• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.195-202
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• 2020

객체 감지 및 환경 센서 기반의 센서네트워크 환경에서 자원 활용 효율화를 위한 제어 시스템은 센서데이터 획득 및 송수신 기능과 서버에서의 분석을 기반으로 하는 능동적 제어 기능을 필요로 한다. 본 논문은 능동규칙 기반 이동에이전트 미들웨어를 이용하여 원격 데이터 센싱과 서버와의 Zigbee 기반 통신 및 서버의 데이터 분석 방법을 구현함으로써, 센서네트워크 환경에서 중앙 센서데이터 서버의 부하를 감소시키는 새로운 분산제어 프레임워크를 제안한다. 또한, 수요자의 요구 및 환경 변수들을 적용한 능동규칙 기반의 분산제어 방법을 이용한 절전 시스템 프로토타입을 구현하고, 이동에이전트 미들웨어 환경에서 실험과 평가를 통하여 유효성을 검증하였다. 제안 시스템은 센서네트워크 환경에서 분산된 객체들을 효율적으로 자율제어할 수 있는 시스템 프레임워크이며, 향후 스마트 전력 시스템을 위한 최적 전력제어 기반의 수요 반응 서비스 개발에 효과적 적용이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.813-826
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• 2022

카메라를 이용한 영상 처리와 그에 따른 인공지능 기술의 발달로 다양한 분야의 기술이 발전하기 시작했다. 하지만 보드가 가벼울수록 연산이 많이 필요한 영상 처리 알고리즘을 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 경량 임베디드 보드에서 물체 인식 알고리즘을 위한 딥러닝을 사용하는 방법을 제안한다. 비교적 적은 양의 계산으로 segmentation을 처리하는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 ROI(Region of Interest)를 결정할 수 있다. 영역을 마스킹한 후, 더 정확한 딥러닝 알고리즘을 사용해 물체 감지를 할 수 있다. Python에서 입력 이미지를 처리하기 위해 OpenCV를 사용했고 ENet과 YOLO(You Only Look Once)를 사용하여 이미지를 처리했다. 이 알고리즘을 실행함으로써 평균 오차가 절반으로 감소해 정확한 객체 검출을 처리할 수 있고 경량 임베디드 보드에서 실시간으로 객체 인식을 실행할 수 있다. 이 연구는 자율주행과 IoT에서 저가격 경량화된 응용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.213-215
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• 2022

최근 이미지를 처리하는 딥러닝 기술이 화재 감지나 자율주행, 불량품 검출 등에서 다양하게 활용되고 있다. 특히, 제품이 오염되었는지 아닌지를 파악하기 위해 기존 센서 데이터에서 넘어온 오염물질을 통해 파악할 수 있지만, 제품의 균열이나 오염물질 자체를 이미지로 인식하는 기술도 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 오염되지 않은 정상적인 컵과 오염된 컵을 이미지를 통해 분류하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 이미지는 오픈 이미지와 촬영한 이미지를 사용하였고, 3D 객체 인식을 위한 Google Objectron을 활용해 컵 이미지의 상단 부분을 추출하여 이미지를 분석하였다. 본 연구를 통해 위생 분야에서 필요한 제품의 오염도를 이미지 기반으로 추출할 수 있는 연구에 다각도로 활용할 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.197-205
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• 2024

자율주행 자동차 개발 및 상용화에 있어서 주행안전도 확보가 가장 중요한 시점에서 이를 위해 전방 및 주행차량 주변에 존재하는 다양한 정적/동적 차량의 인식과 검출 성능을 고도화 및 최적화하기 위한 AI, 빅데이터 기반 알고리즘개발 등이 연구되고 있다. 하지만 레이더와 카메라의 고유한 장점을 활용하여 동일한 차량으로 인식하기 위한 연구 사례들이 많이 있지만, 딥러닝 영상 처리 기술을 이용하지 않거나, 레이더의 성능상의 문제로 짧은 거리만 동일한 표적으로 감지하고 있다. 따라서 레이더 장비와 카메라 장비에서 수집할 수 있는 데이터셋을 구성하고, 데이터셋의 오차를 계산하여 동일한 표적으로 인식하는 융합 기반 차량 인식 방법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더와 CCTV(영상) 설치 위치에 따라 동일한 객체로 판단하기에 데이터 오차가 발생하기 때문에 설치한 위치에 따라 위치 정보를 연동할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권4호
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• pp.351-359
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• 2011

최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.

• 대한간호
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• 제15권6호통권86호
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• pp.42-60
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• 1976

1.행동특성별 제언 1 기본 지식면 첫째, 간호원리, 법칙에 관한 지식을 갖게 한다. 둘째, 간호학의 용어, 기호, 단어 및 개념에 대한 지식을 갖게 한다. 셋째, 간호원리, 의견, 활동을 검증하고 판단하는 기준에 관한 지식을 갖게 한다. 넷째, 간호현상의 과정, 경향, 원인, 순서에 관한 지식을 갖게 한다. 다섯째, 간호문제 요구를 처리하는데 필요한 수단 형식, 체제, 용법에 관한 지식을 갖게 한다. 여섯째, 학설에 관한 지식을 갖게 한다. 일곱째, 간호학 분야에서의 특수한 문제나 현상을 다루는데 쓰이는 탐구방법에 관한 지식을 갖게 한다. 여덟째, 간호 문제나 자료의 분류에 관한 지식을 갖게 한다. 아홉째, 특수한 사실의 성질, 특징, 정확성에 관한 지식을 갖게 한다. 제언 2 이해능력면 첫째, 간호문제를 창조적으로 해결하고 연구, 발전 시킬 수 있는 능력을 기른다. 둘째 간호현상을 정확하게 추리하고 검증하여 결론을 추출하며 진술하는 능력을 기른다. 셋째, 간호문제를 해석하고 자료를 재정리, 재배열, 또한 새로운 견지에서 해설하는 능력을 기른다. 넷째, 관찰된 간호현상을 설문화 또는 도표화 하는 능력을 기른다. 제언 3 태도면 첫째, 정서적 안정감을 유지하면서 환자와의 인간 관계를 원만하게 유지할 수 있는 태도를 기른다. 둘째, 확신을 갖고 간호활동에 임하는 태도를 기른다. 셋째, 한국사회가 필요로 하는 간호원의 역할을 스스로 감지 적응하고 간호활동 개선에 이바지하는 태도를 기른다. 넷째, 약품을 신중히 다루는 태도를 기른다. 다섯째, 새로운 직을 배워 개척하고자 하는 의욕을 갖게 한다. 제언 4 기능면 첫째, 환자를 이해하고 안정시킬 수 있는 능력을 갖게 한다. 둘째, 간호를 포괄적으로 수행할 수 있는 능력을 기른다. 셋째, 간호문제를 창의적으로 처리할 수 있는 능력을 기른다. 넷째, 새로운 간호지식이나 기술에 대해서 자율적으로 연수, 학습할 수 있는 능력을 기른다. 다섯째, 간호 문제에 대한 흥미와 호기심을 갖게 한다. 여섯째, 병실기구를 과학적이고 합리적으로 관리하는 기능을 기른다. 일곱째, 의료(진료)기구를 조작할 수 있는 능력을 기른다. 제언5 비판능력면 첫째, 간호문제나 현상 방법에 있어서 그 가치를 논리적 또는 주관적 기준에 의해 자료를 평가하는 능력을 기른다. 둘째, 일반적인 이론, 학설, 표준 사실에 입각해서 자료를 평가할 수 있는 능력을 기른다. 제언 6 분석능력면 첫째, 요소 및 부분들간의 관련과 상호작용 또는 인간관계를 관찰하고 분석할 수 있는 능력을 기른다. 둘째, 복잡한 간호문제를 부문별, 요소별로 분석하는 능력을 기른다. 셋째, 자료의 형태, 구조, 형식의 특징과 조직을 분석하는 능력을 기른다. 제언 7 종합 능력면 첫째, 간호계획 절차를 창안할 수 있는 능력을 기른다. 둘째, 자기의 생각을 효율적으로 전달하는 능력을 기른다. 셋째, 특수한 간호 현상이나 기본적 명제에서 어떤 추상적 관계를 연역해 낼 수 있는 능력을 기른다. 제언 8 응용능력면 첫째, 간호문제를 해결하는데 실제로 응용 할 수 있는 교육을 시킨다. 둘째, 간호이론을 구체적인 상황에 효율적으로 응용할 수 있는 능력을 기른다. 셋째, 지역사회의 특성에 알맞은 간호기술이나 간호절차를 창안할 수 있는 능력을 기른다. 넷째, 간호방법을 모색하고 이용하는 능력을 기른다. 다섯째, 조사를 통해 합리적이고 논리적인 결론을 내릴 수 있는 능력을 기른다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.186-201
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• 2021

자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-57
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• 2021

자율주행의 핵심기술인 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems) 중 대표기술인 전방충돌경보(Forward Collision Warning)를 대상기술로 선정하여, 주행시뮬레이션 실험 기반의 교통사고 예방효과를 추정하였다. 효과척도로 ①인지반응시간(s) ②감속도(m/s2) ③충돌여부(회)로 선정하여, 전방충돌경보 미설치시와 설치시의 변화량 측정하였다. 실험 시나리오는 운전자 전방의 차량의 급정거하는 시나리오(1)과 옆차로에서 차량이 끼어드는 시나리오(2)를 진행하였으며, 주간/야간으로 구분하였다. 분석결과, 전방충돌경보장치를 설치하였을 경우, 인지반응시간(s)이 감소하였으며, 감속도(m/s2)는 감소하였다. 운전자의 위험상황을 빠르게 감지하여 여유로운 감속을 할 수 있게 되었으며, 그에 따른 전방충돌횟수도 감소한 것으로 분석되었다. 향후 운전자의 운전성향을 반영하고 실험 시나리오를 다양화하면, ADAS의 설치효과를 증대시키고 다른 기술의 효과추정에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.358-366
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• 2019

연구목적: 본 논문은 국가지정문화재와 비교해 상대적으로 관리가 취약한 시도지정문화재의 관리 실태에 대한 조사를 통해 문제점을 명확히 하고 개선방안을 검토하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 시도지정 문화제의 관리 실태를 파악하기 위하여 고령군의 35종 문화재를 대상으로 문화재 관리 현황 및 문제점에 대한 조사를 실시한다. 또한, 문화재 관리인, 소방 및 행정 공무원 등에 대한 면담조사를 바탕으로 문화재 유형별 취약요소에 대한 개선방안을 고찰한다. 연구결과: 지방문화재의 경우 목조건축물 화재, 동산문화재의 도난 그리고 풍수해의 영향에 매우 취약한 것으로 조사되었다. 근본적으로 문화재가 넓은 지역에 분산되어 있기 때문이다. 그 결과, 경찰관 및 소방관의 순찰에 한계가 있으며, 이를 대체할 수 있는 재난 모니터링 및 대응을 위한 CCTV, 소화전, 감지기 등의 기계경비 및 소화설비 등이 매우 부족한 실정이다. 또한 지자체는 예산 및 인력 부족으로 직접적으로 관리체계를 강화하는 것이 어려운 것으로 조사 되었다. 결론: 시도지정 문화재에 대한 재난안전 관리체계 강화를 위해서는 지방자치단체를 중심으로 소방, 경찰 그리고 문화재 관리인의 재난대응 단계별 업무를 명확히 하여 매뉴얼을 작성하고 훈련을 통해 체계화 하여야 한다. 또한, 평상시의 감시체계 구축을 위하여 지역의 의용소방대, 자율방재단 그리고 자원봉사자 등으로 구성된 지역 문화재관리 커뮤니티를 강화해 나가야 한다.