• 지구물리와물리탐사
• /
• 제8권1호
• /
• pp.59-66
• /
• 2005

이 논문의 주 목적은 효율이 높은 공통중간점(CMP) 자료 획득 방법에 대해 서술함으로써, GPR탐사의 적용성을 넓히기 위함이다. CMP 자료 획득의 효율을 높이기 위한 가장 중요한 기술적 혁신은 실시간 이동 GPS(RTK-CPS)를 이용한 GPR 안테나의 위치 연속 모니터링이다. 이 연구에서 제안한 자동 안테나 이동 시스템은 GPR 탐사에서 시간을 가장 많이 요구하는 특정 지점에 안테나를 위치시키는 과정이 필요없기 때문에 탐사 시간 효율이 개선된다. 수치적 실험으로부터 자료획득 효율이 향상됨에 따라 자료의 밀도 및 CMP 중합수가 늘어나는 것을 예측할 수 있었으며, 이는 결과적인 자료의 신호대 잡음비 향상을 초래한다. 현장 적용은 이러한 가설을 입증하였으며, 이 연구에서 제안된 방법을 CMP 방식의 GPR 탐사를 좀 더 실질적이고 널리 사용될 수 있게 한다. 게다가 이 방법은 정밀한 지하수 정보를 제공할 수도 있는데, 이는 CMP 방식으로 얻은 공간적으로 조밀한 유전상수 분포를 물포화도와 갈이 지하수 특성과 관계 깊은 조밀한 물리량 분포로 변환할 수 있기 때문이다.

• 한국컴퓨터게임학회논문지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.61-70
• /
• 2018

본 논문은 골프 스윙 자세 학습자를 위하여 골프 스윙의 참조 모델인 3D 모델과 학습자의 골프 스윙을 촬영한 동영상을 대상으로 스윙 동작 시 각각의 위치 및 시간에서 각 동작을 정밀하게 비교 분석하기 위해 3D 모델의 골프 스윙 동작과 학습자의 스윙 동작을 동기화 시키는 방법을 제안하고 구현한 결과를 제시한다. 3D 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생하기 위해서 먼저 학습자의 골프 스윙 동영상을 촬영하고, 촬영한 동영상으로부터 어드레스 자세부터 피니쉬 자세까지 골프 클럽의 위치에 따라 상대적 시간 정보를 추출한다. 고품질 모션 캡쳐 장비를 통해 초당 120프레임으로 캡처된 골프 전문가의 움직임 정보를 3D 모델에 리깅한 3D 참조 모델에 학습자 스윙 동영상으로부터 추출한 골프 클럽의 위치별 시간 정보를 적용하여 3D 참조 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생함으로 학습자는 골프 스윙의 각 위치에서 참조 모델과 자신의 자세를 정밀하게 비교함으로 자세를 교정하거나 학습할 수 있다. 동기화된 재생을 통하여 기존의 수동적으로 위치를 조정하며 참조 모델과 학습자의 스윙을 비교 분석하는 시스템의 기능을 편리하게 사용할 수 있도록 개선할 수 있으며, 골프 자세의 각 위치를 검출하는 영상 처리 기술을 적용한 부분을 제외하고, 동기화시키기 위해 동영상에서 자동적으로 각 위치의 시간 정보를 추출하여 동기화시켜 재생하는 방법은 일반적인 생활 스포츠 분야로 확대하여 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.583-598
• /
• 2022

인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권3호
• /
• pp.31-38
• /
• 2021

낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_1호
• /
• pp.847-859
• /
• 2021

최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제8권2호
• /
• pp.88-96
• /
• 2021

표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.73-82
• /
• 2019

스마트팩토리를 구축하기 위해서는 CPPS(Cyber Physical Production System)의 구축은 필수적으로 동반되어야 하는 중요한 시스템이다. CPPS를 통해서 물리적 공장을 디지털 기반의 사이버 세상으로 옮겨오고 이를 지능적, 자율적으로 모니터링하고 제어하는 것이 스마트팩토리의 실체이다. 하지만 기존에 제시된 CPPS의 아키텍처들은 추상적인 모델링 형태의 아키텍처만 제시하고 있으며, 스마트팩토리에서 데이터를 수 집 교환을 위한 국제 표준인 OPC UA Framework(Open Platform Communication Unified Architecture)을 CPPS의 기본적인 체계로 적용한 연구는 부족하였다. 이에 아키텍처 구성 실제 공장에 적용 가능한 CPPS 아키텍처로 분산되어진 필드 데이터를 수집하여 중앙에 집중화 된 서버에서 집중된 데이터 처리가 되어야만 클라우드와 IoT를 모두 포함할 수 있는 CPPS를 구현 가능하다. 본 연구에서는 중앙 처리 OPC UA Framework을 준수한 OPC UA를 기술 체계를 기반으로 중앙의 OPC UA Server를 통해 CPPS 아키텍처를 구현하고 OPC UA 모델링 처리를 통해 CPPS 논리 프로세스와 데이터 처리 프로세스가 자동으로 생성되는 방법을 포함한 CPPS 아키텍처를 제안하고 모델 공장을 실제로 구현하여 그 성능과 가용성에 대해서 연구하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.161-170
• /
• 2019

다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.313-315
• /
• 2019

국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
• /
• 한국자원식물학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.48-48
• /
• 2019

Amorphophallus paeoniifolius (Dennst.) Nicolson는 영명으로 Elephant yam 또는 Whitespot giant arum 으로 불리는 천남성과(Araceae) 식물로 동아시아, 뉴기니, 오세아니아, 마다가스카르 등지에서 자생하고 있으며 숲의 가장자리 또는 2차림에서 발견 된다. 다년생 식물로 덩이줄기는 어두운 갈색의 둥근모양으로 직경 20~25 cm로 자라고 수염뿌리가 사방으로 달린다. IUCN 적색목록(Red List)에 관심대상 종(LC: Least Concern)에 속하는 식물이다. 현지인들은 마(Dioscorea Polystachya Turcz.)처럼 채소로 먹기도 하며 약용으로 쓰이기도 하는데 복부장애, 소화불량, 천식, 기관지염, 빈혈 등에 약효가 있다. Amorphophallus paeoniifolius은 $25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$, 연강수량 1,000~1,500 mm에서 잘 자란다. 가운데 눈이 올라오면서 생장을 시작하고 며칠이 지나서야 잎 또는 꽃으로 자라는지 알 수 있다. 잎의 생육주기는 잎눈이 생장을 시작하면 잎자루 끝에 소엽과 소잎자루가 접힌 채로 올라온다. 소엽들이 펴지면서 완전한 모습을 갖추는데 30일 이상의 생장기간을 갖는다. 잎의 형태는 우상복엽(pinnate compound leaf)으로 우산처럼 보이는 잎 하나로 광합성을 한다. 잎은 최대 높이 2.5~3 m, 너비 3 m까지 자라며, 잎자루의 색은 녹색과 청색으로 얼룩덜룩한 무늬가 있다. 인공환경 조건에서 Amorphophallus paeoniifolius 생활사 중 잎의 주기를 연구하기 위해서 광, 온도 등의 지상부 환경은 열대 및 아열대 식물의 자생지와 유사하게 조성하였고, 지하부 환경은 인공 배합토를 사용하여 조성하였다. 평균온도는 $25{\sim}28^{\circ}C$, 겨울철 최저 $16^{\circ}C$, 여름철 최고 $33^{\circ}C$를 유지 관리 하였다. 자동 환경제어시스템으로 온도 및 환기를 유지 관리하고 필요에 따라 수동제어 관리를 병행하여 조절하였다. Amorphophallus paeoniifolius는 잎을 먼저 생성하고 광합성으로 생산된 영양물질을 덩이뿌리에 저장을 하고 그 영양물질을 이용하여 꽃을 피우는 생육 특성을 지닌다. 실험에 사용된 공시 식물은 2018년 12월 미얀마에서 생체(덩이줄기) 형태로 도입되었다. 화분에 식재 후 약 5개월이 지난 시점에서 잎의 생장이 시작되었다. 2019년 7월 29일 기준으로 높이 80 cm, 너비 60 cm의 크기로 성장하였으며, 생육환경에 따라 3~5개월 뒤 잎이 지고 나면 다시 덩이줄기로 되돌아갈 것으로 판단된다. 하지만 지금까지 이 식물에 알려진 정보는 인공환경에서의 연구가 아닌 자연환경에서의 연구결과이기 때문에 인공적인 온실 환경에서 자란 Amorphophallus paeoniifolius는 잎의 주기는 더 오래 갈 수도 있으며 꽃의 주기 또한 느리거나 빠를 수 있다. 잎의 생장주기(Leaf Cycle)시 잎자루가 낮과 밤의 방향을 달리 하여 자라는 것이 관찰되었다. 이는 광합성을 위해서 잎자루의 방향을 햇빛 방향으로 돌리는 것으로 판단된다. Amorphophallus paeoniifolius를 실내 조경 식물 또는 식 약용의 소재식물로 활용하기 위해서는 꽃의 생장주기 등 추가적인 모니터링과 연구가 필요하다.