본 논문에서는 영상 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현에 관해 연구하였다. 영상 항법 변수 추출 알고리듬은 이전 위치를 기준으로 현재 위치를 추정해내는 상대위치 추정 알고리듬과 상대위치 추정에 의해 누적되는 오차를 보정하기 위한 절대위치 보정 알고리듬으로 구성된다. 절대위치 보정 알고리듬은 고해상도 영상과 IRS (Indian Remote Sensing) 위성영상을 기준영상으로 이용하는 방법 및 DEM (Digital Elevation Model) 을 이용하는 방법으로 구성된다. 하이브리드 영상 항법 변수 추출 알고리듬을 실시간으로 구현하기 위해 MVP (Multimedia Video Processor)로 명명된 TMS320C80 DSP (Digital Signal Processor) 칩을 사용하였다. 구현된 시스템은 MVP의 부동 소수점 프로세서인 MP (Master Processor) 를 고정 소수점 프로세서인 PP (Parallel Processor) 를 제어하거나 삼각함수 계산과 같은 부동 소수점 함수를 계산하는데 사용하였고, 대부분의 연산은 PP를 사용하여 수행하였다. 처리시간이 많이 필요한 모듈에 대해서는 고속 알고리듬을 개발하였고, 4개의 PP를 효율적으로 사용하기 위한 영상분할 방법에 대해 제안하였다. 비행체에서 캡코더를 이용해 촬영한 연속 항공 영상과 비행체의 자세정보를 입력으로 실시간 시뮬레이션 하였다. 실험결과는 하이브리드 항법 변수 추출 알고리듬의 실시간 구현이 효과적으로 구현되었음을 나타내고 있다.
본 연구의 목적은 가상현실 분야의 그림 속으로의 여행 기법(TIP, Tour Into the Picture)을 적용하여 운전자가 원하는 목적지까지의 경로를 실시간으로 도로 전경과 동일한 실사기반 3차원 영상으로 보여줄 수 있는 차량용 3차원 네비게이션 시스템을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 TIP기법을 보완하였고 사용자의 위치와 현재의 도로 상황을 동시에 고려한 최적 경로 탐색기술 등을 제시하였다. 실험 결과, 실제 도로에서 일정 간격을 두고 촬영한 파노라마 실사 영상에 TIP 기법을 적용하여 가상환경을 구축하고 이들 사이의 부드러운 전이를 통해 사진과 같은 품질의 3차원 영상을 보여주었다. 개발된 시스템은 2차원 네비게이션 모듈을 가지며 최적 경로 탐색 및 도로 상황 예측 기능을 제공한다.
스마트폰은 PC의 소형화된 운영 체제를 탑재한 기기에 무선전화가 가능한 하드웨어와 소프트웨어 모듈이 추가된 휴대 전화이다. 본 연구는 연령별로 스마트폰이 보급 확대되는 과정 및 특성에 대해 살펴보고자 한다. 또한 KISA와 KISDI의 설문조사를 참고하여 스마트폰을 통한 미디어 이용 행태의 연령별 특징에 대해 조사해 보고자 한다. 스마트폰은 손쉽게 사용이 간편하고 소형 PC와 같아 휴대성과 이동성이 뛰어나다. 시간과 장소의 영향을 받지 않고 언제 어디서나 정보 및 자료 검색이 용이하다. 사진 및 동영상의 촬영이나 저장이 용이하고 여러 지인들과 다양한 정보교류가 가능하다. 모든 연령대에서 스마트폰을 널리 사용하여 삶의 만족도가 향상되었으면 한다.
본 연구에서는 열충격 시험을 통하여 Cell레벨에서의 효율저하 특성을 분석하였다. 열충격 시험은 PV모듈의 시험 규격인 KS C IEC-61215를 이용하여 보다 가혹한 조건인 $-40^{\circ}C$에서 $120^{\circ}C$의 조건으로 500사이클 수행하였다. I-V 측정을 통하여 효율을 분석한 결과, 열충격 시험 전 13.9%에서 열충격 시험 후 11.0%로 효율이 저하 됐으며, 감소율은 20.9% 나타났다.EL촬영을 통해 표면을 분석한 결과 Ribbon접합부 및 Gridfinger의 손상으로 확인 됐으며, 보다 정확한 효율 저하의 원인을 분석하기 위해 단면분석을 실시한 결과 표면손상으로 확인 되었던 위치의 Cell내부에서도 Crack을 확인 할 수 있었다. 또한 FF값을 분석한 결과 열충격 시험 전 72.3%에서 시험 후 62.0%로 11.8%의 감소율을 보였다. 따라서, 경년 시 나타나는 효율저하는 Cell자체의 소모전력 증가와 외부환경에 의한 표면 손상 및 Cell내부의 Crack에 기인하여 가속된다고 판단된다.
첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 기술 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 기술이다. ADAS 기술은 직접적으로 차량을 제어하는 기술과 간접적으로 운전자에게 편의를 제공하는 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 운전자에게 시각적 편의를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전방 블랙박스 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 입력받는다. 입력된 영상은 가로 축을 따라 세 부분으로 분할된 뒤 일괄적으로 이미지 변환 모듈을 통해 각각 낮 영상으로 변환된다. 변환된 영상은 다시 결합된 뒤 운전자에게 제공되어 시각적 편의를 제공한다. 본 논문의 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 밝기 변환 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증한다.
Crimes related to illegal cameras are steadily increasing and causing social problems. Owing to the development of camera technology, the miniaturization and high performance of illegal cameras have caused anxiety among many people. This study is for detecting hidden cameras effectively such that they could not be easily detected by human eyes. An image sensor-based module with 940 nm wavelength infrared detection technology was developed, and an image processing algorithm was developed to selectively detect illegal cameras. Based on the Android smartphone environment, image processing technology was applied to an image acquired from an infrared camera, and a detection sensor module that is less sensitive to ambient brightness noise was studied. Experiments and optimization studies were conducted according to the Gaussian blur size, adaptive threshold size, and detection distance. The performance of the infrared image-based illegal camera detection sensor module was excellent. This is expected to contribute to the prevention of crimes related to illegal cameras.
고속도로에 낙하물이 있으면 사고 방지를 위해 바로 치워야 하지만 순찰차가 발견하거나 신고가 들어오기 전까진 낙하물을 바로 발견하기 힘들며, 대다수의 사람들은 신고하지 않고 지나치는 경우가 있기에 이러한 문제점들을 개선하기 위해 드론과 YOLO를 이용하여 도로의 낙하물을 인식하고 낙하물에 대한 정보를 보내 줄 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5를 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였고, F450 프레임에 픽스호크와 모듈, 카메라를 장착하여 실시간으로 도로를 촬영할 수 있는 드론을 직접 제작하였다. 개발한 시스템은 낙하물에 대한 인식 결과와 정보를 제공하며 지상관제 시스템과 웹을 통해 확인할 수 있다. 적은 인력으로 더 빠르게 낙하물을 발견할 수 있으므로 빠른 상황 조치를 기대할 수 있다.
고온의 탄화규소 단결정성장공정에서는 탄화규소-흑연간의 열팽창계수의 차이로 인한 열응력이 크게 발생할 수 있어 흑연부재로부터 탄화규소 종자정이 분리되어 성장 중에 종자정이 떨어지는 문제가 발생할 수 있다. 그러나 이러한 탄화규소 종자정 모듈의 접합특성에 대한 연구는 현재까지 거의 보고된 바가 없다. 본 연구에서는 탄화규소-흑연 간의 접합특성을 평가하기 위해 3점 굽힘시험법을 응용한 복합모드꺾임시험(Mixed-Mode Flexure Test)을 통해 탄화규소-흑연을 서로 다른 접합제를 적용하여 접합한 시편의 접합 특성을 확인하고, 흑연 접착제의 미세구조를 분석하기 위해 라만분광법(Raman spectroscopy), X선 광전자분광법(X-ray Photoelectron Spectroscopy) 및 X선 전산화 단층촬영법(X-ray Computed Tomography)을 활용하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 선별한 접착성이 우수한 접착제를 적용하여 직경 50 mm급의 탄화규소 종자결정모듈을 제작하고, 이를 적용하여 고온의 상부종자용액성장 공정을 이용하여 공정 중 종자정의 탈락없이 성공적으로 직경 50 mm급의 탄화규소 단결정을 성장시켰다.
본 연구의 목적은 달이 한 쪽 면만 보이는 현상에 대해 초등과학 영재학생들이 갖고 있는 선개념을 확인하여 유형별로 분류하고, 개발한 수업 모듈을 적용해 봄으로써 지구와 달의 운동 개념이 어떻게 변화되어 가는지 확인해 보기 위함이다. 이를 위해 J대학교 초등과학영재 15명의 학생들을 대상으로 질문지법과 면담법, 역할극을 활용하여 선개념을 조사한 후 지구과학교육 전문가와 2명의 박사과정 대학원생과 함께 분석하였다. 또한 수업 모듈을 개발하여 사전 모의수업을 통해 보완한 후, 동영상 촬영을 하면서 실제 수업을 녹화하였다. 녹화한 동영상을 토대로 프로토콜을 분석하였으며, 다음과 같은 연구결과가 나왔다. 첫째, 달이 한 쪽 면만 보이는 현상에 대한 초등과학 영재학생들의 선개념은 달이 한 쪽 면만 보이는 이유에 대해 달이 지구주위를 돌기 때문이라는 막연한 개념의 '가' 유형, 달이 지구주위를 한 쪽 면만 쳐다보기 때문이라는 현상적 개념의 '나' 유형, 달의 자전과 공전주기가 같기 때문이라는 암기 개념의 '다' 유형으로 크게 3가지로 분류되었다. 둘째, 달이 한 쪽 면만 보이는 현상에 대해 역할극으로 표현했을 때 나타난 선개념은 달의 회전 방향에 대해 잘못된 개념을 갖고 있는 A 유형, 달의 자전과 공전이 동시에 나타나도록 표현하지 못한 잘못된 개념을 갖고 있는 B 유형, 지구의 움직임을 정확하게 표현하지 못한 C 유형으로 크게 3가지로 분류되었다. 여기에 좀 더 세분화시키면 A 유형은 달의 자전과 공전의 방향을 제대로 이해하지 못한 채 움직임을 표현한 A-1 유형과 달의 움직임 자체를 역할극으로 표현하지 못한 A-2 유형으로, C 유형은 지구가 움직이되 달만 쳐다보고 움직이는 C-1 유형과 지구와 달이 정량적으로 움직이지 않게 표현한 C-2 유형으로 분류되었다. 셋째, 선개념을 수정하기 위해 본 연구자가 개발한 수업 모듈을 통해 A 유형의 경우는 1단계(달만 공전)과 2단계(달만 자전)의 수업단계에서, B 유형의 경우는 3단계(달의 자전과 공전)의 수업단계에서, C-1 유형의 경우는 4단계(달의 자전과 공전 주기 관련 표현하기)와 5단계(지구의 자전을 고려한 달의 움직임 생각하기)에서, C-2 유형의 경우는 6단계(지구와 달의 움직임과의 관계 조작하기) 수업을 통해 긍정적인 개념 변화가 가능했다. 본 연구는 지구와 달의 운동 개념 변화를 위해서는 역할극과 함께 탐구자료 제작 및 단계별 탐구활동을 동시에 실시하면 보다 효과적인 개념 변화가 이루어질 수 있음을 시사한다.
이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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