최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다.
본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.
The OECD has assessed Korea as the third highest in trade facilitation worldwide. The paperless trade of Korea is world class based on uTradeHub : national e-trade service's infrastructure for trade community. Over 800 trade-related document standards provide interoperability of message exchange and trade process automation among exporters, importers, banks, customs, airlines, shippers, forwarders and trade authorities. Most one-to-one unit processes are perfectly paperless & online; however, from the perspective of process flow, there is a lack of streamlining end-to-end trade processes spread over many different parties. This situation causes the trade community to endure repetitive-redundant load for handling trade documents. The trade community has a strong demand for seamless trade flow. For streamlining the trade process, processes with data should flow seamlessly to multilateral parties. Flowing data with an optimized process is the critical success factor to accomplish seamless trade. This study proposes four critical digital trade infrastructures as a platform service : (1) data-centric Intelligent Document Recognition(IDR), (2) data-driven Digital Document Flow (DDF), (3) platform based Digital Collaboration & Communication(DCC), and (4) new digital Trade Facilitation Index (dTFI) for precise assessment of K-Trade Digital Trade Framework. The results of new dTFI analyses showed that redundant reentry load was reduced significantly over the whole trade and logistics process. This study leads to the belief that if put into real-world application can provide huge economic gains by building a new global value chain of the K-trade eco network. A new digital trade framework will be invaluable in promoting national soft power for enhancing global competitiveness of the trade community. It could become the advanced reference model of next trade facilitation infrastructure for developing countries.
IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.
항공용 소프트웨어의 규모가 커짐에 따라 기능적 확장, 효율적인 개발 및 코드의 재사용을 위하여 객체지향 기술의 사용이 증가하고 있으나, 그 검증방안은 기존의 절차지향 프로그램 관점으로 수행되고 있다. 본 논문에서는 객체지향 기술의 특징과 객체지향 언어의 기능적 특징에서 파생되는 취약점들을 분석하고 객체지향기술이 적용된 항공용 소프트웨어의 기능 안전 무결성을 보장하기 위한 소프트웨어 개발단계(Design, Coding, Test)별 적용 가능한 검증 방안을 제시한다. 또한, 비행제어 소프트웨어 구현에 사용되는 오픈소스인 PX4에 정적분석 자동화 도구인 LDRA를 적용하여 제시한 단계별 검증 방안 중 정적분석 결과의 의미를 분석하였다.
본 논문에서는 이러한 어류 가공 현장의 문제점을 개선하기 위해서 AI 머신 비전을 이용한 어류의 목표 중량 절단 예측기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 입력된 물고기의 평면도와 정면도를 촬영하여 이미지기반의 전처리를 수행한다. 그런 다음 RANSAC(RANdom SAMmple Consensus)를 사용하여 어류의 윤곽선을 추출한 다음 3D 모델링을 사용하여 물고기의 3D 외부 정보를 추출한다. 이어서 추출된 3차원 특징 정보와 측정된 중량 정보를 머신러닝하여 목표 중량에 대한 절단 지점을 예측하기 위한 신경망 모델을 생성한다. 마지막으로 제안기법을 통해 예측된 절단 지점으로 직접 절단한 뒤 그 중량을 측정하였다. 그리고 측정된 무게를 목표 무게와 비교하여 MAE(Mean Absolute Error) 와 MRE(Mean Relative Error)와 같은 평가 방법을 사용해 성능을 평가하였다. 그 결과, 목표 중량과 비교해 3% 이내의 평균 오차율을 달성하였다. 제안된 기법은 향후 자동화 시스템과 연계되어 수산업 발전에 크게 기여할 것으로 전망한다.
급격한 디지털 전환과 코로나19 대유행에 따른 비대면 디지털 경제의 발전은 시장참여자들 간의 이해 충돌, 관련 법·제도의 지체 등 다양한 문제의 해결 필요성을 높이고 있다. 본 연구에서는 비대면 디지털 경제의 정의와 특징을 이론적 고찰을 통해 명확히 하고, 이의 발전을 위해 개선이 필요한 규제쟁점과 개선방안을 뉴스 기사 분석과 전문가 인터뷰를 통해 도출하였다. 이론적 고찰에서는 비대면 디지털 경제가 기존의 디지털 경제가 비대면·비접촉 활동 중심으로 전환되는 과정이며, 초지능화, 초연결화, 초융합화, 초개인화, 초자동화, 초정밀화, 초격차 및 초신뢰라는 여덟 가지 초(超)혁신(8 hypers)의 특성을 지니는 것을 확인하였다. 한편, 뉴스 기사분석과 전문가 인터뷰를 통해 비대면 디지털 경제로의 전환에 따른 기존·신규 사업자의 충돌, 기본권이나 법적 권리 침해, 사회적 가치나 윤리관과의 대립, 시장참여자 간의 갈등, 제도·규제의 부재, 시장 지배력 남용 등과 같은 규제 문제를 확인하고, 이의 해소를 위한 다양한 개선방안을 도출하였다.
인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
본 연구에서는 질소화합물을 최적으로 줄일 수 있는 SCR에서 설계 조건과 CFD 해석 결과를 비교해 검토하고자 한다. 이를 위해 보일러의 쉘과 튜브 영역에 대해 설계 기준을 만족하고 있는지 CFD을 이용하여 해석하고 비교하였다. SCR 시스템에서 해석영역은 쉘 측은 가스·공기 열교환기 입구에서 출구까지이고, 튜브 측은 가스·공기 열교환기의 8개 튜브로 설정하였다. CFD 해석을 통해 SCR 시스템의 1차 촉매 면에서 가스의 속도 분포는 2.7%로 설계되었고, NH3/NOx 몰비 분포는 3.7%로 설계 기준을 만족하였다. 또한, 온도 분포의 균일성을 확인하였고 요구 조건인 260℃ 이상을 만족하였다. 촉매에 유입되는 가스의 각도는 2.9도로 설계 조건을 충족하였고, 그리고 발생하는 압력손실도 설계 요구조건을 만족하였다. 이러한 CFD 해석을 통해 각 영역별로 요구되는 설계조건을 만족하여 설계되어 최적으로 운전되고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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