• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.345-352
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• 2022

최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.105-118
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• 2022

최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.

• 한국광학회지
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• 제33권1호
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• pp.11-21
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• 2022

본 연구에서는 자율주행차의 라이다 센서용 광위상배열(optical phased array, OPA)에서 우수한 신호 품질을 얻을 수 있는 방법에 대해 조사하였다. OPA를 구성하는 광 안테나가 주기적으로 배치되어 있는 경우에는 grating lobe의 형성으로 인해 빔 조향의 범위가 제한된다. 광 안테나가 비주기적으로 배치된 OPA에서는 한 개의 main lobe만 형성되어 넓은 조향 범위가 가능하지만 side lobe에 의한 잡음의 영향으로 신호 품질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 비주기적인 OPA에서 발생하는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 향상시키기 위한 최적화 연구를 수행한 결과를 보고한다. 최적화를 위한 목적 함수로는 side-lobe level (SLL)을 이용하였고, SLL이 가장 낮은 안테나 배열을 구하기 위한 최적화 기법으로는 입자 군집 최적화(particle-swarm optimization, PSO), 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA), 패턴 검색 알고리즘(pattern-search algorithm, PSA) 등을 적용하였다. 128 채널의 광 안테나 배치로 이루어진 비주기적 OPA에서 위 3가지 최적화 기법을 적용하여 결과를 비교하였다. 전반적으로 PSO와 GA는 서로 유사한 최적화 결과를 보였고, PSA는 이와는 약간 차별적인 특성을 보였다. 최적화가 이루어진 각도가 45도보다 작을 때에는 최적화 각도가 작을수록 모든 조향 각도에서의 평균적인 SLL 값이 증가하는 경향을 보였지만, 최적화가 이루어진 각도가 45도 이상일 경우에는 최적화 알고리즘에 관계없이 -13 dB 이하의 평균 SLL 값을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비주기적인 OPA에서 고품질의 신호를 얻기 위한 최적의 안테나 배열을 구하는 데 있어서 PSO, GA, PSA의 최적화 알고리즘이 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.23-29
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• 2023

초등학생들은 인공지능을 활용하여 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것이 중요하므로 문제 해결 능력을 기르는 교육과 함께, 인공지능을 활용한 문제 해결 능력을 키우는 교육이 필요하다. 초등학생들은 인공지능에 대한 개념과 원리를 이해하고, 인공지능이 어떻게 작동하는지에 대한 기초적인 이해를 쉽게 재미있는 방식으로 교육받을 수 있는 형태가 필요하다. 이를 위하여 초등학교 3학년을 위한 8시간 기반의 인공지능 융합 프로그램을 자율주행차를 소재로 계획 및 운영한 결과 초등학생들의 문제 해결 능력, 창의력, 인공지능 이해도 등을 향상시키는 데 효과적임을 보여주었다. 캠프를 운영한 결과 학생들의 인공지능에 대한 이해도가 사전 평균 3.56(표준편차 .85), 사후 평균 4.00(표준편차 .71), t값은 -5.412(p<0.001)로 나타나서 통계적으로 인공지능의 이해도가 향상되었음을 알 수 있었고, 학생들의 만족도와 흥미도가 높음을 확인할 수 있었다. 향후에는 초등학생들이 직접 아이디어를 구안하고 인공지능 모델이 적용될 수 있는 제품을 만들어서 인공지능 모델을 프로그래밍할 수 있는 형태의 교육프로그램을 개발할 필요가 있을 것이다.

• 접착 및 계면
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• 제24권3호
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• pp.95-99
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• 2023

본 연구에서는, 판상형의 천연 마이카에 이산화티타늄의 코팅 및 환원을 통해 라이다 인지형 검은색 소재를 제조하였으며, 이를 도료로 응용하여 라이다 실증 검증을 진행하였다. 상세히는, 졸-겔 반응을 통해 천연 마이카에 이산화티타늄을 코팅하고, 수소화붕소나트륨을 통해 검은색으로 환원하여 Black TiO₂@Mica 소재를 제조하였다. 이후, 도료로서 응용 가능성을 확인하기 위해 친수성 투명 바니시에 혼합하고 유리 기판에 분사하였다. 그 결과, 제조한 Black TiO₂@Mica 기반의 도료는 실제 검은색의 명도(L*=12.1)와 높은 근적외선 반사율(30.2 R%)을 나타내었다. 더불어, 제조한 판상형 검은색 소재는 성공적으로 라이다 센서에 인식되는 것을 확인하였다. 이는, 굴절률이 다른 천연 마이카와 이산화티타늄 간의 계면에서 빛의 반사가 일어나는 프레넬의 반사 법칙에 기인한 것이다. 본 연구 결과를 통해, 라이다 센서에 인식되는 검은색 소재를 제조함으로써 자율주행차 뿐만 아니라 로봇, 드론 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 유기물자원화
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• 제32권1호
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• pp.39-47
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• 2024

본 연구에서는 반도체 제조공정에서 발생한 실리콘 슬러지(SS)를 재활용하여 라이다 센서에 인식 가능한 검은색 소재(SS/bTiO₂)로 제조하고, 두 종류의 라이다 센서(MEMS 및 Rotating LiDAR)를 활용하여 제조한 소재의 인식률을 확인하였다. 상세히는, SS 표면의 금속 불순물을 제거하여 이산화티타늄을 도입하고 화학적 환원을 통해 SS/bTiO₂ 소재를 제조하였다. SS/bTiO₂는 투명 페인트와 혼합하여 친수성 검은색 도료로 제조하고 스프레이 건을 사용하여 유리 기판에 도포하였다. SS/bTiO₂ 기반의 도료는 상용화된 카본 블랙 기반의 도료와 유사한 명도(L^*=15.7)를 가짐과 동시에 우수한 근적외선 반사율(26.5R%, 905nm)을 나타내었다. 더불어, MEMS 및 Rotating 라이다를 통해서도 성공적으로 인식이 되는 것을 확인하였다. 이는 프레넬 반사 원리에 의해 검은색 이산화티타늄과 실리콘 슬러지 간의 계면에서 높은 반사가 일어났기 때문이다. 본 연구를 통해, 반도체 제조공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 효과적으로 재활용할 수 있는 새로운 응용 방안에 대하여 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.335-343
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• 2024

본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제49권1호
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• pp.54-69
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• 2021

2020년 문명사회의 전반적 생활 방식은 종이와 같은 소모성 아날로그 미디어에서 데이터 공유에 기반한 디지털 미디어로, 유선에 기반한 미디어에서 무선의 언택트 미디어로 뚜렷한 변화를 보인다. 본 연구는 이러한 사회 변화 양상을 바탕으로 조경학과 교육과정에서 컴퓨터 미디어의 교육과 활용이 시대의 변화에 적합하게 운용되고 있는지를 고찰하고, 4차 산업혁명 시대의 조경 교육을 위한 새로운 컴퓨터 수업의 방향을 제시하고자 한다. 조경은 도시를 연구 및 설계 대상으로 하는 분야로 사회 변화와 긴밀하게 연결되어 있다. 하지만 실리콘밸리를 기반으로 IT 혁명이 시작되고, 인공지능, 빅데이터, 자율주행차, 클라우드 네트워크, 사물인터넷 등 4차 산업혁명의 디지털 인프라가 현대 사회를 기술적으로, 사회적으로, 경제적으로 변화시키고 있는 데에 반해, 조경 교육이 그러한 변화를 적극적으로 수용하며 가시적인 차이를 만들고 있다고 보기에는 분명한 근거가 부족하다. 따라서 본 연구는 조경 교육에서 컴퓨터 테크놀로지와 뉴 미디어의 활용 현황을 돌아보고, 새로운 시대에 적합한 교육과정의 대안적 방향에 대해 논의했다. 우선 현대 조경 및 건축 전반의 컴퓨테이셔널 디자인의 동향에 대해 살펴 논의의 근거를 마련했다. 그리고 이를 바탕으로 국내외 조경학과 교육과정에서 컴퓨터 미디어 수업의 변화 양상과 현황을 선행 연구와 교과과정을 바탕으로 분석했다. 그 결과, 국외 조경학과의 경우 1994년의 연구와 2020년의 현황 사이에 컴퓨터 관련 과목의 수가 눈에 띄게 증가하고, 그 종류가 다양해진 반면, 국내 조경학과의 경우 일부 교과목이 변경된 것 외에 별다른 변화를 확인할 수 없었다. 이는 국내 조경 교육과정이 디지털 시대의 변화에 소극적으로 대처하고 있음을 시사한다. 마지막으로 이러한 논의를 바탕으로 4차 산업혁명 시대의 조경학과가 컴퓨터 미디어와 관련해 지향해야 할 새로운 교육과정에 대한 여러 실천적 대안을 검토했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.815-825
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• 2017

야간 혹은 우천시에 노면표시의 시인성이 저하되어 교통안전에 위협을 초래하고 있는 가운데, 본 연구에서는 최근 소개된 차선도색 장비 성능개량에 따른 노면표시 수명 연장(1.5배), 생산성 향상(56.3%), 축광차선도료를 배합한 야광 노면표시의 시인성 개선(97.0%) 등 다양한 기대 편익과 종합적인 소요비용을 고려한 경제적 타당성을 제시하고자 하였다. 노면표시 시인성 개선에 따라 45.4%의 사고가 감소, 연간 2,463억원의 교통사고 절감편익이 발생하며, 재도색주기 증가에 따른 공사중 교통혼잡비용 절감 연간 123억원, 자율주행자동차 차선인식 성능 개선에 따른 장비 가격 절감으로 연간 453억원의 편익이 발생하여, 축광노면표시 도입에 따른 연간 총 편익은 3,039억원으로 산정되었다. 전국 도로 91,195km의 차로구분선, 중앙선 및 가장자리차선에 야광차선 도입시 총비용 증가분은 연간 1조 9,222억원으로 경제성(비용-편익비 0.16) 확보가 어려운 것으로 나타났다. 교통사고 잦은 곳의 지방부 분석 구간길이(400m)에 대한 도로유형별 차로수별 차선도색비용과 교통사고비용 원단위를 적용하여 축광 노면표시의 경제적 타당성이 확보되는 사고 규모를 산정한 결과, 노면표시가 직 간접적 원인인 사고로 유발된 사망자가 연간 1명 이상이거나, 부상자가 연간 2명 이상(단, 왕복 4차로 미만인 경우는 연간 1명 이상)인 경우 경제적 타당성이 확보되는 것으로 나타났다. 구체적으로, 관련 사고구간(5,697개)에 대한 야광 노면표시 설치비용을 사고감소편익과 비교한 결과, 충분한 경제성(비용-편익비 3.91)이 확보되었다. 연구의 한계와 향후 연구주제가 논문의 말미에 토의되었다.