• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.451-463
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• 2022

수직갱도에서 붕괴사고가 일어났을 때, 붕괴현장의 위험도를 신속하게 평가하는 것은 매우 중요하다. 사고현장에서 추가적인 붕괴 위험 때문에 인력을 투입한 직접적인 조사는 불가능하다. 수백 미터 심도를 갖는 수직갱도에서는 무선 신호의 한계와 와류 때문에 고속 라이다 센서를 장착한 드론을 이용한 조사가 불가능하다. 기존 연구에서는 견인방식을 이용한 단일채널 Lidar 센서를 3차원 형상화 장비가 구현되어 적용되었다. 관성(IMU)센서 데이터를 바탕으로 탐사시 발생하는 회전 운동과 진자운동에 대한 보정이 이루어졌고, 인접 측정데이터 간의 유사성 검토를 통해 정밀 보정을 수행하였으나 탐사 깊이가 깊어질수록 오차가 누적되는 현상이 발견되었다(Kim et al.(2020)). 본 논문에서는 다중채널 Lidar 센서를 적용하여 견인장치에 의해 상승이동하면서 연속적인 단면데이터가 수집되었다. 다중채널 Lidar의 방사 특성 때문에 발생하는 데이터 중첩성을 이용하여 동일 심도의 측정데이터 간의 유사성을 통해 회전운동을 정밀 보정하기 위한 기법이 적용되었다. 180 m 심도의 수직갱도에서 구현된 탐사장비를 이용하여 0~165 m 구간이 조사하여 수직갱도의 형상이 3차원 그래픽으로 재구성되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.223-229
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• 2022

본 논문은 보일러에 사용되는 점화트랜스에 대해 연구를 하였다. 점화봉 길이와 점화봉 간격 변화에 관계없이 출력주파수는 59.5~61.3Hz 사이에서 측정되었고 저주파 회로는 정상적으로 동작된 것을 알 수 있었다. 점화봉 간격이 2~10mm 변화를 주었을 때, 점화봉 길이가 30cm에서는 2.8A에서 3.45A까지 측정되었다. 점화봉 길이가 500cm에서는 9.37A에서 14.5A까지 측정되었고 1000cm에서는13.2A에서 32.6A까지 측정되었다. 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가 될수록 전류는 증가되었다. 2차코일 출력전압을 측정한 결과. 점화봉 길이가 30cm에서는 AC 0.84kV~AC 1.75kV로 측정되었고 500cm 인 경우는 AC 1.17kV~AC 1.944로 측정되었고 1000cm에서는 AC 1.4kV~AC 7.18kV까지 측정되었다. 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가되면 2차코일 출력전압도 증가되었다. 점화트랜스의 출력전압 측정한 결과, 점화봉 길이가 30cm에서는 DC 1.11kV~DC 1.57kV 까지 측정되었고 500cm 인 경우는 DC 2.49kV~DC 3.72kV, 1000cm에서는 DC 3.78kV~DC 9.42kV까지 측정되어서 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가되면 출력전압이 증가된 것을 알 수 가 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.275-292
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• 2022

기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.109-116
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• 2022

본 논문에서는 센서 시스템에 유입된 60Hz 라인 주파수 잡음의 영향을 효과적으로 제거하기 위한 상태 변수 필터(state variable filter, SVF) 구조의 대역 억제 필터(band rejection filter, BRF)를 제안한다. 기존 SVF 구조의 BRF는 추가적인 연산 증폭기(operational amplifier, OPAMP)를 사용하여 저역 통과 필터(low pass filter, LPF) 출력과 고역 통과 필터(high pass filter, HPF) 출력 간의 합 또는 입력 신호와 대역 통과 필터(band pass filter, BPF) 출력 간의 차를 구함으로써 구현한다. 따라서 BRF의 신호 감쇄를 결정하는 노치 주파수(notch frequency)와 노치 깊이(notch depth)가 신호의 합 또는 차를 구하는데 사용한 저항의 허용 오차(tolerance)에 크게 의존된다. 반면에 제안 된 BRF는 SVF 구조 내에 BRF 출력이 자연발생적으로 형성되기 때문에 각 포트 간의 조합이 필요 없게 되어 기존 BRF와 달리 노치 주파수와 노치 깊이가 저항의 허용 오차에 영향을 받지 않는다. 제안된 BRF의 노치 주파수는 59.99Hz이며 몬테 카를로 시뮬레이션 결과를 통해 저항의 허용 오차에 전혀 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있었다. 노치 깊이도 평균 -42.54dB, 표준편차 0.63dB를 가져 BRF로서 정상적인 동작이 가능함을 확인하였다. 또한 제안된 BRF를 가지고 60Hz 잡음에 간섭이 된 심전도 신호에 대하여 잡음 필터링을 적용한 결과를 보여주었으며 60Hz 잡음이 적절하게 억제되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1266-1271
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• 2022

반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.563-569
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• 2021

KOMPSAT-3, 3A호의 운용 및 다양한 특성을 가지는 차세대중형위성의 발사에 따라서, 고해상도 위성영상의 활용이 지속적으로 증대되고 있다. 특히, ARD (Analysis Ready Data) 형태로의 위성영상 제공을 위하여 기하보정 및 방사보정 등의 다양한 전처리에 대한 연구가 이루어지고 있다. 위성영상의 전처리를 위해서는 촬영 영상에 관한 보조정보가 필요하며, 태양 천정각, 태양 방위각, 촬영각 등이 대표적인 자료이다. 그러나, 대부분의 고해상도 위성영상은 영상 전체에 대한 태양 천정각 및 촬영각을 단일 변수로 제공하고 있다. 본 연구에서는 RFM (Rational Function Model) 및 영상의 보조정보들을 이용하여 영상의 각 화소에 대응되는 태양 천정각 및 촬영각을 산출해보고, 이에 따른 품질을 평가해보고자 하였다. 특히, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각의 활용을 위하여, 대기상부 반사율(top of atmospheric reflectance)을 산출함에 있어서, 화소 기반의 보조 자료를 적용하고, 단일 상수 기반의 대기상부 반사율과의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각 정보는 보조정보와 유사한 경향을 보였으며, 이를 이용하여 계산된 대기상부 반사율은 왜곡이 감소되었음을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-27
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• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.67-72
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• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• 한국광학회지
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• 제34권1호
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• pp.22-30
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• 2023

조각거울은 우주용 관측위성의 주반사경을 크게 제작하기 위한 방법 중 하나로서, 여러 개의 작은 거울들을 이어 하나의 큰 거울로 이용하는 방법이다. 여러 개의 거울들을 하나의 거울로 정렬하기 위해서는 인접한 거울들 간에 기울기 오차(tilt)와 광축방향 정렬오차(piston)가 없어야 한다. 기울기 오차와 광축방향 정렬오차를 해결해야 여러 개의 거울이 한 방향으로 빛을 모으고, 이를 통해 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있기 때문에 조각거울의 정렬오차를 나노미터 수준으로 측정할 수 있는 파면 센서가 필요하다. 기울기 오차는 조각거울을 통해 얻은 이미지를 통해 어떤 거울의 기울기가 틀어졌는지 쉽게 확인할 수 있는 반면, 광축방향 정렬오차는 이미지의 질은 떨어뜨리지만 드러나는 뚜렷한 특징이 없기 때문에 같은 방법으로 감지하기 어려워 세밀한 측정이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 지상용 초기 정렬시 많은 이점을 갖는 광학계 평가용 간섭계 중 하나인 피조 간섭계를 이용한다. 피조 간섭계를 사용한 복수 조각거울의 광축방향 정렬오차 측정을 위한 기초 연구로서 단일 조각거울의 광축방향 변위 오차를 측정하고, 측정불확도를 계산해서 피조 간섭계의 광축방향 변위 오차 측정 한계를 규명한다. 또한 수식을 통해 조각거울 광축방향 변위 오차와 간섭계로 측정한 표면 초점오차(defocus)의 관계를 계산했고, 도출한 수식의 타당성을 실험으로 검증했다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.26-38
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• 2023

본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.