본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
지하철은 도시 지상 교통의 문제를 개선하고 완화하는 역할을 하면서 도시의 합리적 발전을 도모함과 동시에 지하철 관련 산업의 발전을 이끌었다. 국가 전체의 발전에 거대한 경제이익과 사회이익의 이중효과를 가져왔다는 것은 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 서비스스케이프의 개념을 지하철에 적용하고, 지하철 서비스스케이프의 정의를 수립하였다. 이를 위해 지하철의 서비스 공간과 서비스 시설을 분석하고, 서비스스케이프와 관련된 기존 국내외 문헌을 연구하였다. 첫째, 본 연구는 지하철의 서비스스케이프 개념을 정의하였다. 둘째, 국내외 서비스스케이프 연구를 통하여 지하철 서비스스케이프에 적합한 10가지 요소를 도출하였다. 셋째, 서울·부산·대구·대전·광주 5개 도시의 지하철 현장조사·분석을 통해 국내 지하철 서비스스케이프 현황의 순위는 서울지하철 203개, 부산지하철 197개, 대구지하철 192개, 광주지하철 178개, 대전지하철 172개로 나타났다. 그 중에서 쾌적성, 사회성, 청결성, 안전성의 4가지 요소는 동일하며, 이에 따라 각 도시 지하철이 같은 기준으로 되는 것으로 보인다. 그러나 심미성, 공간성, 편의성, 오락성, 개방성과 정보성 6가지 요소는 도시 지하철 별의 차이가 있는 것을 알 수 있었다.
이동약자가 집에서 밖으로 나오는 순간부터 이동에 대한 어려움을 겪는 경우가 있다. 보호자들 또한 시간적 여유가 없어 사회적 약자인 가족을 보호시설에 위탁하게 되는 경우 피보호자의 위치를 알기 위해서는 보호자가 직접 확인할 수밖에 없다. 이러한 보호자의 불안감과 수고를 덜어주고, 보호시설 관계자와 이용자의 편의성을 제공하기 위해 AI 홈케어 솔루션에 대한 설계를 하게 되었다. 비영리재단, 보호시설에 서비스를 무료로 배포하여 사용하는 시설이 많아진다면 보호자의 걱정이 줄어들고, 시설 이용자들을 관리해야 하는 시설 관계자의 부담도 줄어들게 될 것이다. 본 논문에서는 이동약자를 고려하여 이동과 관련한 모든 데이터인 보호자에게 피보호자의 위치, 상태 알람뿐만 아니라 위급한 일이 발생하면 보호자에게 긴급 알림서비스 기능을 제공한다. 나아가 시설 관계자의 편의와 부담을 덜어주기 위해 내비게이션 기능을 사용하여 최적의 경로를 추천해주는 서비스 기능도 제공할 필요가 있다. 이동약자가 이용하는 셔틀의 위치, 승하차 시간 등 보호자에게 필요한 정보를 제공하여 불안감을 덜어줄 필요가 있다. 또한 서비스를 무료로 제공하면서 시설 관리자는 봉사의 질, 이동약자는 서비스의 질을 높여주는 데 목표가 있다.
항로표지는 안전한 항해를 위해 중요한 도구로 항로표지가 제공하는 다양한 정보는 매우 중요하다. 항로표지 정보를 효율적으로 활용하기 위한 표준화된 항로표지 정보에 대한 수요는 점차 증가하고 있으며, 이를 위해 국제항로표지협회에서는 항로표지 정보관리 표준인 S-201을 제정하고 회원국에게 적용을 권고하고 있다. 그러나 우리나라는 항로표지법에 따라 항로표지를 정의하고 그 정보를 관리하고 있기에 국제적인 표준인 S-201 표준에 따른 정의 및 정보관리의 필요성은 더욱 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 국제항로표지협회의 권고에 따라 S-201 표준을 적용한 항로표지 정보 관리 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국제항로표지협회의 항로표지 정보 분류기준과 우리나라의 분류기준을 비교한 후, S-201 표준을 적용한 우리나라 항로표지 정보관리방안을 제시하였다. 이러한 연구 결과는 전세계적으로 정보 활용이 용이한 표준화된 디지털 항로표지 정보를 관리하는 데 중요한 기초자료로 활용될 것이라고 사료된다.
제4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운산업에서는 자율운항선박(MASS)의 기술 개발 및 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따른 국제 규정의 개발 역시 가속화되고 있다. 특히 IMO 해사안전위원회(MSC) 105차 회의에서는 회원 당사국 간 비강제적 자율운항선박 규정(MASS Code) 개발을 위한 로드맵을 수립하고 본격적으로 규정 개발에 착수하였다. 다수의 국가가 MASS Code 개발 작업에 적극적으로 참여하고 있으며, MASS Code에서 MASS 기능에 대한 상세한 요구사항에 대한 규정 개발 작업이 진행중이다. 특히, 자율운항선박의 자율도와 관련하여 "운항 모드(Mode of Operation)" 개념이 처음으로 언급되었으며, 2023년 4월에 개최될 IMO 자율운항선박 공동작업반(MASS JWG) 회의부터 이 운항 모드에 대한 논의가 진행될 것으로 예상된다. "운항 모드" 개념은 MASS 및 MASS 기능에 대한 설명과 더불어, MASS Code 개발을 위해 지속되어 논의될 것이다. 이 논문은 운항 모드 설정에 대한 기초연구를 수행하기 위해 운항 모드에 대한 지침을 제공하는 IMCA M 220 문서의 내용을 검토한다.
부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.
본 연구는 국내 시각장애인 대부분이 외출 시 사용 및 휴대하는 보행 용구인 흰 지팡이를 중심으로 사용성을 개선하고, 도출된 문제점에 대해서는 개선 및 해결 방안을 마련함으로써 시각장애인의 보행권 및 안전사고 예방에 기여하고자 하였다. 또한, 본 연구는 시각장애인을 대상으로 한 연구로, 우리나라 국민 중 약 25만 명에 달하는 전맹과 저시력자 중에서도 보행 용구인 흰 지팡이 없이 혼자 외출하지 못하는 20%에 해당하는 1~2급 시각장애인을 주 타깃으로 하였다. 연구하는 과정에서 디자인씽킹의 더블 다이아몬드 모델(공감하기→문제 정의하기→아이디어 내기→프로토타입 만들기→테스트(검증하기)를 통해 시각장애인이 보행 용구로 주로 사용하는 흰 지팡이의 문제점을 도출하여 사용성을 개선하고 흰 지팡이가 시각장애인이 보행하는 과정에서 실질적인 도움이 될 수 있도록 사용자 입장에서 콘셉트를 개발하였다. 공감하기를 과정에서 조사한 결과 시각장애인의 비율 증가, 모든 시각장애인을 도와줄 인력이 턱없이 부족한 상황, 시각장애인이 필수적으로 사용하는 보조 장치의 개선과 고도화, 점자블록 훼손, 불법점거, 철거, 유지 보수에 대한 문제, 시각장애인을 위한, 모두를 위한 점자블록 패러다임 제시 등 총 다섯 가지의 문제점으로 종합하였다. 아이디어 찾기와 프로토타입 만들기에서 브레인스토밍을 통해 도출된 상황들을 KJ법을 통해 그룹핑하고 관계를 설정하고 콘셉트의 방향성을 수립하기 위해 특정 상황과 주요 원인을 정리하였다. 도출된 솔루션과 주요 기능을 네 가지로 정의하고 솔루션과 주요 기능이 필요한 대표적인 상황을 두 개의 사용자 시나리오로 정리하였다. 가상의 페르소나(Persona)와 사용자 여정 맵(Customer Journey Map)을 상황에 맞춰 정리하고 3D 모델링을 통해 프로토타입을 제작하여 아이디어를 시각화하였다. 마지막으로 평가하기에서 시각장애인을 위한 길 안내용 스마트 지팡이를 ① 휴대성을 강조한 스마트 지팡이 + ② 다른 전자기기들과 호환성 + ③ 안전성과 편의성을 갖춘 제품으로 최종 콘셉트를 도출하였다.
우리나라의 수자원관련 인공위성 영상정보의 활용능력은 현재 선진국대비 20~30% 수준에 머무르고 있다. 지금까지 수자원분야에서 인공위성영상의 대부분의 활용은 수문모형의 입력자료로서 토지피복도를 사용하는 수준이다. 이 또한 2000년대 건설교통부 '유역조사사업'을 통하여 미국의 Landsat 영상을 활용하여 전국적으로 1975년부터 2000년까지 5년 간격의 기본적인 토지피복도 (USGS level 1~30 m 해상도)를 작성하여 이를 보급한 것으로부터 정착되었다 (국가수자원관리종합정보시스템 http://www.wamis.go.kr/). 2000년 이후로는 환경부가 토지피복도를 제작 공급하는 부처로 구분되어, 이후의 자료로는 2008년 10 m 해상도의 토지피복도가 구축되어 있다. 한편 2000년부터 위성영상을 획득하기 시작한 Terra/Aqua MODIS 위성은 영상정보 활용의 획기적인 전환점을 만들었다고 할 수 있다. 웹상에서 제공하는 다양한 수자원/수문관련 공간정보들이 거의 실시간으로 제공되고 있는 것이다. 공간해상도 또한 250~1,000 m 수준이라 수자원분야에는 충분히 활용이 가능하며, 상세화 (Downscaling) 기술을 개발하여 정보의 수준을 끌어올리기도 한다. 정부는 2005년 8월 국가과학기술위원회에서 '미래 국가유망기술 21'을 확정하였는데, 21개 핵심분야 중에서 공공성 (국가안위 위상제고)을 고려하여 "전지구 관측 시스템과 국가자원 활용"을 선정한 바 있다. 특히 '우주와 지구', '정보와 지식', '안전', '국토관리 및 사회인프라'기술분야에서 제안된 기술들 중에는 원격탐사기술을 중심으로 구성하여, 미래의 원격탐사기술이 수자원분야에 활용될 것을 고지한 바 있다. 이에 건설교통부는 2006년 5월 '국토이노베이션기술개발사업'을 추진하면서 건설교통 R&D 혁신로드맵의 "재해예방 및 감지기술 분야"에서 홍수재해 예방시 원격탐사기술이 큰 비중을 차지하는 것으로 제안한 바있다. 한편, 2013년에는 국토교통부 국토교통과학기술진흥원에서 '위성정보를 활용한 글로벌 수자원 감시, 평가, 예측시스템 개발'을 위한 기획을 거쳐 2014년 7월 '국토관측센서 기반 광역 및 지역 수재해 감시 평가 예측기술 개발 연구단 (2014~2019)'이 발족되었다. 기술개발 내용으로는 위성정보 기반의 수문기상인자 산출기술, 미계측유역 수자원변동 분석기술, 수문학적 가뭄감시 및 전망기술, 하천건천화 추적기술 등이 포함되어, 수자원분야에서 원격탐사기술의 획기적인 발전이 기대되고 있다. 또한, 정부는 2020년대에 수자원 전용위성을 쏘아올릴 계획을 가지고 있어, 인공위성영상을 활용한 연구는 급성장할 것으로 예상된다. 현재 원격탐사 기술개발을 위한 다양한 위성영상 분석소프트웨어 (PG-STEAMER, ERDAS, ER-MAPPER, IDRISI, ArcGIS 등)들이 적정한 가격으로 개발되어 있으므로, 분석툴에 대한 물리적인 환경은 갖추어져 있다고 볼 수 있다. 지난 30여년 동안 GIS를 이용한 다양한 수자원 관련연구가 정착되어 온 것과 마찬가지로, 이제 원격탐사관련 위성영상정보의 활용연구가 활성화되어 다양한 기술개발을 통한 수자원분야의 우주기술시대를 맞이하기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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