• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.474-477
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• 2021

최근 2020년부터 본격적으로 유행한 코로나19를 예방하기 위해 발열 체크, 마스크 착용 유무를 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 마스크 착용과 발열 체크는 일반적으로 사람이 직접 측정하거나 한명씩 기계 앞에 서서 측정하는 방식이 대부분이며 일반적으로 발열 체크시 피부의 최고 온도를 측정하므로 정확도가 떨어지고 대량의 인원 측정시 병목이 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 마스크 미착용자와 발열자를 일반 카메라와 열화상 카메라, 인공지능 알고리즘을 통하여 실시간으로 정확하게 자동 분류하고 표시하여 전염병 확산을 막는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.38.2-38.2
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• 2020

Horizon Run 5 (HR5) is a cosmological hydrodynamical simulation which captures the properties of the Universe on a Gpc scale while achieving a resolution of 1 kpc. This enormous dynamic range allows us to simultaneously capture the physics of the cosmic web on very large scales and account for the formation and evolution of dwarf galaxies on much smaller scales. Inside the simulation box. we zoom-in on a high-resolution cuboid region with a volume of 1049 × 114 × 114 Mpc3. The subgrid physics chosen to model galaxy formation includes radiative heating/cooling, reionization, star formation, supernova feedback, chemical evolution tracking the enrichment of oxygen and iron, the growth of supermassive black holes and feedback from active galactic nuclei (AGN) in the form of a dual jet-heating mode. For this simulation we implemented a hybrid MPI-OpenMP version of the RAMSES code, specifically targeted for modern many-core many thread parallel architectures. For the post-processing, we extended the Friends-of-Friend (FoF) algorithm and developed a new galaxy finder to analyse the large outputs of HR5. The simulation successfully reproduces many observations, such as the cosmic star formation history, connectivity of galaxy distribution and stellar mass functions. The simulation also indicates that hydrodynamical effects on small scales impact galaxy clustering up to very large scales near and beyond the baryonic acoustic oscillation (BAO) scale. Hence, caution should be taken when using that scale as a cosmic standard ruler: one needs to carefully understand the corresponding biases. The simulation is expected to be an invaluable asset for the interpretation of upcoming deep surveys of the Universe.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.87-95
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• 2020

Generally, occupational safety and particularly construction safety is an intricate phenomenon. Industry professionals have devoted vital attention to enforcing Occupational Safety and Health (OHS) from the last three decades to enhance safety management in construction. Despite the efforts of the safety professionals and government agencies, current safety management still relies on manual inspections which are infrequent, time-consuming and prone to error. Extensive research has been carried out to deal with high fatality rates confronting by the construction industry. Sensor systems, visualization-based technologies, and tracking techniques have been deployed by researchers in the last decade. Recently in the construction industry, computer vision has attracted significant attention worldwide. However, the literature revealed the narrow scope of the computer vision technology for safety management, hence, broad scope research for safety monitoring is desired to attain a complete automatic job site monitoring. With this regard, the development of a broader scope computer vision-based risk recognition system for correlation detection between the construction entities is inevitable. For this purpose, a detailed analysis has been conducted and related rules which depict the correlations (positive and negative) between the construction entities were extracted. Deep learning supported Mask R-CNN algorithm is applied to train the model. As proof of concept, a prototype is developed based on real scenarios. The proposed approach is expected to enhance the effectiveness of safety inspection and reduce the encountered burden on safety managers. It is anticipated that this approach may enable a reduction in injuries and fatalities by implementing the exact relevant safety rules and will contribute to enhance the overall safety management and monitoring performance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.63-70
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• 2023

본 논문에서는 대부분의 노인들이 가지고 있는 만성 질환 중의 하나인 근골격계 질환을 해결할 수 있는 혼합현실 기반의 재활 운동 솔루션을 제안한다. 현대 사회는 점점 증가하고 있는 노인층이 많아지면서 사무직에 종사가 많아지고 좌식 활동이 많아지게 되었다. 반복되는 사무 활동으로 근력 감소가 많아지고 이로 인해 일상생활에 많은 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 근골격계 만성 질환을 해결하기 위해 혼합현실 기반의 운동 플랫폼을 개발하였다. 가상현실은 어지러움 때문에 노인들에게 적합하지 않다. 또한, 자체적으로 개발한 관성센서 기반의 웨어러블 센서를 개발하여 상체 중요 부위에 부착하여 편하게 운동할 수 있게 하였다. 혼합현실 환경에서 웨어러블 센서로부터 실시간 원시 데이터를 실시간 수집하여 이를 가상 환경의 아바타와 동기화되기 위한 변환 알고리즘을 개발하였다. 사용자는 혼합현실 환경에서 실시간 재활 운동이 정확하게 이루어지는가를 아바타를 통해 확인할 수 있으며 보다 정확한 운동을 할 수 있게 하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.1-8
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• 2023

In recent years, robots have been utilized in various industries to reduce workload and enhance work efficiency. The following mobility offers users convenience by autonomously tracking specific locations and targets without the need for additional equipment such as forklifts or carts. In this paper, deep learning techniques were employed to recognize individuals and assign each of them a unique identifier to enable the recognition of a specific person even among multiple individuals. To achieve this, the distance and angle between the robot and the targeted individual are transmitted to respective controllers. Furthermore, this study explored the control methodology for mobility that tracks a specific person, utilizing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Proportional-Integral-Derivative (PID) control techniques. In the PID control method, a genetic algorithm is employed to extract the optimal gain value, subsequently evaluating PID performance through simulation. The SLAM method involves generating a map by synchronizing data from a 2D LiDAR and a depth camera using Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-MAP). Experiments are conducted to compare and analyze the performance of the two control methods, visualizing the paths of both the human and the following mobility.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권4호
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• pp.291-300
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• 2024

Uncertainty of the model, system delay and drive dynamics can be considered as normal uncertainties, and the main source of uncertainty in the seismic control system is related to the nature of the simulated seismic error. In this case, optimizing the management strategy for one particular seismic record will not yield the best results for another. In this article, we propose a framework for online management of active structural management systems with seismic uncertainty. For this purpose, the concept of reinforcement learning is used for online optimization of active crowd management software. The controller consists of a differential controller, an unplanned gain ratio, the gain of which is enhanced using an online reinforcement learning algorithm. In addition, the proposed controller includes a dynamic status forecaster to solve the delay problem. To evaluate the performance of the proposed controllers, thousands of ground motion data sets were processed and grouped according to their spectrum using fuzzy clustering techniques with spatial hazard estimation. Finally, the controller is implemented in a laboratory scale configuration and its operation is simulated on a vibration table using cluster location and some actual seismic data. The test results show that the proposed controller effectively withstands strong seismic interference with delay. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권6호
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• pp.633-641
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• 2015

선박, 발전소, 석유화학 등의 분야에서 운전되고 있는 많은 프로세스들은 강한 비선형성을 보일 뿐만 아니라 동시에 시변 특성도 가지고 있다. 이런 프로세스에 기존의 고정-파라미터 PID 제어기를 적용하면 성능이 나빠지고 경우에 따라서는 불안정해질 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 프로세스를 제어하기 위한 비선형 PID 제어기를 제안한다. 제안되는 제어기의 이득은 오차와 오차의 변화율의 비선형 함수로 기술되며, 사용자 파라미터들은 ITAE를 최소로 하는 관점에서 유전알고리즘으로 동조된다. 제안된 방법은 열분해반응 또는 촉매를 이용한 고분자합성에 널리 사용되는 연속 교반탱크반응기를 대상으로 시뮬레이션을 실시하며, 그 유효성을 보이기 위해 다른 두 비선형/적응 제어법과 비교한다.

• 정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.93-104
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• 2004

스포츠 중계 영상과 같은 동영상은 카메라의 줌과 팬에 의한 화면 전역 이동이 크게 발생하며, 적은 수의 특징점 및 다수의 불규칙 운동 개체들로 인하여 이동 해석이 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다이나믹한 동영상의 전역 이동 계수를 추출하기 위한 새로운 알고리듬을 제안하고, 이를 개체 추적 시스템에서의 이동 보상과 파노라마 합성에 이용할 수 있도록 하였다. 인접 프레임 사이의 이동을 연속적으로 적용할 때, 누적되는 오차를 최소화하기 위하여, 다중 프레임 간의 이동으로부터, 사이 프레임들 간의 이동을 보간하는 방법을 제안하였다. 여기서 아핀 변환 또는 원근 투영 변환을 하나의 정방 행렬로 보고, 미소 이동을 갖는 행렬의 거듭제곱으로 분할하는 문제를 제시하고, 뉴튼 랩슨 방법을 벡터와 행렬 행태로 변형하여 풀이하는 방법을 제안하였고 매우 효율적으로 계산할 수 있음을 보였다. 이를 다수의 프레임 사이에서 재 계산된 이동과의 오차의 분할에 이용하고, 같은 방법을 계층적으로 수행하는 이동 계수의 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 방송용 특수 효과의 연출과 비디오 인덱싱 등의 응용 분야에 활용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.119-129
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• 2011

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 특히 최근 모바일 증강현실의 활용에 대한 수요증대는 증강된 가상 객체와 사용자간의 효과적인 상호작용 기술 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드기반 모바일 플랫폼에서 비 마커기반의 새로운 모바일 증강현실 객체생성 및 제어 방법을 제시하였다. 전통적인 마커를 대신하여 비 마커기반 모바일 증강현실 시스템에서는 사용자에게 친숙한 손 인터페이스를 이용하였다. 기존의 데스크 탑 기반의 증강현실에 비하여 제한된 시스템 사양을 이용하는 비 마커기반 모바일 증강현실을 구현하기 위하여 마커의 역할을 수행할 손의 최적영역을 모바일 장치의 카메라로부터 실시간으로 검출 하여 객체를 증강시키는 방법을 제시하였다. 손의 최적영역의 추출은 YCbCr 스킨컬러 모델을 이용한 손영역 검출과 Rotating Calipers 알고리즘을 적용한 최적 사각형 추출에 의해 구현하였다. 이때 추출된 최적 사각형은 통상적인 마커기반 증강현실에서의 마커역할을 수행할 수 있도록 하였으며, 기존의 손끝추적에 의한 마커 생성 시 발생하는 손의 회전이나 가려짐에 의한 문제를 해결하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 비 마커기반 모바일 객체를 효과적으로 생성 제어할 수 있음을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1294-1300
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• 2010

노드들 모두가 움직이는 환경에서 센서 노드는 통신반경 안의 앵커 노드 위치정보를 수신 받아 자신이 이동한 거리와 방향만큼 수신한 앵커 노드 위치정보를 수정하여 자신의 메모리에 저장하고, 3개 이상이 되면 삼변 측량에 의해 localization을 수행하여 자신의 위치를 결정한다. 일정한 거리를 유지하고 노드들이 같은 방향으로 움직이는 환경에서는 센서 노드가 1홉 범위에서 절대좌표를 가진 앵커 노드를 3개 이상 만날 확률이 적다. 만약 센서 노드가 3개 이상의 비콘 정보로 자신의 위치를 추정하였다고 하여도 시간이 경과하면서 가속도기와 디지털 나침반의 각 ${\theta}$ 오차가 지속적으로 적용되어 오차범위는 커지고 추정된 위치도 신뢰받지 못한다. Dead reckoning 기술은 GPS가 동작하지 않는 곳에서 보조적인 위치 추적 항법 기술로 사용되고 있는데 가속도 센서와 디지털 나침반으로 노드가 움직인 거리와 방향을 알면 자신의 위치를 추정할 수 있다. 위치 인식 알고리즘은 Dead reckoning 을 이용한 위치인식 기법으로 모든 노드가 전방향성 안테나를 장착하고, 가속도기와 디지털 나침반으로 자신이 이동한 거리와 이동 방향을 알 수 있다고 가정한다. Matlab을 이용하여 시뮬레이션한 결과 다른 기법(MCL,DV-distance)들 보다 우수함을 증명하였다.