• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.25-31
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• 2022

자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.70-76
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• 2022

클라우드 서버를 이용한 IoT 응용 개발은 네트워크로 연결된 하드웨어에 데이터 송수신 지연, 네트워크 트래픽, 실시간 처리 지원을 위한 비용 등의 문제가 발생한다. 엣지 클라우드 기반 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빠른 데이터 전달이 가능하도록 뉴로모픽 하드웨어를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크를 위한 모델 최적화 기법을 제안한다. 뉴로모픽 하드웨어에 최적화된 네트워크 모델 파라미터를 자동 조정하는 것에 초점을 맞추었다. 정확도에 대한 사용자 요구사항을 기반으로 더 높은 성능을 보이도록 최적화를 수행한다. 성능 분석 결과, 기존의 오픈 프레임워크에서 지원하는 고정 기법과 달리 사용자의 요구사항을 모두 만족하였으며 수행시간 측면에서 더 높은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1188-1191
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• 2021

블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.594-596
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• 2022

본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.306-307
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• 2022

최근 지능형 해상교통정보 서비스, 자율운항 시스템 등의 개발 및 검증, 고도화 과정에서 실제 해상교통상황의 구현이 가능한 선박조종 시뮬레이터와 연동하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 해상교통상황 기반 선박조종 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 시뮬레이션 서버를 구축하여 지능형 해상교통정보 연계 시스템으로부터 실제 해상교통상황에 대한 정보를 수신받아 선박조종 시뮬레이터 구동을 위한 정보로 변경하였으며, 실시간 시뮬레이션 영상을 사용자에게 제공하기 위해 우리나라 무역항 및 연안항에 대한 3차원 형상 모델링과 주요 선종에 대한 3차원 형상 모델링을 수행하였다. 이렇게 개발된 시스템은 10,000척 이상의 선박의 동시처리가 가능하여 사용자가 원하는 해역에서 실제 해상교통상황을 시뮬레이션할 수 있게 함으로써 지능형 해상교통정보 서비스의 고도화, 자율운항 시스템의 개발 및 검증 등에 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.610-616
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• 2023

본 논문에서는 Robot Operating System(ROS) 기반의 모바일 매니퓰레이터(Manipulator)를 이용한 무인 배송 로봇 시스템을 구현하고 시스템 구현을 위해 사용된 기술에 대해 소개한다. 로봇은 엘리베이터를 이용해 건물 내부에서 자율주행이 가능한 모바일 로봇과 진공 펌프를 부착한 Selective Compliance Assembly Robot Arm(SCARA)-Type의 매니퓰레이터로 구성된다. 로봇은 매니퓰레이터에 부착된 카메라를 이용하여 이미지 분할과 모서리 검출을 통해 배송물을 들어올리기 위한 위치와 자세를 결정할 수 있다. 제안된 시스템은 스마트폰 앱 및 ROS와 연동된 웹서버를 통해 배송 현황을 조회하고 로봇의 실시간 위치를 파악할 수 있도록 사용자 인터페이스를 가지고 있으며, You Only Look Once(YOLO)와 Optical Character Recognition(OCR)을 통해 배송 스테이션에서 배송물과 주소지를 인식한다. 아울러 4층 건물 내부에서 진행한 배송 실험을 통해 시스템의 유효성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.41-49
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• 2024

본 논문은 선박 건조 현장에서 작업자 위치 추적 시스템의 모델링 및 구현 내용을 다룬다. 산업 현장에서 작업자의 위치 파악은 안전사고 예방을 위한 중요한 요소로 강조된다. 이에 본 논문에서는 전력선 통신과 비컨 통신을 결합한 시스템을 활용하여 작업자의 위치를 정확하게 추적하는 방법을 제시한다. 주요 구성 요소인 비컨 스캐너와 외부 모니터링 서버 시스템 구현을 다루며, 실험을 통해 시나리오별로 작업자의 위치 변화를 확인하고, 관리자 웹 서비스를 통해 작업자 위치 현황을 확인하는 방법을 제시한다. 이를 통해 안전 관리자에게 실시간 위치 정보를 제공하여 작업자의 안전을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.903-907
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• 2006

수위, 우량, 유량, 유사량 등 수문자료 중에서 유량자료는 가장 많은 쓰임새를 갖고 있음에도 불구하고 신뢰도가 낮은 이유로 인해 많은 문제점을 안고 있는 것이 현실이다. 이렇게 유량측정자료의 신뢰도가 낮은 이유는 크게 5가지로 들 수 있는데 1)측정 수행자의 잦은 교체 등에 따른 조사역량 부족, 2)수행자별 유량측정 및 분석방법 상이, 3)장비의 유속검정 등 관리미흡 및 성능 저하, 4)유량측정 상당시간 경과 후 유량측정성과 정리로 오류 수정 곤란, 5)유량측정성과의 체계적인 관리 미흡 등이다. 이러한 문제점을 개선하고 현장에서의 유량측정 신뢰도를 향상시키기 위하여 (주)웹솔루스에서는 PDA를 이용한 유량측정 관리시스템을 개발하였으며 기존의 한국수자원공사에 국한된 기능을 건설교통부 한국건설기술연구원에서 활용이 가능하도록 프라이스컵을 이용한 유량측정이 가능하도록 유량측정 관리 시스템의 기능을 개선하였다. 현재 이 시스템 C/S 기반 및 웹 기반으로 개발되었으며, 2003년부터 2005년까지의 주요 댐 지점에서의 성과를 바탕으로 그 활용성을 검토하였다. 본 시스템을 기반으로 측정된 자료들은 사용자가 보유하고 있는 서버에 실시간으로 저장이 되며, 현 2006년에는 한국수자원공사에서 운영하고 있는 13개의 댐과 1개의 국가 하천에 대하여 총 59개의 관측지점에서 활용되고 있고 있다. 본 시스템 도입을 통해 유량측정성과가 체계적으로 관리되고 있으며, 향후 시스템에 대한 지속적인 유지 관리가 이루어진다면 오랜 기간에 걸쳐 축적된 많은 양의 유량자료는 수자원관리에 큰 역할을 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 입력자료로 변환하도록 하는 자료 동화 기능, CE-QUAL W2 모형을 수행하는 기능 및 결과자료를 분석하는 기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.제외하면, 부자측정 방법에 의한 유량산정시 가장 큰 오차원인은 홍수시 측정된 유속측선의 위치와 홍수 전후로 측정된 횡단면상의 위치가 일치하지 않는 점과, 대부분 두 측정 구간의 평균값을 대푯값으로 사용한다는 점이다. 본 연구는 다년간의 유량 측정 및 검증 경험과 자료를 토대로 현장에서 부자를 이용하여 측정된 측정성과를 정확도 높은 유량자료로 산정하는데 있어서의 문제점을 도출하고, 이로 인해 발생하는 오차를 추정하여 그 개선방안을 제시해 보고자한다. 더불어 보다 정확한 유량 산정을 위한 기준과 범주를 제시하고자 한다.리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.77-91
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• 2004

학습자 정보의 표준화는 원격교육기관간의 원활한 학습자 정보 교류와 학습자 정보의 체계적 관리를 통한 학습자 중심의 이러닝 서버스를 제공하기 위해 반드시 필요하다. 기존의 학습자 정보 표준화 모형은 시스템간의 교류에 중점을 두는 경향이 있었으나, 학습자의 개별 특성에 따른 맞춤식 교육을 위해서는 교육적 관점에서 학습자 정보의 표준화를 다를 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 학습자 정보 표준화 모형에 대한 선행 연구를 바탕으로 학습자 성향 정보와 학습 성과 정보 등 교육적 목적을 위한 구체적인 표준화 항목을 도출하여 전체 3개 영역의 33개 항목으로 구성된 학습자 정보 표준화 모형을 개발하였다. 또한 이러닝의 운영 경험이 있는 26개 대학을 대상으로 설문조사를 실시하여 학습자 정보 표준화 모형을 위한 필수 정보와 선택 정보를 구분하였다. 표준화 모형은 그 적용 범위와 목적에 따라 각 요소들의 중요도가 달라지는데, 본 연구에서는 표준화 모형의 적용 범위를 대학을 중심으로 한 고등교육 영역으로 한정하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.