• 전자공학회논문지
• /
• 제54권4호
• /
• pp.50-58
• /
• 2017

최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.1-11
• /
• 2019

원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권9호
• /
• pp.28-34
• /
• 2020

본 논문에서는 투과도가 높은 OHP 필름상에 AZO 반도체 물질을 기반으로 한 광센서를 제작하여 광소자 특성 및 이를 구성하고 있는 반도체 소재의 물성에 대해 설명한다. 최근 전자소자 분야에서 주요 이슈가 되고 있는 플렉서블 광소자를 구현하기 위해서 최초로 투명하고 굽힘성이 있는 OHP 필름을 기판으로 사용하였다. 또한, 투명 전극 및 반도체 물질로 양산에 사용되고 있는 ITO는 인듐의 희소성 때문에 가격이 높다. 따라서 이 물질을 대체할 수 있는 소재를 발굴해야 하며, AZO 소재가 가능성이 있는지 Au/Al/AZO/OHP 필름 구조의 광센서 소자를 구현하여 광학 및 전기적인 특성을 평가하였다. 소자 및 이를 구성하는 소재들은 벤딩(굽힘)에 의한 물성 변화가 없었으며, 이와 같은 결과들은 차세대 소자로의 적용에 대한 가능성을 제공한다. 하지만, 양산을 위해서는 OHP 필름 표면의 미세한 스크래치를 제거해야 하며, 뿐만 아니라 광전류를 향상시킬 수 있는 재료, 구조 기반으로 최적화된 소자를 연구해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권5호
• /
• pp.193-204
• /
• 2019

센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.53-59
• /
• 2020

본 논문은 레이더와 카메라를 이용한 스마트 조명 시스템에서 실종자 탐지를 위한 색상 검출 방안을 제안한다. 최근 레이더와 카메라가 내장된 스마트 조명 시스템이 에너지 절약과 동시에 효율적인 실종자 검색에 도움이 된다고 보고 된 바 있다. 스마트 조명 시스템에서 레이다 센서는 조명 주변에 움직임을 감지한다. 조명 주변에서 움직임이 감지되면, 조명이 작동하고 카메라는 녹화기능을 수행한다. 여기서, 스마트 조명에 녹화된 영상은 실종자를 탐색하는 데 활용한다. 특히, 녹화된 영상에서 실종된 사람이 입고 있는 옷의 색상은 실종자를 찾는 데 중요한 단서 중의 하나이다. 이러한단서인 옷의 색상을 식별하기 위한 방법으로 색상 검출을 활용한다. 또한, 색상 검출 과정에서 배경의 영향을 줄이기 위해서 대상체를 고려한 ROI(Region of interest)를 적용한다. 실험 결과에 따르면, ROI를 적용한 경우 색상 검출의 정확도는 97% 이상을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권5_2호
• /
• pp.841-850
• /
• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.15-23
• /
• 2020

기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1283-1297
• /
• 2023

중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권7호
• /
• pp.315-324
• /
• 2023

꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.