• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.55-69
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• 2017

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.986-994
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• 2016

본 논문에서는 초음파 센서를 활용한 2D 실내 지도 작성을 위하여 회전형 모듈과 고정형 모듈을 개발하여 각 모듈의 가능성과 한계점을 확인하였으며, 초음파 센서를 활용하여 실내 지도 작성 시에 고려하여야 할 센서 특성 실험과 2D 실내 지도 작성 결과를 기술한다. 최근 실내 공간에서의 simultaneous localization and mapping(SLAM) 기술이 많은 주목을 받으면서 이와 더불어 실내 공간을 인식하여 지도정보로 만들기 위한 기술연구 또한 활발히 진행되고 있고, 이를 위한 기술로써 LiDAR, 초음파, 카메라 등이 많이 사용 되고 있다. 가장 좋은 성능을 지닌 LiDAR 기술의 경우 초음파에 비해 높은 해상력과 넓은 탐지범위를 가지고 있지만 모듈 크기의 한계, 높은 비용, 많은 연산량 그리고 비교적 다양한 매질에 따른 노이즈에 약한 특성이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 초음파 센서를 활용하여, 레이저 센서의 취약점을 보완함과 동시에 비교적 적은 연산량을 가지며 최소한의 초음파 센서를 사용한 2D 실내 지도 작성 기법을 제안하며 실험을 통하여 이를 검증하였다.

• 지질공학
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• 제7권2호
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• pp.139-149
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• 1997

전기비저항 모니터링을 이용하여 충적층 지하수위의 변동을 감지 할 수 있는지의 여부가 연구되었다. 연구는 유한요소법을 이용한 전기비저항 수치 모델링 시험과 20일간의 장기 양수 시험이 수행된 금강 정동리 지역의 현장 자료를 이용하여 수행되었다. 수치 모델링 시험 및 현장 자료 획득은 전극 기본 간격이 4m인 21개의 고정전극을 이용하였으며, 전극배열은 "변형 웨너 배열"과 쌍극자 배열을 이용하였다. 현장 장기 양수 시험에서 관측된 수위 변화를 단순화하여 지하 2차원 비저항 모델로 사용한 사용한 결과, 겉보기 전기비저항의 변화 양상은 수위 변화보다 둔감한 변화 양상을 보여 주며, 수위 변화가 있는 부분뿐만 아니라하부 결정질 기반암의 경계 부위에 해당하는 심도에서도 겉보기 비저항 장치가 변화하는 현상이 관측되었다. 이러한 수치 결과와 부합되는 결과가 실제 현장에서 획득된 겉보기 전기 비저항 단면에서도 나타났다. 수치 계산결과 및 현장 자료는 전기 비저한 모니터링이 지하수위 변동을 유무 감지하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었다. 그러나 겉보기 전기비저항 단면이 수위 변동량을 정량적으로 규명할 만큼의 뚜렷한 변화를 보여주지는 못하기 때문에 전기비저항 방법만으로 정략적인 수위변동을 감지하는데 한계가 있는 것으로 판단되었다. 이러한 지하 수위 변동량 등을 명확히 규명하기 위해서는 고해상도 탄성파 또는 지하레이다 탐사처럼 지하의 모습을 영상화 할 수 있는 지구물리 탐사법이 병행되는 것이 바람직하다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권3호
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• pp.52-58
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• 2009

칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1555-1565
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• 2018

화산체의 미세 지표변위 관측은 화산의 위험성과 분화 가능성을 평가하는데 중추적인 역할을 한다. 화산체 관측을 위해 고정 지상 관측 장비들을 이용할 경우 유지 관리가 어렵고 위험 및 비용 지출이 큰 반면, 인공위성을 이용한 원격탐사 기법은 저비용으로 정기적인 모니터링이 가능하다. 이 논문에서는 인공위성 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 간섭기법(Interferometric SAR; InSAR)을 Galapagos Sierra Negra 화산에 적용하여 2005년 화산분화 이전의 변형을 효과적으로 연구한 Chadwick et al.(2006)의 연구에 이어, 가장 최근에 이 화산체가 어떠한 화산활동을 하고 있는지를 최신 SAR 인공위성인 Sentinel-1자료를 이용하여 분화 전 마그마 활동을 분석하였다. 2017년 1월부터 2018년 1월까지의 descending mode Sentinel-1A SAR 영상을 취득하여 고정산란체 간섭기법(Persistent Scatter InSAR)을 적용하였으며, Mogi model을 통해 최근 마그마의 활동 깊이 및 팽창량을 추정하였다. 그 결과 2018년 6월 분화 이전의 화산체 활동 양상이 2005년 분화 이전의 활동 양상과 유사하다는 사실을 확인하였고, 활동 깊이와 팽창 반경을 추산해 내는 데 성공하였다. 본 연구 결과는 인공위성 SAR와 역산 기법을 통해 화산체의 활동 양상을 특징짓고 이를 통해 화산분화의 조기 모니터링 가능성을 제시하고 있다.