• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.587-598
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• 2021

본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.325-331
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• 2022

토마토의 생육과 수확량을 예측하기 위한 중요한 요소 중의 하나는 엽면적이다. 이러한 엽면적을 정확하게 예측하는 것은 토마토 식물 생장 평가 모델의 시작이라고 할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 토마토 잎의 측정을 통해 엽면적(LA)을 추정하는 효과적인 모델을 확인하기 위해 수행하였다. 토마토 식물 잎 조사를 위해 2주 간격으로 5개체의 토마토 식물체의 전개된 모든 잎에 대해 엽면적(LA), 엽장(L), 엽폭(W), 엽신장(La)를 측정하였다. LA와 토마토 잎 독립변수의 상관관계는 La × W, L × W, La + W, L + W의 식이 강한 양의 관계를 나타냈다. LA 추정은 LA = a + b(La² + W²)을 사용하는 선형 모델이 가장 정확한 추정치를 나타내었다(R² = 0.867, RMSE = 88.76). 9월부터 12월까지 토마토 잎의 위치에 따른 상, 중, 하 엽의 모델을 살펴본 결과, 상, 중, 하로 잎 위치에 따른 모델별 결정계수(R²) 값은 각각 0.878, 0.726, 0.794였다. 상위엽을 바탕으로 추정된 모델의 정확도가 가장 높았는데, 이는 10월 이후 토마토 재배 농가에서 중위엽과 하위엽에 실시한 반적엽의 영향으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1036-1043
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• 2022

본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.483-490
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• 2021

최근 도시화된 지역의 지하개발로 인한 각종 문제가 증가함에 따라 정확한 지하시설물 정보관리가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실시간으로 지하공간통합지도를 활용하기 위해 현장 취득 GPR (Ground Penetration Radar) 탐사 데이터와 지하공간통합지도의 상호 위치를 비교하는 기능, 지하시설물 분석 기능, GPR 탐사 단면을 지하공간통합지도 상에 중첩하여 가시화 하는 기능, 측량 데이터를 3차원 공간상에 정위치 및 속성 편집을 통해 셰이프 파일로 변환하는 기능, 셰이프파일을 지하공간통합지도 모바일 센터에 제출하는 기능을 정의하여 프로그램으로 개발하였다. 또한, 개발 프로그램의 현장 적용 테스트를 위해 상수관로 매설 공사 현장에서 지하시설물 실시간 측량 현장에서 활용하는 시나리오와 GPR 탐사 현장에서 활용하는 시나리오를 도출하였으며, 서울시 관내 4개소에서 현장 실증을 수행하여 활용 시나리오의 현장 적용 문제점 및 기능의 오류 없이 정상적으로 작동함을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램의 현장 활용성을 확인할 수 있었으며, 현장에서 측량 성과의 품질 확인 및 지하공간통합지도의 갱신 자동화에 기여할 수 있을 것이다. 또한, 국토교통부에서 추진하는 지하시설물도 정확도 향상 확산사업에 시범 적용하여 개발 프로그램의 활용성을 더욱 높일 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권6호
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• pp.689-700
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• 2022

건축물 골조공사에서 먹매김 작업은 건축물 구조부재 요소를 정확한 위치에 시공하기 위해 높은 정밀도가 요구되나, 현재 인력에 의해서 진행되어 작업자의 숙련도에 따라 먹 위치 정확도 및 정밀도가 저하되고, 정보손실 및 오류 발생에 따른 생산성 저하 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 전반적인 먹매김 공정의 자동화 및 정보화 기술 도입이 요구되며, 건설로봇을 활용한 먹매김 자동화는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 골조공사의 먹매김 시공자동화 로봇의 프로토타입을 개발하고 기초성능을 평가하였다. 개발된 로봇은 크게 주행부, 마킹부, 센싱부, 제어부로 구성되었으며, 골조공사 환경을 고려하여 다양한 주행방식과 마킹부 이동 및 회전이 가능하도록 설계되었다. 주행 및 마킹 성능 실험 결과, 주행거리 오차 및 마킹 품질측면에서는 만족할 만한 성능을 보였으나, 일부 주행방식과 마킹 정밀도 측면에서의 개선 필요성이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 개발 장비의 지속적인 개선 및 성능 보완, 전체 먹매김 공정의 자동화 시스템 구축을 진행하고자 한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.109-118
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• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.241-248
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• 2022

SRD(Shear Reinforcement of Dual Anchorage)는 건축 현장에서 철근 콘크리트 구조물의 안전성을 보강하는 데 사용된다. 전단 보강재를 만들 때에는 용접이 사용되며, 용접은 제품의 생산성 및 경쟁력을 좌우하는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 용접 비드 검출 검사가 필요하다. 본 연구에서는 용접 비드의 영상 자료를 이용하여 용접 비드를 검사하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상 내 수직 방향으로 밝깃값을 계산한 뒤, 밝깃값 분포의 50% 높이 지점에 해당하는 위치를 영상에서 찾아서 수직 방향으로 용접 비드를 분할한다. 그리고 수평 방향에 대해서도 동일한 방법으로 용접 비드 영역을 분할한 뒤, 분할 영상을 분석하여 용접비드 유무를 검사한다. 제안한 알고리즘은 관심 영역을 먼저 지정한 뒤 분석을 수행하여 연산량을 감소시켰다. 또한 SRD 영상에서 모재와 용접 비드 영역 사이에 밝깃값의 차이 특징을 이용하여 수직 및 수평 방향의 모든 밝깃값을 이용함으로써 정확도를 높일 수 있었다. 실험에서는 용접 비드 유무를 검출하기 위한 방법들로써 K-평균, k-최근접 이웃 등 5개의 알고리즘을 이용하여 분석 결과들을 비교하였으며, 타 알고리즘들에 비해 제안한 알고리즘의 정확도가 가장 높음을 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.15-24
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• 2007

본 연구에서는 여러 지점의 온도를 동시에 측정할 수 있는 두 가지 온도 모니터링 기법을 소개하고 있다. 그 하나는 고유주소를 가지고 있는 온도센서로 구성된 온도센서 배열 케이블을 이용하는 기법이며, 다른 하나는 광섬유 센서를 이용하여 분포 온도를 측정하는 기법이다. 이 두 기법의 차이점은 다음과 같이 요약될 수 있다. 온도센서 배열 케이블은 온도센서가 위치하는 정확한 지점의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 측정의 정밀도 및 분해능은 그 온도 센서의 성능에 따라 결정된다. 한편, 광섬유 센서는 레이저 펄스가 광섬유를 따라 보내질 때 생성되는 Raman 역산란파를 분석함으로써 온도를 측정하기 때문에 분포 개념의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 분해능은 측정거리, 측정시간 및 온도측정 거리분해능에 따라 결정된다. 본 논문은 두 가지 온도 모니터링 시스템의 장단점을 비교함으로써 기술적이고 경제적인 측면에서 그의 응용분야를 면밀히 검토하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 두 기법을 이용한 다양한 실험을 실시하였다. 그 결과를 검토해 보면 온도센서 배열 케이블은 300m 범위 내의 지하수 흐름, 지열 분포 및 그라우팅 효과 검증에 적합할 것으로 판단되며 광섬유 센서는 상대적으로 긴 거리에 걸친 분포 온도에 대한 정보가 필요한 파이프 파인 감시, 터널 화재 감시 및 전력선 모니터링과 같은 분야에서 효율적으로 활용될 것이 기대된다.