• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_1
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI intelligent agriculture and digital agriculture are important for the science of agriculture. Leaf chlorophyll contents(LCC) are one of the most important indicators to determine the growth status of vegetable crops. In this study, a support vector machine (SVM) regression model was produced using an unmanned aerial vehicle-based RGB camera and a multispectral (MSP) sensor for onions and garlic, and the LCC estimation applicability of the RGB camera was reviewed by comparing it with the MSP sensor. As a result of this study, the RGB-based LCC model showed lower results than the MSP-based LCC model with an average R² of 0.09, RMSE 18.66, and nRMSE 3.46%. However, the difference in accuracy between the two sensors was not large, and the accuracy did not drop significantly when compared with previous studies using various sensors and algorithms. In addition, the RGB-based LCC model reflects the field LCC trend well when compared with the actual measured value, but it tends to be underestimated at high chlorophyll concentrations. It was possible to confirm the applicability of the LCC estimation with RGB considering the economic feasibility and versatility of the RGB camera. The results obtained from this study are expected to be usefully utilized in digital agriculture as AI intelligent agriculture technology that applies artificial intelligence and big data convergence technology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1779-1783
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• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.550-553
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• 2000

생산시스템에 대한 연구는 주로 hybrid 생산 시스템 효율성의 우위를 비교적 단순한 생산환경에서 부각시키는데 초점이 맞추어져 왔다. 본 연구에서는 실제 생산 환경에 근접한 모형을 세우고 MRP생산 시스템과 JIT 생산 시스템을 통합하는데 있어서 고려할 요소로서 기존의 MRP에 의한 간반의 자동 생성 이외의 다기능 작업자와 간반의 우선순위의 추가 요소를 고려하였다. 본 실험에서는 유휴한 상태의 다기능 작업자를 이를 필요로 하는 work centers로 배치하는 법칙을 도출하였고 간반의 우선순위를 부여함으로써 보다 재고 수준을 줄여 제품의 흐름생산에 가깝도록 하였다. 위 실험은 카메라 제조업체를 대상으로 모의실험은 Arena를 이용하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.32-32
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• 2011

파묻힌 성단 NGC1333은 광학영역에서는 성운이 별을 가리고 있어서 관측 연구가 힘든 천체이다. 이 연구에서는 광학영역이 아닌 근적외선영역의 관측 자료를 이용하여 NGC1333 내 전주계열(pre-main sequence) 변광성을 찾아내었다. 관측 자료는 2005년11월부터 2007년 10월까지 미국 버지니아대학 Fan mountain 관측소의 31인치 반사망원경에 부착된 근적외선 카메라 Fancam에서 얻어졌다. Stetson 변광 지수(Stetson, 1996)를 이용해 변광 여부를 정하였다. 별 탄생 지역에서의 등연령곡선 모형을 적용한 색-등급도를 그리고 등연령곡선과 소광 현상 보정을 이용해 각 별들의 질량을 추정하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.2
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• pp.129.2-129.2
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• 2011

망원경을 사용하여 천체를 관측할 때, 망원경은 기계적인 오차, 구동제어 오차 등의 영향을 받는다. 제어를 위하여 천체영상을 획득하는 부분은 시간 지연, 상의 왜곡 등의 영향을 받는다. 더우기, 바람이나 진동 등 예기치 않은 외부적인 요인에 의한 오차가 유발되기도 한다. 이러한 다양한 요인들은 망원경이 천체를 정확히 찾아가고 추적하는 것을 어렵게 만든다. 우리는 추적오차에 주는 영향들을 정량적으로 분석하고 제어에 반영하여 가장 최적의 제어를 할 수 있도록 하고자 한다. 이전 연구에서 김해천문대 독일식 적도의 방식 200mm 망원경과 PLC 기반의 망원경 제어 장치 및 AP8 CCD 카메라를 사용하여, 지향 및 추적 관측 실험을 하였고, 그 결과를 분석하여 경험적 제어 모형을 만들었다(강용우 외, 2010). 이전 연구를 기반으로 이번 연구에서는 제어 전달을 해석적 함수로 시스템의 수학적 모델을 세워, 각 요인들의 영향을 분석하여, 그 내용을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.540-541
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• 2018

최근 특허분석의 중요성이 부각되고 있다. 특허분석을 위해 검색된 특허 중 노이즈 특허를 분류하는 작업은 많은 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 효율적인 특허분석을 위한 노이즈 특허 분류 성능의 비교를 진행한다. 그리고 비교한 결과를 통해 노이즈 특허 분류에 최적의 모형을 찾는 것을 목표로 한다. 듀얼 카메라 특허 603건을 이용하여 실제 실험을 실시한 결과, 나이브 베이지안 분류 모형의 분류 성능이 가장 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.503-510
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• 2005

전체 인구대비 가입률이 $80\%$에 육박하는 이동통신서비스를 기반으로 국내에서 무선인터넷은 눈부시게(outstanding) 성장을 거듭하고 있다. EV-DO를 중심으로 제 3세대 이동통신 기술의 진화와 카메라 폰 등의 최신의 무선 단말기 보급, 게임 및 SMS, MMS, LBS 등의 콘텐츠 보급 등이 무선인터넷 성장의 원동력(growth factors)으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 정보기술수용모형(TAM)을 기반으로 국내에서 무선인터넷 확산 영향요인을 규명하기 위한 탐색적인 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 무선인터넷의 네트워크 품질, 콘텐츠 품질, 단말기 품질, 초기 비용, 이용요금, 유용성, 이용용이성, 사회적 영향, 이용태도, 이용행동 등에 관한 자료를 설문 조사를 통해 수집하였다. 그리고 구조방정식을 통하여 각 요인들간의 인과관계를 실증적으로 검증하였다. 그리고 국내에서 무선인터넷에 대한 이용의향을 바탕으로 고객군을 세분화하고 집단의 특성을 파악하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.325-328
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• 2019

자율주행 자동차는 운전자가 개입하지 않고 차량에 부착된 다양한 센서를 통해 얻은 데이터를 기반으로 차량을 스스로 제어하며 설정한 목적지까지 주행한다. 본 논문에서는 단일 카메라와 영상을 사용한 차선 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 영상의 하단 부분만 분리하여 차선을 검출하기 위하여 외곽선 검출 과정을 거친 후 허프 변환을 통해 양 차선의 중심을 구한다. 이 값을 바탕으로 PID 제어로 차량의 차선을 유지한다. 모형 차량과 모형 트랙에서 차선 인식 후 차선을 추적하여 주행하는 동작을 시험하였다. PID 제어를 위헌 적정 각 항의 값을 구하였다. 시험 결과 차선 검출 알고리즘은 성공적으로 동작함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1052-1055
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• 2013

인맥이란 정계, 재계, 학계 따위에서 형성된 사람들의 유대 관계를 뜻한다. 인맥은 거미줄과 같이 서로 뒤엉켜 있고 여러 요인들이 작용하기 때문에 효율적인 인맥 관리를 하기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 스마트폰 명함관리 어플리케이션은 모바일 카메라를 이용하여 명함정보를 디지털화 하여 이용하고 있지만 모바일에 정리된 명함의 정보들을 시각화하는 기술은 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 명함의 요인들 중 이름, 직급, 회사명, 회사주소, 전화번호, 이메일 주소의 데이터를 이용하여 데이터 시각화 요소를 설계하고 사회연결망 이론을 적용하여 소시오그램 형태로 나타내어 효율적인 인맥 관리가 이루어 질 수 있는 명함관리 시스템 시각화 모형을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.471-473
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• 2013

최근에 국내외 유명 자동차 업체들은 대부분 자동주차시스템으로 SPAS(self parking assistance system)기능을 도입하고 있다. 실제로, 폭스바겐의 주차보조시스템 '파크 어시스트'는 후진 일렬주차시에 핸들의 조작 없이 주차가 가능한 시스템이다. 본 연구에서는 ATMega를 활용한 모형 RC카 자동차를 활용하여 자동주차 시스템을 구현한다. 모형차량 측면에는 카메라 센서를 부착하고, 범퍼의 모서리 부분마다는 적외선 센서를 부착한다. 주차가 되어 있지 않은 공간을 찾아내는 단계는 Atmega에서 영상처리 기법을 활용하고, 빈 주차공간을 찾은 이후에는 각종 센서와 모터 컨트롤 기법을 활용하여 자동주차시스템을 구현할 예정이다.