• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.983-989
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• 2006

현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.253-260
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• 2008

본 논문은 유비쿼터스 네트워크의 텔레매틱스 기술을 기반으로 자동차에 장착된 블랙박스에 IPv6에 의한 고유한 주소를 부여한다. 블랙박스는 시동 시에 운전자의 인증을 받아 작동하며 자동차의 주행기록을 영상신호 처리부와 센서신호 처리부회 분석하여 실시간으로 기록한다. 기록된 자료는 유비쿼터스 네트워크를 통하여 암호화되어 전송되며 도로변의 기지국 센서들을 통해 끊김 없는 위치 추적과 이동성 자료를 생성한다. 이 자료는 교통운영관리센터의 교통기록 데이터베이스에 IPv6 고유주소로 저장된다. 블랙박스를 장착한 자동차가 교통사고나 범죄에 사용된 경우에, 자동차용 블랙박스에서 회수된 코드와 IPv6주소, 교통기록 데이터베이스에 저장된 자료를 비교하여 검증과 인증을 통해 무결성을 확보한다. 이 포렌식 자료는 법정에서 책임소재와 판단의 증거자료로 인정받아 고도지식정보화사회에 편리하고 안전한 인간생활에 기여하게 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1329-1336
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• 2015

저전력 CMOS 카메라 기술의 발전으로 농업용 모니터링, 자연환경 감시 등의 다양한 비디오 센서네트워크 응용들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용들에서 핵심 기술은 영상을 어떻게 압축하고 전송할 것인가에 대한 것이다. 일반 센서 데이터에 비해 영상 데이터는 양이 크기 때문에 특히 트래픽에 대한 정확한 예측이 이루어져야만 광범위한 네트워크 자원을 효과적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 센서 네트워크 환경에서 비디오 트래픽을 정확하게 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 복잡도를 측정하고 이 값을 적응적으로 트래픽 예측에 적용함으로써 기존의 방법들 보다 정확하게 압축 영상의 트래픽 양을 예측할 수 있다. 실험결과는 적응적 복잡도 예측을 이용한 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 12% 이상 정확하게 결과 비트량을 예측하는 것을 보여준다.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.140-151
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• 2020

It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.

• 국제초고층학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.155-165
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• 2014

This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.319-327
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• 2012

본 논문에서는 착용식 추적장치나 표식 등의 보조 도구를 사용하지 않는 환경의 동영상 데이터로부터 수화 패턴을 인식하는 방법론에 관하여 고찰한다. 시스템 설계 및 구현에 관한 주제로서 특징점의 추출기법, 특징데이터의 표현기법 및 패턴 분류기법에 관한 방법론을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 일련의 동영상으로 표현되는 수화패턴에 대하여 특징점의 공간적 위치에 대한 변이 뿐만 아니라 시간차원의 변화를 고려한 특징데이터의 표현방법을 제시하며, 방대한 데이터에 의한 분류기의 크기 문제와 계산량의 문제를 개선하기 위하여 효과적으로 특징수를 줄일 수 있는 특징추출 방법을 소개한다. 패턴 분류과정에서 점진적 학습(incremental learning)이 가능한 신경망 모델을 제시하고 그 동작특성 및 학습효과를 분석한다. 또한 학습된 분류모델로부터 특징과 패턴 클래스 간의 상대적 연관성 척도를 정의하고, 이로부터 효과적인 특징을 선별하여 성능저하 없이 분류기의 규모를 최적화 할 수 있음을 보인다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴을 대상으로 적용한 실험을 통하여 유용성을 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3A호
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• pp.274-281
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• 2006

센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 동기 기반 통신 프로토콜 개발뿐만 아니라, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, beamforming, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 시각 동기 프로토콜(RTSP: Reliable Time Synchronization Protocol)을 제안한다. 제안하는 기법은 깊이가 낮은 계층적 트리 형태의 네트워크 토폴로지를 구성하여 동기 오류를 줄이고, 후보 부모 노드의 정보를 유지함으로써 노드의 이동, 에너지 소진 및 물리적 결함으로 인한 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과는 RTSP가 기존의 TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks)과 비교하여 동기 정확도에 있어 20% 가량 향상됨을 보인다. 또한, 네트워크 내 노드의 결함으로 토폴로지 변화 시 동기화에 필요한 메시지 수를 $20%{\sim}60%$ 감소시키는 효과를 보인다. 노드의 무선 전송 거리를 서로 다르게 설정했을 경우에도 RTSP의 통신 부하는 TPSN에 비해 최대 40% 이상 감소된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제30권4호
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• pp.255-267
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• 2013

In this research, the ground contact opportunity for the fictitious low lunar orbiter is analyzed to prepare for a future Korean lunar orbiter mission. The ground contact opportunity is basically derived from geometrical relations between the typical ground stations at the Earth, the relative positions of the Earth and Moon, and finally, the lunar orbiter itself. Both the cut-off angle and the orbiter's Line of Sight (LOS) conditions (weather orbiter is located at near or far side of the Moon seen from the Earth) are considered to determine the ground contact opportunities. Four KOMPSAT Ground Stations (KGSs) are assumed to be Korea's future Near Earth Networks (NENs) to support lunar missions, and world-wide separated Deep Space Networks (DSNs) are also included during the contact availability analysis. As a result, it is concluded that about 138 times of contact will be made between the orbiter and the Daejeon station during 27.3 days of prediction time span. If these contact times are converted into contact duration, the duration is found to be about 8.55 days, about 31.31% of 27.3 days. It is discovered that selected four KGSs cannot provide continuous tracking of the lunar orbiter, meaning that international collaboration is necessary to track Korea's future lunar orbiter effectively. Possible combinations of world-wide separated DSNs are also suggested to compensate for the lack of contact availability with only four KGSs, as with primary and backup station concepts. The provided algorithm can be easily modified to support any type of orbit around the Moon, and therefore, the presented results could aid further progress in the design field of Korea's lunar orbiter missions.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1006-1015
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• 2015

본 연구에서는 공급사슬 네트워크에서 네트워크 기반 기업 간 기술의 적용과 그 확산에 영향을 주는 요인을 도출하고 요인들 간의 관계를 밝히고자 한다. 공급사슬관리의 효율성과 전체 최적화의 달성을 위해 도입된 기업 간 기술은 공급사슬 내 기업들의 적극적인 기술 도입과 공급사슬 네트워크상 빠른 확산이 필요하다. 하지만, 각 기업들마다 내 외부적인 요인들에 의해 도입시점이 각기 다르며 이로 인해 그 기술의 확산속도가 결정되어 진다. 특히, 공급사슬 상에 다수의 공급업체들이 존재하는 경우, 새로운 기술의 도입을 고려중인 잠재적 대상은 기업 내부적 요인뿐만 아니라 다른 기업들과의 관계요인에 의해 결정되어지는데, 관계 요인에 의한 영향은 그 기업과의 물리적 또는 사회적 접근성에 의해 결정된다. 본 연구는 미국 유통산업 내 소비재제품제조업체(CPG)들에게 도입된 기업 간 네트워크 기술 중의 하나인 재고추적기술의 도입과 확산에 대한 실증적 분석을 통해, 잠재적 사용자의 기술 도입 결정이 초기에는 몇몇 기업들의 내부적 요인의 영향에 의해 확산이 되다가 점차적으로 사회적 접근성과 같은 관계요인에 의해 영향을 받으며 공급사슬 전체적으로 기술 확산이 일어나는 것을 확인하였다.