• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.403-412
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 본격화되고 차세대 ICT 융합 기술이 개발됨에 따라 건설분야 역시 기술변화에 대응하기 위해 다양한 스마트 건설기술이 건설 단계별로 빠르게 도입되고 있다. 특히, 건설현장의 경우 부지설계를 위한 토공량 산출 공정이 설계비용에 큰 부분을 차지하고 있어 공정의 효율화와 정확한 토공량 산출을 위한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 건설현장의 지형을 3차원으로 신속하게 구축하고 이를 이용하여 효율적으로 토공량을 산출할 수 있는 방법을 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 무인비행체로부터 획득한 대축척의 항공사진을 이용하여 건설현장을 3차원 실사모델로 구축하였다. 이때, 구축한 3차원 실사모델은 체적 산출이 불가한 surface 모델 구조를 가짐에 따라 체적 산출이 가능하도록 3차원의 solid 모델로 구조 변환을 수행하였다. 그리고 변환된 solid 모델을 이용하여 CAD 기반으로 토공량을 산출할 수 있는 방법론을 구상하였다. 정립한 방법론을 적용한 solid 모델로부터 토공량을 자동 산출한 결과, 기존의 현황측량 결과로부터 산출한 토공량과 1.52%의 상대적 편차를 확인할 수 있었다. 추가적으로 방법별 공정 소요시간을 비교분석한 결과 60%의 소요시간 절감을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 기법은 토공량 산출을 위한 비용절감은 물론 건설공사 전 공정에서 주기적인 현장의 모니터링 등 스마트 건설관리를 위한 기술로써 활용이 기대된다.

• 수산해양기술연구
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• 제40권4호
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• pp.319-327
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• 2004

本 硏究에서 試驗制作한 電子컴퍼스는 3軸磁氣센서와 傾斜角센서, 그리고 光자이로센서로 構成하였으며, 이들 각 센서의 出力特性과 性能 및 自差補正의 精度를 확인한 結果는 다음과 같다. 1) 3軸 磁氣센서의 出力特性은, X軸에서 측정된 磁界는 cos커브, Y軸에서는 -sin 커브, 그리고 Z軸에서는 그 값이 일정하게 나타나고 있어서 3軸 磁氣센서로서의 기능이 충분하다고 사료되며, 이때 出力電壓으로부터 算出된 地磁氣의 水平成分 H와 垂直成分 V는 각각 H=33.2${\mu}$T, V=23.95${\mu}$T였다. 2)光자이로 센서를 電動回轉台에 고정시키고, 시계방향으로 10$^{\circ}$/sec, 20$^{\circ}$/sec, 30$^{\circ}$/sec의 속도로 회전시켰을 때, 光자이로센서의 出力과 回轉角度와의 관계는 모두 일정한 값으로 비례함을 알 수 있다. 3) 補正前 自差는 磁界에 의해 誘導되고 있기 때문에, 최대 -25$^{\circ}$까지 크게 나타나고 있으나, 포와숀 補正法을 이용한 補正後의 자差는 ${\pm}2^{\circ}$ 범위 이내로 補正前에 비하여 自差가 현저히 작게 나타나고 있어서, 이번 硏究에서 試驗制作한 電子컴퍼스로 自動自差修正이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.879-890
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• 2000

다단계 데이터베이스 응용의 설계는 복잡한 과정이며, 적절한 모델을 이용하여 개체나 그의 연관 보안 등급을 모호하지 않게 표현해야 한다. 또한, 다단계 데이터 베이스 응용에 대한 의미를 가능한 한 정확하게 파악하는 것도 중요하다. 미보호 데이터 베이스 응용 설계를 위한 IDEA 방법론은 데이터 집약 시스템에 초점을 두고 있기 때문에, 그 객체 모델에서는 응용에 대한 객체의 경직 구조와 그의 관련성을 서술한다. 다시 말해서 IDEA 방법론의 객체 모델은 객체의 정적 서술을 하기 위한 확정돈 개체-관련성 모델이다. IDEA 방법론이 다단계 보인 데이터베이스 응용을 위해 개발되지 않았지만, 기존의 방법론을 활용함으로써 그 방법론에서 개발된 여러 기법들을 이용할 수 있다. 즉, 이 방식은 다단계 보안 스키마를 처음부터 개발하는 것보다더 용이하다. 본 논문에서는 IDEA 방법론의 객체 모델에 보안 특징을 첨가하고, 이 모델을 다단계 보안 객체지형 스키마로의 변환을 제시한다. 이 다단계 보안 스키마는 Informix-Oniline/Secure, Trustrd ORACLE. Sybase Secure SQL Server와 같은 여러 상용 다단계 보안 데이터 베이스 관리 시스템으로 자동 변환하기 위한 일반적인 스킬을 설계하는 예비 연구가 될 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권1호
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• pp.23-41
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• 2004

웹 자원을 색인 및 조직하는 데에는 키워드 추출에 기반한 자동색인에 의한 방법과 기존의 분류 체계나 주제별 디렉토리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 두 방법은 각각 표준적인 방식이 없거나 분류 구조상의 불합리성으로 인하여 이용자의 정보 요구에 제대로 대처하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 기존 분류 체계의 구조상의 한계와 특정성과 망라성과 같은 웹 자원의 특성과 관련된 문제를 지적함과 더불어 패싯 분석에 의한 웹 자원 조직의 타당성과 그 장단점을 기술하였다. 그리고 패싯 분석을 이용 한 구체적인 방법론 세 가지를 제시하였다. 첫째, 패싯 분석을 기반으로 한 색인 시스템, 둘째, 열거형 분류 체계를 패싯 분류 체계로 구조를 수정한 대안, 셋째, 국내 검색 엔진의 주제별 디렉토리의 패싯 모형 등이다. 이러한 방법론들을 검토한 결과, 패싯 분석에 의한 통제어휘 구축이 웹 자원을 조직하는 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.302-313
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• 2003

현재 악보에 대한 DTD(Document Type Definition) 정의는 응용에 따라 그 종류가 다양하게 연구되어 왔으며 또한 정의된 DTD를 XML Schema로 자동 변환하는 방법들이 진행되고 있다. 그리고 연구되어온 DTD 정의 구조는 악보 상에 존재하는 음악 정보들이 각각 독려된 형식을 유지하도록 표현하는 데 집중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 악보의 기본 구성 요소가 소절(Measure:마디)인 점을 이용하여 소절 단위내 관련된 정보를 일련의 연속 문자열 값으로 표현하는 방법을 제안하고 이를 위한 XML Schema를 모델링 하였다 또한 제안된 방법에 의해 표현된 XML 인스턴스에서 음악 정보를 추출하는 메카니즘을 제시하였다. 그 결과 연속된 문자열 값들을 가지는 XML Schema 정의가 가능했으며, 제안된 방식을 적용한 인스턴스는 기존 방식의 인스턴스들 보다 검색식(XPATH) 표현의 단순화 및 검색 단계를 줄여 그 효율성이 기대된다. 또한 사람에 의한 직접 표현 능력이 가능하며, 인스턴스 크기가 작아짐을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.573-575
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• 2019

최근, 증강현실(AR) 기술은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있고, 증강현실 환경에서 사용자는 가상의 객체를 생성할 수 있을 뿐 아니라 가상 객체와 사용자 간의 상호작용도 가능하다. 이러한 증강현실 분야에서는 사용자의 특정 행동에 대한 미리 지정된 가상 객체의 반응에 대한 상호작용 모델에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다. 인공지능과 결합된 미래의 증강현실 환경을 생성 및 상호작용을 위해서는 생성된 가상의 객체 간 자동적으로 상호작용하는 모델에 대한 기법이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 양자 컴퓨팅에서 사용자하고 있는 양자 얽힘, 중첩 현상을 기반으로 하여 증강현실 환경에서 가상의 객체에 대한 상호작용 모델을 제시하고자 한다. 예를 들면, 증강현실 사용자의 의해 즉각적으로 생성된 객체가 기존 객체들과의 어떻게 상호작용 할 수 있고, 각각의 객체의 특성으로 인한 객체수의 증가 및 감소가 사용자의 개입 없이 자동으로 이루어지도록 양자 얽힘과 중첩을 기반으로 한 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 숲과 관련된 생태계 환경을 증강현실 환경으로 조성하여 가상의 동물들 간 자동으로 변형되는 콘텐츠를 구현하고자 한다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권2호
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• pp.15-23
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• 2023

In this study, two-dimensional location of crops for auto weeding was detected using deep learning. To construct a dataset for soybean detection, an image-capturing system was developed using a mono camera and single-board computer and the system was mounted on a weeding robot to collect soybean images. A dataset was constructed by extracting RoI (region of interest) from the raw image and each sample was labeled with soybean and the background for classification learning. The deep learning model consisted of four convolutional layers and was trained with a weakly supervised learning method that can provide object localization only using image-level labeling. Localization of the soybean area can be visualized via CAM and the two-dimensional position of the soybean was estimated by clustering the pixels associated with the soybean area and transforming the pixel coordinates to world coordinates. The actual position, which is determined manually as pixel coordinates in the image was evaluated and performances were 6.6(X-axis), 5.1(Y-axis) and 1.2(X-axis), 2.2(Y-axis) for MSE and RMSE about world coordinates, respectively. From the results, we confirmed that the center position of the soybean area derived through deep learning was sufficient for use in automatic weeding systems.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1C호
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• pp.26-35
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• 2006

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.