• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.422-424
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• 2021

In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.161-163
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• 2022

최근 교통사고를 저감하기 위한 정책이 시행되고 있음에도 불구하고 전국 이면 도로에서의 보행자 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 거리 측정 및 무선 통신이 가능한 장치를 이용하여 보행자에게 차량의 진입 상황을 신속히 통보해 주는 안전사각지대의 사고 안전장치 설계안을 제안한다. 넓은 센싱 범위를 가지는 초음파, 레이더, PIR 센서를 이용하여 차량 및 보행자 거리 측정 정밀도를 실험하고, 타겟 보드 간 거리별 무선통신 연결성 테스트를 통하여 긴급 상황에서 보행자및 운전자에게 상황정보를 제공할 수 있는 사고 대응 가능성을 시뮬레이션 하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.331-337
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• 2023

Due to the aging of a building, 38.8% (about 2.82 million buildings) of the total buildings are old for more than 30 years after completion and are located in a blind spot for an inspection, except for buildings subject to regular legal inspection (about 3%). Such existing buildings require users to self-inspect themselves and make efforts to take preemptive risks. The scope of this study was defined as the general public's visual self-inspection of buildings and was limited to structural members that affect the structural stability of old buildings. This study categorized possible damage to reinforced concrete to check the structural safety of buildings and proposed a checklist to prevent the damage. A damage assessment methodology was presented during the inspection, and a self-inspection scenario was tested through a chatbot connection. It is believed that it can increase the accessibility and convenience of non-experts and induce equalized results when performing inspections, according to the chatbot guide.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.147-155
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• 2024

연구목적: 본 연구는 재난 안전 사각지대에 있는 소규모의 민간 건축물을 대상으로 건축물의 위험징후를 분석하고 계측기술을 개발하기 위한 건축물 모니터링 시스템 설치 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 건축물 위험거동의 원인, 모니터링 계측 기기의 구성요소, 계측기기 설치 위치, 관리 방안 등을 제시한다. 연구결과: 계측기기는 필수적으로 가속도센서, 기울기센서, 자이로센서, GPS 등이 포함된다. 계측장치는 기둥의 높이와 단면적을 고려해야 한다. 결론: 본 연구의 결과는 소규모 민간 건축물에서 발생할 수 있는 건축물 붕괴로부터 발생하는 재난을 대비하여 재난 안전 역량 강화를 할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.57-66
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• 2019

최근 스마트 시티에 의한 공간정보 제작의 일환으로 역설계를 위한 구조물의 3차원 재현이 주목받고 있다. 특히, 구조물 3차원 재현에 지상 LiDAR가 주로 사용되며 UAS에 의한 3차원 재현 연구가 활발히 진행되고 있다. 다만, 두 기술 모두 촬영각에 의한 사각지대가 발생한다. 본 연구는 수직구조물을 대상으로 UAS를 활용한 SfM기반 영상해석 기술을 통해 구현된 3D 모델과 지상 LiDAR 기반의 레이저 스캐닝에 의한 3D 모델간의 재현성 및 효용성을 검토하고 사각지대 보완을 위해 2가지 3D 모델을 조합 검토한다. 이를 위해 인공암벽을 대상으로 UAS 기반 영상을 취득하고 GNSS 장비와 토탈 스테이션을 통해 수직면 기준점(VCP) 및 점검점을 설정, SfM 기반 영상해석 기술을 활용하여 구조물의 3D 모델을 재현한다. 또한, 지상 LiDAR 스캐닝을 통해 구조물의 3D 측점 군을 취득하고 점검점을 기준으로 재현의 정확도와 3D 모델의 완성도를 UAS 기반 영상해석결과와 비교·검토하였다. 특히, UAS 및 지상 LiDAR로부터 구축한 측점 군의 조합을 통해 정확도와 실감 재현도를 확인하였다. 연구결과, 정확도 및 3D 모델 완성도에서 UAS 기반 영상해석이 우수하였고, 두 방법의 측점 군 조합으로 정확도가 향상됨을 확인하였다. UAS 및 지상 LiDAR 레이저 스캐닝 조합방법으로 수직구조물 대상 정밀 3차원 모델의 사각지대 보완·재현이 가능하므로 공간정보 구축, 안전진단 및 유지보수 관리에 효율적인 사용이 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제40권1호
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• pp.43-50
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• 2016

세계 주요 항만간 물류중심 기지화 경쟁이 격화되고 있는 가운데 세계 물류중심지로 선점 또는 우위를 차지하기 위하여 타 항만보다 유리한 물류 장비의 첨단화와 자동화 시스템을 이용한 선진 항만을 구축하는데 있다. 물류 장비와 자동화 시스템을 연결 시키는 방법은 기존 컨테이너터미널에서는 컨테이너가 이동 할 때 정보 교환을 802.11 무선 규격 망을 구성하여 무지향성, 지향성 안테나를 이용하게 되는데 컨테이너 적재 높이가 높은 경우 사각지역이 발생하며, 주파수 CH(Channel)이 한정되어 있어 타 터미널 혹은 인접 지역에서 주파수 CH을 사용할 경우에 중첩문제가 발생하여 컨테이너터미널 자동화 장비 운영에 막대한 영향을 미치고 있다. 이 논문에서는 L사에서 제공한 LTE(Long Term Evolution)망을 구성하여 컨테이너터미널의 자동화 장비 운영 데이터를 L사 LTE 기지국에 구성된 LBO(Local Breakout)망을 이용하여 외부망이 아닌 직접 컨테이너터미널의 운영서버로 연결하는 네트워크 망을 구성하였다. 이를 이용하여 컨테이너터미널에서 야드 자동화 장비들이 사각지역과 중첩문제가 발생 하지 않고 끊김 없이 데이터를 효율적으로 처리하는 방안을 제시하였다. 또한, 실제 컨테이너터미널의 기존 무선랜 AP(Access Point) 구성과 신규 LTE 구성을 제시하고 실제 야드 자동화 장비에 적용하여 기존 네트워크 트래픽과 신규 LTE 구성, 네트워크 트래픽을 비교 분석 제시하였다. 무선네트워크 LTE 도입은 컨테이너터미널의 자동화 장비의 사각지역, 주파수 CH 한정과 중첩을 없애 터미널 운영을 효율적으로 관리가 가능하게 되어 업무효율성 제고 및 지속적인 서비스 질의 향상을 위한 필수불가결한 요소가 될 수가 있다.

• 영재교육연구
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• 제25권5호
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• pp.711-729
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• 2015

본 연구의 목적은 영재교육기관의 공간적 분포특성을 분석하여 서울시에서 영재교육기관이 부족한 지역을 도출하고, 영재교육기관 입지 변인과 관련 있는 변인들을 파악하는 것이다. 영재학급은 1차, 교육청 영재교육원은 2차, 그리고 대학부설 과학영재교육원은 3차 영재교육기관으로 구분하여 GIS를 기반으로 공간분석을 수행한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 버퍼링 분석 결과 일부 서울 주변부와 종로구에서 영재교육 공급에 있어 사각지역이 나타났지만, 그 면적이 작아 서울시 영재교육기관의 공간적 분포는 대체로 양호한 것으로 나타났다. 둘째, 특화도 분석 결과 구로구에 공간상의 허브 영재교육기관이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 국지적 공간집중도 분석 결과 중구는 콜드스팟으로, 송파구는 핫스팟으로 나타났다. 넷째, 상관분석 결과 서울시 영재교육기관은 대체로 그 지역의 소득 수준을 나타내는 경제 변인과 무관하게 공간적으로 분포되어 있는 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과는 향후 서울시 영재교육기관을 신설 또는 확장하는 경우에 영재교육기관 운영의 공간적 효율성과 형평성을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.546-556
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• 2015

Since the concept of software engineering was first used in 1968 by NATO Science Committee, a lot of research work and improvements have been made on software development methodology and software quality control, but they still fall short of ensuring successful development of small and medium scale software systems. Under these circumstances, Center for Software Engineering (CSE) at National IT Industry Promotion Agency(NIPA) has been conducting studies on quality control methodologies of software visualization well-suited for small and medium scale software systems, and also working on the systemization and quantification of software quality control. In this paper, we attempt to scope on the software development management of domestic and foreign small and medium-sized enterprises that are lying in the blind spot, compared to large enterprises with well-organized software development systems. In particular, based on software visualization that CSE is pursuing for small and medium-sized developers, we propose a practical quality control methodology well-suited for small and medium scale projects, and a low-cost quality control management tool by combining open-source quality control tools. Our proposal is expected to induce developers' mind change in SI-specialized small and medium-sized software enterprises, increase their profits and improve customer satisfaction through project quality control.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.760-771
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• 2012

본 연구는 전동차를 운전 시, 영구 자석형 동기전동기(PMSM)가 제동할 때 발생한 회생전력은 모두 활용하며, 전기제동에 대하여도 발생한 회생전력을 모두 흡수할 수 있는 능력을 가진 축소모형 전동기 시스템으로 운전함을 가정한다. 축소모형 전동기의 견인시스템은 각 전동기는 영구 자석형 동기전동기(PMSM)를 개별로 제어하는 1C1M방식으로 구축 하였다. 전동차의 승차감 향상 및 에너지의 효율적 이용 등을 위한 방법으로써 벡터제어 방법을 적용하여 관성부하에 대한 시뮬레이션과 축소모형으로 실험을 하여 좋은 결과를 얻었다. 또한, 영구 자석형 동기전동기(PMSM)의 제동력 확보에 의한 회생제동 제어 확보와 전기제동으로 정지하는 극 저속에서의 속도검출과 전동기를 제어하는 방법의 알고리즘에 대하여 연구 하였다.