• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1762-1769
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• 2021

본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.

• 한국추진공학회지
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• 제15권6호
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• pp.78-90
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• 2011

본 논문에서는 가스터빈 엔진, 로켓 등과 같은 연소시스템에서 발생하는 열음향학적 불안정을 능동적으로 제어하는데 필수적인 동역학적 모델링에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 1990년대 이후에 진행되었던 관련 연구를 저차의 시스템 모델링 기법을 중심으로 조사하였다. 특히 물리적 원리로부터 모델의 구조를 결정하고 시스템의 입출력 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 추정하는 그레이박스 접근방법과 물리적 원리의 적용 없이 시스템 특성을 추정하는 블랙박스 기법을 소개한다. 마지막으로 동 분야에 대한 향후 연구 가능성에 대하여 토의한다.

• 분석과학
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• 제36권2호
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• pp.80-88
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• 2023

Fingerprints play a crucial role in the identification of potential suspects in criminal cases. However, determining the actual time, i.e., the time at which the fingermark was deposited, is challenging. Herein, we investigated the persistence and aging of fingerprints over time by observing the time evolution of latent fingerprints on a polystyrene box stored in a dark room. Fingerprint samples that were stored for up to two years could be detected with maximum accuracy using a black iron-oxide-based emulsion (black emulsion). To estimate the time of fingerprint deposition, fingerprint aging was studied by analyzing the lipid components of the fingerprints after their development. Cholesterol and squalene were selected as indicators of fingerprint aging, and their ratio was estimated to assess aging. In the case of fingerprint samples stored in a dark room for up to one month after deposition, the cholesterol/squalene ratio was approximately 0.01; it increased gradually to ≥ 0.1 over six months. A substantial reduction in the levels of cholesterol and squalene from the initial levels was also noted. Cholesterol and squalene were not detected after one year of storage. Thus, the extent of aging could be determined by analyzing the aging indicators for up to six months. Two cases that could cause error in the estimation of the fingerprint deposition time, namely, heating of the fingerprint sample before development and storage of the developed fingerprints in a dark room, were also investigated.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제2권1호
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• pp.17-23
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• 2001

Measurements of the initial values lead to an inverse and mathematically unprecisely formulated problem. A precise definition of an inverse problem is possible. It is to state a mathematical model of a physical process with clearly defined initial and exit values for the system behind the process. One can grasp the idea of an inverse problem by considering the tire as a copy of the objects of nature in a room with observations. Interpretation of nature is generally a result of an inverse problem. On one hand, the tire may be represented through the sensory organs and the nervous system as well as the experiences of the developer's existing apparatus of the projection of reality. On the other hand, it may be represented by a physical law or a model that can be confirmed or is to be refuted with the help of suitable measurements. During reconstruction of a measuring signal and the identification of a black box that can be assumed to be linear and causal, the tire becomes a first type Volterra integral equation of the convolution type. But measurements of the initial values are always fuzzy, the errors grow and the system behavior can no longer be forecasted. Thus, we have to deal with a chaotic system. This chaos produces fractals in a natural way. These are self-similar geometric structures. This self-similarity is clearly visible in the design.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.259-266
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• 2015

This study presents new scheme for various walking pattern of biped robot under the limitted enviroments. We show that the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multilayer backpropagation neural network identification is simulated to obtain a learning control solution of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The main advantage of our scheme is that we do not require any knowledge about the system dynamic and nonlinear characteristic, and can therefore treat the robot as a black box. It is also shown that the neural network is a powerful control theory for various trajectory tracking control of biped robot with same learning-vase. That is, we do net change the control parameter for various trajectory tracking control. Simulation and experimental result show that the neural network is practically feasible and realizable for iterative learning control of biped robot.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.271-271
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• 2019

선체운동은 외력관계 등 복잡한 환경에서 발생하므로 추정이 난해하다. 선체운동의 추정은 선박의 안전을 확보할 수 있는 중요한 요소이므로 정확한 추정이 필요한 실정이다. 기존의 선체운동관련 연구는 특정 선형에 대한 선체운동을 실험하여 획득한 모델과 기준이되는 모델의 겉보기 운동을 비교한 것으로 선체운동을 직관적으로 추정하기 난해하다. 본 연구에서는 선형-시불변 (Linear-Time lnvariant)시스템의 전달함수 기법을 적용해 선체운동을 극-영점 해석과 주파수 응답 분석을 통해 선체운동의 특성을 전달함수로 추정하는 개념을 소개한다. 선형-시불변 시스템을 이용한 선체운동 해석 모델은 1)파랑의 입력신호와, 2)선체운동의 출력신호, 3)블랙박스로 정의된 선체로 구성된다. 본 모델은 선체운동을 전달함수로 수치화 하여 정의할 수 있고, 극-영점해석 및 주파수 응답 분석을 통해 선체운동의 특성을 추정하는데 용이할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권8호
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• pp.955-963
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• 2008

본 연구는 과학의 본성에 대한 관점을 개선하기 위해 개발된 활동들인 암상자 활동과 정육면체 활동을 가지고 수업을 한 후, 학생들의 관점의 변화를 알아본 것이다. 이 활동들이 과학 이론의 정의, 과학 지식의 변화가능성, 과학 가설, 이론, 법칙의 차이, 모델 형성, 그리고 실험 및 조사에서 상상력과 창의성의 필요에 대한 이해를 향상하는지를 조사하였다. 이 내용들은 10학년 과학 탐구 단원에서 강조하는 요소들이다. 4명의 학생들을 대상으로 변화를 살펴 본 결과, 2명은 수업 후 전문가적인 관점을 가진 반면, 다른 두 명은 여전히 초보적인 관점에 머물렀다. 이 연구는 암상자 활동과 정육면체 활동이 학생들의 과학의 본성을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 잠재성을 갖고 있음을 보여주었다. 학생에 따른 차이는 수업 방법, 학생들의 기존 지식 및 동기 부여와 관련하여 설명할 수 있다. 이 활동을 통한 과학의 본성에 대한 인식의 개선은 이 활동들이 직접 과학 지식의 본성을 가르치는 데 초점을 맞추고 있기 때문이라고 보여진다. 과학 지식의 변화가능성과 실험 및 조사에서 창의력과 상상력의 필요는 거의 모든 학생들에 의해 전문가적 관점을 보이지 않은 것으로서 그 요소를 포함한 수업 자료의 개발이 필요할 것으로 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.515-530
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• 2013

해양사고 조사의 결과는 원인규명은 물론 가해자 및 피해자의 과실여부와 과실정도를 판단하는 중요한 결정기준이 되고 있다. 그러나 해양사고는 해양이라는 특수한 환경에서 발생하기 때문에 사고현장의 보존, 사고 재연 및 목격자 확보 곤란 등 원인규명의 어려움이 있다. 이러한 해양사고의 특징으로 국제해사기구에서는 최근 발달된 전파통신 및 항해기술을 해상인명안전 협약에 도입하여 일정 규모 이상의 선박에 항해자료기록장치와 선박자동식별장치의 설치를 의무화하였고, 국제적으로 통일된 사고조사와 공조를 위해 발효한 새로운 해양사고 조사코드에서는 각 체약국에게 항해자료기록장치의 분석역량을 갖추도록 권고하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 선박용 블랙박스인 항해자료기록장치의 데이터 유형을 분석하고 디지털 포렌식 절차와 기법을 활용하여 사고원인을 효율적으로 조사할 수 있는 방법을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.