고용노동부의 2020년 산업재해 사고 사망 통계 발표에 따르면 최근 5년간 발생한 업무상 사고 사망 재해의 절반 이상이 건설업에서 발생하고 있다. 그중 건설기계와 관련된 충돌 및 협착 사고가 사망 재해의 큰 부분을 차지하고 있다는 것을 알 수 있다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 사고를 예방하기 위해 "건설안전특별법" 발의, 사고 예방을 위한 새로운 기술의 도입 장려 등 큰 노력을 기울이고 있지만, 여전히 건설 현장에서 수많은 안전사고가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 초음파 스캐닝 기술을 통해 반경 내 대상의 종류와 위치를 인식하여 건설기계와 작업자 간의 충돌사고를 예방할 수 있는 기술을 개발했다. 본 연구는 파일럿 실험을 수행하였으며, 결과 분석을 통해 대상 인식과 위치 추정 모두에서 높은 정확도로 기술의 실현 가능성을 증명하였다. 개발한 기술은 건설 현장에서 발생하는 충돌사고를 예방하고, 자동화된 건설기계 충돌사고 예방 기술 개발에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
라이브러리는 독립적으로 실행되지 않고 많은 응용 프로그램에서 사용되므로, 라이브러리의 취약점을 사전에 탐지하는 것은 중요하다. 라이브러리 취약점을 탐지하기 위해 동적 분석 방법인 퍼징이 사용되고 있다. 퍼징 기술은 코드 커버리지 및 크래시 발생 횟수 측면에서 개선된 결과를 보여주지만, 그 효과를 라이브러리 퍼징에 적용하기는 쉽지 않다. 특히, 라이브러리의 다양한 상태를 재현하려면 특정 함수 시퀀스를 호출하고 퍼저의 입력을 전달하여 라이브러리 코드를 실행하는 퍼징 대상 파일과 시드 코퍼스가 필요하다. 그러나 퍼징 환경(시드 코퍼스, 퍼징 대상 파일)을 준비하는 것은 라이브러리에 대한 이해와 퍼징에 대한 이해가 동시에 필요한 어려운 일이다. 이에, 본 논문에서는 테스트 프레임워크를 활용하여 라이브러리 퍼징의 용이성을 확보하고, 코드 커버리지와 크래시 탐지 성능을 향상하기 위한 개선 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 9개의 오픈 소스 라이브러리에 적용하여 기존 연구들과 비교를 통한 개선 효과를 검증하였다. 실험 결과 코드 커버리지 31.2%, 크래시 탐지 기준 58.7%의 개선효과를 확인하였고, 3개의 알려지지 않는 취약점을 탐지하였다.
국내 PC공장은 PC 유공 슬래브를 생산하기 위해 자동화 설비를 도입하거나 매입물 삽입을 통해 중공 단면을 구현하지만 PC공장의 과다한 초기투자비용이 생산원가의 증가라는 주요 원인으로 작용하기에 다른 대안이 필요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 PC 유공 슬래브 부재 생산시 고무 튜브를 내부 속빈 공간을 형성하는 거푸집으로 사용함으로써 다양한 중공 형상의 성형 및 대단면화, 초경량화, 신속생산 대응 가능을 통한 생산성 확보에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 고효율의 냉난방시스템을 구축하기 위해 냉방기와 난방기를 한 대로 동시에 할 수 있는 냉난방 동시형 멀티 에어컨 시스템을 개발하고 하이브리드형 식물공장에 적용하여 복합형 농장의 자동화가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 난방시에 응축기 기능을 하는 열교환기가 냉방시에는 증발기 기능을 하도록 함으로써 냉난방을 동시에 구현하도록 하였다. 실험을 위하여 냉난방 동시형 멀티 에어컨시스템을 제작하고 농장의 식물공장에 적용시켜 식물의 재배 및 보관, 건조 등을 할 수 있도록 하였다. 그 결과 하나의 시스템으로 냉난방을 동시에 해결하는 에너지 절약 시스템으로 농산물의 온도환경을 조절할 수 있었으며 에어컨과 보일러를 동시에 설치하지 않아도 되는 공조시스템을 구현하여 효율적인 농작물 관리가 가능하였다.
컴퓨터와 사람을 구분하기 위한 수단인 캡차는 광고, 스팸 메일, DDoS 등의 공격을 하는 자동화된 봇을 막기 위해 널리 사용되고 있다. 초창기에는 문자가 출력된 이미지를 왜곡시켜 이를 컴퓨터가 식별하기 어렵도록 하는 방식이 주로 사용되었지만, 이러한 방법들은 인공지능 기법이나 이미지 처리 기법으로 쉽게 무력화 될 수 있음이 여러 연구들을 통해 밝혀졌다. 그러한 이유에서 문자 기반 캡차의 대안으로 이미지를 사용하는 캡차가 주목받게 되었고 그에 따라 여러 가지 형태의 이미지 기반 캡차가 제안되었다. 하지만 텍스트 기반 캡차보다 높은 보안성을 제공하기 위해서는 많은 양의 소스 이미지가 필요하였다. 이에 따라 강전일(2008) 등은 소규모의 이미지 데이터베이스를 이용한 이미지 기반 캡차를 제안하였다. 이 캡차는 사용자 실험을 통해 현재 널리 사용되는 문자 기반 캡차에 비해 사용자 편의성을 보였지만, 아직 안전성이 검증되지 않았다. 이 논문에서는 강전일(2008)등이 제안한 복수의 이미지를 합성하여 사용하는 캡차를 실제로 공격해봄으로써 해당 캡차의 안전성을 검증해 보았다.
IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.
무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용 되어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 보안, 군사감지, 환경관리, 산업제어, 홈 자동화 등 많은 영역에 적용된다. 하지만 네트워크를 구성하는 노드의 제한된 에너지에 한계로 활용범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대표적 라우팅 프로토콜 중 LEACH-C를 기반으로 네트워크의 전송을 개선하여 에너지를 효율적으로 사용하는 LEACH-CCBD(Low Energy Adaptive Clustering hierarchy - Centrailized with Cluster and Basestation Distance) 알고리즘을 제안한다. LEACH-CCBD 알고리즘은 클러스터 구성시 멤버노드들의 클러스터 소속에 대하여 멤버 노드로부터 클러스터의 거리와 클러스터 노드로부터 기지국까지의 거리를 합산한 값을 비교하여 선정 우선순위를 두어 클러스터 헤드를 소속시키는 기법이다. 제안한 LEACH-CCBD는 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 각 프로토콜에 대한 성능 결과를 확인하였다. 실험결과 에너지 효율성이 LEACH, LEACH-C 알고리즘보다 우수함을 보였다.
모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.
국내 매입말뚝 시공방법은 선굴착 후 최종단계의 항타 관입량으로 관리하는 것이 일반적이다. 관입량은 오래전부터 수기 측정방식에 의해 이루어지고 있으며, 작업자의 안전문제와 측정값의 신뢰도 부족 등에도 작업성의 한계와 비용 문제로 자동화 기술이 적용되지 않고 있다. 본 연구에서는 비접촉식 말뚝 관입량 측정 장치를 개발하고 기존 장치와 비교계측을 통해 현장 성능을 검증하였다. 또한 관입량 측정장치를 활용하여 현장 품질관리 방법에 대해 분석하였다. 실제 현장 실험을 통해 개발 장치를 활용한 관입량 측정과 수정 Hiley공식 및 동적감쇠계수 산정을 통해 보다 신뢰도 높은 지지력 추정이 가능한 것을 확인하였다. 연구결과에 따라 각 현장마다 수행된 동재하시험으로 부터 현장 보정 절차가 이루어지면 보다 신뢰성 높은 지지력 추정이 가능하며, 실제 현장에서는 동재하시험이 수행되지 않은 말뚝에 대해서도 지지력 관점의 말뚝 시공관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
오링은 기계 부품들 사이에서 틈을 메워주는 역할을 한다. 지금까지 불량품 선별은 육안 및 수작업으로 수행하여 분류 오류가 자주 발생한다. 따라서 사람의 개입이 없는 카메라 기반의 불량품 분류 시스템이 필요하다. 그러나 카메라 입력 영상에서 배경으로부터 필요 영역을 분리하기 위해 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 주변 조명의 변화나 반사 등의 요인으로 인해 단일 임계값 이진화를 적용하기 어려워, 주변 화소 값을 함께 고려한 적응형 이진화 기법을 적용한다. 또한 누락되는 화소 부분을 보완하기 위해 컨벡스 헐 기법도 함께 적용한다. 그리고 분리된 영역에 적용할 학습 모델은 불량 특성이 비선형인 경우에 유리한 잔류 오차 기반의 심층학습 신경망 모델을 적용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 오링의 불량 판별 자동화에 적용 가능하다는 것을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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