• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 대한지리학회지
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• 제38권2호
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• pp.298-311
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• 2003

신 행정수도 건설은 지난 16대 대통령선거에서 노무현 후보가 당선됨으로써 참여정부의 핵심 국정과제로 부상했다. 그러나 신 행정수도 건설에 대한 회의론 내지 반대론을 제기하는 사람들이 적지 않다. 신 행정수도 건설의 실현가능성에 의문을 품는 사람들, 통일 이후 신 행정수도 건설을 고려하자는 신중론자들, 그리고 신 행정수도 건설이 수도권 문제 해결과 지역균형발전을 위한 적절한 정책수단이 아니라는 반대론자들이 있다. 이런 상황에서 참여정부의 일차적 당면과제는 회의론자들과 반대론자들을 설득해 신 행정수도 건설에 대한 국민적 지지기반을 넓히는 일이다. 이를 위해 본 논문은 신 행정수도 건설의 논거를 제시하고 이 공약의 성공적 이행을 위해 고려해야 할 몇 가지 과제들에 관해 논의한다. 먼저, 수도권 집중의 실태와 폐해를 살펴보고, '전국이 고루 잘 사는 나라'의 비전을 스위스 사례를 들어 제시한 다음. 역대 정부의 지역균형발전정책 및 지방분권정책의 성과를 점검한다. 이어 신 행정수도 건설의 의의가 '서울 존(尊) -지방 비(卑)' 의 서울주의 차별문화를 청산하고, 서울을 하나의 지방으로 인식시키는 국토평등화의 계기를 마련하며, '분권분산형 국가'와 '동북아 허브(Hub)국가' 건설을 추동하는 데 있음을 강조한다. 더불어 신 행정수도가 통일한국의 항구적 행정수도로 건설되어야 할 이유를 논변한다. 마지막으로, 신 행정수도 건설에 수반된 몇 가지 과제들. 즉. 국민의 동의 절차. 신 행정수도의 인구규모, 신 행정수도의 법적 지위, 신 행정수도 건설과 지방분권 및 지방혁신의 관계 등에 대한 필자의 견해를 밝힌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.115-123
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• 2021

최근 자동차 산업은 차량의 전동화, 디지털화 및 자율 주행으로 대표되는 신기술 도입으로 급변하고 있다. 국내외 주요 자동차 회사는 성능 위주의 제품개발에서 UX(user interface)로 고객에게 특별한 경험과 가치를 제공하기 위해서 고객 만족에 대한 체계적인 접근을 시도하고 있다. 본 연구에서는 만족도에 대한 체계적이고 정성적인 연구방법으로 Kano 모델을 제안한다. 사례연구로 스마트 트렁크 시스템의 사용사례(use case)와 고객의 요구사양을 분석하여 17개의 기능(동작기능 3개, 안전기능 7개, 편의 기능 7개)을 정리하고 창의발상코드(creative ideation codes)를 이용하여 8개의 새로운 기능을 도출하였다. 그리고 기능별 고객이 느끼는 품질특성과 선호강도에 대한 과학적인 분석 방법을 제안하였다. 스마트 트렁크 기능에 대해 소비자가 느끼는 품질특성을 분석한 결과, 25개의 기능 중 18개는 매력적 품질특성, 3개는 일원적 품질특성 그리고 4개는 일원-당연 복합 품질특성으로 분류되었다. 그리고 일원적 품질특성과 일원-당연복합 품질특성을 갖는 기능이 매력적 품질특성의 기능보다 상대적으로 고객선호도가 높다는 것을 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트 트렁크 시스템을 개발하는 기업은 고객의 불만을 최소화하고 고객 만족을 극대화할 수 있기를 기대한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.582-594
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• 2018

본 연구에서는 생물반응 인공습지 내 용존유기물질의 변동 및 저감특성을 모니터링할 목적으로 수직 수평 흐름 습지를 직렬로 복합 적용하여 호기, 혐기상태의 흐름조건을 만들어 주었고 기능성 여재를 충진한 인공습지를 고안하여 아크릴 반응조로 제작 후 성능평가를 진행하였다. 수직 수평의 인공습지의 경우 호기 및 혐기조건을 평가하기 위해 반응조 내 용존산소(DO) 농도를 측정해본 결과 호기상태의 수직흐름인공습지에서는 2.7 mg/L, 혐기상태의 수평 흐름인공습지에서는 N.D.로 측정되어 운전조건에 부합하였다. 운전시간은 140 min, 80 min, 60 min으로 변경하며 실험을 진행을 하였으며, 운전시간에 따른 자연폭기시간 20 min을 동일하게 설정해 주고 실험을 진행하였다. 운전시간 모두 미생물의 활동으로 인한 결과를 보였으며, 3D-EEM에서는 운전시간을 길게 가져갈수록 난분해성 휴믹계물질구역인 III, V구역의 유기물에서 높은 저감효과를 보이는 것으로 확인되었다. 향후 저감효과에 대한 메커니즘 분석에 대한 연구는 추가로 진행될 필요가 있을 것으로 사료되지만, 본 연구결과는 향후 인공습지를 활용한 난분해성 물질의 저감을 위한 기술발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.91-104
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• 2021

본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.167-182
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• 2022

교통사고보고서 상의 교통사고 관련 자료 속성들은 그 원인을 파악하고자 하는 전통적인 교통안전 관련 연구에서 뿐만 아니라 최근 자율주행자동차의 안전성 검증 시나리오 개발을 위한 연구에서도 활용될 수 있다. 다만, 교통사고보고서의 자료 속성들은 교통사고 상황 재현 및 시나리오 개발만을 위해 정의된 항목들이 아니므로, 본 연구에서는 확대된 활용성 측면의 교통사고보고서의 개선방향을 제시하고자 한다. 교통사고보고서의 개선방향은 각각 교통사고 발생 이전 상황(pre-crash), 교통사고 중 상황(on-crash), 교통사고 발생 이후 상황(post-crash)로 구분하여 제시하였으며, 각 구분에 따른 추가 자료 항목 또는 자료 처리 방안에 대하여 제시하였다. 또한, 정형화된 형태의 교통사고자료 외에 비정형화된 서술 형태의 교통사고 경위자료로부터 추출 가능한 정보항목들을 도출하여 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.