• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제18권4호
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• pp.9-18
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• 2021

This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user's desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.678-684
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• 2016

수중사석고르기 장비와 같은 착저형 수중장비를 활용하여 해저면에서 수중 작업을 수행할 경우 해당 장비는 작업경계면을 정확히 인식하고 작업장 내에 자리잡고 있는 것이 중요하다. 이는 장비 전복과 같이 장비 안전사고와 직결될 수 있기 때문이다. 이 때 작업경계면 표식을 위해서는 잠수부의 도움이 필수적인데, 이를 위하여 잠수부가 수중작업을 수행할 때 작업이 용이하면서도 시중에서 쉽게 구할 수 있으며 재료를 선정하는 것이 중요한데 나일론줄을 해저면에 설치하여 작업경계를 표시하도록 하였다. 수중에서 주변 환경을 관찰하기 위하여 소나와 팬틸트를 이용하여 소나시스템을 구성하였으며 이를 이용하여 거리변화에 따른 수중 작업경계면 탐지 여부를 확인하였다. 또한 수중사석고르기 장비에 최종적으로 소나시스템을 설치하고 나일론줄로 표시된 작업경계면에 대한 탐지여부를 검증하였다. 본 연구결과를 활용하여 착저형 수중장비를 이용한 수중작업 시 작업경계면 인식을 수행할 수 있는 방안을 확보하였다. 작업경계면 인식 방안을 활용할 경우 추후에 개발될 수 있는 다양한 종류의 착저형 수중작업 장비의 작업절차에 광범위하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1519-1525
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• 2004

현재 사용되고 있는 열차운행관리 시스템(Railway Traffic Management System, RTMS)에서 경합 검지 및 해소업무는 역 및 선로의 정보(상태)연계 및 자동화의 미비로 인하여 착발선 결정, 착발시간 결정, 교행역, 대피역등에서 발생하는 경합 검지 및 해소(Railway Conflict Detection and Resolution)의 결정이 신속하게 이루어지지 못하고 있다. 본 논문은 국내외적으로 적용하고 있는 열차 경합 검지 방법을 조사 비교하여 가장 적절한 알고리즘을 개발, 구현하여 현재 진행중인 철도청 사령실 통합 신호설비 구축사업 프로젝트에 적용하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제41권3호
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• pp.316-325
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• 2019

Accurate suppressive jamming is a prominent problem faced by radar equipment. It is difficult to solve signal detection problems for extremely low signal to noise ratios using traditional signal processing methods. In this study, a joint sensing dictionary based compressed sensing and adaptive iterative optimization algorithm is proposed to counter suppressive jamming in information domain. Prior information of the linear frequency modulation (LFM) and suppressive jamming signals are fully used by constructing a joint sensing dictionary. The jamming sensing dictionary is further adaptively optimized to perfectly match actual jamming signals. Finally, through the precise reconstruction of the jamming signal, high detection precision of the original LFM signal is realized. The construction of sensing dictionary adopts the Pei type fast fractional Fourier decomposition method, which serves as an efficient basis for the LFM signal. The proposed adaptive iterative optimization algorithm can solve grid mismatch problems brought on by undetermined signals and quickly achieve higher detection precision. The simulation results clearly show the effectiveness of the method.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제35권11호
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• pp.163-170
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• 2019

Most of the current crack investigation work consists of visual inspection using simple measuring equipment such as crack scale. These methods involve the subjection of the inspector, which may lead to differences in the inspection results prepared by the inspector, and may lead to a large number of measurement errors. So, this study proposes an image-based crack detection method to enhance objectivity and efficiency of concrete crack investigation. In this study, YOLOv2 was used to determine the presence of cracks in the image information to ensure the speed and accuracy of detection for real-time analysis. In addition, we extracted shapes of cracks and calculated quantitatively, such as width and length using various image processing techniques. The results of this study will be used as a basis for the development of image-based facility defect diagnosis automation system.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제21권2호
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• pp.65-71
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• 2024

In this study, we suggested a key-point detection method for robot harvesting of oriental melon. Our suggested method could be used to detect the detachment part and major composition of oriental melon. We defined four points (harvesting point, calyx, center, bottom) based on tomato with characteristics similar to those of oriental melon. The evaluation of estimated key-points was conducted by pixel error and PDK (percentage of detected key-point) index. Results showed that the average pixel error was 18.26 ± 16.62 for the x coordinate and 17.74 ± 18.07 for the y coordinate. Considering the resolution of raw images, these pixel errors were not expected to have a serious impact. The PDK score was found to be 89.5% PDK@0.5 on average. It was possible to estimate oriental melon specific key-point. As a result of this research, we believe that the proposed method can contribute to the application of harvesting robot system.

• 통상정보연구
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• 제16권4호
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• pp.55-75
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• 2014

본 연구는 국내 ICT 제조업과 서비스업의 경쟁력 강화를 위한 기초 연구로서 효율성과 생산성 추이 및 생산성의 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로 본 연구는 ICT산업의 효율성 분석을 위해 ICT 제조업 23개 업종과 ICT 서비스업 18개 업종에 대하여 2007년부터 2011년까지 5년간 규모의 수익불변을 가정한 DEA(Data Envelopment Analysis)의 CCR모형과 규모의 수익가변을 가정한 BCC모형을 통해 기술효율성과 순수기술효율성의 정태적 효율성을 살펴보고, 기술효율성에 대한 DEA/Window 분석과 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 동태적 효율성을 분석하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.364-367
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• 2008

현재 건설 산업에서 나타나고 있는 숙련공 부족 현상, 기술자의 고령화 문제, 안전상의 문제 등을 해결하기 위한 대안으로 자동화 건설기계들의 개발 요구가 점점 높아지고 있다. 특히 토공작업은 매우 기계 의존적인 작업이기 때문에 자동화된 굴삭기 개발과 관련된 연구가 많이 이루어지고 있다. 자동화 굴삭 시스템을 개발하는 데 있어서는 안전을 확보하는 것이 중요하다. 그래서 본 연구의 주제는 자동화 굴삭 시스템의 안전성을 어떻게 향상시키는 기술을 개발하는 데에 있다. 또한 본 연구의 목적은 굴삭 작업에 있어서 자동화 굴삭기의 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하여 소프트웨어에 적용하는 것이다. 선행연구를 통해 여러 가지 센싱 기술들의 성능에 대해 조사 및 분석을 실시하였으며, 최적의 레이저 센서를 선정하여 성능의 적정성을 입증하기 위한 실험을 실시하였다. 사용자 인터페이스 프로그램을 위한 객체탐지 알고리즘을 개발하였고, 이는 자동화 굴삭 시스템의 안전관리 시스템 개발의 원천기술로써 활용될 수 있을 것이다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권4호
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• pp.97-103
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• 2022

Low fertility rates and increased life expectancy further exacerbate the process of an aging society. This is also reflected in the gradual increase in the proportion of vulnerable groups in the social population. The demand for improved mobility among vulnerable groups such as the elderly or the disabled has greatly driven the growth of the electric-assisted mobility device market. However, such mobile devices generally require a certain operating capability, which limits the range of vulnerable groups who can use the device and increases the cost of learning. Therefore, autonomous driving technology needs to be introduced to make mobility easier for a wider range of vulnerable groups to meet their needs of work and leisure in different environments. This study uses mini PC Odyssey, Velodyne Lidar VLP-16, electronic device and Linux-based ROS program to realize the functions of working environment recognition, simultaneous localization, map generation and navigation of electric powered mobile devices for vulnerable groups. This autonomous driving mobility device is expected to be of great help to the vulnerable who lack the immediate response in dangerous situations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1447-1452
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• 2010

Ubiquitous 사회에서 기본 인프라를 구축하는 전력 공급망과 전력기기의 안전은 중요하다. u-City의 재난을 방지하기 위하여 u-IT전력기기의 모듈별 성능평가와 보안은 u-City 안전을 위해 꼭 필요하다. 본 논문에서는 u-IT전력기기의 모듈에 온도센서, 습도센서, 화재센서들을 탑재한 수배전반, 홈 분전반, Home Network Wall-Pad, 차단기, MPNP 블랙박스, 아크 검출기, 아크 안전기, 아울렛의 모듈별 성능평가 방안과 방법 및 보안방법을 연구한다. u-IT전력기기들은 센서의 정보들을 전달 및 분석하여 위험성을 사전 예방하여 안전성을 확보하고, 접근제어, 인증 등 보안대책으로 u-IT 전기안전통합관리시스템의 보안성을 강화시켜, 안전성과 보안성을 갖춘 u-City건설과 운영에 기여하게 될 것이다.