환경, 사회적 요인에 의해 재난 발생 빈도와 위험성이 증가하고 있다. 불시에 발생하는 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난 지역에 대한 최신의 현장정보를 신속하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 고속으로 생성된 영상지도를 통해 현장정보를 직관적으로 판단 가능하며, 이를 통해 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 재난 모니터링을 위해 무인항공기 영상으로부터 지도생성 및 가시화를 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 항공부문과 지상부문으로 구성된다. 항공부문에서는 무인항공기 시스템을 이용하여 실시간으로 카메라와 GPS/IMU 센서로부터 센서데이터를 취득하고 통신모듈을 통해 지상서버로 전송한다. 지상부문에서는 전송된 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 영상지도를 생성하고 이를 지오포털 상에 가시화한다. 구축된 시스템을 운용하여 생성된 영상 지도의 정확도 검증을 수행하였다. 인접한 영상지도 간의 차이를 계산하였을 때, 1.58 m의 상대정확도를 나타내었다. 개별 영상 지도로부터 측정한 위치에 대한 영상지도의 정확도를 정량적으로 확인한 결과, 0.75 m의 절대정확도로 기존 지도에 정합되는 것을 확인하였다. 영상지도가 가시화되기까지의 단계별 처리시간을 확인하였다. GSD 10 cm로 처리하였을 때, 가시화가 되기까지 1.67초의 시간이 소요되었다. 제안된 시스템을 이용하여 재난 대응을 위한 실시간 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.
최근 초고층 및 초장대와 같은 대형 구조물들이 시공되고 있으며, 이에 대한 구조물 건전성 모니터링 기술들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 기술들은 계측 센서의 관리와 센서로부터 계측된 데이터에 효율적으로 access하지 못하고 있다. 본 논문에서는 구조물 건전성 모니터링을 위한 증강현실 기반 센서 위치인식 및 데이터 시각화 기술을 소개한다. 모바일 디바이스에 내장된 GPS를 통하여 센서와 사용자 간의 거리를 파악하게 된다. 뿐만 아니라, 센서로부터 계측된 데이터는 위치정보시스템 서버에 저장되며, RSS방식을 통해 전송되어 사용자가 모바일 디바이스를 통해 쉽게 계측 데이터를 가시화 할 수 있게 된다. 이 기술을 이용하여 사용자는 센서의 위치인식을 통해 계측센서를 관리하고, 계측 데이터를 시각화하여 시간과 공간에 제약 없이 구조물의 건전성을 모니터링 할 수 있게 된다.
최근 수년간 사물인터넷 기술은 급격히 발달하고 있으며 많은 분야에서 활용되고 있다. 사물인터넷 디바이스의 기능은 다양한 환경에서 정보를 수집하는 것이며 사용자에게 유용한 정보를 제공하여야 한다. 최근에는 사물인터넷 디바이스의 종류가 증가하고 있으며 가격도 저렴해지고 있다. 또한 사용하기 쉬운 오픈 소스 플랫폼들이 많이 개발되어 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 본 논문에서는 ESP-12E NodeMCU 모듈 기반의 무선 데이터 전송 및 클라우드 서버 시스템을 설계하였으며 사물인터넷 디바이스에서 수집된 센서 정보는 WiFi 무선통신을 통하여 클라우드 서버에 전송하였다. 수집된 센서 데이터는 클라우드 서버에서 채널과 필드를 생성하여 저장되며 각 필드의 데이터를 그래프로 시각화하였다.
본 연구는 IoT기반의 의료정보 처리를 위한 시스템 및 네트워크 기술 구현에 관련한 것이다. 본 연구의 구성환경은 IoT의 기본구성으로 센서노드, 게이트웨이, 서버노드의 구성이다. 센서노드로서의 의료단말이 게이트웨이에 연결요청을 하면 서버에 미리 등록된 의료장치일 경우 서버는 등록을 허가한다. 착용형 의료장치는 주기적으로 센싱정보를 수집하여 서버에 전달하고 서버는 이를 시각화하거나 미래사용을 위해 저장한다. 본 논문에서는 이에 필요한 전체 절차와 알고리즘을 기술하였고 소프트웨어 구조를 제안하였다.
대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용하여 눈으로 볼 수 있도록 하는 데이터 시각화에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 데이터 시각화는 데이터의 전처리를 거쳐 차원 축소를 하여 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있다. 공개된 데이터 셋은 캐글(kaggle), 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets), UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 다양하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용하여 다양한 환경 및 조건에서의 학습을 통한 데이터분석 및 학습 결과가 좋을 경우와 그렇지 않을 경우의 마지막 레이어의 특징 벡터를 시각화하여 직관적인 결과를 확인 가능 하도록 하였다. 또한 다차원 입력 데이터를 시각화 함으로써 시각화 된 결과가 딥러닝의 학습결과와 연관이 있는지를 확인 한다.
본 논문은 실내에 구축된 무선센서네트워크 데이터를 효과적으로 가시화하기 위해 증강현실을 통한 WSN 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 구현하기 위해서는 무선센서네트워크, 실내위치측위, 위치기반 증강현실 기술의 연동이 필요하다. 이를 위해 먼저, 실내에 무선센서네트워크 환경을 구성하고 웹서버를 구축한 후, 안드로이드폰을 이용하여 서버 DB에서 데이터를 획득한다. 다음으로 사용자의 (x, y) 좌표를 측위하기 위해 실내에 설치된 AP중에서 신호세기가 가장 강한 3곳의 RSSI를 수집하여 삼각측량법을 통해 좌표를 얻는다. 그리고 칼만필터를 통해 위치를 보정하였다. 마지막으로, 칼만 필터를 통해 보정된 (x, y) 좌표를 Mixare에서 사용하는 GPS 신호의 위도와 경도에 대입하고, 현재 사용자의 위치와 서버 DB에 저장되어 있는 무선센서들의 위치를 획득하였다. 그 후, 안드로이드폰을 사용하여 현실세계의 영상과 무선센서의 위치 및 데이터를 정합하여 증강현실을 구현하였다.
본 논문에서는 일상생활에 편리한 무구속 센서를 활용하여 호흡을 측정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Piezoelectric 센서를 내장한 센서 패드, 센서 패드로부터 출력된 호흡 신호를 증폭 필터링한 후 디지털로 변환하는 호흡 측정 기기, 센서 데이터 시각화 및 호흡 측정 알고리즘을 구현한 뷰어로 구성된다. 제안된 알고리즘은 센서 데이터의 임계값을 통해 추출된 최고점을 기준으로 한 호흡 주기에 기반하고 있다. 3명의 피실험자에 대하여 이동 평균 개수와 임계값을 변경해 가면서 호흡 측정 실험이 수행되었으며, 실험 결과에 의하면, 제안 시스템은 이동 평균 개수 50~60을 중심으로 임계값 800~1300 범위에서 약 5% 이내의 오류율이라는 양호한 성능을 나타내었다. 향후 본 시스템은 영 유아나 독거노인의 수면 중 질식사를 예방하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.
본 연구에서는 레이져 매핑 시스템 구현을 위한 4S-Van 시스템의 설계에 대해 논하였다. 레이져 센서는 대상물의 3차원값을 기존의 사진측량에 비해 정확하고 빠르게 측정가능한 센서이다. 4S-Van 에 장착된 레이져의 광의 발사위치와 방향을 결정하기 위해 약결합 방식의 (D)GPS/INS 통합 알고리즘을 사용하였다. 레이져 매핑을 실현하기 위한 기초적이고 예비적인 실험으로서 현 시스템에 장착된 센서를 고려하여(D)GPS/INS 통합 알고리즘의 성능테스트와 장착된 CCD 카메라의 보정을 위해 근거리사진측량 기법중의 하나인 self-calibration 기법을 통해 외부표정요소와 내부표정요소를 획득하였다. 3대의 레이져 스케너를 동시에 작동시켜 데이터간의 상호보정을 통해 정밀도 향상을 시도하였다. 향후 레이져 데이터와 CCD 영상을 통해 확보된 질감 정보를 이용하여 컴퓨터 공간상에 지형지물에 대해 3차원 시각화 및 도시모델링 구축에 활용할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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