본 논문은 산업현장 및 주거 공간에서 사용될 수 있는 폐기물 배출 및 처리를 위한, 센서 기반의 스마트 압축 시스템 구현에 관한 연구이다. 최근 산업 고도화에 따른 폐기물과 1인 가구의 증가 및 다양한 문화생활에 따른 주거용 폐기물의 양이 크게 증가되고 있으며 이로 인해 인간의 환경뿐만 아니라 해양오염, 토양오염 등 생태계까지 지속적인 악영향을 미치고 있다. 특히 유동 인구가 많은 도심지 및 산업현장에서는 폐기물 배출량을 효율적으로 처리할 수 있는 방안이 요구되고 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 폐기물 투입의 동작을 감지하고 투입된 폐기물의 양을 인지하도록, 다양한 센서들을 구비하여 자동압축과 개폐기능을 갖춘 시스템을 구현하고자 한다. 적외선 감지 센서를 통해 움직임을 감지하거나, 충격 센서를 이용하여 외부 신호를 받아들여 투입구를 자동으로 개폐할 수 있는 기능을 설계하였고 거리센서를 장착하여 내부 폐기물양을 외부에서도 쉽게 모니터링 할 수 있게 하였다. 또한 수동 개폐 및 압축 기능을 추가적으로 구현하여 필요에 따라 사용자가 직접 동작이 가능하도록 구현하여 시스템의 효용성을 높였다. 최종적으로 스마트 압축시스템을 제작, 평가하여 사용자 편의 및 구현성을 검증하였다.
RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
최근 위성의 SAR(Synthetic Aperture Radar), 통신 및 신호 감시 임무가 고도화됨에 따라 경량화 및 전개 면적 대비 수납효율이 우수한 전개형 메쉬 안테나에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 전개형 메쉬 안테나는 임무 주파수대역이 증가함에 따라 메쉬 제직 밀도의 척도인 OPI(Openings Per Inch)의 수가 증가하는 특징이 있으며, 이러한 OPI 변화는 메쉬의 광학물성 특성에 직접적인 영향을 미치므로 이에대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 메쉬의 광학 물성치와 반사판에 대한 열적 관계를 검증하기 위해 기존 해외 연구사례를 바탕으로 메쉬의 다양한 광학적 특성에 따른 궤도 열해석 통해 메쉬와 안테나간의 열적 민감도 분석과 메쉬 반사판의 온도구배 영향성 분석을 수행하였다.
본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 실내에서 비전센서를 이용한 마커 영상 인식을 통해 무인이송차량(AGV)의 주행 경로를 제어하는 방안을 제안한다. 적외선센서와 랜드마크를 이용한 AGV 주행 제어 시스템의 경우 실내로 투과되어 들어 온 햇빛으로 인해 적외선 센싱 결과를 제대로 인식하지 못하는 공간이 발생하는 점과 작업 공간이 협소할 경우 랜드마크를 이용한 주행 경로 제어가 어려운 상황이 발생하였다. 이처럼 WSN 환경에서 센싱정보를 획득하지 못하는 상황을 보완할 수 있는 방안으로 마커와 AGV 간 상대 거리 정보를 지문 정보로 활용하는 방안을 제안한다. 무선신호 수신세기(RSS)를 지문으로 사용하는 방식에 비해 마커 영상 이미지 크기를 지문으로 사용하면 상대적으로 신뢰도가 높은 위치 정보를 획득할 수 있다. 모형 AGV를 이용한 다양한 실험을 통해 상대 거리 정보를 지문으로 사용하는 방안의 타당성을 입증하였다. 본 논문의 연구 결과는 화장장에서 시신을 운구하는 무인이송차량 시스템에 적용될 것이다.
다양한 농업 생산 분야에서 정보통신기술 (ICT, Information and Communications Technologies)이 융합하여 많은 발전을 이루어내고 있다. 꿀벌의 활동과 관련한 온·습도, 음파, 이산화탄소, 암모니아, 황화수소 등 다양한 봉군내·외의 요인들과 꿀벌의 활동 추적에 대한 ICT 융복합 시스템 개발연구가 최근 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이중 적외선 센서(QRE1113)를 이용하여 꿀벌 출입 자동 모니터링 시스템을 구현하여 실측 자료를 비교·분석하였다. 꿀벌의 방화행동을 연구하는 기존의 밀원식물 방화 개체 수 측정, 영상촬영을 통한 출입 활동 수 수동 분석, 해외 다양한 자동모니터링 시스템들과 비교하여 본 시스템은 모니터링 시간과 노력의 단축 및 외부 방화 활동과의 일치성, 수동 분석과 상대 오차 5% 미만으로 높은 실효성을 보였다. 또한, 저전력블루투스(BLE)모듈을 활용한 내·외부 온도 센서와 병행을 통해 시스템의 확장성을 확보하였으며, 이 시스템으로부터 확보한 한달간의 데이터 분석을 통해 온도와 방화행동 간 상관관계 분석 및 하루 평균 손실되는 꿀벌의 개체수(출역봉의 1.88%)를 측정할 수 있었다. 향후 복합적인 모니터링 시스템 확장과 빅데이터 축적을 통해 더욱 강력한 실시간 모니터링 도구 및 꿀벌 생태 교육자료로 양봉 산업 발전에 크게 기여할 수 있고, 과학적 분석 도구로 활용될 것이다.
본 논문에서는 능동방식의 870 nm 적외선 및 5.8 GHz 주파수 통합방식으로 운영되는 고속도로 자동 요금징수 시스템의 능동주파수방식에 대한 국내 표준 개선방안을 제시한 것으로 2007년말 전국에서 운영되고 있다. 본 표준 개선방안은 5.8 GHz 대역의 ITS전용 단거리 무선통신 표준 중 개방형 시스템간 상호접속 참조모델을 기준하여 OSI 1, 2, 7 계층 중 차량단말기와 노변장치간 다중접속을 위한 상호호환성을 제공하는 물리계층을 중심으로 실제 운영중인 시스템 개선방안을 도출하였다. 즉, 기존 표준에서 복사전력의 경우 전송거리에 따라 Class1 (10 m이내)과 Class2 (100 m 이내)로 구분하였으나 Class1 단일규격으로 2004년 정보통신부고시에 의거하여 운영되고 있고, 통신영역내의 입사전력 한계치의 경우 실제 운영중인 자동 요금징수시스템의 운영방안을 고려하여 측정 결과치를 표준에 반영하도록 하였다. 즉, 자동 요금징수 시스템 운영상 필요한 부분에 대해 사업자 시스템간의 호환성 및 안정성을 확보하기 위해서 복사전력, 통신영역에서의 입사전력, 의사응답의 표준개선을 제안하였다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
국내의 철도작업자의 안전사고는 열차 운행 기관사의 부주의, 선로변 작업자의 감각차단 현상 및 신호수의 실수 등으로 인해 추돌사고가 주요 원인으로 매년 꾸준히 발생하고 있으며 이러한 안전사고를 예방할 수 있는 대책 마련이 시급하다. 따라서 철도 작업 시, 선로변 작업자가 청각과 시각적으로 열차접근을 검지하여 열차 접근으로부터 대피할수 있는열차접근경보시스템을 개발하였다. 이 시스템은 철도 작업장에서 1.5km 이상 전후방 선로에 열차자동겸지장치를 설치하여 자동으로 열차 진입을 검지하도록 하고 작업장에 설치된 실시간 경보장치에 유무선으로 검지 신호를 전달하도록 하며, 검지신호를 수신한 실시간 경보장치는 LED 경보등 및 사이렌 등으로 작업자에게 경보신호를 주는 방식으로 작동된다. 이전의 시스템에 비해 원거리에 있는 열차접근의 검지가 가능하고 주로 무선통신방식을 채택하여 통신배선작업이 불필요하며 충전식 배터리와 태양광 충전장치를 통해 외부 전원 공급이 어려운 현장의 상황에 적합한 이점이 있다. 시스템의 현장검증을 통하여 열차자동검지장치와 실시간 경보장치의 성능평가를 실시하였고 100%구동을 확인하여 신뢰성을 검증하였다.
본 논문에서는 시선 인식을 이용하여 사용자의 명령을 전달받고, 거리 센서들에 의해 감지된 거리 정보를 통해 주행 중에 장애물을 회피할 수 있는 지능형 휠체어 시스템을 제안한다. 사용자의 명령은 적외선 필터가 장착된 카메라를 통해 검출된 눈의 동공 중심과 반사점을 이용하여 시선에 의해 인식되고, 이는 사용자 인터페이스를 통해 휠체어를 조종한다. 이때 10개의 초음파 센서를 이용하여 장애물을 감지하고, 목표지점까지 장애물과의 충돌을 피하도록 도와준다. 제안된 지능형 휠체어 시스템은 시선 인식기, 자율 주행 모듈, 센서 제어 보드, 모터제어 보드로 구성된다. 시선 인식기는 사용자의 명령을 인식하고, 이를 모터 제어보드를 통해 휠체어를 조종한다. 그 후에 초음파 센서들에 의해 감지된 장애물 정보는 센서 제어 보드로 전달되고, 센서 제어 보드는 이 정보를 자율 주행 모듈로 전달한다. 자율 주행 모듈은 장애물을 감지하고 이를 피하기 위해 모터 제어 보드로 명령을 전달한다. 모터제어보드는 자율 주행 모듈에서 받은 명령어를 지능형 휠체어에 전달하고 지능형 휠체어는 이 명령에 따라 움직인다. 실험에서 제안된 시스템은 사용자의 편의와 안전을 위해 효과적으로 시선을 인식하고 장애물 회피할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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