공항은 다양한 시설들이 혼재되어 있는 복합 공간으로 원하는 장소로 이동하기 위해서는 지도나 표지판뿐만 아니라 유·무인 안내 서비스를 이용하는 것이 필수적이다. 그러나 이러한 시설 안내 서비스는 이용객의 대다수를 차지하는 비장애인을 기준으로 설계되어 있는 것이 대부분이며, 특히 청각장애인은 음성 언어인 한국어를 통한 의사소통이 어려워 이러한 안내 서비스의 사각 지대에 놓여있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 청각장애인을 대상으로 공항 내 시설 위치 안내 서비스를 제공하는 키오스크를 구현하기 위해 마커리스(makerless) 한국 수어 인식 기술을 적용하는 방법을 제안한다. 기존의 알고리즘들이 수어를 인식하기 위해 사용자의 신체에 마커(marker)를 부착하거나 사용에 제약이 있는 깊이, 자기장 센서 등을 활용한 데 반해, 특징점 기반의 인식 기술은 별도의 마커 없이 RGB 영상만을 활용하여 수어를 인식하기 때문에 사용자의 편의성을 극대화할 수 있는 방법이다. 영상 기반의 마커리스 수어 인식 기술을 위치 안내 키오스크에 적용함으로써 청각장애인이 다른 사람의 도움 없이 공항 시설을 쉽고 안전하게 이용할 수 있도록 지원할 수 있으며, 나아가 배리어프리 (barrier-free) 공항을 구현하는 데에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
2023년 8월 등대문화유산으로 지정된 어룡도등대의 역사성을 알리고 친수공간으로 활용하기 위해, 등대의 기능의 원활히 유지하기 위해 시설물을 개량하고 친수공간으로 활용하기 위해 건축물 등을 보강하여 어룡도등대의 역사적 가치를 국민에게 알리고, 등대의 본연의 역할인 해상교통안전에 만전을 기하고자 한다.
본 연구의 목적은 무인 항공기 서비스 영향성과 활성화 방안에 연구하는 것이다. 무인항공기 서비스의 도입에 따른 영향성에 대한 논의를 경제적, 환경적, 사회적 수용 측면과으로 살펴보고, 정책적 측면에서 산업 활성화 방안을 제시하였다. 경제 영향성 측면에서 보면, 향후에 무인항공기를 사용하여 운송 서비스가 증가하면, 도로 기반 운송화물이 줄어들고 도로 혼잡도 감소로 도로 이동속도가 빨라질 수 있다. 이는 토지나 부동산 자산 가치 상승 등에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 스마트 도시 설계에도 영향을 제공한다. 환경 영향성 측면에서 보면, 무인항공기는 일반적으로 전기를 통하여 움직이므로 기존의 다른 기기인 차량이나 철도 대비 제공하는 방출하는 배기 가스가 적어서 상대적으로 환경 부정적 영향성은 적다. 그러나 이동시 등장하는 소음은 이동경로에 있는 야생 동물 서식 환경에 부정적인 영향을 제공할 수 있다. 사회적 수용성 측면에서 보면, 새로운 서비스 등장으로 쇠퇴하는 영역이 등장함과 동시에 이익을 창출하는 조직이 등장하여 산업 간의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서 등장하는 산업에 대한 수용에 대한 사회적 공감대 형성이 반드시 필요하다. 정부는 이런 무인항공기 활용 서비스 특성을 반영한 부정적인 영향성을 최소화 하기 위한 다양한 대응 방안을 마련해야 한다. 무인기반 산업 활성화를 위해 중장기적으로 항공길 확보를 위해 지상에서 차량이 운행될 수 있도록 도로 표지판 등 다양한 시스템이 도입된 것과 마찬가지로 항공길을 구성하는데 우선적으로 도입 및 적용해야 하는 서비스에 대한 개발과 정립이 필요하다. 또한, 국내도 무인항공교통관리를 위한 정보 수집과 운영 방안과 각 지역별로 관제 시스템 확보 방안 등에 대한 설계 및 구현이 이루어져야 한다. 본 연구는 무인항공기 산업 발달로 새로운 영역에 대한 중장기적 연구에 아이디어를 제공 하는데에 기여할 수 있다.
AtoN(항로표지) 시설의 현대화와 IT기술의 발전은 AtoN의 무인화 운영을 증가시키고 있다. 그러나 AtoN 시설은 접근성이 열약하고 기상악화 시 유지보수를 할 수 없는 등 어려움이 존재한다. 이와 관련하여 본 논문에서는 이중 LED 등명기의 프로토콜을 적용하여 휴대용 근거리 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 근거리에서 이중 LED 등명기의 작동상태를 확인하고 제어할 수 있다. 제안된 시스템은 AtoN 점검시 안전사고 예방과 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 또한 제품을 분해하지 않고 간단하게 동작 테스트가 가능하여 효과적인 AtoN 운용이 가능하다. 구현된 모니터링시스템은 이중 LED 등명기의 시제품을 이용하여 동작제어를 시험하고 상태정보를 실시간으로 확인하였다.
본 논문은 자연영상에서 얻은 교통표지판의 기울기를 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째, 자연 영상에서 에지 검출을 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째, 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프 변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트가 가지고 있는 특징을 이용하여 후보영역 검출을 한다 마지막으로 검출된 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행한 후, 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 텍스트와 비텍스트 간의 연결요소에 나타나는 특징 차이를 이용하여 텍스트 추출을 수행한다 100장의 샘플영상을 대상으로 실험한 결과 82.54$\%$ 텍스트 추출률과 79.69$\%$ 추출 정확도를 가짐으로써 기존의 런 길이 평활화 방법이나 퓨리어 변환을 이용한 방법보다 더 정확한 텍스트 추출 향상을 보였다. 또한 기울어진 각도 추출에서도 94.3$\%$의 추출률로 기존의 Hough 변환만을 이용한 방법보다 약 26$\%$의 향상을 보였다. 본 연구는 시각 장애인 보행 보조 시스템이나 무인 자동차 운행에 있어 위치 정보를 제공하는데 활용할수 있을 것이다.
무인 자율 주행 시스템의 개발에는 전방의 장애물 검출 및 거리 계산이 필수적이다. 전방 장애물 검출시 입력 영상에는 검출하고자 하는 도로면 상의 물체뿐만 아니라 도로 주변에 가로수, 표지판 둥 관심 외적인 요소들이 함께 존재한다. 이러한 관심 외적인 요소들을 제거하기 위해 탐색 영역을 차선의 안쪽으로 제안시켜 계산 시간을 단축하고 관심의 대상이 되는 물체만 검출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 관심의 대상이 되는 전방 장애물 검출을 위하여, 탐색영역을 제한하는 간단하고 효율적인 차선 검출 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 Hough 변환을 이용하여 차선으로 추측된 영역에 수평탐색 영역과 2차 곡선의 근사화를 이용하여 정확하게 직선 차선 및 곡률을 지닌 차선을 검출하게 된다. 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 직선의 차선 뿐만 아니라 곡률을 지닌 차선 검출을 효과적으로 수행할 수 있는 실시간 시스템에 적합하다는 것을 보여준다.
본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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