• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.1053-1056
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• 2009

본 논문에서는 실내외 환경에서 상호 정보를 바탕으로 대상의 위치를 추적할 수 있는 영역축소 기법을 이용한 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정노드의 수가 제한된 환경에서 미지의 노드 위치 정보를 활용한 상호 협력적인 위치추정 방식으로 본 연구에서는 3단계에 걸쳐 노드의 위치를 추정하였다. 실험 결과 동일한 개수의 RN일 때 BN의 수가 증가할수록 본 논문에서 제안한 영역축소 방법을 이용한 협력위치추정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.71-79
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• 2017

Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.76-84
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• 1997

원전내 금속파편들을 조기에 탐지하기 위한 금속파편 감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)은 원전의 안전성 및 신뢰도 확보를 위하여 중요한 부분으로서, 대부분의 국내 원전들에서 설치 운영중이거나 운영예정이다. 하지만 이들 LPMS들은 외국에서 개발된 것들로서 고가이며 기술이전이 이루어지지 않아 기술종속의 우려와 함께 효과적인 금속파편 진단에 많은 어려움을 지닌다. 따라서 본 논문의 주된 목적은 고해상도를 가지며 분석방법이 간단한 효율적인 금속파편 위치평가를 위한 알고리즘을 제안, 실현하므로써, 빈전문적인 운전자도 컴퓨터를 사용한 간단한 조작을 통하여 정확하고 신속한 금속파편 진단을 수행할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 수정된 원교차법을 이용하여 작성된 금속파편 위치평가 프로그램을 이용하여 실제 원전상황을 고려한 모의실험을 실시한 결과, 제안된 평가기법이 약 3.4% 정도 오차를 가지는 우수한 위치평가를 수행함을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.203-208
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• 2006

The main research conducted previously on GPS ionosphere in China is first introduced. Besides, the current investigations include as follows: (1) GPS-based spatial environmental, especially the ionosphere, monitoring, modeling and analysis, including ground/space-based GPS ionosphere electron density (IED) through occultation/tomography technologies with GPS data from global/regional network, development of a GNSS-based platform for imaging ionosphere and atmosphere (GPFIIA), and preliminary test results through performing the first 3D imaging for the IED over China, (2) The atmospheric and ionospheric modeling for GPS-based surveying, navigation and orbit determination, involving high precisely ionospheric TEC modeling for phase-based long/median range network RTK system for achieving CM-level real time positioning, next generation GNSS broadcast ionospheric time-delay algorithm required for higher correction accuracy, and orbit determination for Low-Earth-orbiter satellites using single frequency GPS receivers, and (3) Research products in applications for national significant projects: GPS-based ionospheric effects modeling for precise positioning and orbit determination applied to China's manned space-engineering, including spatial robot navigation and control and international space station intersection and docking required for related national significant projects.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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• pp.676-683
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• 2003

A laboratory experiment using artificial fracture rocks was used to understand the 3-dimensional dispersion of a tracer and the mixing process in a fractured network. In this experiment, 12cm polystyrene foam cubes with two electrodes for monitoring electric conductivity (EC) were used as artificial fractured rocks. Distilled water with 0.5mS/m was used as a tracer in water with 35mS/m and the difference of EC between the tracer and the water was monitored by a multipoint simultaneous measurement system of electrical resistance. The results showed that even if the fracture arrangement pattern was not straight in the direction of the flow, the tracer did not diffuse along individual fractures and an oval tracer plume, which was the distribution of tracer concentrations, tended to be form in the direction of the flow. The vertical cross section of the tracer distribution showed small diffusivity in the vertical direction. The calculated total tracer volume passing through each measurement point in the horizontal cross section showed while that the solute passed through measurement points near the direction of hydraulic gradient and in other directions, the passed tracer volumes were small. Using Peclet number as a criterion, it was found that the mass distribution at the fracture intersection was controlled in the stage of transition between the complete mixing model and the streamline routing model.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.303-313
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• 2021

Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.31-43
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• 2006

실시간 교통정보 수집과 센터 온라인 신호제어를 기본기능으로 하는 경찰청 교통신호제어기 표준규격서가 개발되어 2005년 3월부터 발효되었다. 발표된 규격은 가로구간의 교통상황을 수집하고, 이를 관제센터에 전송하며, 적절한 교통상황별 신호시간을 부여받아 신호등을 제어하는 지능적인 교통신호기의 표준 사양과 기능을 주요 골자로 하고 있다. 과거의 교통신호기들은 부품이 호환되지 않고 제어기능과 통신방법이 상이하여 도시별로 호환되지 않았으며 유지관리의 시간적 경제적 비용을 증가시켰다. 또한 모순검지방법 등 일부 교통안전에 중요한 기능이 비합리적으로 사용되고 있었다. 본 규격에서는 이런 단점을 극복하기 위해 먼저 하드웨어 호환성을 확보하였다. 그리고 모순검지방법을 보완하였으며, 관제센터와의 통신규약을 규격에 포함하여 모든 도시의 센터에 호환되도록 하였다. 개발된 규격은 시제품 제작과 시험과정을 거쳐 결정되었다. 본 규격으로 제조자에 비 의존적인 유지보수체계가 가능해지며 저렴하고 빠른 고장 대응이 가능하다. 또한 일관된 정보처리 및 제어알고리즘이 적용되어 센터설치 업체의 지역선점효과가 점차 사라질 것이며, 지역별 교차로의 교통통제방법이 일원화되어 표준적이고 안전한 교통제어를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.407-414
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• 2023

본 논문에서는 다양한 분야에 적용할 수 있는 자동화 동시 인상 시스템을 3D 콘크리트 프린팅에 적용하여 동시 인상이 가능한 3D 콘크리트 프린팅 시스템으로 개발하였다. 개발된 시스템은 3D 콘크리트 프린팅 작업 중 측정되는 인상량을 피어슨 상관계수를 통해 분석하고, 유압시스템을 사분위수 기법으로 실시간 모니터링하여 안전하고 정밀한 인상이 가능하다. 이를 활용하면 3D 콘크리트 프린팅 구조물의 출력 품질을 확보함과 동시에 3D 콘크리트 프린팅의 규모보다 큰 구조물을 출력할 수 있다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 기존의 3D 콘크리트 프린팅과 동시 인상이 가능한 3D 콘크리트 프린팅을 각각 이용하여 시편을 출력하였다. 출력된 시편은 3D 스캐너를 활용하여 측정하였다. 스캔한 시편의 층별 직경과 시편의 교차각을 측정하였으며, 분석을 통해 동시 인상이 가능한 3D 콘크리트 프린팅의 성능을 검증하였다.