• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.302-307
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• 2019

현대 대잠전에 있어 잠수함에 대한 2차원 위치추정에 다양한 방법들이 있다. 잠수함에 대한 보다 효과적인 추적 및 공격을 위해 표적 심도는 매우 중요한 요소이다. 하지만 현재까지도 잠수함의 심도를 찾아낸다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 최단접근점(Closest Point of Approach, CPA) 전후의 표적 접촉방위와 표적 도플러 신호 등 다이파 소노부이 접촉정보를 이용한 잠수함 심도 추정 기법을 제안하고자 한다. 표적의 상대심도는 표적과 다이파 소노부이의 청음기 간 사선거리 및 수평거리에 피타고라스 정리를 적용하여 결정된다. 이때 사선거리는 도플러변이와 표적 속도에 의해서 계산되며, 수평거리는 표적에 대한 연속된 접촉방위와 표적의 이동거리에 삼각함수를 적용하여 얻을 수 있다. 본 논문에서 제시된 알고리즘의 성능은 소노부이-표적 간 수평거리 및 상대심도에 의해 결정되는 고각과 도플러 변이 값의 측정 정확성에 의해 좌우됨을 시뮬레이션을 통해 알 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.175-182
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• 2021

본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.91-97
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• 2019

레이더를 사용하여 탄도 미사일의 기두부를 추적할 때, 표적의 주변에 있는 각종 기만체들은 표적을 추적하는 레이더의 자원 관리에 큰 부담을 준다. 이러한 부담을 줄이기 위해서 레이더에 수신된 동적 RCS 신호로부터 탄도 미사일 기두부의 신호를 분리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이미지에서 직선을 추출하는 알고리즘인 허프 변환 방법을 이용하여, 레이더에 수신된 신호로부터 각각의 표적들의 동적 RCS를 분리하는 방법을 제안한다. 기두부와 기만체의 3차원 CAD 모델을 사용하여 표적들의 미세거동을 구현하였다. 또한 미세거동을 가지는 3차원 CAD로부터 표적의 동적 RCS를 계산하고 제안된 알고리즘을 적용하여 알고리즘의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 SNR이 10dB에서 미사일 기두부와 기만체의 신호를 분리할 수 있음을 확인하였다.

• 대기
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• 제31권1호
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• pp.45-60
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• 2021

The synoptic structures and precipitation impact of extratropical cyclones (ETCs) influencing on the three adjacent megacities in East Asia, i.e., Beijing (Beijing ETCs), Seoul (Seoul ETCs) and Tokyo (Tokyo ETCs), are analyzed using ERA-interim reanalysis data from 1979 to 2018. Individual ETC tracks are identified with the automated tracking algorithm applied to 850-hPa relative vorticity field. Among four seasons, ETCs are the most frequent in spring. In this season, Beijing ETCs are mainly generated at the leeside of Altai-Sayan Mountains and primarily develop through interaction between the upper-level trough and lower-level cyclonic circulation. For Seoul ETCs, the leesides of Altai-Sayan Mountains (Seoul-N ETCs) and Tibetan Plateau (Seoul-S ETCs) are main genesis regions and the features of ETCs are different according to the genesis regions. While Seoul-N ETCs mainly develope by the same mechanism of Beijing ETCs, strong diabatic heating due to vapor transport is responsible for the genesis of Seoul-S ETCs. Tokyo ETCs are originated from the leesides of Tibetan Plateau and Kuroshio-Oyashio Extension regions, and strong diabatic heating as well as interaction between upper and lower levels determines the genesis of these ETCs. The precipitation impact resulting from ETCs become strong in the order of Beijing ETCs, Seoul-N ETCs, Seoul-S ETCs, and Tokyo ETCs and accounts for up to 40%, 27%, 52%, and 70% of regional precipitation, respectively.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.687-694
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• 2022

본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.107-113
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• 2023

본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.150-159
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• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.210-217
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• 2022

수동 소나 시스템에서 음원 깊이 추정 분야는표적 식별, 추적 등 다양한 전술에 활용할 수 있기 때문에 많은 연구가 지난 수십년간 진행되어 왔다. 본 논문은 기존 논문[조성일 외, 한국음향학회지 제38권 제1호, 120-127(2019)]의 문제점이었던 음원 깊이가두 곳에서 추정되는 모호성을 해결하는데 목적이 있다. 해수면과 해저면에 반사되어 나타나는채널 임펄스 응답의 위상천이 패턴을 이용하여 모호성을 제거하며, 제거 후 하나의 깊이에서 채널 임펄스 응답의 교차점을 통해 음원의깊이를 추정한다. 음원에 대한 정보가 없고, 연속적인 신호 혹은 소음에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되며, 제안된 알고리즘은 시뮬레이션를 통하여 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1706-1727
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• 2023

Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.