자동차 주요 생산국인 우리나라 보행자의 교통사고 사망률은 OECD 평균의 약 2.5배에 달한다. 보행자를 감지하고 운전자에게 경보를 보내주는 시스템이 개발되어 보행자 교통사고를 조금이라도 줄일 수 있다면, 그 자체만으로도 보행자 감지 시스템(PDS)의 가치는 충분할 것이다. 보행자 교통사고율은 야간에 특히 그 비율이 더 높기 때문에, 야간 보행자 감지 시스템이 주요 자동차 회사에 의해 점점 표준 사양으로 채택되어 가고 있는데, 그들은 주로 고가의 나이트비젼 또는 복합적 센서를 사용하는 장비를 채택하고 있다. 본 논문에서는 흑백 카메라 한 대만을 사용하는 PDS를 위한 보행자 영역 검출 기법을 제안한다. 몇몇 다른 환경에서 촬영된 야간 동영상에 대해 실험한 결과, 제안 알고리듬이 기존 알고리듬보다 더 빠르면서도 보행자 후보 영역을 더 정확하게 검출함을 관찰할 수 있었다.
현재 구축되어 있는 반도체 공정에서의 상태감시 시스템은 센서 데이터를 수동으로 수집하는 방식으로써 복합 장애 검출이나 실시간 감시에서 한계가 존재한다. 본 논문에서는 영역 온톨로지를 구성하여 시간에 따른 관계망을 형성하는 상황인지 알고리즘을 설계하고 이를 통해 반도체 공정에서 위험요소가 발견되는 부분에 대해서 이벤트를 생성하여 사용자에게 서비스하는 시스템을 제안하며, 이를 구현하기 위해 상황 추론을 위한 다중센서 노드를 설계하고 이를 실험하였다. 실험 결과, 다수의 수집된 데이터에서 시간에 대한 관계가 형성된 내용에 대해서는 시간적 규칙추론이 적용된 이벤트가 발생하였으며 오작동 및 외부의 시간적 요인에서 발생되는 이벤트는 Log로만 데이터를 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 질감 및 색채의 공간 분포 정보를 이용한 비디오 기반 화재감지 시스템 설계에 대하여 연구하였다. 화재 감지에 사용되는 영상들은 각각 상이한 장소, 시간, 위치에서 획득된 영상을 대상으로 하였다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간이 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제들을 극복하기 위하여 본 논문에서는 우선, 비디오 영상의 사이즈 및 칼라 정보를 정규화 한다. 다음 색채의 공간 분포 정보를 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 영상의 질감에 대한 분석을 수행함으로써 화재를 검출하였다. 실험결과 이전의 비전기반 화재 감지 기법에 비해서 좋은 결과를 나타내는 것을 보여준다.
본 논문에서는 SVM을 이용한 번호판 위치 추출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 번호판 영역은 가로-세로 비율 컬러, 공간 주파수 성분 등의 특징을 포함하고 있다. 제안하는 기법은 영상 획득, 번호판 후보 영역 추출, 번호란 위치 검증 세가지 단계로 구성되어 있다. 번호판 후보 영역 추출 단계에서는 컬러 필터링과 경계선 검출을 하여 번호판 후보 영역을 찾아내고 후보 영역의 DCT 계수를 SVM에 적용하여 검증한다. 이러한 검증과정을 거침으로써 잘못된 추출을 막아 신뢰성 있는 번호판 영역 추출이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.
유도전동기는 산업시스템에 있어서 필수적인 요소이기 때문에 유지 관리, 모니터링 시스템, 고장 진단 등의 다양한 분야에서 많은 연구가 행해지고 있다. 유도전동기의 운전 중 하나의 고장이 발생한 경우 이것은 전동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 또 다른 고장을 유발시키는 원인이 된다. 따라서 개별적인 고장뿐만 아니라 결합된 형태의 고장을 검출하고 진단하는 것은 유용한 방법이다. 본 논문에서는 전압불평형 고장과 회전자바 고장이 발생한 경우, 흐리고 두 고장이 동시에 복합적으로 발생한 경우를 모델링하고 이에 대해 고장을 웨이블릿 분해를 이용하여 진단하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 알고리즘은 농형유도전동기의 고정자 전류를 이용하였으며 매트랩 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
차량대수, 속도, 대기행렬길이, 정체 및 유고 검지 등의 실시간 교통 정보를 얻기 위하여 현재 영상처리기술(Image Processing technique)이 기존의 루프검지기(Loop Detector)가 갖는 여러 단점들을 보완하는 효과적인 대체검지기로 널리 인식되고있다. 그러나 현재 사용되는 대부분의 영상검지기는 아주 작은 영역에서의 흑백 강도값(gray level)를 사용하며, 따라서 검지기의 정확도는 취급하는 영상의 화질에 크게 영향을 밭을 뿐만 아니라 3차원 실제 공간이 2차원 영상평면으로 표출되므로 생기는 투시사영(perspective projection)문제에 효과적으로 대처할 수 없다. 이런 문제 때문에 현재 영상검지기는 가능한 한 높게 그리고 도로면에 수직으로 카메라를 설치하여 가능한 한 평면화 된 2차원의 영상을 얻어 처리한다. 그러나 이는 한대의 검지기가 포함할 수 있는 영역이 매우 작을 뿐만 아니라, 가능한 한 카메라를 높게 설치해야 하므로 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 카메라의 설치 위치 또는 각도에 따라 인식율의 정확도에 큰 차이를 보이는 기존의 알고리즘에서 탈피하여, 낮은 위치에 설치할 때 나타나는 투시사영 문제 및 물체 영상의 일부가 가려져 다음 물체의 인식이 곤란한 문제 등을 해결하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 차량의 검지뿐만 아니라 차량의 위치, 3차원 공간에서의 차량의 관계 등에 관한 정보를 얻을 수 있으며, 사용된 알고리즘은 3차원 공간에서의 물체 인식에 우수한 확장된 Hough Transform에 기초하고 있다.
적설은 지표 에너지수지를 결정하는 중요한 변수중의 하나이다. 위성자료를 이용하여 지면 정보를 산출함에 있어서 적설과 구름을 구분하는 것은 매우 중요한 위성전처리 과정이다. 일반적으로 잘못된 적설과 구름의 분류는 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 적설 지역을 탐지하는 알고리즘에 대해서 연구하고자 한다. 적설역을 탐하지 하기 위해서, 가장 많이 사용되는 정규화 적설 지수(NDSI: Normalized Difference Snow Index)를 사용하지 않고 가시채널과 적외 채널을 이용한 방법을 제시하였다. COMS 기상영상기 (MI: Meteorological Imager) 채널에서는 정규적설 지수 산출 시 요구되는 근적외 채널을 탑재하지 않기 때문이다. 가시 채널을 이용한 적설 탐지는 구름이 혼재되어 있지 않은 지역에서는 잘 탐지하였으나 구름과 혼재되어 있는 지역에서는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 보완하기 위해 적외채널 온도차 ($11{\mu}m\;-\;3.7{\mu}m$)를 이용하는 방법을 수행하였다. 온도차를 이용하는 방법은 가시채널만을 적용했을 때 보다는 향상된 탐지 능력을 보인다.
본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.
본 연구에서는 의료목적 무선 센서네트워크 환경에서 요구하는 데이터 전달의 신뢰성 향상을 위해 기능성 노드를 제안한다. 생체신호 모니터링을 위해 기존의 지속적인 생체신호 전송 시에 발생하는 데이터 손실을 줄이기 위해 비정상적인 QRS-complex 검출이 가능한 센서노드를 이용하여 Ad-hoc 네트워크 환경에서 비정상적인 QRS-comoplex 발생 시 데이터 전송함으로써 무선 센서네트워크 내에 발생되는 데이터량을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 결과로 Ad-hoc 환경에서의 기능성 노드를 사용함으로 의료 목적을 위한 무선 센서네트워크에서 전체 패킷발생을 줄여서 센서노드의 전력소모를 크게 줄이고 시스템의 신뢰도를 크게 높이는 것으로 확인되었다.
Recently, a technique for acquiring spatial information data using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has been greatly developed. It is a very crucial issue of the GIS (Geographic Information System) mapping system that passes way point in the unmanned airframe and finally measures the accurate image and stable localization to the desired destination. Though positioning using DGPS (Differential Global Navigation System) or RTK-GPS (Real Time Kinematic-GPS) guarantee highly accurate, they are more expensive than the construction of a single positioning system using a single GPS. In the case of a low-priced single GPS system, the stability of the positioning data deteriorates. Therefore, it is necessary to supplement the uncertainty of the absolute position data of the UAV and to improve the accuracy of the current position data economically in the operating state of the UAV. The aim of this study was to present an algorithm enhancing the stability of position data in a single GPS mode of UAV with multiple GPS. First, the arrangement of multiple GPS receivers through the center of gravity of the UAV were examined. Next, MD (Mahalanobis Distance) is applied to detect instantaneous errors of GPS data in advance and eliminate outliers to increase the accuracy of previously collected multiple GPS data. Processing procedure for multiple GPS reception data by applying the center of the triangular method were presented to improve the position accuracy. Second, UAV navigation systems integrated multiple GPS through configuration of the UAV specifications were implemented. Using the unmanned airframe equipped with multiple GPS receivers, GPS data is measured with the TCM (Triangular Center Method). In addition, UAV equipped with multiple GPS were operated in study area and locational accuracy of multiple GPS of UAV with VRS (Virtual Reference Station) GNSS surveying were compared. The result showed that the error factors are compensated, and the error range are reduced, resulting in the reliability of the corrected value. In conclusion, the result in this paper is expected to realize high-precision position estimation at low cost in UAV using multiple low-cost GPS receivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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