• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.95-105
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• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.1-18
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• 2019

기존 노선의 일부 구간을 운행하는 버스를 '단거리순환버스(short-turn bus)'라 하는데, 단거리순환버스 관련 연구는 버스 네트워크보다 단일 노선에 대해 최적 회차지점을 결정하였으며, 대중교통의 편의성에 큰 영향을 미치는 차내혼잡을 고려하지 않은 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 버스 네트워크의 노선별 및 구간별로 단거리순환버스 도입의 우선순위를 차내 혼잡을 반영하여 결정하는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 교통카드 데이터 기반으로 단거리 순환버스 노선과 중복되는 기존 버스 노선들의 단거리순환버스 도입 전후의 재차인원을 산정하고, 단거리순환버스 도입 전후의 버스 네트워크 전체에서의 차내혼잡 감소 편익을 산정하였다. 또한, 단거리순환버스 도입으로 인한 운영자 및 사회적 비용을 산정하여 단거리순환버스를 도입할 노선 및 그 노선 내에서의 운행 구간을 변화시켜 반복적으로 결과를 도출하였다. 한 노선 내에서 단거리순환버스 도입의 비용/편익 비(B/C)가 가장 큰 구간을 그 노선의 단거리순환버스 도입 구간으로 채택하였다. B/C 값을 기반으로 버스 노선들의 단거리순환버스 도입 우선순위를 결정하였으며, 여러 노선에 도입할 경우의 최적 대수를 산정하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.239-247
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• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.55-63
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• 2022

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.119-131
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• 2021

경부고속도로는 서울과 부산을 연결하는 국토대동맥으로써 여객과 화물수송의 역할 뿐 만아니라 산업과 도시발전에 영향을 주었다. 본 연구는 1970년 개통한 경부고속도로가 사회경제적으로 미친 직접적인 효과를 정량적으로 도출하였으며, 보다 신뢰성 있는 결과도출을 위하여 과거 시점의 네트워크 구축 및 O/D교통량추정, 편익계수의 보정방법론을 제시하였다. 1970년 당시 경부고속도로가 미건설된 경우, 경부고속도로 개통이 10년 지연된 경우, 세계은행의 제안과 같이 경부고속도로 대신 서울~대전, 또는 서울~강릉 간 유료도로가 개통되는 경우의 시나리오를 설정하였으며, 각 시나리오와 현재의 차량운행비용, 통행시간비용, 교통사고비용, 환경오염비용을 산정·비교하여 직접편익을 추정하였다. 분석 결과를 통해 1970년 경부고속도로 개통은 10년 지연되었을 때와 비교하여 약 351조의 직접편익이 발생하는 것으로 추정되었으며, 이는 당시 경부고속도로 건설사업 추진이 우리나라 사회경제에 막대한 영향을 주었다는 것을 알 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.57-67
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• 2021

간선도로망을 효율적으로 관리하기 위해서는 도로를 통행하는 교통에 대한 최신의 정확한 정보가 지속적으로 제공되어야 한다. 중차량의 교통량 및 중량 분포를 효과적으로 얻는 방법 중의 하나가 BWIM 기법이며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구는 기존 연구와 달리 교량의 구조적 특성을 활용하여 간편하게 주행차량의 축간거리 및 중량을 추정할 수 있는 단순화된 BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 가로보가 설치되지 않은 단지간의 RC-T빔교를 연구대상으로 선정하고, 예비현장 실험을 통해 바닥판 및 주거더의 변형률 응답 특성을 확인하였다. 예비현장실험결과에 기초하여 연구대상 교량에 적합한 단순화된 BWIM 알고리즘을 도출하였다. 이 연구를 통해 도출된 BWIM 알고리즘의 타탕성 및 정확성을 현장실험을 통해 검증하였다. 검증실험 결과, 제안된 BWIM 알고리즘은 주행차량의 축간거리 및 총 중량을 3% 미만의 평균 오차를 가지고 추정하는 결과를 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.185-197
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• 2022

최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1025-1034
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• 2022

본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.947-960
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• 2021

본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.