사람의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생하였다면 무인 비행체를 활용하여 그 상황의 규모와 위치를 파악하여 더 큰 피해를 줄일 수 있다. 이러한 점에서 착안하여 본 논문에서는 무인 비헹체가 원활한 호버링을 수행할 수 있도록 Beta Flight를 사용하여 Roll, Pitch, Yaw의 최솟값과 최댓값을 설정한 후 센서의 작동을 감지하여 기체의 기울기의 변화에 따라 센서의 PID 값을 설정하여 수평이 유지될 수 있도록 오차를 최소화하여 안전한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 Open CV를 활용하여 라즈베리파이 프로그램을 설치한 후 HSV 색상표를 활용하여 화원과 가장 가까운 색인 붉은색을 제외한 나머지 부분을 흑백 처리하는 필터링을 씌워 공중에서 감지한 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였다. 최종적으로 0.5~5m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 반지름이 5cm 인 붉은색 원을 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
지각 양자기 광전 변환 함수의 생략 Taylor 급수를 이용한 선형 근사는 휘도 조절 기법의 하드웨어 구현에 적합한 폐쇄형 솔루션을 제공할 수 있지만, 600~3,900 cd/m2 구간의 선형 영역 광 신호에 대해 상대적으로 큰 근사 오차를 유발한다. 이러한 비-선형 광전 변환 함수의 근사 오차 개선을 위해, 본 논문에서는 새로운 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 근사 모델은 그 근사 범위를 고려한 직선의 위치 교정 및 기울기 산출을 수행한다. 제안 모델의 성능 검증을 위해, 다양한 고-휘도 실험 시퀀스를 대상으로 모의실험을 수행하였고, 이를 통해 채도가 높은 색상을 포함하는 시퀀스에 대해서는, Taylor 급수를 기반으로 한 기존의 선형 모델에 비해, 휘도 신호의 t-PSNR을 4.65dB 만큼 개선할 수 있는 높은 성능 향상을 확인하였다.
COVID-19 사태 장기화로 인한 실내활동 제약으로 등산객들이 증가함에 따라 산불화재, 실종자 등 산악 사고가 증가하고 있다. 구조요원의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생한다면 쿼드콥터를 활용하여 인명 수색 시간을 감소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 쿼드콥터의 원활한 호버링을 수행 할 수 있도록 Multiwii를 사용하여 기체의 기울기 변화에 따라 x축(Roll), y축(Pitch), z축(Yaw)의 최적화된 PID 값을 설정하여 원활한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 라즈베리파이에 Open CV를 설치한 후 HSV 색공간을 사용하여 인상착의와 같은 색상을 필터링한 영상을 수신하고, 색추출이 어려운 환경에서는 열화상 카메라를 사용하여 열 감지 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였으며, 2~8m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 파란색 추출이 가능하였고, 10cm 이내의 거리에서 열 감지가 가능하였다.
무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.
수목의 파손은 주변 재산과 생명에 치명적인 위험을 초래한다. 특히, 도복으로 인한 위험은 피해범위가 넓고, 충격의 강도가 높기 때문에 선제적으로 대응하는 것이 중요하다. 이에 도복 시 예상되는 잠재적 위험범위를 산정하거나 위험등급을 평가한 시도가 있었지만, 구체적인 물리량으로 위험을 정량화하지 못하였다. 또한, 수목과 피해대상의 형상을 입체적으로 반영하지 못했다는 아쉬움이 있다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생할 수 있는 위험범위와 충격량을 정량적, 입체적으로 예측하기 위한 기법의 개발을 목적으로 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 수목의 도복 시 발생하는 위험범위와 충격량 산출식을 정립하였다. 위험범위 산출 시 수목이 쓰러져 미끄러지는 가능성을 반영해 수고의 1.5배를 반경으로 하는 원의 내부 범위로 확대하여 계산하였다. 수목의 기울기에 따라 직립으로 생육하는 수목은 근원부를 중심으로 360° 범위, 기울어져 생육하는 수목은 기운 방향에서 180° 범위로 설정하였다. 충격량은 충돌이 발생하기 직전 수목의 나중운동량이 피해대상에 전달되는 현상을 이용해 산출하였다. 또한, 수목이 쓰러질 때 근원부를 기점으로 회전운동 하는 것을 반영해 각운동량을 산출하였으며, 이를 선운동량으로 전환하여 충격량을 계산하였다. 둘째, Rhino3D와 Grasshopper를 이용하여 위험범위, 충격량 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 3차원 모델 제작, 산출, 조회 기능으로 구성하였다. 3차원 모델은 Rhino3D를 이용하여 지형, 건물, 수목의 형상을 입체적 모델로 제작하였고, 이를 Grasshopper에 연결하여 공간정보를 구축하였다. 산출 기능에서는 산출식을 활용하여 알고리즘을 코딩하였다. 산출 시 수고, 기울기, 중량 등 수목의 생육 정보와 인접수목, 피해대상, 분석범위 등 주변 환경을 고려하였다. 조회 기능에서는 산출 결과를 종합하여 3차원 모델에 가시화하였다. 산출값에 따라 색상으로 구분하여 위험수목과 위험구역을 효율적으로 판단하였다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생하는 잠재적 위험범위와 충격량을 정량적으로 산출하고, 이를 가시화하여 우선관리가 필요한 대상을 효율적으로 판단하는 방법을 제시하였다. 이는 도복 발생 시, 주변 건물과 관람객의 안전을 위한 대책 수립 및 재난 예방의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 도심지와 공원, 문화재구역에서 명확한 기준 없이 진행되는 수목의 제거를 방지하는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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