• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.260-270
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• 2023

We introduce a novel Visual Inertial Odometry (VIO) algorithm designed to improve the performance of thermal-inertial odometry. Thermal infrared image, though advantageous for feature extraction in low-light conditions, typically suffers from a high noise level and significant information loss during the 8-bit conversion. Our algorithm overcomes these limitations by approximating a 14-bit raw pixel histogram into a Gaussian mixture model. The conversion method effectively emphasizes image regions where texture for visual tracking is abundant while reduces unnecessary background information. We incorporate the robust learning-based feature extraction and matching methods, SuperPoint and SuperGlue, and zero velocity detection module to further reduce the uncertainty of visual odometry. Tested across various datasets, the proposed algorithm shows improved performance compared to other state-of-the-art VIO algorithms, paving the way for robust thermal-inertial odometry.

• 한국건축시공학회지
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• 제13권5호
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• pp.491-497
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• 2013

본 연구의 목적은 구조용 경량골재 콘크리트의 배합설계 절차를 확립하고, 설계강도로부터 콘크리트 목표 기건밀도의 범위를 평가하는 것이다. 본 절차를 확립하기 위해, 기존 347 실험데이터의 비선형 회귀분석 및 두 경계조건 (절대용적 및 콘크리트 기건밀도)에 기반한 수학적 모델을 구성하였다. 배합설계 모델제시 결과, 설계강도에 대한 물-시멘트비와 콘크리트 기건밀도는 굵은골재 체적비의 증가와 함께 감소하는데, 이 경향은 모래 경량보다는 전 경량골재 콘크리트에서 현저하였다. 경량골재 콘크리트의 기건단위는 설계강도에 따라 임의의 범위에서 설정되어야 하는데, 이는 제시된 모델에 의해 평가될 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권6호
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• pp.503-510
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• 2019

최근 RC 구조물의 건설기술에서는 콘크리트의 크리프에 대한 검토가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 콘크리트의 크리프 예측 및 국내 건설현장의 크리프 결과에 영향을 미치는 요인을 검토했다. 크리프 테스트 기간이 길고 압축 강도가 높을수록 크리프 예측 정확도가 높아졌다. 경화 온도가 높을수록 콘크리트의 초기 강도가 높아지지만 크리프 계수의 차이는 시간이 지남에 따라 증가했다. 국내 건설현장 및 실험실에서의 크리프 평가 결과를 기반으로 ACI-209모델을 보완하는 수정 된 예측 모델을 제안했다. 일반~고강도 콘크리트를 사용한 실제 부재의 크리프 예측에서는 테스트 기간과 온도를 정확하게 고려해야한다.

• 공업화학
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• 제18권2호
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• pp.168-172
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• 2007

회분 병류 5단 평형추출에 의해 4종류의 질소고리화합물[indole(In), quinoline(Q), iso-quinoline(iQ), quinaldine(Qu)], 3종류의 2환 방향족화합물[1-methylnaphthalene(1MN), 2-methylnaphthalene(2MN), dimethyl naphthalene(DMN)], biphenyl과 phenyl ether로 구성된 모델 혼합물로부터 In의 분리를 검토했다. 본 연구의 원료로서 사용된 모델 혼합물은 콜타르 유분(유출온도범위: $240{\sim}265^{\circ}C$)을 구성하고 있는 성분 및 조성을 고려하여 작성했다. 추출용매로서는 Formamide 수용액을 사용했다. 4단 평형추출을 통해 In을 99% 이상 회수할 수 있었다. 5단 평형추출을 통해 얻어진 DMN을 기준성분으로한 In의 선택도는 63~118의 범위를 나타냈다. 본 연구를 통해 얻어진 실험적 결과와 이전의 연구결과를 이용하여 콜타르 중에 함유된 In의 분리 및 회수공정을 검토했다.

• 한국가스학회지
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• 제15권1호
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• pp.60-67
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• 2011

화석연료의 고갈과 대기오염 문제의 부담을 덜어줄 수 있는 신에너지 및 재생에너지에 대한 관심이 증가하면서 현재 사용 중인 LPG 및 LNG 가스의 대체 (혼합)연료로, DME (dimethyl ether)와 수소를 혼합 (HCNG)하여 사용하는 방안이 추진되고 있다. 이와 같은 에너지원은 인화성 가스 폭발의 위험을 가지고 있기 때문에, 본 연구에서는 기존의 시설에서 이 혼합연료를 사용할 경우에 대비한 안전관리의 일환으로, 3가지 폭발피해 예측방법 (TNT 당량모델, PHAST 및 CFD기반의 FLACS)을 이용하여 정량적 위험성 평가를 실시하였다. 그리고 각 폭발모델에 의해 산출된 사고결과인 과압의 차이를 비교하였고, 폭발모델의 사용방안을 제시하였다. 그 결과, 기존의 2가지 충전소에서 신에너지 혼합연료를 사용할 경우에는 폭발에 의한 추가 피해는 없을 것으로 예상되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.395-406
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• 2017

전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1293-1299
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• 2012

본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.521-528
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• 2015

도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.112-121
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• 1997

본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관하여 살펴보았다. 모델 파라미터 변환에 있어서 잡음에 대한 어떠한 통계 모델도 사용하지 않고 각 단어 단위로 수행되어 실시간 음성 인식이 가능하도록 하였다. Parallel model combination(PCM)은 본 논문에서 제안한 방법과의 성능 비교를 위하여 cepstrum 영역에서 구현되었다. 본 논문에서 제안한 PCM 방법은 modified PCM(MPMC)라 하며, 이 방법은 각 hidden Markov mode(HMM)의 state별로 평균적인 가우시안 믹스처(Gaussian mixture)의 변화률과 개별적인 변화률간에 결합지수를 이용하여 평균을 재조정한다. 또한, vector Taylor series 근사화를 이용한 모델 파라미터 변환을 위하여 cepstrum 영역에서의 환경모델 예측을 위한 expectation-maximization(EM) 해를 유도하여 구현하였다. 본 논문에서 구현된 알고리즘들의 성능 위해 HMM 인식기를 이용한 화자독립 고립단어 인식을 수행하였다. 시용된 잡음은 가우시안 백색 잡음과 주행중에 녹음된 자동차 잡음이며, 각 잡음울 signal-to-noise ratio(SNR)별로 사용하였다. 잡음의 모델은 1 state HMM으로 단어시작 3 프레임(frame)을 이용하여 만들어졌다. 인식 결과는 VTS 접근방식을 이용하였을 경우 매우 우수한 인식률을 나타내었으며, MPMC의 경우도 기존의 PMC보다 인식률이 향상되었다. 특히, 영차 VTS의 경우는 단순히 평균만을 조정하였음에도 불구하고 PMC와 MPMC보다 인식률이 우수하게 나타났다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.113-118
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• 2011

인화점은 화학물질의 연소성의 중요한 지표이다. 최소인화점 현상은 혼합물의 인화점이 개별 성분의 인화점보다 작은 값을 보이는 현상을 의미한다. 이 현상에 대한 정보를 인지하는 것은 매우 중요하다. 혼합물의 특정 조성에서 매우 낮은 인화점을 가질 때 위험한 상황이 발생할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 최소인화점 현상을 보이는 n-butanol + n-decane 계와 n-octane + n-propanol 계의 인화점을 Tag 개방식장치 (ASTM D1310-86)를 이용하여 측정하였다. 실험값은 Raoult의 법칙, van Laar 모델식과 Wilson 모델식에 의해 계산된 값들과 비교되었다. 그 결과 van Laar 모델식과 Wilson 모델식에 의한 예측값이 Rauolt의 법칙에 의한 예측값보다 실험값에 더욱 근접 하였다. 이는 n-butanol + n-decane 계와 n-octane + n-propanol 계와 같은 비이상 용액의 활동도 계수값을, van Laar 및 Wilson 모델식이 Raoult의 법칙보다 정확하게 계산하기 때문이다. 또한 Wilson 모델식의 실험값에 대한 모사성이 van Laar 모델식의 그것보다 우수하였다.