• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권4호
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• pp.35-49
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• 2021

In a situation where there are multiple diverse datasets, it is essential to have an efficient method to provide users with the datasets they require. To address this suggestion, necessary datasets should be selected on the basis of the relationships between the datasets. In particular, in order to discover the necessary datasets for disaster resolution, we need to consider the disaster resolution stage. In this paper, in order to provide the necessary datasets for each stage of disaster resolution, we constructed a disaster type and disaster management process ontology and designed a method to determine the necessary datasets for each disaster type and disaster management process step. In addition, we introduce a method to determine relationships between datasets necessary for disaster response. We propose a method for discovering datasets based on minimal relationships such as "isA," "sameAs," and "subclassOf." To discover suitable datasets, we designed a knowledge exploration model and collected 651 disaster-related datasets for improving our method. These datasets were categorized by disaster type from the perspective of disaster management. Categorizing actual datasets into disaster types and disaster management types allows a single dataset to be classified as multiple types in both categories. We built a knowledge exploration model on the basis of disaster examples to ensure the configuration of our model.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.245-254
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• 2022

Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권6호
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• pp.69-80
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• 2023

Ship collision accidents not only cause loss of life and property damage, but also cause marine pollution and can become national disasters, so prevention is very important. Most of these ship collision accidents are caused by human factors due to the navigation officer's lack of vigilance and carelessness, and in many cases, they can be prevented through the support of a system that helps with situation awareness. Recently, artificial intelligence has been used to develop systems that help navigators recognize the situation, but the sea is very wide and deep, so it is difficult to secure maritime traffic datasets, which also makes it difficult to develop artificial intelligence models. In this paper, to solve these difficulties, we propose a method to build a dataset with characteristics similar to actual maritime traffic datasets. The proposed method uses segmentation and inpainting technologies to build a foreground and background dataset, and then applies compositing technology to create a synthetic dataset. Through prototype implementation and result analysis of the proposed method, it was confirmed that the proposed method is effective in overcoming the difficulties of dataset construction and complementing various scenes similar to reality.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.225-233
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• 2013

최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터가 IT 분야의 화두가 되고 있다. 이러한 상황에서 중소기업(SMB)을 지원하기 위한 특별한 노력중의 일환으로 본 논문에서는 프라이빗 클라우드 인프라 기반의 하둡 클러스터 구축을 위한 기본 프로토타입 Ver. 01, 0.2, 그리고 0.5를 설계 및 프로토타입의 일부분을 구현하였다. 그리고 ASA Dataset을 이용하여 기본 프로토타입의 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권1호
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• pp.31-38
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• 2002

교환기 시스템(Switching System)과 같은 통신 시스템에서는 제안된 이벤트들이 반드시 명시된 시간 제약 내에 완료되어야 한다. 따라서, 시스템에 유지되는 응용 데이터들은 빠른 접근이 가능해야 하며, 동시에 제한된 시간 내에 이벤트의 완료가 보장되어야 한다. 현재, 많은 데이터 시스템들이 사용되고 있지만, 이들은 정형화된 구조와 이에 대한 기본적인 연산들만을 제공하고 있다. 최근 통신 응용에서 데이터의 복잡성이 증가함으로서, 기존의 방식과는 달리, 비정형화된 구조의 표현이 가능하며, 이들에 대해 쉽게 접근 가능한 체계가 요구되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 비정형화된 다중 응용 환경의 모델링에 적합한 데이터 모델을 소개한다. 모델은 데이터세트에 대한 빠른 접근과 필요한 데이터를 쉽게 추출할 수 있는 체계를 제공한다 추가로, 모델의 특징을 명확히 하기 위해 몇몇 세부 알고리즘을 함께 설명한다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.189-198
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• 2019

In recent years, visual-inertial odometry(VIO) algorithms have been extensively studied for the indoor/urban environments because it is more robust to dynamic scenes and environment changes. In this paper, we propose loosely coupled(LC) VIO algorithm that utilizes the velocity vectors from both visual odometry(VO) and inertial measurement unit(IMU) as a filter measurement of Extended Kalman filter. Our approach improves the estimation performance of a filter without adding extra sensors while maintaining simple integration framework, which treats VO as a black box. For the VO algorithm, we employed a fundamental part of the ORB-SLAM, which uses ORB features. We performed an outdoor experiment using an RGB-D camera to evaluate the accuracy of the presented algorithm. Also, we evaluated our algorithm with the public dataset to compare with other visual navigation systems.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.29-35
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• 2002

가상 내시경에서는 고화질 영상을 빠른 속도로 만들어내는 것이 중요하지만 가상 카메라가 장기내벽과 충돌하지 않으면서 직관적이고 편리하게 카메라를 이동시킬 수 있는 항행 기법이 더 중요하다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 이용하여 현재 프레임의 영상을 렌더링하는 과정에서 2차원 깊이 맵을 생성한 후에 이 값을 이용하여 다음 프레임에서의 카메라 위치와 방향을 결정하는 효율적인 항행 방법을 제안한다. 이 방법은 충돌 회피 조작을 하면서도 사용자가 임의로 카메라를 조작할 수 있도록 해주며 별도의 전처리 과정이나 자료구조가 필요 없이 카메라의 이동방향을 신속하게 계산할 수 있다. 이 방법을 가상 대장 내시경에 적용하여 효과적인 항행이 가능함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1015-1023
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• 2022

착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권1호
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• pp.23-35
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• 2023

Korea Augmentation Satellite System (KASS) is a satellite-based augmentation system (SBAS) that provides approach procedure with vertical guidance-I (APV-I) level corrections and integrity information to Korea territory. KASS is used to monitor navigation performance in real-time, and this paper introduces the design, implementation, and verification process of mission monitoring (MIMO) in KASS. MIMO was developed in compliance with the Minimum Operational Performance Standards of the Radio Technical Commission for Aeronautics for Global Positioning System (GPS)/SBAS airborne equipment. In this study, the MIMO system was verified by comparing and analyzing the outputs of reference tools. Additionally, the definition and derivation method of accuracy, integrity, continuity, and availability subject to MIMO were examined. The internal and external interfaces and functions were then designed and implemented. The GPS data pre-processing was minimized during the implementation to evaluate the navigation performance experienced by general users. Subsequently, tests and verification methods were used to compare the obtained results based on reference tools. The test was performed using the KASS dataset, which included GPS and SBAS observations. The decoding performance of the developed MIMO was identical to that of the reference tools. Additionally, the navigation performance was verified by confirming the similarity in trends. As MIMO is a component of KASS used for real-time monitoring of the navigation performance of SBAS, the KASS operator can identify whether an abnormality exists in the navigation performance in real-time. Moreover, the preliminary identification of the abnormal point during the post-processing of data can improve operational efficiency.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.178-179
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• 2018

최근 자율주행 및 음성인식 등 인공지능 분야에서 기계학습을 이용한 방법이 활발히 연구되고 있다. 디지털 영상에서 특정 사물이나 영역을 인식하기 위해 고전적인 경계검출 및 패턴인식 등의 고전적인 영상처리 방법으로는 많은 한계를 가지고 있으나 deep-learning 등 기계학습 방법을 이용하면 사람의 인지수준에 근접한 결과를 얻을 수 있다. 하지만 기본적으로 deep-learning 등 기계학습은 방대한 양의 학습데이터가 확보되어야 한다. 따라서 환경 분석을 위한 항공사진처럼 데이터의 양이 매우 적은 경우 영역 구분을 위해 기계학습을 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 입력영상의 dataset 크기가 적고 입력 영상의 형태가 training dataset의 category에 포함되지 않는 경우 사용할 수 있는 transfer-learning 기법을 적용하며 이를 이용하여 영상 내에서 특정 영역 검출을 수행한다.