• 제목/요약/키워드: information mapping

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혈중 산소 포화도의 정확한 공간 매핑을 위한 다중 파장 LED 단일소자를 활용한 이미징 시스템 설계 (A Simple Design of an Imaging System for Accurate Spatial Mapping of Blood Oxygen Saturation Using a Single Element of Multi-wavelength LED)

  • 김준환;유기연;송예은;유찬영;장윤채;무하마드 리아즈;케이 뜨웨 툰;아메드 알리;최승호
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제44권6호
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    • pp.450-464
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    • 2023
  • Pulse oximetry, a non-invasive technique for evaluating blood oxygen saturation, conventionally depends on isolated measurements, rendering it vulnerable to factors like illumination profile, spatial blood flow fluctuations, and skin pigmentation. Previous efforts to address these issues through imaging systems often employed red and near-infrared illuminations with distinct profiles, leading to inconsistent ratios of transmitted light and the potential for errors in calculating spatial oxygen saturation distributions. While an integrating sphere was recently utilized as an illumination source to achieve uniform red and near-infrared illumination profiles on the sample surface, its bulkiness presented practical challenges. In this work, we have enhanced the pulse oximetry imaging system by transitioning illumination from an integrating sphere to a multi-wavelength LED configuration. This adjustment ensures simultaneous emission of red and near-infrared light from the same position, creating a homogeneous illumination profile on the sample surface. This approach guarantees consistent patterns of red and near-infrared illuminations that are spatially uniform. The sustained ratio between transmitted red and near-infrared light across space enables precise calculation of the spatial distribution of oxygen saturation, making our pulse oximetry imaging system more compact and portable without compromising accuracy. Our work significantly contributes to obtaining spatial information on blood oxygen saturation, providing valuable insights into tissue oxygenation in peripheral regions.

드론 Photogrammetry 기반 댐 시설물 안전점검 적용성 연구 (A Research on Applicability of Drone Photogrammetry for Dam Safety Inspection)

  • 박동순;유진일;유호준
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제27권5호
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    • pp.30-39
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    • 2023
  • 국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.

Landsat 영상으로부터 정규탄화지수 추출과 산불피해지역 및 피해강도의 정량적 분석 (An Quantitative Analysis of Severity Classification and Burn Severity for the Large Forest Fire Areas using Normalized Burn Ratio of Landsat Imagery)

  • 원명수;구교상;이명보
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.80-92
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    • 2007
  • 산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.

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국방 빅데이터/인공지능 활성화를 위한 다중메타데이터 저장소 관리시스템(MRMM) 기술 연구 (A Research in Applying Big Data and Artificial Intelligence on Defense Metadata using Multi Repository Meta-Data Management (MRMM))

  • 신우택;이진희;김정우;신동선;이영상;황승호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.169-178
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    • 2020
  • 국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.

터널 막장안정성에 따른 보강공법 적용 (Auxiliary Reinforcement Method for the Safety of Tunnelling Face)

  • 김창용;박치현;배규진;홍성완;오명렬
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제2권2호
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    • pp.11-21
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    • 2000
  • 터널 시공이 급격하게 증가되면서 터널 시공 중 발생하는 지반의 수렴하지 않는 거동과 숏크리트의 균열전파 및 록볼트의 항복과 같은 이상현상에 대해 특별한 기준 없이 대책을 마련해야 하는 경우를 종종 직면하게 된다. 이러한 경우, 여러 시공현장에서 문제들을 극복하는데, 숙련된 전문가의 판단이 중요하게 여겨졌으나, 전문가 확보와 경제적인 문제로 인해서 비슷한 시공현장의 경험 없이도 이상현상에 대한 대책을 선정하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 터널 시공 중 적용된 보강공법의 현황을 파악하고, 국내외의 구체적인 사례를 분석하였다. 또한, 터널 막장의 안전성 등급을 결정하고, 적절한 보강공법의 선정을 위해 퍼지 수량화 이론과 퍼지추론 시스템을 기반으로 터널정보 데이터베이스를 구축하여 전문가시스템의 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가 시스템은 크게 두 가지 기능을 가진다. 전반부 모듈은 현장에서 조사하기 쉬운 막장 기록항목을 중심으로 터널 정보 입력항목을 선정하고 퍼지 수량화이론 II을 이용하여 구성한 퍼지 소속도 함수(membership function)를 통해 터널 안정성 등급을 결정한다. 후반부 모듈은 전반부 함수와 터널 안정성 등급에 따라 적절한 보강공업의 적용성을 추론한다. 개발한 시스템의 검증을 위하여 다양한 보강공업을 시공하였던 한강하저터널을 비롯한 국내 외 3곳의 터널 현장 자료를 이용하여 적용한 결과 실제 시행한 보강공법과 근접한 추론결과를 보였다. 정보화시공을 통해 터널 막장기록과 계측자료의 이용을 극대화하고 객관적인 기준의 부재로 인해 일부 전문가의 경험에만 의존하고 있는 국내 보강공법 시공기술을 보다 발전시켜 합리적인 세부적인 보강공업을 제시하는데 도움이 되고자 하였다.

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Relaxographic 분석법을 이용한 뇌의 다중 자기이완특성에 관한 연구 (Multi-Component Relaxation Study of Human Brain Using Relaxographic Analysis)

  • Yongmin Chang;Bong Soo Han;Bong Seok Kang;Kyungnyeo Jeon;Kyungsoo Bae;Yong-Sun Kim;Duk-Sik Kang
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제6권2호
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    • pp.120-128
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    • 2002
  • 목적: 자기공명영상과 자기이완분포 분석법을 통합적으로 이용하는 경우 기존의 자기이완시간 분석기법에서 제공할 수 없었던 자기이완 시간의 분포 및 해당 분포의 상대적인 물분자 함유량등의 추가적인 정보를 제공할 수 있음을 보이고자 하였다. 대상 및 방법: 자기이완분포 분석법(CONTIN)의 정확도 및 신뢰성을 검증 하기 위하여 먼저 자기이완시간이 일정한 분포를 가지도록 고안된 모의 자기이완 데이터를 사용하였다. 다음으로 지질의 함유량이 99% 이상인 식용유와 증류수를 일정비율(0, 10, 2 0, 30%)로 혼합한 실험 팬텀을 제작하고 inversion-recovery시퀀스 (TI: 40 -1160 msec, TR/TE=2200/20 msec)를 사용하여 MR 영상을 획득하여 CONTIN을 사용하여 분석하였다. 그 리고 사람의 뇌 영상에서 뇌척수액, 백질, 회백질에 관심영역을 설정하고 CONTIN을 사용하여 각 관심영역에서의 자기이완분포를 분석하였다. 결과: 신호대잡음비를 달리한 모의 자기이완 데이터의 분석결과 자기이완시간의 위치에 대한 오차는 신호대잡음비에 관계없이 긴 자기이완시간 ($T_1=600$ msec)에 비해 짧은 자기이완시간 ($T_1$=150 msec)에서 크게 나타났으며 반대로 자기이완시간 분포면적에 대해서는 긴 자기이완시간 ($T_1$=600 msec)의 면적 오차가 짧은 자기이완시간 ($T_1=150$ msec)에 비해 큰 것으로 나타났다. 실험 팬톰을 이용한 분석결과는 실제 오일대 증류수의 비율을 1:2:3으로 한 팬톰들에서 분석결과는 1:1.3:1.9으로 나타났다. 자원자의 뇌영상에서는 CSF의 경우에는 하나의 $T_1$ 자기이완시간만이 나타난 반면 백질과 회백질에서는 2개의 $T_1$ 자기이완분포를 가지는 것으로 분석되었다. CSF와 백질의 평균 자기이완시간은 기존의 보고된 값들과 잘 일치하였다. 결론: 자기공명영상과 자기이완분포 분석법을 통합적으로 이용하는 경우 기존의 자기이완시간 분석기법에서 제공 할 수 없었던 자기이완시간의 분포 및 해당 분포의 상대적인 물분자 함유량등의 추가적인 정보를 제공한다는 사실을 규명하였고 이러한 추가적인 정보들은 임상적 유용성이 있을 것으로 추정된다.

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공간정보를 이용한 지질유산 등급분포도 작성 연구 (Geological Heritage Grade Distribution Mapping Using GIS)

  • 이수재;이선민;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_3호
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    • pp.867-878
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    • 2017
  • 과거 지구 환경에 대한 정보를 바탕으로, 향후 지구 환경 변화를 예측할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 최근 지질유산에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 지질유산의 특성상 지속적으로 보존 및 관리를 하지 않으면 훼손이 쉽고 복구가 어렵다. 그러나 현실적으로 지질유산이 공간적으로 다양하게 분포하고 실질적인 지질유산의 관리주체가 명확하지 않기 때문에 많은 훼손이 발생하고 있다. 지질유산의 공간적인 분포를 우선적으로 파악하여 지질유산의 통합적인 관리체계를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 선행연구에서 마련된 지질유산에 대한 가치평가 기준을 통해 공간정보를 이용하여 수도권 지역의 실제적인 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 이를 위해 우선적으로 문헌조사를 통해 연구지역인 수도권 일대의 지질유산 현황목록을 정리하였고, 선행연구를 통해 마련된 가치평가 기준을 적용한 데이터베이스를 설계 및 구축하였다. 설계된 항목을 통해 공간정보 데이터베이스를 구축한 후 지도화하는 과정을 통해 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 지질유산 등급분포도 작성 결과 수도권 지역의 지질유산은 경기도 연천시(18.8%), 포천시(10.6%), 파주시(6.3%) 등 경기북부지역에 약 35% 이상이 존재하였으며, 인천광역시에 18.1%, 경기도 안산시 8.1%로 경기서부지역에 약 26.2%가 존재하였다. 지질유산의 지질시대는 신생대 제 4기가 16.9%로 가장 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 통하여 지질유산의 공간 분포적 특성과 함께 지질학적 특성을 분석할 수 있도록 한다. 또한 지속적으로 구축되고 있는 지질유산 데이터를 공간정보를 기반으로 관리할 수 있는 체계가 수립될 수 있다. 이를 통해 지질유산에 대한 정보가 공간적으로 통합 관리 될 수 있으며 관리 주체가 지질유산에 대한 명확한 정보를 통해 지질공원으로의 발전에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구 결과를 바탕으로 추후에는 수도권 지역 뿐 아니라 전국적으로 확대하여 지질유산의 체계적인 구축 및 활용이 가능할 것으로 사료된다.

SPOT/VEGETATION NDVI 자료를 이용한 동북아시아의 생태기후지도 (Ecoclimatic Map over North-East Asia Using SPOT/VEGETATION 10-day Synthesis Data)

  • 박윤영;한경수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.86-96
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    • 2006
  • 새로운 개념과 알고리즘으로 완성된 지표 변수 데이터베이스인 Ecoclimap-1이 전 지구 영역에 대해 1km의 해상도로 제공 된 바 있다. 이것은 기상과 기후의 모델에서 토양과 식물과 대기 사이의 이동을 정량적으로 표현하기 위해 고안 되었으며, Ecoclimap-1 데이터베이스를 구성하는 지표변수 자료들은 토지피복지도와 기후지도를 중첩하여 얻어진 생태기후 지도를 기본 주제도로 사용하여 각 클래스에 대한 값(per-class)로 제공된다. 생태기후지도의 제작은 일반적으로 사용하는 토지피복분류가 나타내지 못하는 동질 피복 내 생장 주기의 변동성을 고려하기 위한 것이다. 그러나 이렇게 중첩하여 얻은 주제를 사용하더라도 역시 같은 class내부의 식생 생장 주기의 변동성은 여전히 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 새로운 방법으로, SPOT/VEGETATION S10 NDVI 자료를 이용하여 토지피복지도와 기후지도의 단순 중첩이 아닌 동일 토지피복 클래스 내의 sub-clustering을 통하여 보다 동질의 하위 집단으로 분류한다. 본 연구는 Ecoclimap-2 project의 전 지구 데이터 베이스 구축의 일환으로 동북 아시아 지역의 생태기후지도 제작을 수행하였다. 사용된 토지피복지도는 University of Maryland Global Land Cover Database를 사용하였고 기후지도는 각 토지피복 클래스의 sub-clustering시 초기 군집의 수를 결정하기 위한 보조 자료로 사용하였다. 1999년부터 2004년 총 6년 동안의 NDVI 10-day 자료를 이용하였고 한 UMD토지피복 class내에 존재하는 모든 화소의 시 공간 긴밀도를 분석하여 비슷한 NDVI 정보를 가지는 화소들을 통합하였다. 이러한 과정을 통해 동북아시아를 총 29개의 ecosystem으로 정의 하였다. 이러한 ecosystem map은 앞으로의 기후 모델 연구에 있어 중요한 기본 주제도로 유용할 것으로 보이며 또한 생태계모델, 기상모델의 중요한 input 자료로서 쓰여 질 것으로 사료 된다.

산악기상자료와 목재평형함수율에 기반한 산림연료습도 추정식 개발 (Modeling and mapping fuel moisture content using equilibrium moisture content computed from weather data of the automatic mountain meteorology observation system (AMOS))

  • 이훈택;원명수;윤석희;장근창
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.21-36
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    • 2019
  • 본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.

딥러닝 기반 달 표면 모사 환경 실시간 객체 인식 및 매칭 시스템 개발 (Development of System for Real-Time Object Recognition and Matching using Deep Learning at Simulated Lunar Surface Environment)

  • 나종호;공준호;이수득;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제33권4호
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    • pp.281-298
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    • 2023
  • 달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.