• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.672-679
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• 2018

본 논문은 최적설계 시스템을 이용한 형상설계 방법론에 대해 설명하고 있으며, 일반적으로 3차원 해석은 설계를 위해 반드시 필요하다. 퍼지지식처리 수법과 계산기하학적 기법에 바탕을 둔 자동화된 유한요소 메쉬 생성 기법은 상용화된 유한요소해석코드와 솔리드모델러와 함께 시스템에 결합되어 있다. 또한, 다층형 신경망의 도움과 함께 개발된 시스템은 다차원 설계변수 공간에 존재하는 여러 만족하는 설계해인 디자인윈도우를 얻을 수 있게 해준다. 개발된 최적화 설계 시스템 사용된 부품을 평가하는데 성공적으로 적용하였다. 사이드 하우징 브라켓을 현장에서 사용되어지는 굴삭기의 힘과 유압브레이커의 작용하는 응력을 응력 게이지로 사이드 하우징 브라켓의 크랙 발생부위에 부착하여 최대응력이 얼마나 걸리는지를 측정하였다. 적용하는 대상을 현장에서와 동일한 조건하에서 최대응력이 허용응력보다 같거나 적게 하고, 기존형상 유지, 재질은 SM490, 중량 최소화 안전계수는 3으로 하여, 최대응력 값에 대한 해석을 수행하였다. 구조가 비교적 간단한 36톤용 사이드 하우징 브라켓을 최적화하였지만, 다른 클래스의(톤수 별) 사이드 하우징 브라켓 적용 시 품질향상에 크게 기여하리라 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권3호
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• pp.187-194
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• 2012

전립선암은 남자에게 가장 흔히 나타나는 암 중의 하나이며, 많은 나라에서 죽음에 이르게 하는 큰 요인이 되고 있다. 전립선암을 진단하고 치료하는 과정에서 비용이 싼 TRUS 영상이 사용된다. 그러나 전립선 경계의 정확한 구분이 요구되지만 어려운 문제이다. 그 이유는 경계가 불명확하고, 반점들이 많으며, 그레이 레벨의 범위가 작기 때문이다. 본 연구에서는 전립선의 평균 형상 모델과 불변의 특징을 이용하여 TRUS 영상에서 자동으로 전립선 분할하는 방법을 제안한다. 이 방법은 4 단계로 구성된다. 먼저, 에지 분포를 이용하여 프로브와 두개의 직선을 찾아낸다. 다음으로, 평균 형상 모델의 중앙에 위치한 3개의 전립선 패치를 획득한다. 이 패치는 전립선과 비전립선의 특징을 비교하기 위해 사용된다. 다음으로, 세 개의 패치와 각 블록들이 얼마나 대표 블록과 유사한지를 비교한다. 마지막으로, 앞 단계의 경계와 첫 단계에서 얻은 개략적 경계가 최종 분할에 사용된다. 이 방법의 유효성을 검증하기 위하여 실험을 하였으며, 인간 전문가에 의해 얻어진 경계와 비교하여 7.78% 미만의 차이로 경계를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.1-8
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• 2012

모자이크란 여러 가지 빛깔의 재료를 조각조각 붙여서 무늬나 영상을 만드는 기법을 말하며, 최근에는 디지털 이미징 기술의 발달로 인하여 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 기술들이 활용되고 있다. 본 논문에서는 적응적 타일링 및 블록 매칭을 통하여 포토 모자이크 영상을 만드는 컴퓨터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사진 데이터베이스의 생성 단계와 포토 모자이크 생성 단계로 구성된다. 사진 데이터베이스란 모자이크에 사용되는 사진(또는 타일)을 의미하며, 타일을 $4{\times}4$로 분할한 후에 각 영역의 RGB 평균값을 특징값으로 저장한다. 포토 모자이크 생성 단계는 입력 영상에 대하여 기 설정된 블록 크기로 분할한 후에 특징을 추출하는 과정, 인접한 블록들 사이의 유사도를 비교하여 병합하는 적응적 타일링 과정, 적응적 타일링을 통해 생성된 블록들을 사진 데이터베이스의 타일들과 유클리드 차이로 유사도를 비교하여 유사한 타일을 찾는 블록 매칭 과정 및 매칭된 타일의 명암값을 해당 블록의 명암값으로 교체하여 영상의 유사도를 높이는 밝기값 조정 과정으로 구성된다. 또한 인접 블록간 타일의 중복성을 최소화하는 기법을 적용하여 영상의 품질도 향상하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 안드레아 모자이크 소프트웨어와 비교하였고, 정량적인 분석 및 정성적인 분석에 있어서 제안한 알고리즘이 우수한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.209-216
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• 2009

스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.385-392
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• 2016

현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.329-334
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• 2014

본 논문에서는 마이크로 CT 영상에서 해면뼈의 형태학적 분석을 위하여 해면뼈를 자동 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 임계값을 이용하여 뼈 영역을 추출하고 뼈의 바깥쪽 경계선을 검출한다. 뼈 영역의 각 복셀에 대하여 구 정합을 적용하여 해당 복셀을 중심으로 하는 최대 크기의 구를 구한다. 이 구에 뼈의 바깥쪽 경계선이 포함되면 이 구에 포함된 복셀들은 치밀뼈로 분류되고 그렇지 않으면 해면뼈로 분류된다. 제안된 방법을 쥐의 15개 대퇴골 원위부 영상에 적용하였으며 사람이 수작업으로 분할한 결과와 비교 실험을 수행하였다. 분할된 해면뼈에 대하여 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N의 네 가지 형태학적 지표자를 측정하였다. 회귀분석과 Bland-Altman 방법으로 비교해본 결과 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N 모두 신뢰할 만한 수준의 범위 안에 있었다. 또한 구 정합 방법은 단순하게 구현할 수 있으면서도 3차원 정보를 이용함으로써 해면뼈를 정확하게 분할할 수 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권10호
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• pp.377-382
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• 2018

본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 $1^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 $1^{\circ}$ 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.507-516
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• 2019

도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1289-1298
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• 2014

도로면 크랙실링 공법은 균열발생 초기에 도로면을 보수하여 균열의 확산을 예방하는 유지보수공법으로써 북미를 중심으로 한 선진 외국에서는 이미 오래전부터 많은 도로 보수 물량에 적용되어 왔다. 그러나 재래식 크랙실링 공법은 작업 특성상 교통량이 많은 일반도로나 고속국도에서 작업이 수행되므로 교통사고가 빈번하게 발생하고, 가열된 실런트를 도로면에 직접 분사하기 때문에 화상의 위험으로부터 노무자의 안전을 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 선진 외국에서는 1990년대 초부터 ARMM, OCCSM, TTLS 등의 크랙실링 자동화 장비를 지속적으로 연구 개발해 왔으며, 국내에서도 2004년 APCS 장비와 2013년 ACSTM 장비를 개발 완료한 바 있다. 그러나 다수의 연구기관에서 서로 상이한 시기에 개발된 크랙실링 자동화 장비는 각기 다른 테스트베드 조건과 생산성 측정 방법을 사용하여 개발 장비의 작업 생산성을 측정, 표기함으로써 각 크랙실링 자동화 장비의 성능을 객관적으로 비교, 평가할 수 없는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 동일한 환경 조건 내에서 크랙실링 자동화 장비의 생산성을 측정하기 위해 완전자동 맵핑 및 반자동 맵핑 방식에 따른 각 크랙실링 자동화 장비의 이미지 프로세싱 소요시간을 추정하고, 작업 프로세스상의 동작요소별 이동시간을 산정하였다. 또한 국내 도로환경이 반영된 생산성 측정 테스트베드를 설계하였으며, 이를 기반으로 국내외에서 개발된 크랙실링 자동화 장비의 생산성을 동일한 조건 내에서 측정하고 상호 비교, 분석하였다.