• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1925-1936
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• 2010

영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.418-424
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• 2018

수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1092-1095
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• 2019

본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 임베디드 보드의 개발을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 임베디드 보드는 메인모듈, ADC 모듈, I/O 모듈로 구성된다. 메인모듈은 주 연산장치로써 임베디드 보드를 구동하는 운영체제가 포팅되어서 외부장치와 산업용 프로토콜을 이용하여 통신할 수 있는 통신부를 탑재하고 있다. ADC 모듈은 필드에 설치되어 있는 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할을 한다. I/O 모듈은 필드기기의 상태, 경보, 가동명령 등을 전달하기 위하여 외부의 노이즈로부터 차단하기 위한 절연회로를 탑재한 디지털 입출력 모듈이다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 임베디드 보드의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 프로토콜의 연동개수는 5개, 하드웨어의 클록 동기화 속도는 10us, 배터리로 구동되는 보드의 동작시간은 8시간 이상으로서 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1469-1476
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• 2022

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.83-92
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• 2021

지난 동안 낙농업계에서는 다양한 센서 기술과 ICT 응용이 도입되어왔으며 축적된 낙농 데이터를 토대로 과학적인 낙농생산관리가 가능해졌다. 그러나 이러한 시도들은 젖소의 출산이나 우유 생산량과 같은 낙농 생산성에 직접적으로 관여하는 요인들에 대해서만 집중적으로 이루어졌으며 이러한 결과에 근본적으로 관여하는 생리학적 혹은 동물심리학적 요인에 대해서는 연구가 더딘 실정이다. 이 논문에서는 이러한 연구의 일환으로서 젖소의 시간별 행동 데이터로부터 일일 행동패턴을 검출하는 기초적인 방안을 제시하였다. k-평균 군집화를 통해 한 젖소의 1594일간 행동을 네 개의 군집으로 구분하였으며 각 군집에 속한 데이터와 군집의 대푯값을 시각화하여 군집 형성의 합리성을 확인하였다. 또한 개체의 일별 군집 변화를 토대로 군집 개수의 적정성을 판단하였다. 이 연구 결과가 향후 젖소의 이상상태나 질병징후의 포착 연구에 기여하기를 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.280-280
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• 2023

강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.151-162
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• 2022

스마트 건설 기술의 도입으로 공장에서 일괄 대량생산이 가능한 프리팹 부재에 대한 관심이 높아졌다. 프리팹 프리스트레스 콘크리트 거더는 가설시 프리팹 바닥판과의 정합성을 위해 제작부터 가설 전 단계까지 거더의 형상관리가 중요하다. 이 연구에서는 프리팹 거더의 상연 및 하연에 병치된 변형률 측정치를 이용한 캠버 재구성 기법을 제시한다. 특히, 긴장력 도입 이후 가설 전까지 콘크리트의 시간 의존적 거동이 고려된 변형률 데이터에 대해 캠버 재구성 기법을 적용한다. 몬테카를로 수치 모사를 통해 제한된 센서의 개수, 계측 오차 그리고 비선형적 시간 의존적 거동들에 대해 재구성된 캠버의 통계적 정확도를 분석하고 타당성을 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.221-221
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• 2020

최근 기후 변화에 따라 국내 하천은 급격한 유량 증가로 인해 하상의 변화에 많은 영향을 미치고 있다. 특히, 홍수시 하상의 변화에 영향을 미치는 유량 및 유속, 하상재료의 종류 및 대표입경, 입자의 특성 등이 있으며, 이런 요인들은 하상재료의 유실에 영향력을 미치고 있다. 또한, 하상재료의 유실에 영향을 미치는 하상재료의 단위중량, 대표입경, 재료의 특성과 관련이 있으나, 현재 까지 다양한 연구가 진행되고 있지만, 하상재료의 한계조건에 영향을 미치는 관련된 연구는 국내에서 미비한 실정이다. 본 연구에서는 하상의 재료의 종류, 입자의 특성, 입자의 크기에 따라 재료가 가지는 한계 유속과 한계 소류력의 영향력을 파악하고자 진행하였다. 본 연구에서 사용된 실험 수로는 인제대학교에서 개발한 무경사형 고속수로(Jung. 2019)는 수조 제원 가로 1.5 m, 세로 0.95 m, 높이 2.4 m, 수로는 개수로의 형태로 총 길이 10 m, 폭과 높이는 각각 0.3 m인 무경사 고속수로에서 진행되었으며, 사용된 재료는 일반 하천에서 사용되고 있는 모래, 황토를 이용하여 적정 비율을 섞어 시료를 제작하였다. 제작된 시료는 하천설계기준에 제시되어 있는 재료에 대한 등급을 비교했을시, 2-3등급 사이의 재료로 판단되며, 모래와 황토의 비율이 50:50 일때 입도 분포가 가장 좋은 재료로 나타났으며, 제작된 시료를 수로에 삽입하여 유하 전후를 수위센서를 통해 세굴율을 측정하였다. 세굴 측정시 모래 100%로 제작된 시료가 가장 많은 세굴이 일어났으며, 모래 25%, 황토 75%로 이루어진 시료가 가장 적은 세굴이 일어났다. 바이오폴리머의 강도 증진을 보기 위해 세굴이 가장 심하거나, 세굴이 적은 재료에 바이오 폴리머를 섞어 추가 실험을 진행 하였다. 본 연구를 통해 친환경적인 하상재료의 한계유속, 한계소류력에 대한 안정성평가를 진행하여 재료의 안전성에 대해 평가하고 기초자료로 기여하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.437-444
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• 2008

본 연구는 IKONOS-2 위성영상의 센서모델인 RPC 모델에 존재하는 편의들을 항공레이저측량 자료를 활용하여 보정하고 이를 통해 IKONOS-2 위성영상과 항공레이저측량 자료를 정합하기 위해 다양한 조정방정식을 적용하고 이를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 거리자료인 항공레이저측량 자료와 영상자료인 IKONOS-2 위성영상의 특성을 고려하여, 선형객체를 편의 수정을 위한 기하보정의 기본요소로 활용하였다. 이 때, IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델에 존재하는 편의들은 항공레이저측량 자료로부터 추출된 선형객체들을 이용하여 영상좌표계 상에서 조정되게 된다. 특히, 본 연구에서는 IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델의 편의보정을 위해 선행연구들에서 제시된 다양한 형태의 변환함수들에 대해 기하보정 방법론을 적용하고, 사용되는 변환함수에 따른 기하보정의 정확도 평가를 수행하였다. 또한, 기하보정에 사용되는 선형객체의 개수가 결과에 미치는 영향에 대한 평가도 동시에 수행하였다. 마지막으로 DGPS 측량을 통하여 획득된 검사점들을 활용하여 정확도 평가를 수행하고 연구결과의 효용성을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.46-46
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• 2022

유기물의 복잡한 혼합물인 CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 하천 내 BOD(Biological Oxygen Demand), COD(Chemical Oxygen Demand) 및 유기 오염물질과 상당한 관련이 있다. CDOM은 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 성질을 가지고 있으며, 최근 원격감지 기술로 CDOM을 모니터링하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 백제보 상류 23km 구간에서 3년(2016~2018) 중 13일의 초분광영상을 활용하여 머신러닝 기반 CDOM을 추정 알고리즘을 개발하고자 한다. 초분광영상은 400~970 nm의 범위의 4 nm 간격 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 항공기 탑재 AsiaFENIX 초분광 센서를 통해 수집하였으며 CDOM은 Millipore polycarbonate filter (𝚽47, 0.2 ㎛)에서 여과된 CDOM 샘플 자료를 200~800 nm의 흡수계수 스펙트럼으로 추출하여 사용하였다. CDOM 값은 전체기간 동안 2.0~11.0 m^-1의 값 분포를 보였으며 5 m^-1이상의 고농도 구간 자료개수가 전체 153개 샘플자료 중 21개로 불균형하다. 따라서 ADASYN(Adaptive Synthesis Sampling Approach)의 oversampling 방법으로 생성된 합성 데이터를 사용하여 원본 데이터의 소수계층 데이터 불균형을 해결하고 모델 예측 성능을 개선하고자 하였다. 생성된 합성 데이터를 입력변수로 하여 ANN(Artificial Neural Netowk)을 활용한 CDOM 예측 알고리즘을 구축하였다. ADASYN 기법을 통한 합성 데이터는 관측된 데이터의 불균형을 해결하여 기계학습 모델의 CDOM 탐지 성능을 향상시킬 수 있으며, 저수지 내 유기 오염물질 관리를 위한 설계를 지원하는데 사용할 수 있을 것으로 판단된다.