근래에 금속성 혹은 비금속성 매장 유물이나 포탄 등의 수중 탐색 문제가 강바닥, 호수바닥, 해저 또는 갯벌 등의 얕은 수심 현장에서 자주 발생하고 있다. 본 발표에서는 이러한 목적에 사용되는 최근의 세계적 수중 탐지장비들의 적용성 및 한계를 살펴보고, 수중매장물 조사에 응용될 수 있는 전기 및 자기탐사 사례를 소개한다. 그러나 현재까지 직접적인 수중 매장물 탐사사례는 거의 없으므로 체계적인 보고보다는 앞으로의 다양한 현장 응용에 도움이 될 수중 전기 및 자기 탐사 방법에 대해 강바닥/호수바닥/해저시추공탐사/갯벌등의 관련 국내 현장사례에 대해 정리하여 현장문제 발생시 일조하고자 한다. 대부분의 지하 물리탐사 문제가 그렇듯이 대상체를 효율적으로 찾기 위해서는 직접적인 탐지뿐만이 아니라 조사구역내의 간접적인 지질정보를 최대한 탐사 활용하여야 적중률을 높일 수 있다. 그리고 여기서 소개되는 각종 수중 탐사사례들은 그 자체가 현장 수용에 부응하는 새로운 탐사시스템의 개발에 중요한 설계 지침이 될 수 있다. 한편 다양한 현장 수요에 맞추어 신속 정밀 다채널 배열 센서들에 의한 전자기 방식 실시간 물 바닥 스캐닝 탐지시스템의 설계제안도 제시해 본다.
능동 합성개구면소나에 의한 해저부설 소형물체 탐지처리 기술은 공간적 제약을 받는 소형 무인화 시스템에서 짧은 센서어레이 사용이 가능하므로 개구면 합성처리에 의해 탐지성능을 올릴 수가 있다. 하지만 플렛폼의 정속도 직선기동에 의한 제한조건은 여러 가지 외부 환경요인과 정확한 위상차 합성 처리에 있어서 많은 오차를 유발하게 된다. 본 연구에서는 이러한 시스템에 탑재되는 능동형 합성개구면처리에 대한 적용 가능성을 분석하고, 전용 시뮬레이터를 구성하여 진행경로 변동에 의해 발생되는 위상차 부정합에 따른 탐지해상도 성능변화를 비교 검토하고자 한다. 시뮬레이션은 코히어런트 초점처리 모델에 경로변동 모듈을 추가하여 실행하였으며, 결과에서 알 수 있듯이 합성개구면처리에 의한 해저 소형물체 탐지성능은 플렛폼의 경로변동에 의한 위상차 부정합 및 S/N비 변화에 의해 많은 변화가 있음을 알 수 있었다.
'제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 그에 따라 제스처를 이용하여 컴퓨터를 제어하는 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자를 검출하고 추적하는 방법은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 기존의 2차원 객체 검출 및 추출 방법은 조명이나 주변 환경의 변화에 민감하고, 2차원과 3차원 정보의 혼합사용 방법은 연산량이 많다는 단점이 있다. 또한 3차원 정보를 이용한 기존 방법들은 유사한 깊이의 객체 분할이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보의 누적 값인 Depth Projection Map (DPM)과 움직임 정보를 이용하여 객체를 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법은 조명이나 환경변화에 강인하고, 연산속도가 빠르며, 유사한 깊이의 물체도 잘 검출하고 추적할 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 차량 또는 도로 인프라 센서에 의해 검출된 도로상의 각 객체들 간의 상황인지를 효과적으로 하기 위해서 그래프 데이터 모델을 도입한다. 제안하는 방법은 도로상의 각 객체들을 그래프의 정점(Vertex)로, 객체들 간의 관계를 그래프의 간선(Edge)로 모델링하여 그래프 데이터베이스를 구축하고, 객체의 속성과 간선의 속성을 실시간으로 업데이트한다. 이때 간선으로 표현되는 객체들 간의 관계는 각 객체의 위치, 이동방향, 이동속도 등을 고려하여 객체들 간에 근접 가능성이 있을 경우 설정한다. 또한, 제안하는 그래프 모델링 방법을 통해 표현한 도로 객체 그래프 데이터베이스를 실시간으로 업데이트하기 위해 그래프 정점과 간선에 대한 공간 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인기법 기반의 그래프 데이터베이스 업데이트 성능을 평가하기 위해서 색인 없이 업데이트하는 방법과 비교하였으며 비교결과 제안하는 방법이 10배 더 빠르게 업데이트를 할 수 있음을 확인하였다.
최근 지능형 관제 시스템은 다양한 응용 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 딥러닝, IoT, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술이 지능형 관제 시스템에 활용하는 방안이 연구되고 있다. 지능형 관제 시스템에서 중요한 기술은 영상에서 객체를 인식하고 추적하는 것이다. 그러나 기존의 다중 객체 추적 기술은 정확도 및 속도에서 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 객체 추적의 정확성을 높이고, 객체가 서로 겹쳐있거나 동일한 클래스에 속하는 객체들이 많을 경우에도 빠르고 정확하게 추적 가능한 원샷 아키텍처 기반의 YOLO v5와 YOLO v6을 사용하여 실시간 지능형 관제시스템을 구현하였다. 실험은 YOLO v5와 YOLO v6를 비교하여 평가하였다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다.
본 연구는 MRI 검사 시 금속 인공물을 억제하기 위한 목적에서 합리적인 수신대역폭 적용 기준을 제시하고자 하였다. 이를 위해 척추 수술용 나사로 제작된 팬텀을 대상으로 고속 스핀 에코기법을 적용한 T2 대조도 영상을 획득해 금속 인공물을 재현하였다. 그리고 수신대역폭을 100 Hz/PX에서 800 Hz/PX까지 100 Hz/PX씩 증가시키며 영상을 획득하였다. 금속 인공물은 신호 감쇄 영역과 신호 누적 영역의 면적을 측정하여 합으로 정하였다. 더불어 영상 변수에 따른 금속 인공물의 양상을 분석하기 위해 Pearson 상관 분석을 시행하였다. 그 결과, 신호 누적 영역은 수신대역폭 증가에 따라 유의한 변화가 없었지만(p>0.05) 신호 소실 영역과 금속 인공물의 면적은 수신대역폭의 증가에 따라 감소하였다(p<0.05). 흥미로운 점은 금속 인공물의 면적은 수신대역폭을 100 Hz/PX에서 200 Hz/PX로 증가시킨 구간에서 최대로 감소하였는데 이는 수신대역폭 증가에 따른 에코 간격이 최대로 줄어든 구간과 일치하였다. 더불어 상관 분석 결과에서도 에코 간격은 수신대역폭과 비교하여 신호 감쇄 영역 및 금속 인공물의 면적과 더 높은 연관성이 있는 것으로 나타났다. 따라서 금속 인공물을 줄이기 위한 목적으로 수신대역폭을 증가시킬 경우, 화질 요소를 고려해 에코 간격이 최소화되는 수치를 기준으로 정하는 것이 합리적이라 생각된다.
이 연구는 지구와 달 표면에서 물체의 운동에 대한일반 중학생들과 과학영재학생들의 개념을 조사하였다. 연구 대상은 일반 중학교 중학생 1학년 61명, 2학년 51명, 3학년 51명 총 163명과 대학부속 과학영재교육원 중등 과학영재학생 32명으로 하였다. 연구 내용은 지구와 달 표면에서 연직, 경사면, 수평면에 따른 물체의 운동에 대한 개념으로 하였다. 각각 지구와 달 표면에서 크기는 같고 질량이 다른 두 물체를 동시에 놓거나, 같은 속력으로 위쪽으로 던지거나, 수평면에서 굴렸을 때 '어느 것이 먼저 도착하는가?'를 조사하였다. 지구와 달 동시 상황에서는 같은 물체를 지구와 달 표면에서 동시에 놓거나, 던지거나, 굴렸을 때 '어느 장소에 먼저 도착하는가?'를 조사하였다. 연구결과 과학영재학생들이 일반 중학생들 보다 지구 표면에서 연직, 경사면, 수평면의 모든 조건에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이가 있었고, 달 표면에서 연직 위 방향에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이가 있었다. 지구와 달 표면 동시 상황에서는 연직 아래 방향에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이는 없었고, 연직 위 방향, 경사면, 수평면에서 물체의 운동에 대한 개념에 유의미한 차이가 있었다. 연구 결과를 통해서 얻은 결론은 첫째, 지구와 달 표면에서 물체의 운동에 대한 설명을 할 때 진공에 대한 의미와 중력의 크기에 대한 학습이 먼저 이루어져야 한다. 둘째, 중학생들에게 다양한 상황과 조건에서 물체의 운동을 통합적으로 이해하도록 지도해야한다. 셋째, 중학생들은 상황을'동일시'하려는 사고 경향이 있다. 마지막으로 힘과 물체의 운동은 물리 영역에서 매우 중요한 단원이며, 교사가 물체의 운동을 설명할 때 위 결과들을 유념해서 가르쳐야 한다.
최근 4차 산업혁명 핵심 중 하나인 자율주행의 기술이 발전하고 있지만 예상하지 못한 상황에서 사고가 발생하는 등 센서 기반 자율주행에 한계를 보이고 있어, 이를 보완하기 위해 정밀도로지도는 자율주행의 핵심 인프라로 활용되고 있으며, 공공 및 민간에서 관심이 높아지면서 정밀도로지도의 최신성과 정확성 확보를 위한 다양한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 현재 국토지리정보원은 자율주행차의 운행이 많을 것으로 예상되는 수도권 등 전국 도심지역 및 주요도로를 대상으로 확대 구축 중이며, 기 구축된 구간 중 도로변화가 발생한 지역의 신속갱신 체계를 마련하고, 품질검증을 통해 데이터 오류율 최소화를 위해 노력하고 있다. 이에 본 연구는 국토지리정보원에서 구축 중인 정밀도로지도의 신속, 정확한 갱신과 제작을 위해 속성 구조화 공정에서 참조객체의 공간관계를 분석하고, 오픈소스 기반 PyQGIS의 라이브러리를 활용하여 공간관계가 성립되는 참조객체의 속성입력 자동화 방법론을 적용하여, 고속국도·일반국도·C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)실증구간 등 도로유형별로 대상지를 선정하여 자동화를 실시하였다. 본 연구에서 개발한 속성자동화 도구를 활용하여 공간관계 참조객체의 속성을 자동으로 입력하는데 대상지별 약2~5분의 시간이 소요되었으며, 참조객체 속성입력 자동화 결과 고속국도 86.4%, 일반국도 79.7%, C-ITS의 경우 82.4%, 평균 82.8%의 속성입력 정확도를 확보하였다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
지하공간통합지도는 지하안전관리를 위해 구축되고 있으며, 주기적으로 갱신되고 있다. 통합지도 갱신은 기존에 저장된 모든 객체를 삭제하고 새로 입력된 객체들을 저장하는 절차로 진행된다. 그러나, 이 과정에 변경되지 않은 객체들도 저장, 삭제, 저장이 반복되면서 갱신 시간을 지연하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 통합지도 갱신 시간을 단축하기 위해 갱신된 객체와 갱신되지 않은 객체를 분리하여, 갱신된 객체만 지하공간통합지도에 반영하는 기술과 이 기술을 구현한 시스템을 설명한다. 갱신된 객체는 객체의 중심점을 이용한 객체 비교 방법을 사용하였으며, 검색 속도를 향상시키기 위해 쿼드트리를 사용하였다. 갱신된 객체의 유형은 객체의 형상을 이용한 추가와 삭제, 속성을 이용한 변경으로 구분하였다. 제안된 시스템은 갱신 객체 탐지, 추출, 변환, 저장 및 이력 관리 모듈로 구성되어 있다. 이 시스템은 실험에 사용한 데이터를 기준으로 기존 방법보다 약 4배 정도 빠르게 통합지도를 갱신할 수 있는 장점이 있으며, 지상시설물과 지하시설물에 모두 적용할 수 있는 장점도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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