• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1-13
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• 2011

가상 세계에서 인간과 유사한 에이전트를 만들기 위해서는 지각, 인식, 판단 그리고 행동에 대한 정교한 설계가 중요하다. 이와 관련하여 자율형 에이전트의 지각 기능과 인식 기능을 개발하고자 한다. 시야 속에서 획득되어진 가장 원시적 데이터인 이미지의 색상차를 이용하여 모양과 영역들을 구별하는 것으로부터 점, 선 색깔들을 기본 단위로 사용하는 지각 메커니즘을 개발한다. 이렇게 지각되어진 모양들을 지능적으로 인식하기 위해서 가려지거나 손실된 모양에서 원래의 모양을 추측하기 위한 추론 알고리즘을 개발하고 객체에 관해 온톨로지로 부터 얻어진 일반적 특성정보를 이용한다. 개별적으로 파악된 이차원 모양들과 다른 모양들과의 공간적 위치관계들이 삼차원 모양들을 이루고 그러한 모양을 가진 해당 객체들은 장면들을 구성하게 된다. 삼차원 모양들은 각 장면에서 자신만의 영역을 차지하며 에이전트는 객체들과 장면들을 분석하여 사물과 현상들을 인식한다. 이러한 장면에 대한 인식기능을 이용하여 에이전트가 시공간 영역속에서 지식을 축적하고 이용하는 방법을 개발하고 예제상황을 통해 구현결과를 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.520-525
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• 2019

광산은 자원확보를 위한 중요한 기반시설이지만 운영과정에서 근로자의 안전문제가 발생할 수 있고, 지반침하와 같은 재해가 발생할 수 있다. 최근 광산 규모의 대형화와 기계화로 인해 채광공정이 과거에 비해 매우 복잡해져 체계적이고, 안전한 광산 운영을 위해 광산에 대한 정확한 공간정보 구축이 필요한 실정이다. 기존의 광산공간정보는 주로 토털스테이션을 이용해 구축되어 왔지만 이 방법은 목표물을 일일이 시준하고 측정해야 하기 때문에 많은 작업시간이 필요한 단점이 있다. 본 연구에서는 토털스테이션과 3D 레이저 스캐너로 광산에 대한 데이터를 취득하고, 형상 정합 방법을 이용하여 광산공간정보를 구축하고자 하였다. 토털스테이션의 기준점 측량성과를 적용한 일부 영역의 고정식 스캐너 데이터를 이용하여 이동식 스캐너로 취득된 넓은 지역에 대한 정확한 성과를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 구축된 광산공간정보의 정확도 평가를 통해 평균 0.083m의 편차를 보임으로써 연구결과의 적용성을 제시하였다. 연구를 통해 구축된 포인트클라우드 형태의 성과물은 갱내 형상의 가시화, 거리, 면적, 경사도 등 정량적인 분석과 단면 형상에 대한 도면 생성의 자동화 등이 가능하여 광산관리의 효율성 향상에 기여할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제32권6호
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• pp.548-559
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• 2011

의성소분지 화산칼데라 지역에서 3차원 복합 지구물리탐사를 수행하였다. 2차원적인 해석이 주를 이루었던 선행 연구의 제한점을 극복하기 위하여 간격이 조밀한 자기지전류탐사와 중력탐사를 수행하였다. 자기지전류탐사와 중력탐사 자료로부터 각기 해석된 역산 결과들에 대해 역산 자료간의 상관관계 및 새로 제안된 구조해석 방법을 이용하여 복합 해석하였으며, 이를 각 구조별로 3차원 지질구조로 영상화하였다. 이 연구에서 제안하는 구조화 지수(Structure Index; SI) 기법은 물성간의 공간적 상관관계와 물성 값의 이상 정도를 이용하여 계산되는 구조화 각도(Type Angle; TA) 및 구조화 강도(Type Intensity; TI) 값의 분포를 이용하는데, 이 기법을 통한 3차원 구조 해석을 수행하였다. 제안 기법을 화산칼데라에 적용한 결과 1) 화산칼데라 중앙부에서 심도 1 km 부근까지 연장되는 낮은 밀도와 전기비저항을 갖는 화산쇄설성 퇴적암류, 2) 높은 밀도와 전기비저항을 갖는 ring fault 주변의 관입 화성암류, 3) 3-5 km 심도의 상대적으로 낮은 전기비저항과 높은 밀도를 갖는 기반암을 3차원으로 영상화할 수 있었다.

• 천문학회지
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• 제56권1호
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• pp.97-115
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• 2023

We present the deep homogeneous UBV RI photometric data of 135,071 stars down to V ~ 23 mag and I ~ 22 mag toward the Carina Nebula. These stars are cross-matched with those from the previous surveys in the X-ray, near-infrared, and mid-infrared wavelengths as well as the Gaia Early Data Release 3 (EDR3). This master catalog allows us to select reliable members and determine the fundamental parameters distance, size, stellar density of stellar clusters in this star-forming region. We revisit the reddening toward the nebula using the optical and the near-infrared colors of early-type stars. The foreground reddening [E(B-V)_fg] is determined to be 0.35 ± 0.02, and it seems to follow the standard reddening law. On the other hand, the total-to-selective extinction ratio of the intracluster medium (R_V,cl) decreases from the central region (Trumpler 14 and 16, R_V,cl ~ 4.5) to the northern region (Trumpler 15, R_V,cl ~ 3.4). It implies that the central region is more dusty than the northern region. We find that the distance modulus of the Carina Nebula to be 11.9 ± 0.3 mag (d = 2.4 ± 0.35 kpc) using a zero-age main-sequence fitting method, which is in good agreement with that derived from the Gaia EDR3 parallaxes. We also present the catalog of 3,331 pre-main-sequence (PMS) members and 14,974 PMS candidates down to V ~ 22 mag based on spectrophotometric properties of young stars at infrared, optical, and X-ray wavelengths. From the spatial distribution of PMS members and PMS candidates, we confirm that the member selection is very reliable down to faint stars. Our data will have a legacy value for follow-up studies with different scientific purposes.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.310-317
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• 2008

상용화된 항공라이다 기술을 이용한 자료취득의 비용소요는 여전히 큰 부담이어서 다양한 자료취득조건에 따른 자료취득 및 그에 따른 영향에 관한 연구는 미진한 편이다. 이에 본 연구는 3차원상에서 산림모델 및 항공라이다의 자료취득모델을 구현하여 이들을 토대로 다양한 자료취득조건에 따른 가상의 자료취득과 그에 따른 산림생장특성의 추정을 통해 적정한 자료취득조건을 구명하고자 수행하였다. 우선, 3차원의 입목모델을 규정하고 이 입목들의 식재간격 및 산림내 식생층위를 가변적으로 조절하여 가상의 산림모델들을 작성하였다. 아울러, 항공라이다 자료취득활동을 반영한 모델을 구현하고 주요 자료취득인자인 비행고도를 조절하여 다양한 취득밀도를 지닌 가상의 자료를 획득하였다. 이 자료들로부터 3차원 임관의 체적, 표준지 내 최대수고를 추정하여 자료취득밀도에 따른 추정결과의 차이를 비교분석하였다. 그 결과, 자료취득밀도가 높을수록 산림생장특성의 추정결과가 기대치에 근접하는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 성과는 향후, 산림조사에서의 정확성 대비 항공라이터 취득비용에 관한 연구 등을 수행하면 다양한 산림생장특성의 정확성 수준에 따른 적정 예산수립 등에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.422-428
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• 2023

초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.175-182
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• 2022

In our daily life, we come across different types of information, for example in the format of multimedia and text. We all need different types of information for our common routines as watching/reading the news, listening to the radio, and watching different types of videos. However, sometimes we could run into problems when a certain type of information is required. For example, someone is listening to the radio and wants to listen to jazz, and unfortunately, all the radio channels play pop music mixed with advertisements. The listener gets stuck with pop music and gives up searching for jazz. So, the above example can be solved with an automatic audio classification system. Deep Learning (DL) models could make human life easy by using audio classifications, but it is expensive and difficult to deploy such models at edge devices like nano BLE sense raspberry pi, because these models require huge computational power like graphics processing unit (G.P.U), to solve the problem, we proposed DL model. In our proposed work, we had gone for a low complexity model for Audio Event Detection (AED), we extracted Mel-spectrograms of dimension 128×431×1 from audio signals and applied normalization. A total of 3 data augmentation methods were applied as follows: frequency masking, time masking, and mixup. In addition, we designed Convolutional Neural Network (CNN) with spatial dropout, batch normalization, and separable 2D inspired by VGGnet [1]. In addition, we reduced the model size by using model quantization of float16 to the trained model. Experiments were conducted on the updated dataset provided by the Detection and Classification of Acoustic Events and Scenes (DCASE) 2020 challenge. We confirm that our model achieved a val_loss of 0.33 and an accuracy of 90.34% within the 132.50KB model size.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.43-52
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• 2009

라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.549-554
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• 2021

정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.711-717
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• 2009

본 연구는 고속도로 나들목의 접근성이 주변 아파트 지가형성에 미치는 영향 관계를 규명하기 위해서 서울외곽순환고속도로를 중심으로 분석하였다. 분석을 위해서는 데이터마이닝(CHAID분석), 추세선 분석(Trend Analysis) 등을 활용하여 고속도로의 나들목(IC) 주변 아파트가격과 관련된 지가경사 모형을 개발하였다. 분석결과, 첫째, 고속도로 나들목이 위치한 지역별(외측 : 경기도, 내측 : 서울시)로 아파트 가격에 차이가 있으며, 일반적인 주택가격과 교통결절점이 가지는 선형 관계가 아닌 비선형적 관계(2차 다항식)를 가지는 것으로 나타났다. 둘째, CHAID분석을 이용한 공간분포 검토 결과, 외측지역(경기도)의 경우 2.6km를 전후하여 2개의 상이한 공간분포를 가지며, 내측지역(서울시)의 경우 1.4km와 3.8km를 전후하여 3개의 상이한 공간분포를 가지는 것으로 나타났다. 이는 아파트 가격이 도로결절점(고속도로 나들목)으로부터 첫 번째 임계점까지 는 점차 상승하다가 일정거리 이후부터 서서히 감소하는 복합적인 공간분포를 가지는 것으로 나타나 교통접근성이 좋다고 하여 주택가격이 높지만은 않으며, 주거환경(고속도로 소음, 지역단절 등)과 교통접근성간의 상호 교환 작용(Trade Off Effect)에 의한 현상이라 할 수 있다. 향후 본 연구의 고속도로 나들목 주택가격 영향모형을 이용하여 고속도로 주변에 지속적으로 건설되고 있는 신도시 주택가격 산정에 활용이 가능할 것으로 판단된다.