• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.355-358
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• 2009

최근 전자 및 제어장치의 발달로 자동차에도 많은 전자 장비들을 적용하여 차량의 자동화 및 다양한 상황인식 시스템이 적용되고 있다. 특히, 비젼시스템을 도입하여 무인운전 시스템 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나, 일반 차량에 대한 비젼시스템은 아직 고가이며 유선을 통한 영상정보를 전달하므로 차량내의 복잡한 배선으로 인하여 실용화에 더욱 어려움을 격고 있다. 본 논문에서는 차량 내부에 간단하게 설치할 수 있는 저가의 무선통신 영상처리 장치를 통해 전방의 차선과 장애물을 인식하고 장애물이 발견될시 운전자에게 이를 알려주는 알람시스템과 ZigBee무선 통신기반의 적외선, 초음파 센서를 이용하여 차량 외부 상황을 모니터링 하여 주차 시 운전자에게 편의를 줄 수 있는 시스템을 설계 구현하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 효율성을 알아보기 위해 모형자동차에 이를 적용하여 확인해 보았다.

• Earthquakes and Structures
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• 제10권1호
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• pp.53-71
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• 2016

Unconventional computer vision and image processing techniques offer significant advantages for experimental applications to shaking table testing, as they allow the overcoming of most typical problems of traditional sensors, such as encumbrance, limitations in the number of devices, range restrictions and risk of damage of the instruments in case of specimen failure. In this study, a 3D motion optical system was applied to analyze shake table tests carried out, up to failure, on a natural-scale masonry structure retrofitted with steel reinforced grout (SRG). The system makes use of wireless passive spherical retro-reflecting markers positioned on several points of the specimen, whose spatial displacements are recorded by near-infrared digital cameras. Analyses in the time domain allowed the monitoring of the deformations of the wall and of crack development through a displacement data processing (DDP) procedure implemented ad hoc. Fundamental frequencies and modal shapes were calculated in the frequency domain through an integrated methodology of experimental/operational modal analysis (EMA/OMA) techniques with 3D finite element analysis (FEA). Meaningful information on the structural response (e.g., displacements, damage development, and dynamic properties) were obtained, profitably integrating the results from conventional measurements. Furthermore, the comparison between 3D motion system and traditional instruments (i.e., displacement transducers and accelerometers) permitted a mutual validation of both experimental data and measurement methods.

• 한국가스학회지
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• 제25권5호
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• pp.57-62
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• 2021

가스는 일반 가정 및 산업현장에서 폭 넓게 사용되는 에너지원이기도 하고, 석유화학 및 반도체 공정에서 넓게 사용되는 공정 물질이기도 하다. 그러나 사용이 쉬운 반면에 누출 시, 폭발 및 인체흡입 등으로 대규모 인명피해를 발생시키기도 한다. 따라서 가정 및 산업현장에서 안심하고 사용할 수 있는 가스 시설물 안전관리 솔루션은 필수적이다. 특히 가스시설의 노후화에 따라 고도화된 가스안전 솔루션의 개발 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 본 논문은 가스 시설물에 더 이상 나눌 수 없는 최소 에너지 단위인 광자를 조사하고, 반사된 광자의 수를 분석해 원거리에서 가스 누출 여부 및 농도를 측정하는 기술을 개발하였다. 이는 기존의 전기/화학식 가스 센서나 적외선 기반의 가스 누출 감지기의 한계인 짧은 탐지 거리, 미세 누출 감지 불가 등의 기술적 한계를 극복하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.21-29
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• 2019

본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.947-953
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• 2019

본 연구는 가시광선, 적외선, 자외선 등이 대기 중의 물리입자에 의해 산란되는 빛(광자)을 받아서 발생하는 전하(전자 전공 쌍)를 집적하여 전압신호로 변환 및 증폭하는 전치증폭단과, 증폭된 신호의 파형을 semi-gaussian으로 보정하는 파형보정기 및 신호의 크기를 임의의 기준전압과 비교하여 신호 크기에 따른 펄스를 2진수 디지털 신호로 출력시키는 비교기와 계수기를 포함하는 물리입자 검출용 ASIC 칩 설계에 관한 것이다. 본 연구에서 제안한 구조 및 기능 블록을 갖는 ASIC은 Global Foundries의 0.18um standard CMOS 공정 변수를 사용하여 설계하였으며, 동 공정을 이용하여 칩을 제작하여 동작 및 성능을 검증 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.85-91
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• 2019

이 연구는 불꽃파장 감지기술과 불꽃영상 감지기술을 융합한 도로터널용 자동소화설비의 화재감지성능을 평가하기 위한 실험이다. 화재감지성능을 향상시키기 위한 이 융합기술은 화재 시 화원의 위치를 파악하고, 노즐을 화원으로 향하여 화재가 발생한 장소에만 가압수를 방사함으로서 화재진압에 따른 수손피해를 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 도로터널의 화재 중 불꽃 및 연기가 선행되는 상황에서 각각 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m 거리에 $70cm{\times}70cm$의 목표물을 두었을 때 화원의 위치를 파악하는지를 실험하였다. 실험결과 농연의 간섭으로 인해 자외선 및 삼파장적외선센서의 감지능력이 감쇠되는 결과를 확인하였다. 또한 농연으로 인해 불꽃이 가려진 경우 이미지센서가 농연을 감지하여 화재신호를 발신함을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.321-326
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• 2021

무선통신은 사물인터넷(IoT)을 구성하는 핵심기술이나 사물인터넷에 활용되고 있는 다양한 무선통신 기술들을 실습을 통해 학습할 수 있는 적합한 교육장비가 존재하지 않는다. 본 논문에서는 다양한 IoT 무선통신 실습을 수행해 볼 수 있는 첨단교육훈련장비 개발을 다룬다. 다양한 센서들을 제어하기 위한 디바이스로 아두이노 메가 보드를 사용하며 센싱한 데이터를 무선으로 송수신하기 위한 IoT 무선네트워크 기술로 WPAN 기술 중 RFID/NFC, Bluetooth 무선네트워크 기술, WLAN 기술 중 WiFi 기술을 사용하며 WWAN 기술 중 LoRa와 2.4GHz 무선 트랜시버를 사용한다. 그 밖에 GPS, 적외선통신, I2C 통신, SPI 통신에 대하여 실습을 통해 다양한 IoT 무선통신 기술들을 학습할 수 있도록 구성하였다. 또한 본 논문에서 개발한 교육장비는 2개의 디바이스를 장착하고 있어 장비내에서 무선네트워크 기술에 대한 송수신 실험을 수행해 볼 수 있도록 설계하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4290-4309
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• 2020

In recent years, advancements in machine learning capabilities have allowed it to see widespread adoption for tasks such as object detection, image classification, and anomaly detection. However, despite their promise, a limitation lies in the fact that a network's performance quality is based on the data which it receives. A well-trained network will still have poor performance if the subsequent data supplied to it contains artifacts, out of focus regions, or other visual distortions. Under normal circumstances, images of the same scene captured from differing points of focus, angles, or modalities must be separately analysed by the network, despite possibly containing overlapping information such as in the case of images of the same scene captured from different angles, or irrelevant information such as images captured from infrared sensors which can capture thermal information well but not topographical details. This factor can potentially add significantly to the computational time and resources required to utilize the network without providing any additional benefit. In this study, we plan to explore using image fusion techniques to assemble multiple images of the same scene into a single image that retains the most salient key features of the individual source images while discarding overlapping or irrelevant data that does not provide any benefit to the network. Utilizing this image fusion step before inputting a dataset into the network, the number of images would be significantly reduced with the potential to improve the classification performance accuracy by enhancing images while discarding irrelevant and overlapping regions.

• Journal of the Korean Physical Society
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• 제73권10호
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• pp.1437-1443
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• 2018

In this work, $SnO_2$ modified with reduced graphene oxide (rGO) and carbon nanotubes (CNTs) separately and combined sensitized by using the co-precipitation method and their sensing behavior toward ethanol vapor at room temperature were investigated. An interdigitated electrode (IDE) gold substrate is very expensive compared to a fluorine doped tin oxide (FTO) substrate; hence, we used the latter to reduce the fabrication cost. The structure and the morphology of the studied materials were characterized by using differential thermal analyses (DTA) and thermogravimetric analysis (TGA), transmission electron microscope (TEM), X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, Brunauer-Emmett-Teller surface area and Barrett-Joyner-Halenda (BJH) pore size measurements. The studied composites were subjected to ethanol in its gas phase at concentrations from 10 to 200 ppm. The present composites showed high-performance sensitivity for many reasons: the incorporation of $SnO_2$ and CNTs which prevents the agglomeration of rGO sheets, the formation of a 3D mesopourus structure and an increase in the surface area. The decoration with rGO and CNTs led to more active sites, such as vacancies, which increased the adsorption of ethanol gas. In addition, the mesopore structure and the nano size of the $SnO_2$ particles allowed an efficient diffusion of gases to the active sites. Based on these results, the present composites should be considered as efficient and low-cost sensors for alcohol.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.619-627
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• 2021

최근 드론은 가격 하락, 소형화와 함께 높은 기술 발전에 힘입어 드론 보급이 민군에 걸쳐 증가하면서 보안안전사고, 치안·안보 위협 등의 문제를 유발할 가능성도 커지고 있다. 드론으로 인해 발생하는 사건 및 사고를 예방하기 위해서는 드론의 출현에 대응할 수 있는 탐지 기술이 우선적으로 선행되어야 한다. 드론은 크기가 작고 전파 반사도가 낮은 재질로 구성되어 있어 음향, 적외선, 레이다의 운용만으로는 탐지가 어렵다. 최근 영상 식별 성능을 강화하기 위해 레이다 신호에 인공지능을 접목한 연구사례가 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 레이다 영상을 이용한 드론 탐지 기술을 소개하며, 드론의 모의실험 데이터와 실제 실험 데이터를 기반으로 인공지능 기술에 적용하여 드론의 분류 정확도를 효과적으로 입증하였다.