GCMs of the CMIP6, and climate data were extracted under two future scenarios, namely SSP1-2.6 and SSP5-8.5. Future land use changes were predicted using the FLUS (Future Land Use Simulation) model. Crop water requirement in paddy was calculated as the sum of evapotranspiration and infiltration based on the water balance in a paddy field, and crop water requirement in upland was estimated as the evapotranspiration value by applying Penman-Monteith method. It was found that the crop water requirement for both paddy and upland increased as we go to the far future, and the degree of increase and variability by time showed different results for each GCM. The results derived from this study can be used as basic data to develop sustainable water resource management techniques considering future watershed environmental changes.