• 제목/요약/키워드: obstacle recognition

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다양한 측정 환경 및 반사 조건에 대한 시각안전 LIDAR 신호 분석 (Analysis of Eye-safe LIDAR Signal under Various Measurement Environments and Reflection Conditions)

  • 한문현;최규동;서홍석;민봉기
    • 한국광학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.204-214
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    • 2018
  • LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.

혁신클러스터의 진화 : 대덕연구개발특구를 중심으로 (The Evolution of Innovation Cluster : Focusing on the Daedeok Innopolis)

  • 황두희;정영철;정선양
    • 기술혁신학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.1207-1236
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    • 2018
  • 본 논문은 혁신클러스터의 수명주기에 관한 논의를 심화하는 연구이다. 이를 위해 국내 대표적인 혁신클러스터인 대덕연구개발특구의 성장과 발전 과정의 사례를 연구대상으로 한다. 본 연구는 선행연구를 통해 혁신클러스터 정책의 특징을 살펴보고 혁신클러스터 수명주기 이론에 기반하여 특정한 혁신클러스터가 성장 단계별로 어떠한 정책을 통해 구축되고 활성화되었는지의 현상과 각 주기별 유형적 특성을 진화론적 관점에서 고찰한다. 특히 대덕연구개발특구의 성장단계를 구분하고 각 단계와 발전과정에서 제도 및 정책의 변화를 실증적으로 분석한다. 본 연구결과, 첫째, 본 연구에서 대덕연구개발클러스터는 진화적 관점에서 잠재기, 출현기, 성장기, 성숙기의 단계(dimensions)적 특성을 가진다. 둘째, 대덕연구개발특구는 기본적으로 정부주도적 하향식 구조를 가지고 있어, 상당히 포괄적이며 유연한 우산정책적 특성을 가진 혁신클러스터 정책 구조(governance), 조치(measurements), 도구(tools)가 적용되고 있다. 셋째, 이와 같은 수명주기의 각 분면과 단계에서 혁신장애로 인식되는 점을 대상으로 정책적 기조를 재조정하면서 적응적 발전하는 것이 포착된다. 이성에서 혁신클러스터의 성장측면에서 구조적 접근보다 미세하게 정책이 적용되어야 하고 발전과정에서 변형(transformation)되어야 한다. 본 연구 결과를 통해 혁신클러스터의 진화론적 관점에서 각 단계별 유형적 특징 및 진화의 방향을 고찰하여 정부의 혁신클러스터 정책개입의 효과제고를 위한 시사점을 제안할 수 있다.

근로자의 산업보건 지식과 태도에 관한 조사연구 (A Survey on the Knowledge and Attitude of Workers Concerning Occupational Health)

  • 박영식;조수열;남철현
    • 한국환경보건학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.3-18
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    • 1992
  • This research was carried out on 1,017 production workers for four months from May to August, 1991, to search more effective management method of their health by grasping their knowledge and attitude on industrial health. The results of this study can be summarized as follows: 1. As for general characteristics, 74.2% were male and 25.8% were female among the 1,017 workers. The two largest age groups were 30~39, 38.7%. As for education level, graduation from high school was 58.6%, 61.2% were married, 35.9% owned their house, and workers who worked more than 1 year less than 5 years was 52.9%, workers who worked 8 hours a day was 46.7%, the largest group income level was 60~69 thousand won 21.2%, and the degree of satisfaction with work was ordinary, 45.6%. 2. The degree of recognition concerning occupational diseases was 92.5% at a very high rate. Causes of occupational diseases under the present work field were in order of noise, dust, heavy metal. The largest group of the counterplan for prevention was an improvement of working environment, 62.0%. 3. The major cause that threatens worker's health was poor working environment, 31.4%. As the best method for workers' health management, working environment management was pointed. 4. As for health examination result, the response that it is of use to health management was 53.8%. As for examination method and result, 42.7% responded that they are formal. The practice period was more than once every six months as the largest group, and the highest desire for improvement was that they wants an exact information of the result. 5. 49.3% of the respondents know about the measurement of working environment an the response that the measurement is necessary to improve working environment was 57.9%, and that the results from the measurement were reflected on improvement an management 57.5%. Appropriate period to take a measurement was more than once per six months, 40.2% and per three months, 29.1%. 6. As for safety and halth instruction, 34.5% were educated for both, 38.2% for only safety education and just 4.6% for only health education. 51.9% responded that they had never been educated out of work place. The period of its practice was more than once a month, 39.5% and every three months, 21.3%. 7. The importance of safety and health showed that the one is equal to the other, 59.8%, that the one is more important, 29.6%, and that other is more important, 7.6%. 67.7% said the necessity of a safety and health manager. 8. In spite of more or less health obstacle of work environment, 14.9% of the respondents wanted to overwork to gain an allowance for over-time work, 39.9% didn't, and 40.2% according to condition and state. 9. As the most important cause of industrial accident, 40.2% indicated unsafe behavior. As for the individual protective instrument, 66.1% of all the respondents said they have worn it to protect industrial diseases. 10. As for the degree of understanding of the contents in Industrial Safety and Health Law and Industrial Law of Accident Insurance, an affirmative response was respectively 49.3% and 50.8% and the sources of safety-health information were televisions and radios, 28.0%. Therefore, it is necessary that we do positive working environmental improvement, continuous management and health education's inforcement to increase their health and prevent occupational diseases.

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인공지능의 사회적 수용도에 따른 키워드 검색량 기반 주가예측모형 비교연구 (Comparison of Models for Stock Price Prediction Based on Keyword Search Volume According to the Social Acceptance of Artificial Intelligence)

  • 조유정;손권상;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.103-128
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    • 2021
  • 최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.