전자기 진동 가진기를 적용한 전기 집진기의 효과적인 탈진 여부를 판단할 수 있는 기준은 집진기내 집진판들의 진동 가속도이다. 이러한 진동 가속도는 외부로부터의 가진 주파수와 시스템의 고유주파수의 일치로 인하여 공진이 일어날 때 간헐적으로 최대치를 보이며 효율적인 탈진성능을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 한대의 전자기 진동 가진기를 이용하는 단일 객체를 대상으로 한 관점에서 더 나아가, 실제 현장에서 복수의 전기집진탈진기가 설치됨을 고려하여 진동 탈진기의 설치방식에 따라 시스템을 모델링 하였다. 이러한 직렬 및 병렬회로로 연결된 가진기를 적용한 시스템을 대상으로 진동 가속도 계측 실험을 수행하여 직렬 및 병렬식 연결에 따른 진동 가속도의 차이를 비교함으로써 가진기의 배열 방식과 그에 따른 기대 탈진 성능 및 소비전력의 유효성을 검증하였다. 최종적으로 직렬 배열형 모듈이 증가할수록 선형적으로 필요전류량이 증가할 것으로 예상하였으나 급격한 감소나 (6.9% ~ 37.6%) 증가를 (5% ~ 45%) 보여주었다. 단독의 가진기가 사용된 병렬 배열보다, 2대의 가진기가 사용되고 그 전기회로의 연결이 병렬일 때 동일한 전류가 인가되었음에도 약 11.64% 의 가속도 감소 현상을 보였다. 2대의 가진기를 사용하고 입력전류의 값을 소비 전력의 관점에서 동일하게 보정하였을 경우 약 16.80 % 의 가속도 증가 현상을 확인하였다.
실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.
COVID-19로 대표되는 팬데믹 상황에서 의료 인력 부족으로 인한 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 진단 업무를 지원하기 위한 컴퓨터 비전 솔루션으로 PA 흉부 X-선 영상에 대한 병변 유무 진단 방법에 대해 제시한다. 디지털 영상에 대한 특징 비교 방식의 이상 탐지 기법을 X-선 영상에 적용하여 비정상적인 영역을 예측할 수 있다. 정렬된 PA 흉부 X-선 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 패치 단위로 분할하여 지역적으로 등장하는 비정상을 포착한다. 사전 실험으로 다중 객체를 포함하는 시뮬레이션 데이터 세트를 생성하고 이에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 정렬된 영상에 대해 적용 가능한 패치 특징 하드마스킹을 통해 프로세스의 효율성 및 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 지역 특수성 및 전역 이상 탐지 결과를 합산하여 기존 연구 대비 6.9%p AUROC 향상된 성능을 보인다.
본 연구는 세계기록유산으로 등재된 국채보상운동 디지털 아카이브 기록물의 활용성을 높이기 위한 방안으로 위키데이터와 연계하는 데이터 모델을 설계하고, 적용가능성을 검토하였다. 국채보상운동 기록물 메타데이터, 시소러스, 시맨틱 네트워크 그래프를 분석하여 시사점을 도출하고, 기록물의 내용 분석을 통해 위키데이터와 연계를 위한 데이터 모델의 클래스인 기록물건, 행위주체, 시간, 장소, 사건을 도출하였다. 또한 클래스 간 연결을 위한 관계 속성들을 파악하여, 설계한 데이터 모델을 실제 기록물 사례에 적용해봄으로써, 속성을 중심으로 한 객체 간의 이동을 통해 풍부한 관련 정보들을 획득할 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소규모 로컬 아카이브에서 위키데이터를 활용한 데이터의 공유와 활용 체계 마련에 활용될 수 있을 것이다.
4차 산업혁명 시대의 흐름에 발맞춰 형사사법 분야에서는 효율적인 법률서비스 제공을 위해 인공지능을 활용한 리걸테크(Legaltech)에 주목하고 있다. 본 논문은 국내 형사사법 분야의 리걸테크 활용 가능성을 증대시키기 위해 순환신경망(RNN)을 적용할 수 있는 범죄 예측 모델을 제시한다. 이를 위하여 판결문상 기술된 범죄사실에 기반하여 스크립트 분석기법 활용을 통해 범행 과정을 전·중·후 단계로 구분하였다. 또한, 각 시점에 따라 범죄의 수법과 증거 등을 수사 8하원칙이 가지는 문장 구성 요소와 한국어 품사 구성에 기반하여 객체·행위·환경으로 분류하였다. 이 연구에서 도출된 사건 요약 분석 틀은 특정 범죄 수법의 전형적인 패턴을 파악하기에 용이하며 상황적 범죄예방 전략을 수립하는데 기여할 수 있다. 나아가 이 연구의 결과는 향후 후속연구에서의 RNN모델 기반 범죄 상황 예측 데이터 생성 연구에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 들어 항공 라이다 데이터를 도시모델링에 활용하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 도시모델을 구성하는 인공 구조물을 효율적으로 추출하기 위해서는 측정된 3차원 점의 집합으로부터 평면패치를 자동으로 추출하는 것이 중요하다. 평면 패치의 자동 추출에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 아직도 추출의 정확도와 완전성 및 계산의 효율성 측면에서 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구는 항공 라이다 측량으로 취득된 3차원 점의 집합을 자동으로 분할하여 표면패치를 구성하는 효율적인 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 3차원 점간의 인접성을 수립하고, 소량의 인접점을 그룹핑하여 초기패치를 생성하고, 이를 성장시켜 표면패치를 생성하는 과정으로 구성된다. 제안된 방법은 패치를 성장시키는 과정에서 통계적 분석에 기반하여 가변적으로 설정되는 임계값을 이용하여 분할 결과의 질을 향상시키고, Priority Heap과 순차적최소제곱법에 기반한 효율적인 계산 방법을 사용하였다는 점이 특징적이다. 제안된 방법을 다양한 실측 라이다 데이터에 적용하여 성능을 검증하였다. 제안한 분할 방법을 통해 대용량 3차원 점으로 구성되는 라이다 데이터는 명시적이고 강인한 표현 형태인 표면 패치의 집합으로 변환될 수 있었다. 이러한 중간 변환 과정을 통해 빌딩 추출과 같은 객체 인식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.
AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
현재 농작물의 품질과 직결되는 병해충에 관하여 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 전용의 응용 시스템은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 병해충 예찰 및 기본 정보에 관해서는 충실하나 즉각적인 진단 기능이 매우 부족하고 아울러 농작물 재배 현장에서 바로 사용할 수 있는 모바일 기반의 병해충 전용 시스템의 부재를 개선하기 위해서, u-Farm을 위한 모바일 기반의 농작물 재배 현장 중심형 스마트 병해충 정보검색 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 이미지의 전문 분석에 유용한 검색 라이브러리인 루씬(Lucene) 및 JSON 데이터 구조를 기반으로 농작물 재배 현장에서 병해충의 정보를 웹뿐만 아니라, 본인이 소유한 스마트 폰을 통해 실시간으로 직접 확인할 수 있는 장점이 있다. 또한, 시스템의 확장 및 재사용성을 높이기 위해 객체지향 모델링을 기반으로 설계하였으며, 농작물의 메타 정보뿐만 아니라, 메타 정보 기반의 텍스트 및 색상 등과 같은 이미지 특징 정보를 기반으로 검색이 가능하다. 본 시스템을 통해 u-Farm 실현뿐만 아니라 농업인이나 재배 현장 관리자들이 농작물 작황, 병해충 현황 파악 및 관리를 실시간으로 진행할 수 있다.
최근 측량기술과 3D프로그램의 개발로 인하여 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구는 기존의 경험적, 통계적 DB를 활용한 2차원 정보와 3차원 공간정보 취득기술을 활용하였다. 공간정보 취득기술로 얻어진 데이터를 토목 BIM과 연계하여 대상지역 지형에 대해 모델링하고 절 성토량을 이용하여 부지 선정시 최적의 입지 조건을 선정 하는 연구이다. 대상지는 전라도 장흥군 탐진강 일대이며 이 지형에 대하여 항공사진을 이용한 시갛화 한다. 연구 대상지를 Civil3D 프로그램을 활용하여 대지에 관한 지형분석을 시각적으로 표현하고 관련 데이터를 얻어 분석한다. 토목 BIM을 활용한 방식은 기존의 방법에서 극복하지 못했던 부지선정시 문제점에 대하여 객체의 다양하고 정확한 정보를 얻어 대응방향을 모색하고 향후 그 활용방향에 대한 제안에 그 목적이 있다.
지구 온난화로 인한 급격한 기후 변화로 인해 단위 면적당 작물의 생산성 향상 및 고품질 작물 재배에 관심이 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 담액 수경방식이나 인공광원을 이용한 수경재배 방식이 아닌 광원 트래킹 기법을 적용한 양액 순환 방식의 수경재배기 제어 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 수경재배기는 일정한 양의 양액과 물을 수로로 흘려보내 순환시키는 형태인 양액 순환 방식과 수경재배기 하단 부분의 작물도 지속적인 광합성 작용이 가능 하도록 피라미드 형태의 다단구조식으로 설계한다. 아울러 광원 트래킹 기법은 기존 2축, 4축 센서 방식이 아닌 태양광의 그림자를 추적하기 위한 중심축 센서 방식의 5축 센서 방식으로 설계한다. 본 논문에서 제안한 수경재배기를 통해 기존 연구에서 소개되지 않은 광원 트래킹 기법은 작물에 지속적인 광합성 작용으로 작물의 생장 속도를 단축시킬 수 있었으며, 피라미드형태의 다단식구조로 상, 하단 구분 없이 모든 작물이 동일한 형태의 생육환경을 제공받을 수 있어 단위 면적당 높은 작물 생산량이 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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