• 생물환경조절학회지
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• 제10권3호
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• pp.172-180
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• 2001

본 연구에서는 포도 수확기 개발을 위하여 가장 중요한 영상처리 알고리즘을 개발하고자 두 대의 카메라를 이용한 스트레오 영상 시스템을 개발하였다. 따라서 3차원 공간상의 포도를 카메라로부터 얻어진 2차원 평면 영상을 분석한 후 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 포도 수확을 위한 3차원 공간영상의 거리정보를 획득할 수 있도록 알고리즘을 연구한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 가. 모형 포도를 이용한 실내에서의 스트레오 영상 거리 계측 결과 실제거리 1100mm까지는 오차가 5mm 이하로 비교적 정확하게 계측할 수 있었다. 그러나 실제거리 1200mm이상에서는 10mm 이상으로 비교적 오차가 크게 나타났다. 이는 거리가 멀어지면서 영상의 화소값을 통한 거리 계측에서 단위화소에 해당하는 실제거리의 정확도가 감소하였기 때문인 것으로 판단되었다. 나. 현장에서 획득한 포도 영상을 이용한 스트레오 영상 거리계측 결과 실제거리와 계측거리간의 오차가 5mm 이내로서 비교적 정확하게 측정되었다. 따라스 스트레오 영상을 이용한 포도까지의 거리계측용 영상처리 시스템은 현장에서도 적용가능 할 것으로 판단되었다.

• 영재교육연구
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• 제19권3호
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• pp.669-695
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• 2009

21세기는 과히 로봇 혁명의 시대이다. 불과 몇 해 전만 하더라도 로봇 시장에서의 주류는 산업용 로봇이었다. 그러나 현재는 다양한 유형의 로봇이 여러 가지 목적으로 우리의 일상생활에서 활용되고 있으며, 가까운 미래에는 인간과 유사하게 사고하고 행동하는 로봇이 등장할 전망이다. 결과적으로 로봇 혁명은 인류의 생활양식을 통째로 변화시킬 것으로 예상된다. 따라서 미래 로봇사회에 적응할 창의적 인재 양성을 위해 로봇교육이 이루어져야 하며 특히 로봇의 움직임을 프로그래밍 할 수 있는 기회는 초등정보과학영재에게 논리적 사고력을 함양할 수 있는 효과적인 교육이 될 것이다. 본 논문에서는 로봇교육의 가장 큰 특징인 '다양한 알고리즘을 통한 프로그래밍 교육을 강화하여 일반학생이 아닌 초등정보과학영재를 대상으로 하는 로봇교육과정을 설계하였다. 로봇교육에 대한 연구가 아직은 부족한 실정으로 본 논문의 교육과정을 설계하기 위해 로봇에 대한 흥미를 갖고 있는 학생을 대상으로 한 특기적성 로봇교육과정을 분석하며 그 시사점을 초등정보과학영재를 위한 로봇교육과정 설계 시에 적용하였다. 또한 설계된 교육과정의 타당성을 검증하기 위하여 전문가 집단을 선정한 후에 델파이 조사를 실시하였다.

• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제3권1호
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• pp.33-42
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• 2013

목적 : 본 연구는 로봇보조 치료가 뇌졸중 환자의 상지기능에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 뇌졸중 편마비 환자를 대상으로 발병 12개월 이내의 입원 환자 4명과 발병 12개월 이후의 외래환자 7명에게 각각 5~6주간 로봇보조 치료를 실시하였다. 로봇보조 치료는 상지기능 훈련을 위한 다양한 운동프로그램을 가지고 있는데, 그 중 앞으로 팔 뻗기 훈련을 통해 환자의 능력에 적합한 운동모드를 치료사가 선택하여 이루어졌다. 환자는 30분간 3차원의 피드백을 제공하는 모니터를 바라보며 앞으로 팔뻗기 운동을 반복적으로 수행하였다. 대상자들의 상지기능 변화를 위해 장악력 검사(Grip strength test), 한글판 울프운동기능검사(Korean-Wolf Motor Function Test: K-WMFT), 상자와 나무토막검사(Box & Block Test: BBT)와 팔 뻗기 수행시간을 중재 전 후에 측정하였다. 결과 : 로봇보조 치료를 통한 상지기능의 변화를 살펴보기 위해 중재 전 후의 측정값의 변화량을 비교하여 살펴본 결과, 연구 대상자 모두에서 결과값의 향상을 보였다. 통계적인 유의성을 확인하기 위해 윌콕슨 부호 순위 검증을 실시한 결과, 외래환자의 장악력과 상지기능, 기민성, 수행시간에서 유의한 차이를 보였고(p<0.05), 입원 환자의 경우에는 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 결론 : 로봇보조 치료가 뇌졸중 환자의 상지기능 회복에 긍정적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 따라서 향후 본 연구를 기초로 작업치료 영역에서도 로봇보조 치료를 통한 중재적 접근이 필요할 것으로 생각되며, 뇌졸중 환자의 기능회복을 위한 로봇보조 치료의 유용한 사용이 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.329-331
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• 2018

본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권3호
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• pp.215-220
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• 2010

Aerosol observation with Raman LIDAR in NIES (National Institute for Environmental Studies, Japan) LIDAR network was conducted from 17 April to 12 June 2008 over Beijing, China. The aerosol optical properties derived from Raman LIDAR were compared with the retrieved data from sun photometer and sky radiometer observations in the Aerosol Robotic Network (AERONET). The comparison provided the complete knowledge of aerosol optical and physical properties in Beijing, especially in pollution and Asian dust events. The averaged aerosol optical depth (AOD) at 675 nm was 0.81 and the Angstrom exponent between 440 nm and 675 nm was 0.99 during experiment. The LIDAR derived AOD at 532 nm in the planetary boundary layer (PBL) was 0.48, which implied that half of the total AOD was contributed by the aerosol in PBL. The corresponding averaged LIDAR ratio and total depolarization ratio (TDR) were 48.5sr and 8.1%. The negative correlation between LIDAR ratio and TDR indicated the LIDAR ratio decreased with aerosol size because of the high TDR associated with nonspherical and large aerosols. The typical volume size distribution of the aerosol clearly demonstrated that the coarse mode radius located near 3 ${\mu}m$ in dust case, a bi-mode with fine particle centered at 0.2 ${\mu}m$ and coarse particle at 2 ${\mu}m$ was the characteristic size distribution in the pollution and clean cases. The different size distributions of aerosol resulted in its different optical properties. The retrieved LIDAR ratio and TDR were 41.1sr and 19.5% for a dust event, 53.8sr and 6.6% for a pollution event as well as 57.3sr and 7.2% for a clean event. In conjunction with the observed surface wind field near the LIDAR site, most of the pollution aerosols were produced locally or transported from the southeast of Beijing, whereas the dust aerosols associated with the clean air mass were transported by the northwesterly or southwesterly winds.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.87-94
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• 2000

도로면 유지보수 공법 중 크랙실링은 그 특성상 작업수행과 관련하여, 노무자의 안전을 위협하는 다양한 위험, 열악한 작업환경으로 인한 생산성 및 품질저하, 교통체증으로 인한 차량이용자의 간접비용 상승 등 많은 잠재적 문제점을 내포하고 있을 뿐만 아니라 노무 의존도가 높고 년간 막대한 사업예산을 요하는 국가 기반 유지보수 사업이다. 선진 외국의 경우, 도로면의 초기균열에 대한 보수공법으로써 크랙실링이 일반화되어있고 과거 10여년에 걸쳐 이를 자동화하기 위한 연구노력이 활발히 진행 중이다. 본 논문은 미국을 중심으로 지금껏 개발되어진 크랙실링 자동화 로봇의 프로토타입을 간략히 소개하고 미 연방교통국(FHWA)과 텍사스 주 교통국(TxDOT)의 지원하에, 텍사스 오스틴 주립대학 건설자동화 연구소에서 개발된 크랙실링 자동화 로봇의 연구성과 및 1999년 현장실험 결과를 토대로 크랙실링 자동화 로봇의 타당성 및 적용성 그리고 개발기술의 응용성을 시험한다. 크랙실링 자동화 로봇의 개발과 활용을 통하여 도로의 수명 연장 및 년간 막대한 도로 유지보수 사업예산의 절감이 가능할 것으로 사료되며 개발된 자동화 기술은 추후 빌딩외벽, 대규모 저장탱크 등 도로 이외의 건축.토목 구조물에 발생된 균열의 탐지 및 보수에도 널리 활용될 수 있을 뿐만 아니 라 동영상 처리기술 등의 멀티 미디어 기술과 무선정보통신망을 응용한 본사와 현장간 실시간 안전진단 및 분석에도 그 활용효과가 클 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.857-868
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• 2018

특정 지점에서 대기 에어러솔의 미세물리적 특성과 시공간적 분포는 에어로솔 입자의 광학특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이러한 에어러솔의 광학특성값에 대한 정확한 산출은 복사전달 모의 과정에서 정확한 값을 제공함으로 중요한 역할을 가지게 된다. 따라서 본 연구는 사용자가 요구하는 시공간적 조건에서 정확한 에어로솔 모델을 산출하기 위한 방법으로서 재분석 자료와 광학 특성 데이터 베이스를 이용한 시너지 에어로솔 모델을 산출하는 방법을 제시하였다. 제안된 시너지 에어로솔 모델은 에어로솔의 주요 성분별 광학두께(Aerosol Optical Depth; AOD)값에 의하여 가중치가 적용된 혼합 에어러솔 형태의 광학 모델을 산출하기 위함이며, $40{\mu}m$까지의 파장영역에서 광학특성값을 제공한다. 주요 에어로솔 이벤트 사례에 대하여, 시너지적 에어러솔 모델(Synergy Aerosol Model; SAM)은 기존의 복사전달 모델에서 사용되고 있는 표준 에어러솔 모델과는 차별적인 결과를 보여주었으며, 지상관측 Aerosol Robotic Network(AERONET) inversion 산출물과의 비교를 통하여 오차범위 내의 정량적인 결과를 가지고 있는 것을 보였다. 따라서, 복사전달 모의에 있어 시너지 에어로솔 모델의 사용은 실제 대기 중 에어러솔에 의한 영향을 정량적으로 평가하는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 개선된 복사 모의 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 천문학회지
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• 제54권3호
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• pp.89-102
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• 2021

Even in an era where 8-meter class telescopes are common, small telescopes are considered very valuable research facilities since they are available for rapid follow-up or long term monitoring observations. To maximize the usefulness of small telescopes in Korea, we established the SomangNet, a network of 0.4-1.0 m class optical telescopes operated by Korean institutions, in 2020. Here, we give an overview of the project, describing the current participating telescopes, its scientific scope and operation mode, and the prospects for future activities. SomangNet currently includes 10 telescopes that are located in Australia, USA, and Chile as well as in Korea. The operation of many of these telescopes currently relies on operators, and we plan to upgrade them for remote or robotic operation. The latest SomangNet science projects include monitoring and follow-up observational studies of galaxies, supernovae, active galactic nuclei, symbiotic stars, solar system objects, neutrino/gravitational-wave sources, and exoplanets.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.119-129
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• 2021

국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.