• 서비스연구
• /
• 제6권1호
• /
• pp.1-15
• /
• 2016

본 연구는 한국 전자정부 해외진출 확대를 위한 전략적 접근방향에 관한 연구이다. 한국 전자정부 해외진출 관련 문헌연구를 하고 해외진출 실태를 분석하였으며, 분석을 기초로 전략적 접근방향을 제시하였다. 전자정부 해외진출 실태 분석에서는 해외진출의 필요성과 성과, 저조 원인을 살펴보고, 해외시장 환경과 개도국 상황 및 여건, 개도국 요구 등 해외진출 외부환경을 분석하였으며, 이어 내부역량을 분석하였다. 내부역량 분석 결과, 관련 법령의 분산과 총괄 법령 부재, 부/처 기관별로 조직의 분산, 해외진출 프로세스 미흡, 솔루션 부재, 자금획득 및 지원 미흡 등이 도출되었다. 한국 전자정부의 해외진출을 확대하기 위한 전략적 접근 프로세스는 해외진출 목적을 확인하고 주도 형태를 결정하며, 추진전략을 수립하고 분야별 접근방향을 제시하는 것으로 하였다. 이에 따라 한국 전자정부 해외진출을 위한 전략을 대외전략과 대내전략으로 구분하여 제시하였으며, 분야별 접근방향으로는 관련 법령들을 총괄하고 조정 통제할 수 있는 법령의 정비, 분산된 조직을 기능적으로 조정 통제할 수 있는 컨트롤타워 운영, 사업발굴에서 추진까지 프로세스의 체계적인 발전, 표준화된 모듈화 솔루션 개발, 자금 획득 및 지원 방향 등을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.97-104
• /
• 2017

본 논문에서는 C 대역, X 대역, Ku 대역을 포함하는 다채널 영상레이다를 위한 송수신기를 설계, 제작하고, 전기적인 성능을 검증하기 위한 연구를 수행하였다. 송수신기는 대역별 송신기, 대역별 수신기, 대역별 신호선택기, 고안정발진기, 주파수합성기, 제어기, 전원분배기로 구성된다. 송수신기는 운용모드에 따라 경로 선택 및 수신 대역폭 선택 기능을 가진다. 송수신기는 C, X, Ku 대역 3가지 대역을 모두 송신 및 수신할 수 있으며, 각 대역에서 최대 300 MHz의 대역폭을 가지고, T/R 모듈을 구동시키기에 적합하도록 각 대역별 송수신기 최종 송신 출력은 20 dBm 이상이다. 수신 대역폭은 필요 요구 기능에 따라 모드 선택이 가능하며, 수신 이득은 대역별 C 대역 52 dB, X 대역 50 dB, Ku 대역 60 dB 정도를 가지고 있으며, 잡음 지수는 대역별 H, V 편파에서 Ku 대역 V 편파 최대 4.28 dB의 성능을 보였다. 전기적 성능 시험 결과, 다중대역 송수신기는 다채널 영상레이다에서 요구되는 성능을 만족하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권10호
• /
• pp.1899-1909
• /
• 2007

본 논문에서는 TFT-LCD 구동 IC 모듈의 소형화 측면에서 유리한 DC-DC 변환기 회로인 펌핑 커패시터 내장형 크로스-커플드 전하펌프(Cross-Coupled Charge Pump with Internal Pumping Capacitor) 회로가 새롭게 제안되었다. VGH 및 VGL 전하펌프 각각의 입력단과 전하 펌핑 노드를 연결하는 NMOS 및 PMOS 다이오드를 두어, 초기 동작 시 전하 펌핑 노드를 서로 같은 값으로 프리차지하여 대칭 적으로 전하 펌핑을 하도록 하였다. 그리고 첫 번째 전하 펌프의 구조를 다르게 설계하여 펌핑된 전하가 입력단으로 역류되는 현상을 방지하였다. 또한, 펌핑 클럭 구동 드라이버의 위치를 펌핑 커패시터 바로 앞에 두어 기생 저항으로 인한 펌핑 클럭 라인의 전압강하를 방지하여 구동능력을 향상 시켰다. 마지막으로 내장형 펌핑 커패시터를 Stack-MIM 커패시터를 사용하여 기존의 크로스-커플드 전하펌프 보다 레이아웃 면적을 최소화하였다. 제안된 TFT-LCD 구동 IC 용 전하펌프 회로를 $0.13{\mu}m$ Triple-Well DDI 공정을 사용하여 설계하고, 테스트 칩을 제작하여 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.95-105
• /
• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.34-39
• /
• 2018

본 논문에서는 최초로 음파 소화기를 이용한 자동 화재진압 기능을 가진 안전 스토브 아키텍처를 제안하고 개발하였다. 화재가 발생하면 화재 센서와 연동된 마이크로컨트롤러가 화재를 감지하고 음파 소화기를 구동하여 화재를 진압하는 구조를 가진다. 음파 소화기는 스피커와 콜리메이터로 구성되며, 오디오 증폭기를 포함하는 구동모듈에 의해 구동된다. 스토브를 둘러싸는 인클로저를 사용해 거리에 따른 음파의 확산을 막아 음파의 감쇠를 줄일 수 있었다. 이때, 사용된 음파의 주파수는 50 Hz이며, 음압은 소화기로 부터 0.5 m 거리에서 93 dBA로 측정되었다. 7 cc 및 14 cc의 가연성 액체에서 발생한 화염에 대해 진화에 소요되는 시간은 각각 최대 8 s와 15 s로, 각각 자연소화 시간의 24%와 42%에 해당한다. 제안된 안전 스토브는 기존 안전 스토브와 비교하여 무해하고 잔여물질이 남지 않기 때문에, 다양한 가전기기에 적용되어 원활한 초기 화재 진압 및 화재 확산 방지에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.587-598
• /
• 2021

본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.1036-1043
• /
• 2022

본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 청정기술
• /
• 제28권3호
• /
• pp.227-231
• /
• 2022

고전압 전력반도체의 수요는 산업의 전반에 걸쳐 증가하고 있는 추세이며, 특히 자율주행이나 전기자동차와 같은 교통 수단에 이용되는 경우 전동차의 동력 추진 제어 장치에 3.3 kV 이상의 IGBT 모듈 부품이 사용되고 있으며, 전동차의 신설과 유지 관리에 따른 부품의 조달이 매년 증가하고 있다. 게다가 기술 진입 장벽이 매우 높은 기술로서 해당 산업계에서는 고전압 IGBT부품의 최적화 연구가 절실히 요구되고 있다. 3.3 kV 이상 고전압 IGBT 소자 개발을 위해 웨이퍼의 비저항 범위 설정과 주요 단위 공정의 최적 조건이 중요한 변수이며, 높은 항복 전압을 위한 핵심 기술로 junction depth의 확보가 무엇보다 중요하다. 최적의 junction depth를 확보하기 위한 제조 공정 중에서 단위 공정 중 한 단계인 확산 공정의 최적화를 살펴보았다. 확산 공정에서는 주입되는 가스의 종류와 시간 그리고 온도가 주요 변수이다. 본 연구에서는 단위 공정의 시뮬레이션을 통하여 고전압 IGBT 소자 개발을 위한 웨이퍼 저항의 (Ω cm) 범위를 설정하고, 확산 공정의 온도에 따른 확산 공정의 WDR(Well drive in) 조건 최적화에 대하여 연구한 결과 링 패턴의 width 23.5 ~ 25.87 ㎛에 대하여 junction depth는 7.4 ~ 7.5 ㎛를 얻어 3.3 kV 고전압 전력반도체 지지에 최적화할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.190-196
• /
• 2023

최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.105-122
• /
• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.