최근 해상교통관제시스템(VTS : Vessel Traffic Service)은 항행지원정보교류가 가능한 육상국으로서 선박 통항의 안전과 효율성을 증진시키고 환경을 보호하는 e-Navigation의 핵심적 시스템으로 역할이 기대되고 있다. 최근 IALA를 통하여 국제적으로 데이터 공유를 위한 구조에 대한 연구와 표준 포맷이 정해지고 있으며 IVEF(IVEF:Inter-VTS Data Exchange Format)는 이중의 한 중요한 요소이다. 이러한 실시간의 트래픽 정보는 국가적으로 보안에 민감한 요소이나 현 규격에 정해진 보안성에 대한 규정은 다소 정해진 바 없이, 연동하기 위한 보안 규격을 다시 설계하여 상호 추진하고 연동시험을 수행해야 될 수준이다. 또한 Radar에 대한 물표 자체의 전달은 현재 고려하고 있지 않기 때문에 Track되지 않은 물표는 불필요한 많은 속성들을 같이 전송해야 하며, 레이더 물표에 대한 별도의 정해진 속성은 없는 상태여서 기존의 선박의 길이를 기반으로 비율을 고려하여 다시 재 산출되어야 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 데이터 공유를 위한 IVEF의 규격을 검토하고 이를 보완하는 내용을 고려하여 새로운 프로토콜 및 방안을 제시한다. 이러한 구조는 VTS 시스템에서 적용 가능한 방안인지를 확인하여, 실제 적용할 수 있는 기술개발로서 방향을 정립하고자 한다.
의사가 병원에서 환자를 진찰할 때 의사는 환자의 상태를 직접 확인하고 환자와의 대화를 통해 대면 진단을 한다. 그러나 의사가 환자를 직접 진료하기 어려운 경우가 많다. 최근에는 여러 유형의 원격 의료 시스템이 개발되었다. 그러나 현존하는 많은 시스템이 심장질환, 목상태, 피부상태, 귀의 내부상태 등을 관찰할 수 있는 능력이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 환자의 육안 검사와 청진이 가능하도록 실내에서 자율주행이 가능한 대화형 원격진료 로봇 시스템을 개발한다. 개발된 로봇은 WebRTC 플랫폼을 통해 원격 제어가 가능하도록 다관절 로봇팔을 이용해 의사의 관찰 하에 환자에게 다가가 환자의 상태를 확인할 수 있다. 환자로부터 원격으로 얻은 영상 정보, 음성 정보, 환자의 심음 및 기타 데이터를 WebRTC 플랫폼을 통해 의사에게 전송할 수 있다. 개발된 시스템은 의사가 참석할 수 없는 다양한 장소에 적용이 가능하다.
공항 안내 시스템 중 하나인 디지털 사이니지는 탑승객에게 비행 정보 및 공항정보를 효과적으로 제공하여 공항의 업무 효율을 향상시키는 목적으로 사용할 수 있다. 그러나 현재 공항의 디지털 사이니지는 한 종류의 광고를 모든 고객에게 무차별적으로 표출함으로서 광고의 효율성에 문제점을 내포한다. 이러한 비효율성문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 성별인식기능의 지능형 디지털 사이니지를 연구하였다. 성별인식 지능형 디지털 사이니지는 전방의 고객을 실시간으로 인식하고 고객의 성별을 추정하여 성별에 맞는 광고를 표출하는 시스템이다. 또한 광고 효과 소프트웨어로 고객의 광고에 대한 집중도를 분석하여 광고 효과를 크게 증가 시킬 수 있다. 지능형 디지털 사이니지에 응용된 성별 인식은 형상인식과 통계분석 기법을 사용하여 고객의 성별을 추정하였다. 스마트 디지털 사이니지는 고객의 성별에 따른 광고를 표출함으로서 고객의 서비스 만족도 및 공항업무효율의 향상에 기여할 수 있다.
증강현실이란 실제 환경에 가상으로 생성된 정보를 실시간으로 증강하고 사용자가 그 정보들과 상호작용할 수 있도록 함으로써, 정보의 활용을 극대화하는 차세대 정보처리 기술이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 증강현실 시스템을 구현하기 위한 물체 추적 방안으로 마커를 사용하지 않는 마커리스 추적 알고리즘을 연구하였다. 마커리스 방식의 증강현실은 마커를 따로 부착하지 않아도 되고 위치의 제약이 없어서 사용자가 증강현실 기술을 사용하기 편리하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 마커리스 추적을 위해 특징점 추출 기반의 SURF 알고리즘을 사용하였다. SURF 알고리즘은 다른 특징점 추출 기반 알고리즘보다 연산량이 적어 PC 환경보다 비교적 낮은 하드웨어 성능을 가지고 있어 모바일 기기에도 사용할 수 있다. 그러나 SURF 알고리즘은 모바일 기기에 적합한 최적화 작업이 되어있지 않다. 그러므로 본 논문에서는 모바일 기기에 적합한 추적을 위해 SURF 알고리즘을 여러 환경에서 실험하여 성능을 비교하고, 최적화 방안을 연구하였다.
LX 한국국토정보공사 공간정보연구원에서는 2011년부터 LX 위성측위 (GNSS; global navigation satellite system) 네트워크를 구축하고 2014년부터 MAC (master-auxiliary correction) 방식의 네트워크 실시간 이동측위 (RTK; real-time kinematic) 전국망 운영 실험을 하고 있다. 본 연구에서는 LX GNSS 인프라의 구축 현황을 소개하고 LX GNSS RTK 서비스를 이용한 측위 성능 분석을 결과를 제시한다. 측위 성능 분석은 전북 전주, 서울, 그리고 인천에 설치된 지적도근점 중 총 25개를 이용하였으며, 1회 관측, 2회 중복관측, 그리고 5회 중복관측을 수행하였다. 측위 성능 비교를 위하여 한국국토정보공사 MAC과 국토지리정보원 VRS로 측량한 성과를 지적도근점의 고시좌표와 각각 비교하였다. 그 결과, 두 시스템이 평균오차와 표준편차가 1~2cm 수준으로 유사한 성능을 보였다.
본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
모발일 RFID를 이용한 U-AD(Advertisement)는 RFID태그를 읽을 수 있는 리더기를 휴대전화에 장착하여 음반, 도서, 의약품 등에 부착된 Tag의 정보를 휴대전화로 읽어 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 신 개념의 서비스이다. 본 연구에서는 이러한 서비스를 활용하여 휴대폰의 RFID리더기로 Tag를 읽었을 때 단편적으로 밖에 볼 수 없는 광고 내용을 휴대폰으로 실시간으로 볼 수 있는 서비스 시스템을 개발하였다. 모바일 RFID를 이용한 U-AD는 소비자의 휴대폰을 이용하여 해당 상품의 정보를 구체적으로 보여줌으로써 원하는 물건인지 정확하게 알 수 있고 효율적인 구매를 유도할 수 있다. 또한 광고주 측면에서 보면 상품의 광고효과를 극대화하여 더 많은 수요를 창출하게 된다.
현재 기후 변화를 비롯한 여러 자연재해 및 여러 재해로 인해 막대한 손실을 가져오고 있으며, 이러한 자연재해는 원천적 차단은 어렵다. 그러나 이런 재난현장의 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 시간내에 피해를 줄이기 위한 방안으로 본 연구에서는 ICT 기술을 접목하여 대응전략을 구사하며, 미래 유비쿼터스 사회를 대비하기 위한 USN 기술을 응용한 모델이 필요하여 제안하고자 한다. 제안 알고리즘은 이동 방향이 일정하지 않아도 보다 적은 수의 이동 기지국만으로도 디지털 각도기를 활용한 방향각과 정지 시 확인할 수 있는 추정 위치를 연계하여 위치 파악이 가능하다는 것을 시뮬레이션을 통하여 분석한 바에 따르면, 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘들보다 더욱 효율적임을 확인하였다.
관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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