• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.551-562
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• 2024

본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.

• Spatial Information Research
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• 제19권4호
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• pp.21-31
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• 2011

최근 대규모 재난 재해의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인한 인명 재산 피해를 최소화하고 신속한 복구를 위하여 긴급 상황에 빠르게 대처해야 한다. 긴급 상황에 보다 효율적으로 대처하기 위하여 발생 지역의 공간정보를 신속 정확하게 취득하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서 신속하게 대상지역의 고해상도 공간정보를 취득할 수 있는 저고도 무인 항공기 기반의 근접 실시간 공중 모니터링 시스템을 개발하고 있다. 근접 실시간 공중 모니터링 시스템은 항공 플랫폼과 디지털카메라, 레이저스캐너, GPS/IMU와 같은 멀티센서, 센서의 지원모듈로 구성되는 항공부문과 지상 차량, 항공부분으로부터 실시간 센서 데이터를 수신하는 수신부와 고속으로 공간 정보를 생성하는 처리부로 구성되는 지상부문으로 이루어진다. 항공부문은 저고도 무인항공기를 플랫폼으로 하며 저가 경량의 센서들과 자체 개발된 지원시스템으로 이루어지는 구성의 독창성을 가지며 지상부문은 센서데이터를 실시간으로 수신 및 처리하여 대상지의 공간정보를 고속으로 제공한다는 차별성을 가진다. 현재 시스템의 하드웨어는 개발 완료된 상태이며 개별 소프트웨어 통합 및 시스템 검증을 수행하고 있다. 본 논문에서 개발 중의 시스템을 소개하고 현재까지의 연구 성과, 향후 기대되는 최종 성과를 제시하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.50-58
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• 2017

최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.

• 한국광학회지
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• 제22권6호
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• pp.262-268
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• 2011

한국천문연구원이 개발한 다목적적외선영상시스템(Multi-purpose IR Imaging System, MIRIS)은 과학기술위성 3호(STSAT-3)의 주탑재체이다. 지구관측카메라(Earth Observation Camera, EOC)는 MIRIS를 구성하는 두 개의 적외선 카메라 중에 하나로, 지구의 $3{\sim}5{\mu}m$ 파장대의 적외선을 관측하기 위한 카메라이다. EOC의 광학계는 카세그레인 방식으로써 구경이 100 mm이고, 주경과 부경은 모두 비구면 반사경이다. EOC 주경의 플렉서는 링 타입으로써 발사환경에서 주경이 겪을 수 있는 충격과 진동을 견디도록 예압을 가하며 주경을 지지한다. 이는 마치 리테이너로 렌즈를 지지하는 것과 같은 메커니즘으로 주경을 지지하기 위한 시도이다. 광기계 해석을 통해 EOC 주경이 효과적으로 지지되고 있음을 확인했다.

• 한국해양공학회지
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• 제30권5호
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• pp.389-399
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• 2016

This paper presents the explorations of hydrothermal vents located in the Marina Arc and Back Arc Basin using the deep-sea ROV Hemire. These explorations were conducted by KRISO and KIOST to demonstrate the capability of Hemire in various applications for deep-sea scientific research. The missions included the following: (1) to search the reported vents, (2) conduct visual inspections, (3) deploy/recover a sediment trap and bait traps, (4) sample sediment/water/rock, (5) measure the magnetic field at the vent site, and (6) acquire a detailed map using multi-beam sonar near the bottom. We installed three HD cameras for precise visual inspection, a high-temperature thermometer, a three-component magnetometer, and a multi-beam sonar to acquire details of the bottom contour or identify vents in the survey area. The explorations were performed in an expedition from March 23 to April 5, 2016, and the missions were successfully completed. This paper discusses the operational process, navigation, and control of Hemire, as well as the exploration results.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.57-64
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• 2023

현재 진행되는 고령화 및 인구절벽으로 대표되는 인구구조적 문제는 한국군 경계임무에 심각한 도전이 되고 있다. 본 연구의 목적은 AI모델을 적용해 군 경계체계를 지능화하는 것이다. 본 연구를 통해 제4차 산업혁명과 그 핵심이 되는 인공지능 알고리즘의 의의가 경계근무 상황실 내에서의 단순작업을 기계화하여 작업효율을 극대화하는 것임을 실증한다. 하나의 완성된 시스템으로서 군경계체계를 개발하기 위해, 지능화·자동화된 군(軍) 경계체계라는 목표로부터 필요한 인공지능 기술인 다중 객체 추적(multi-object tracking, MOT) 기술을 선택한다. 또한 체계 사용자의 접근성 및 체계 이용의 효율성을 담보하기 위해서는 데이터 시각화(data visualization)와 사용자 인터페이스(user interface)를 꼽았다. 이 추가 요소를 결합하여 하나의 유기적인 소프트웨어 애플리케이션을 구성한다. CCTV 영상 데이터 수집한 장소는 00부대 제1정문 및 제2정문에 설치된 CCTV 카메라이며, 지통실의 협조 아래 영상 수집을 진행하였다. 실험결과를 통해 경계체계를 지능화·자동화시켜 더 많은 정보를 경계체계 운용인원에게 전달할 수 있음을 보였다. 그러 나 여전히 개발된 소프트웨어 경계체계 역시 한계점이 존재한다. 이를 설명하여 군 경계체계 개발의 향후 방향성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.19-28
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• 2012

전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권4호
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• pp.297-308
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• 2019

연일 최대치를 갱신하고 있는 미세먼지 수치로 인해 대한민국 정부는 공기 오염과 씨름하고 있으며, 환기의 어려움과 실내 방출 오염물질로 인한 실내공기 오염 문제 역시 심각하다. 이러한 실내의 공기 질 개선에 식물의 공기 정화 효과가 돋보이고 있다. 본 연구는 현대인의 생활 환경과 실내공기 오염의 위해성 및 식물의 개선 기능을 조사하고, 식물 애플리케이션 사용을 활성화하기 위하여 시작되었다. 본 연구의 목적은 국내외 식물 관련 애플리케이션의 주요기능과 디자인 현황을 파악하고, 현대인의 식물 애플리케이션 사용 실태를 분석하여 더욱 편리한 식물 관련 지식 습득을 돕는 것이다. 따라서 본 논문은 실내공기 오염이 건강에 미치는 영향과 식물 관련 애플리케이션에 대한 사용자 의식조사를 이행하였다. 이를 통해 새로운 복합적 기능의 식물 애플리케이션 디자인을 제안하는 데 근거를 마련하고자 시도하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 이론적 고찰 결과 실내공기 오염은 실내 생활의 비중이 높은 현대인에게 더욱 위험하며 건강에 악영향을 끼친다. 이와 같은 문제 해결을 위하여 실내공간에 식물을 두는 것만으로도 공기 정화 및 스트레스 감소에 크게 효과를 볼 수 있었다. 둘째, 선행 연구 분석 결과 실내공기 오염의 위해성과 건강에 미치는 영향, 공기정화 식물의 실내 공기개선 사례와 관련된 연구 사례를 찾아볼 수 있었으며, 애플리케이션 개발 및 개선을 통한 사용자의 행동 개선 사례를 파악할 수 있었다. 셋째, 국내외 식물 애플리케이션 현황 조사 결과 현재 설치 수가 높은 애플리케이션의 주요 기능은 식물식별, 물 주기 알림, 식물 기초 정보 제공 등이 있었으며, 카메라를 통한 식물 식별 애플리케이션이 다수였다. 넷째, 설문조사 결과 대부분의 응답자가 식물을 키우고 있거나, 키운 경험이 있었다. 식물 애플리케이션을 사용한 경험이 거의 없는 사람 역시 향후 식물 관련 애플리케이션 사용에 긍정적인 의견을 밝혔다. 또한, 공기 오염 등의 사회 문제로 인하여 식물을 활용한 공기 정화, 기능성 식물 등에 높은 관심을 보이었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 실내공기 오염을 개선할 수 있는 식물과 이와 관련된 정보 제공을 용이하게 도울 수 있는 복합적 기능의 식물 애플리케이션의 필요성을 제안하고자 한다.