• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.154-160
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• 2017

본 연구에서는 Bartlett방법으로 무인체의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. Bartlett 방법은 배열안테나에 입사하는 수신신호에 이득을 일정하게 하여 원하는 신호를 추정한다. 본 연구는 정확한 무인체를 예측하기 위해서 Bartlett방법의 가중치를 위너 와 최급 하강법을 적용하여 갱신한다. 갱신된 가중치는 배열안테나에 수신되는 모든 수신신호에 최적 가중치를 적용하여 기존 Bartlett방법의 분해능을 향상시킨다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 Bartlett방법의 성능을 분석한다. 성능분석은 Bartlett 방법에 위너와 최강 하급법을 각각 적용시킨 두 방법과 기존의 Bartlett방법을 비교분석한다. 모의실험결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett보다 분해능이 우수하였고, 최급 하강법이 위너방법보다 분해능이 향상됨을 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.192-197
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• 2017

본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.364-371
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• 2016

본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.137-147
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• 2018

융합, 초연결, 인공지능을 특성으로 한 4차 산업혁명 시대에 대한 대비와 정책마련을 위해 본 논문은 개별적으로 논의되고 있는 인문사회학적 쟁점들을 통합적으로 정리하였다. 그 결과, 인공지능기술(무인) 측면에서는 노동의 의미와 형태의 변화를 논의하면서 전통적 일자리의 감소, 프로젝트형 근로관계, 기본소득 및 로봇세에 대한 이슈에서부터 인공지능기술의 법적 책무와 자동화된 불평등 이슈까지 정리하였다. 초연결과 빅데이터 기술(무선 & 무한) 측면에서는 보안과 사이버 해킹 문제, 프라이버시 침해 문제가 부각되었다. 블록체인과 생명공학(무정부) 기술에서는 향후 중앙집권의 약화 및 개방화 사회로의 변화와 더불어 빅데이터를 기반으로 한 부의집중화, 디지털격차, 생명공학 기술의 윤리적 문제 등이 논의되었다. 공유경제(무소유) 측면에서는 시민윤리와 인간의 상품화라는 문제점이 부각되었다. 마지막으로 가상현실(무감각)기술의 발전은 사이버증후군, 대인기피증, 문제회피, 상상력 억압 등의 부작용과 이에 대한 법적 질서의 필요성이 논의되고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.77-82
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• 2019

인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1431-1436
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• 2020

현대사회에서 CCTV, 블랙박스 등 다양한 영상기기로 편리함을 도모한다. 하지만 야간에서 촬영된 영상이나 영상 신호가 송, 수신되는 과정에서 잡음이 빈번하게 발생한다. 이러한 잡음을 제거하지 않으면 영상의 식별이 어렵다는 문제점이 발생한다. 따라서 영상 정보에서 영상의 잡음 제거는 필수불가결한 단계이다. 영상 잡음 중 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그중 대표적인 방법으로 CWMF, MMF, A-TMF 등이 있다. 이러한 필터들은 공통적으로 저밀도 잡음 영역에서는 우수한 성능을 보이지만 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 부족하다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 히스토그램 그래프의 변곡점을 이용하여 영역을 나누어 특이점을 제거하고, 히스토그램 분포를 이용한 가중치 필터를 제안한다. 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권12호
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• pp.30-35
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• 2021

In this study, we developed an automatic module changer for agricultural implements for using in unmanned agricultural robots. An automatic module changer is attached by lowering from the top to bottom of the implements and fixing the four fastener bars attached to the implements in combination. The lift function was implemented using seesaw-type structures to keep the engagement point constant when the automatic module changer climbs and descends, and the switching function of the automatic module changer was implemented using the link device in the cam structure. We developed an algorithm to check the presence of attachment and opening/closing of the workpiece using limit switches and verified the performance through combination assessment and weight lift test to assess whether the combination was within the error range.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1846-1852
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에 다양한 디지털 기기들이 보급되고 있다. 하지만 영상을 획득하거나 전송하는 과정 등에서 잡음이 발생하여 정보를 훼손할 뿐 아니라, 시스템에 영향을 끼쳐 오류와 잘못된 동작을 일으킨다. 영상 잡음 중 대표적인 잡음으로 AWGN이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그 중 대표적인 방법으로 AF, A-TMF, MF 등이 있다. 기존의 필터들은 영상의 특성을 고려하기 어려워 고주파 성분이 많은 영역에서는 스무딩 현상이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 고주파영역에서도 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 표준편차 분포도를 구한 후, 커브 피팅 방식을 이용한 라플라스 분포의 확률밀도함수 가중치를 적용하여 최종 출력을 구한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.687-694
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• 2022

본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.177-179
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• 2022

Google Deepmind Challenge match에서, Alphago가 바둑 대결에서 4승1패로 한국의 이세돌(인간)에 승리하였다. 드디어, 인공지능은 인간 지능의 활용을 넘어서고 있는 것이다. 한국 정부의 디지털뉴딜의 사업예산은 2022년 9조원이며, 인공지능 학습용 data 구축사업은 301종을 추가로 확보한다. 2023년부터는 산업의 전 분야에서 인공지능의 학습의 활용과 적용으로 산업 패러다임이 변화될 것이다. 본 논문은 인공지능 알고리즘을 활용하기 위한 연구를 한다. 인공지능 학습에서 data의 분석과 판단을 중심으로, 인공지능 머신러닝과 딥러닝 학습에서의 알고리즘의 적절한 활용 대상과 활용 범위에 대한 연구를 한다. 본 연구는 4차산업혁명기술의 인공지능과 5차산업혁명기술의 인공지능로봇 활용의 기초자료를 제공할 것이다.