• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.19-25
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• 2013

최근 도시의 도로시설물 관리에 대한 중요성이 증대됨에 따라 보다 정확한 시설물의 데이터베이스 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 효율적인 도로시설물 DB 구축에 필요한 교통표지를 자동으로 검출하는 방법을 제안하였다. 검출 방법은 영상에서 특정 교통표지를 인식하여 자동으로 검출한 후 시설물의 중심위치를 찾는 순서로 진행하였다. 최종적으로 검출된 교통표지의 위치 정확도를 평가하기 위해서, 실제 측량한 좌표값과 연구를 통해 교통표지의 좌표값을 비교하였다. 교통표지 인식과 검출 과정에서는 OPEN CV를 이용한 코딩을 통해 컴퓨터 비젼 기술을 이용하였으며, 검출된 교통표지의 정확한 위치 계산은 사진측량 기술을 이용하였다. 다양한 종류의 도로표지판 중에서 원형 교통표지판(주차금지)과 삼각형 교통표지판(횡단보도)을 선택하여 진행하였다. 제안한 연구를 통해 산출된 좌표값과 실제 측량된 좌표값의 차이는 원형 교통표지판이 약 50cm, 삼각형 교통표지판이 약 60cm의 오차값으로 나타났다. 이러한 결과는 만족할 만한 결과는 아니지만 교통표지의 위치를 찾기에는 무리가 없을 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.588-594
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• 2015

GPS 기반 위치측정 시스템은 많은 분야에 유용하게 사용되고 있지만 오차범위가 크고 터널과 같이 라디오 신호가 통과하지 못하는 지역에서는 사용이 불가능하므로 지능형 교통시스템에는 적합하지 않다. 최근 LED 기술의 급속한 발전으로 LED 조명이 확대되었고, 이와 더불어 조명과 통신 기능을 동시에 제공하는 가시광 무선 통신기술이 많은 관심을 끌고 있다. 최근 가시광 무선 통신 기술을 이용한 측위 연구는 주로 실내에서만 이루어졌고 여전히 측위 정확도와 구현 난이도를 동시에 해결하기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 도로상에 설치 된 LED 조명의 절대좌표정보와 카메라 영상을 이용한 실외 측위 기술을 연구하였다. 차량에 흔히 사용되는 카메라의 영상에서 LED 조명 신호를 추출한 후 V2I 가시광 통신을 통해 얻은 절대좌표를 활용하면 차량의 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. 모의 실험을 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였고, 그 결과 충분한 카메라의 픽셀 수 및 LED 조명과의 거리가 가까울 때 1 m 내외의 측위 오차가 나타남을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제4권2호
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• pp.77-87
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• 1986

구조물의 변형측정에 있어서 Strain gauge, Inclinometer, Dial gauge등을 이용한 방법과 측지학적인 방법들은 기구설치의 어려움과 경제적인 면은 물론 정확도면에서도 많은 문제점을 안고있다. 이에 최근 다방면으로 활용이 증대되고 있는 C. R. P(Close-Range Photogrammetry) 기법을 토목구조물의 변형측정에 적용하여 이를 공선조건으로 해석하였다. 피사체로 현수교모형을 제작하였으며 재하변형측정 실험을 실여, Dial gauge, Precision level, 정밀삼각측양을 통한 측정값과 비교하여 그의 타당성을 제시하였다. 또한 실구조물에 적용시 발생하는 제반문제점들을 고려하기위해 Camera 회전인자 $\omega$,$\psi$ 노출점높이 Z$_{L}$, 기선경사각 $\theta$의 변화를 다양하게 실험하여 그의 특성을 고찰하였다. 실험결과 Dial gauge, 정밀 Level, 정밀 삼각측양으로 측정한 변형양과 C. R. P로 측정한 변형양은 10$\mu\textrm{m}$ 이내의 증차로 상호접근하였으며 X와Z 좌표에 대한 표준오차는 수렴각 약 60$^{\circ}$에서 Y좌표는 수렴각 약 90$^{\circ}$에서 가장 작았으며 Z$_{L}$의 변화는 오차에 별다른 영향을 주지않는다. 또한 $\theta$가 증가함에따라 본 실험조건하에서는 Normal Case에서 30$^{\circ}$까지 Convergent Case에서는 15$^{\circ}$까지 양호한 정도를 보였으며 $\psi$와 $\omega$가 동시에 증가할수록 정도가 급격히 저하되며 특히 Y좌표의 정도에 많은 영향을 미침을 알 수 있었다. 이들 결과로 볼때 C. R. P해석기법은 정도와 경제적인 면에서 각종 구조물의 변형측정에 그 효용이 기대된다.대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권4호
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• pp.307-317
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• 2003

본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.