• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.1034-1036
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• 2017

최근 가구별 라이프스타일의 변화로 외식 소비문화가 증가하면서 간편하면서도 건강한 음식인 회전초밥을 찾는 수요도 늘어나고 있다. 하지만 기존 회전초밥 가게는 레일 위의 초밥을 일일이 직접 확인하고 만들어야하는 번거로움이 있어 판매량 및 초밥 현황 파악에 정확성이 낮으며, 소비자는 초밥의 신선도가 떨어져도 알 방법 없다. 본 논문은 이러한 문제들의 해결책으로 라즈베리파이를 이용한 초밥 관리 시스템을 제안한다. 이 시스템의 첫 번째 기능은 회전하는 레일에 부착된 파이카메라로 영상처리를 하여 불필요한 인력 없이 한눈에 레일 위의 초밥을 확인한다. 두 번째 기능은 RFID 태그로 시간을 체크하여 최대한의 신선도를 유지하면서 고객에게 상품을 제공한다. 세 번째 기능은 카메라와 RFID로 판매량을 파악하고 웹에서 조회 가능하게 한다. 즉, 이 시스템은 실시간으로 판매량과 초밥 공급을 확인할 수 있도록 하고, 더욱 신선한 상품을 제공하여 상품의 질적 향상과 일의 효율성을 높일 수 있도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.1056-1059
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• 2019

본 논문은 SLAM 기술로 3D 매핑하고 태양광 발전기 패널 표면의 오염영역을 파악하여 청소하는 자율비행 드론에 대한 연구이다. 본 프로젝트에서 구현된 드론은 SLAM 기술을 활용하여 3D 매핑과 ROS Topic 통신으로 자율비행을 하면서 카메라로 촬영한 영상에서 태양광 발전기 패널을 파악하고 패널에 있는 얇은 먼지막을 프로펠러에 의하여 발생하는 바람으로 제거한다. 그리고 열화상 카메라로 확인된 고오염 또는 고장으로 인한 발열 부분에 페인트 볼을 떨어트려 시각적으로 표시하고 관리자에게 능동적으로 알린다. 이로 인해 제안된 방법에 따라 넓은 영역에 분포된 다수의 태양광 발전기 패널의 오염정도를 쉽게 파악하고 저오염 영역의 즉각적인 청소 및 고오염 영역의 빠른 보고로 인하여 전반적인 태양광 발전 효율을 제고할 수 있으며, 수동으로 이루어지는 인력 관리에 비하여 오염지역 파악 및 제거 시간이 보다 빠르고 정확하게 이루어질 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.1
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• pp.3-9
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• 2020

In Korea, 63% of the nation's land is made up of forests, and the average temperature of the earth has been increasing. Forest service has been operating a proactive control system for preventing the spread of forest pests such as Pine wilt disease. but there were some hurdles in timely control due to weather, topography and manpower management difficulties. In this paper, we propose a model for building fast, accurate and efficient control system by categorizing the damage and dead wood automatically based on the images acquired using small unmanned aerial vehicles based on information and communication technology. In particular, the proposed model establishes an effective response system for government affairs through cooperation in the private sector. It can also create new jobs in the unmanned aerial vehicle business and service industries.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.258-258
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• 2023

도시침수는 하천홍수와는 달리 짧은 시간에 발생하며 저지대 우수 유입, 배수관로 용량 부족등으로 인해 발생한다. 추가적 원인으로 국지성 집중호우가 있으며 짧은 시간에 많은 비가 집중적으로 내리는 현상을 의미한다. 한두 시간 혹은 몇 분 동안의 짧은 시간에 좁은 지역에서 발생하는특성 때문에 발생 시간, 지점, 강우량에 대한 정확한 예측이 어려워 도심지의 저지대가 침수되는등 예상치 못하는 침수피해가 자주 발생한다. 강우량별 피해 범위를 보면 시간당 30~40mm 정도에서 하수관이 역류하고, 시간당 50mm 강우량에서 지하실이나 지하상가와 같은 지하공간에서 침수피해가 발생할 수 있으며, 시간당 100mm 이상의 강우에서는 대규모 재해가 발생할 우려가 높아진다. 도시침수 피해를 줄이기 위해 지자체에서는 CCTV를 운영하여 위험을 감시하고 있지만다수의 인력과 환경에 따라 영상 확인의 한계가 있다. 그러나 침수센서는 침수 정도를 수치로 표현하여 데이터를 확보함과 동시에 다수의 지역을 모니터링하는데 유용하다. 또한 주변 환경에 상관없이 계측된 자료를 모니터링 할 수 있다. 기존 센서를 설계할 때는 도시 미관을 해치는 경우가있었으나 본 연구에서는 도심지의 여건에 맞추어 인도용, 차도용, 공원용의 용도에 맞는 센서를구축하여 미관을 해치지 않으면서 기존의 지형을 활용하고자 하였다. 이 후 구축된 센서를 이용하여 리빙랩 개념의 테스트베드를 통해 다양한 도시침수의 원인이 되는 조건을 검토하여 실증 실험을 진행할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.667-668
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• 2020

최근에는 범죄예방과 시설물 안전 및 출입관리, 화제예방 등 다양한 목적으로 감시카메라(CCTV)가 널리 보급되어 공공기관이나 상업시설 등 어느 곳에서나 찾을 수 있다. 이렇듯 많은곳에서 저마다의 이유로 사용되고 있는 감시카메라지만, 가장 흔하게 사용되는 이유는 범죄예방에 있다. 시설 내·외부에 감시카메라를 설치하여 도난사건 등을 사전에 방지하고 사후 증거확보에 유용하게 쓰일 수 있기 때문인데 문제는 감시카메라를 통해 사건을 사전에 방지하기 위해서는 실시간으로 사람이 카메라 영상을 지켜보고 있어야 한다. 하지만 사람이 항상 감시할수있을수는 없기 때문에 예방보다는 사후 증거확보를 위해 사용되는 실정이다. 즉 대부분의 감시카메라가 본래의 역할에 절반밖에 하지 못하고 있다는 것이다. 본 과제는 이러한 문제점을 해결하기 위해 감시카메라 자체의 기능을 추가하여 감시카메라가 인력을 필요로 하지않고 스스로 본래의 역할을 다할수있게 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.229-229
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• 2020

최근 광학이미지 및 레이저를 활용한 계측 기술이 발전됨에 따라서 수공학 분야의 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 및 원격탐사(Remote Sensing, RS) 기술의 활용 분야가 증가하고 있다. 광범위한 하천공간의 조사결과를 가시화하고 품질 및 활용성 제고를 위하여 GIS 및 RS 기술과 같은 고도화된 조사기술 및 장비의 도입하고 많이 활용하고 있다. 우리나라의 하천은 지형학적 특성으로 하천연장이 길고 접근성이 매우 불리하다. 하천정비 사업을 통하여 하천에 근접하게 접근할 수 있는 조건이 있다 하더라도 교목이나 지형지물에 의하여 시야 확보가 어려운 조사구간이 많다. 하천공간조사를 위한 드론 활용의 장점은 차량 및 도보로 접근이 어려운 조사대상에 접근하여 다양한 각도로 촬영하여 조사 목적에 부합하는 성과물 획득이 가능하다. 한국수자원조사기술원은 하도특성(평면, 사행 및 종횡단 조사)을 사전에 하천기본계획 보고서에서 곡률반경과 만곡도, 유심편향축, 최심하상경사 및 평균하상경사 등을 수집하고 현장에서 드론을 활용하여 접근조사가 어려운 항목에 대하여 드론을 적극적으로 활용하여 조사하고 있다. 드론을 활용할 경우 인력 및 소요시간이 대폭 절감되며 조사목적에 부합하는 다양한 조사 성과물을 얻을 수 있은 장점이 있다. 최종적으로 촬영된 영상자료는 넓은 범위의 하천공간을 고해상도 수치 지도화가 가능해 하천특성을 정량적으로 평가할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.223-223
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• 2020

하천 조사에 드론의 필요성은 점차 증가하고 있으며, 하천시설 조사 및 하천 물리량 간접 계측 등에 있어서 활용성 또한 증가하고 있다. 드론을 이용한 하천시설 및 하천 조사는 주로 광학 영상에 기초한 간접 계측을 중심으로 활발히 기술 개발이 진행되고 있으며, 최근에는 적용하는 임무장비를 확장하여 초분광카메리나 LiDAR 등을 활용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있으며, 관련 기술의 개발도 역시 급격히 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 통해 하천 조사에 있어서 간접 계측의 정확도는 계속하여 증가하고 있으나, 기술의 편리성이나 활용성에 비해 정확도 향상에는 어느 정도 한계가 있으며, 간접 계측에 의한 정확도를 확보하기 위해서는 여전히 직접 계측 결과와 비교를 통한 검보정이 필수적이다. 직접 계측은 첨단 계측기를 사용한다고 하더라도 아직까지 인력에 의한 의존도가 높으며, 측정 효율이 여전히 떨어지고 있어 간접 계측의 편리성을 저하시키는 원인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 드론 기반의 간접 계측이 편리성 및 활용성, 정확도를 올리 수 있는 무인 IoT 수질 측정기를 개발하고자 한다. 무인 IoT 수질 측정기는 드론에서 측정한 자료 검보정 자료 획득을 목표로 하며, 드론으로 측정한 지역에 대한 데이터 검보정 정확도를 향상 시킬 수 있는 측정방안을 고려하고 있으며, 현재 이용 가능한 IoT 통신 모듈의 적용성 및 통신 거리를 고려하여 개발을 진행하고 있다. 특히 데이터 전송을 고려하여 개별 통신 규약 검토를 진행하였으며, 각종 표준을 검토하였다. 통신을 위한 전력 소모를 고려하여 저전력 통신 모듈을 중심으로 검토를 진행하였으며, 하천의 특성을 고려한 수질 측정 지점 결정을 위한 측정 알고리즘을 개발하여 적용하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.957-958
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• 2023

본 연구에서는 공정 내 인체 끼임 사고 및 저출산 고령화 시대 등의 문제들로 인한 인력 감소 문제들을 해결하기 위하여 인공지능 기반의 모빌리티 플랫폼을 개발하였다. 본 플랫폼은 yolo-v4 기반으로 로봇이 공정 내부를 이동하면서 공정 내 불량 와이어를 검출하여 공정 유지보수 관리자에게 알려 주고 실시간으로 공정 내부 상황을 무선으로 모니터링할 수 있는 기술을 연구하였다. 또한, 로봇에는 무선 충전 기능을 갖추고 있어 추가적인 공정 내 인체 끼임 사고 등을 예방할 수 있도록 하였다. 본 연구 결과에서는 불량 와이어 검출 시, 평균 92.1%의 정확도를 보였으며, 공정 제품에 대한 양품, 불량품의 검출은 평균 98%의 정확도를 보였다. 또한, 실시간 무선 영상 모니터링는 24fps로 전송되어 공정 내부를 살피는 것에 유의미한 결과를 보였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.11
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• pp.305-313
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• 2019

Recently, spatial information is being constructed actively based on the images obtained by drones. Because occlusion areas occur due to buildings as well as many obstacles, such as trees, pedestrians, and banners in the urban areas, an efficient way to resolve the problem is necessary. Instead of the traditional way, which replaces the occlusion area with other images obtained at different positions, various models based on deep learning were examined and compared. A comparison of a type of feature descriptor, HOG, to the machine learning-based SVM, deep learning-based DNN, CNN, and RNN showed that the CNN is used broadly to detect and classify objects. Until now, many studies have focused on the development and application of models so that it is impossible to select an optimal model. On the other hand, the upgrade of a deep learning-based detection and classification technique is expected because many researchers have attempted to upgrade the accuracy of the model as well as reduce the computation time. In that case, the procedures for generating spatial information will be changed to detect the occlusion area and replace it with simulated images automatically, and the efficiency of time, cost, and workforce will also be improved.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.177-185
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• 2020

The spread of COVID-19 has caused confusion in the education field as it has led to the implementation of untact classes without preparation. The purpose of study is to find ways to effectively design and operate untact classes for tax accounting department. The survey and FGI were conducted on professors and learners. As a result, video classes through lecture shooting and PPT-based video conversion were the most utilized. Students prefer these two types most, because they can learn repeatedly regardless of time and space. The improvement measures are as follows. For video classes that reflect various characteristics of the subject, supporting for equipment and human resources is needed, and for professors, teaching support for untact classes and education on equipment manipulation is needed. Continuous Quality Improvement for untact classes should be overhauled. In the future, in-depth research is needed to various majors, this will help find ways of untact classes suitable for the characteristics of the subjects.