• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.162-169
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• 2019

분광법을 이용한 비파괴 신선도 측정 연구들이 여러 차례 진행되어 왔지만, 기실과 신선도 간의 연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비파괴 방식으로 계란 내부의 기실을 시각적으로 계측하며 정량화하는 시스템을 개발함에 목적이 있다. 소형 챔버로 구성된 실험 환경은 2개의 850nm 대역의 IR 레이저, 2개의 서보모터, IR Cut RGB 카메라로 구성되며 계란 기실의 영상을 획득한다. 본 논문에서 계란의 기실 부피 비율이 2.9% 이하이고 밀도가 0.9800($g/cm^3$) 이상이면 60 이상의 호우 유닛 값을 갖는 B등급 이상의 신선한 계란으로 판단한다. 상기 결과 중량측정용 저울, 비파괴 판정시스템과 신선도 측정 알고리즘이 있으면 계란을 파괴하지 않고 B등급 이상의 판매 가능한 계란을 판정할 수 있음을 의미한다. 향후 계란의 신선도 판정을 할 때 계란의 기실 부피 비율과 밀도를 이용하여 계란 신선도를 비파괴 적으로 판별할 수 있는 기초 자료로 사용할 수 있기를 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.170-177
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• 2019

본 논문에서는 4족복 보행 로봇의 주행 안정성을 개선하기 위한 3가지 이론을 제시한다. 첫 번째는 Minimum-Jerk Trajectory를 이용하여 다리궤적을 최적화 시킨다. 두 번째는 본 논문에서 새롭게 제시한 사인파와 기존의 방식인 LSM을 Jerk값에 근거하여 비교한다. 셋째는 ADAMS-MATLAB co-simulation을 이용하여 반복적인 로봇 시뮬레이션을 통해 스웨이의 최적 보폭을 계산한다. 위의 과정을 통해 로봇의 보행 개선점을 기존의 이론과 비교하여 나타내었다. 첫 번째로 정 보행시 몸체와 타원형태의 다리 끝의 움직임에 Minimum-Jerk trajectory를 사용하여 다리궤적이 급격하게 변하는 지점의 평균 기울기를 최소 1.2에서 최대 2.9까지 감소시켜 지면에 다리 끝점이 도달할 때 충격을 최소화하여 안정성을 증가 하였다. 두 번째로 기존 LSM(Longitudinal Stability Margin)기법과 본 논문에서 제시한 사인파형 Sway를 사용하여 비교한 결과 평균 Jerk를 Z축에서 0.019, X축에서 0.457, Y축에서 0.02, 3D는 0.479 만큼 감소 시켰다. 특히 X축 Jerk는 크게 감소 하였다. 셋째로 로봇이 최소 Jerk 값으로 보행하기 위한 최적의 보폭의 길이를 상기 분석을 통해 도출하였으며 그 결과 20cm보폭 길이가 가장 안정적이었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.520-525
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• 2019

광산은 자원확보를 위한 중요한 기반시설이지만 운영과정에서 근로자의 안전문제가 발생할 수 있고, 지반침하와 같은 재해가 발생할 수 있다. 최근 광산 규모의 대형화와 기계화로 인해 채광공정이 과거에 비해 매우 복잡해져 체계적이고, 안전한 광산 운영을 위해 광산에 대한 정확한 공간정보 구축이 필요한 실정이다. 기존의 광산공간정보는 주로 토털스테이션을 이용해 구축되어 왔지만 이 방법은 목표물을 일일이 시준하고 측정해야 하기 때문에 많은 작업시간이 필요한 단점이 있다. 본 연구에서는 토털스테이션과 3D 레이저 스캐너로 광산에 대한 데이터를 취득하고, 형상 정합 방법을 이용하여 광산공간정보를 구축하고자 하였다. 토털스테이션의 기준점 측량성과를 적용한 일부 영역의 고정식 스캐너 데이터를 이용하여 이동식 스캐너로 취득된 넓은 지역에 대한 정확한 성과를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 구축된 광산공간정보의 정확도 평가를 통해 평균 0.083m의 편차를 보임으로써 연구결과의 적용성을 제시하였다. 연구를 통해 구축된 포인트클라우드 형태의 성과물은 갱내 형상의 가시화, 거리, 면적, 경사도 등 정량적인 분석과 단면 형상에 대한 도면 생성의 자동화 등이 가능하여 광산관리의 효율성 향상에 기여할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.224-226
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• 2016

기술의 발전과 민간수요 급증으로 '무인 자율화', '이동체' 특성이 결합된 무인이동체 신시장이 급성장하고 있다. 현재 일부 국가들이 시범주행을 허용하고 있으나, 자율주행차의 정식 운행을 제도화 한 나라는 없다. 기존 차량의 경우에도 후방감지기의 잦은 오작동이나, 후방카메라의 사각지대 또는 운전자의 부주의 때문에 안전사고가 자주 일어나고 있다. 이러한 사소한 결함들을 보완이 되어야 자율주행차, 소형드론의 상용화를 위한 관련 규제를 완화 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 기존의 이동체에서 사용되었던 초음파, 레이저 센서와는 다르게 깊이 카메라를 이용하여 거리측정을 시도해보려 한다. 깊이 카메라는 레이저나 적외선을 객체나 대상 영역에 비추어 되돌아오는 광선을 받아 시간 차이를 계산하는 TOF 방식으로 거리 정보를 계산한다. 이런 카메라는 CCD 카메라 영상 화소 단위로 깊이 정보를 얻을 수 있어 실시간 깊이 정보를 모으는 데 활용할 수 있다. 이런 실시간 깊이 정보들을 이용하여 앞서 말한 문제점을 해결하고, 거리측정을 통한 장애물 회피 시스템 설계를 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.702-708
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• 2018

3D 프린팅 기술은 기존 산업계의 생산 패러다임을 변화할 수 있는 4차 산업혁명의 주요기술로 큰 관심을 받고 있다. 건설분야의 특성으로 인해 3D 프린팅의 기술 도입이 타 산업분야에 비해 느리지만, 향후 생산인구의 감소와 생산성 및 안전도 향상 등을 위해 3D 프린팅을 활용한 건설 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 3D 프린팅을 건설에 도입하기 위한 사전준비로서 건설 3D 프린팅 공종분류체계와 기존 표준품셈체계와의 연계방안을 제시 한다. 이를 위해 건설 및 3D 프린팅 관련 전문가 자문을 바탕으로 기존 건설 3D 프린팅 기술을 바탕으로 가상의 시나리오를 작성하였다. 시나리오에 따라 3D 프린팅 공사 수행에 필요한 16개의 공종을 도출하였다. 기존 공종분류체계와 표준품셈을 분석하고 도출된 3D 프린팅 공종을 연계하였다. 기존 분류체계와 동일한 3D 프린팅 공종도 있었으며 기존에 존재하지 않는 공종은 유사한 분류체계 하위에 추가하는 등 4가지 타입으로 구분하였다. 본 연구의 결과는 향후 3D 프린팅 공사관리 및 원가산정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 3D 프린팅 공사 수행을 통해 실질적인 품셈 산출이 필요하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권9호
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• pp.25-36
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• 2021

최근 토공사 품질관리를 위한 지능형 다짐 기술이 토공사 품질관리 기준으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 지능형 다짐기술과 이를 활용한 토공사 품질관리 기준을 분석하고, 현장시험을 통해 지능형 다짐기술을 활용한 토공사 품질관리 시험시공 절차에 대해 고찰하였다. 실트질 모래(SM) 성토재의 현장다짐시험을 통해 다짐 횟수가 증가할수록 CMV와 기존의 다짐품질 시험결과 값이 증가하는 상관성을 확인하였다. 시험시공 데이터를 토대로 평균 CMV 및 품질관리 목표 CMV 도출을 하였다. 평판재하시험 지지력계수와 상관성 통해 목표 CMV(34.2)와 CMV 증가율 분석방법을 통해 목표 CMV(36.6)를 산정하였다. 본 논문을 통해 지능형 다짐기술을 이용한 현장 다짐 품질관리 절차 및 방법론에 대하여 논의하였으며, 아울러 해당 기술의 국내 적용 가능성을 고취시키기 위한 지능형 다짐 품질관리 방안을 제언하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.93-106
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• 2021

최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.125-135
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• 2009

개인정보 유출을 위한 공격자의 시도는 다양한 보안 시스템에 로그를 남기게 된다. 이러한 로그정보들은 개인정보 유출에 관여했다고 보고된 특정 IP 주소에 대한 확신도를 도출하기위한 요소가 될 수 있다. 본 논문에서는 보편적으로 활용 가능한 보안 시스템들의 로그정보들을 기반으로 확신도를 도출하기 위한 규칙기반 전문가 시스템의 섣계 및 구현을 다루고 있다. 일반적으로 개인정보유출과 연관된 다양한 로그정보들은 개인정보 관리자에 의해서 분석되어, 의심 대상이 되는 IP 주소에 대해 정보유출에 관여한 정도를 도출하게 된다. 이러한 개인정보 관리자가 수행하는 분석절차는 전문가의 축적된 지식 (Know-how)이라고 할 수 있으며, 이는 규칙 형태로 정의되어 분석절차의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 개인정보유출과 관련된 로그정보의 분석 범위는 다양한 해킹시도를 탐지 해내야하는 침입탐지 및 대응 분야와 비교할 때 상대적으로 넓지 않다. 따라서 도출해내야 하는 규칙의 개수가 상대적으로 많지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 특히 IDS. Firewall 및 Webserver 의 로그정보들을 개인정보유출의 관점에서 상호 연관성을 도출하였고, 이러한 연관성을 기반으로 규칙을 정의하고 이들을 생성/변경/삭제 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과에 해당하는 규칙기반 지식베이스 및 전문가 시스템은 개인정보유출에 관여 했다고 여겨지는 특정 IP 주소에 대한 낮은 수준(Low-level)의 검증을 수행하여 확신도를 도출하는데 활용이 가능하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.28-36
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• 2022

현재 조선산업 현장의 자동화, 지능화가 가능해져 작업 생산능력과 비용 경쟁력은 향상되었으나, 산업현장 작업자들의 안전사고 감소율은 여전히 저조한 편이며 안전사고로 인한 피해는 매우 심각하므로 현장에 맞게 개선의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 조선소의 작업자 보호 및 환경 안전을 위한 스마트 안전모의 개발과 함께 효용성을 검증하기 위해 실증 구역에서 스마트 안전모 간의 커넥티비티 실증을 목표로 한다. 또한, 작업자 보호 및 안전을 위해 스마트 안전모 착용자 간의 다대다 LTE 통신을 구현하고, 조선소 작업장에서 테스트한 결과를 분석하였다. 작업자 간의 원활한 통신을 위해 작업장에서 발생하는 95dB 이상의 충격 소음을 확인하였고, 이를 개선하기 위해 Butterworth, Chevbychev, elliptic 알고리즘으로 필터링 성능을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 스마트 안전모 간의 커넥티비티 테스트와 소음저감 방법은 향후 조선산업의 현장 맞춤형 스마트 안전모 고도화 개발로 활용성 및 현장의 안전성을 증대시켜줄 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.