• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.73-83
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• 2019

In this paper, we propose the augmented reality(AR) based driving navigation based on robust lane detection method to dynamic environment changes. The proposed technique uses the detected lane position as a marker which is a key element for enhancing driving information. We propose Symmetrical Local Threshold(SLT) algorithm which is able to robustly detect lane to dynamic illumination environment change such as shadows. In addition, by using Morphology operation and Connected Component Analysis(CCA) algorithm, it is possible to minimize noises in the image, and Region Of Interest(ROI) is defined through region division using a straight line passing through several vanishing points We also propose the augmented reality aided visualization method for Interchange(IC) and driving navigation using reference point detection based on the detected lane coordinates inside and outside the ROI. Validation experiments were carried out to assess the accuracy and robustness of the proposed system in vairous environment changes. The average accuracy of the proposed system in daytime, nighttime, rainy day, and cloudy day is 79.3% on 4600 images. The results of the proposed system for AR based IC and driving navigation were also presented. We are hopeful that the proposed research will open a new discussion on AR based driving navigation platforms, and thus, that such efforts will enrich the autonomous vehicle services in the near future.

• 풍력에너지저널
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• 제15권1호
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• pp.91-102
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• 2024

Rapid progress is being made in foundational technology research and engineering for the construction of floating offshore wind farms. There is active development of technology for detachable mooring systems, which have strengths in addressing maintenance issues that arise in floating offshore wind farms and enhance their economic viability. Conventional detachable mooring systems use Kenter links inserted into the middle of mooring chains, which require excessive time for retrieval by Anchor Handling Tug Supply (AHTS) vessels during detachment operations. Moreover, these operations pose risks of link damage and accidents. Therefore, there is a demand for the development of a new concept of detachable mooring systems. The proposed detachable mooring system in this study simultaneously integrates a fairlead chain stoppers (FCS) and submersible mooring pulleys (SMP), which enables all operations to be conducted on the AHTS vessel without underwater tasks. This study detailed the design and safety evaluation of the SMP, a core component of the detachable mooring system, based on the minimum breaking load (MBL) of selected mooring lines according to the capacity of the floating platform. It referenced international codes (AISC Specification for Structural Steel Buildings D5, Pin-Connected Members) for design verification and performed finite element analysis to evaluate the strength of major components in installation and operation scenarios. Additionally, procedures and techniques for evaluating the structural strength of components under uncertain boundary conditions were proposed.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제4권4호
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• pp.321-328
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• 2006

한국원자력연구소 내 부지에 건설된 지하처분연구시설(KURT, KAERI Underground Research Tunnel)에 대한 기초적인 광물 풍화 및 지화학적 특성을 살펴보았다. 분석 대상 시료는 건설 과정중에 노출된 암석에 대해서 화학적 풍화에 따른 암석의 미시적인 변화를 현미경 및 화학성분 분석 등을 통해 관찰하였다. 풍화가 진행된 화강암의 경우 암석을 구성하고 있는 광물들 주변에 미세하고 작은 균열들이 발달하였다. 특히, 장석 광물의 풍화가 특징적으로 관찰되었고 광물 용해에 따른 Ca 성분의 선택적 용출 현상이 심하였다. 또한, $Fe^{2+}$를 함유한 흑운모의 용해에 의한 $Fe^{2+}$성분의 용출에 의해 주변 광물의 미세균열에 이차생성물로 철산화물 침전이 두드러졌다. 광물내부로 부터 발생된 미세균열은 풍화가 진행되면서 점차 그 규모가 커지고 grain boundary를 따라 매우 먼 거리까지 확장되는 특성을 보여 주었다. 신선한 암석 이 풍화됨에 따라 암석 내에 존재하거나 용출된 화학 성분들은 이러한 미세 균열들을 통해 새로운 이차광물 생성에 관여하거나 그들과 상호 반응하면서 이동하는 것으로 추정된다.

• 감성과학
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• 제9권2호
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• pp.119-132
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• 2006

본 연구에서는 컴퓨팅 환경에서 동작 속성과 정서간의 관계를 이해하고자 하였다. 본 연구에 사용된 동작은 Laban 움직임 분석(LMA)의 하위요소를 이용하였다. 본 연구에서는 LMA의 하위 요소들을 방향성 차원 다섯 조건(수평, 수직, 전후, 흔듦, 원형), 무게감 차원(지속적임, 급박함), 시간감 차원(가벼움, 강력함)의 각 두 조건으로 재구성하여 총 20개의 동작을 선정하였다. 정서어휘는 한덕웅과 강혜자[4]가 수집한 834개의 정서 어휘 중 동작을 통해 표현되고 전달되기 쉬운 어휘 50개를 선택하였다. 또한 연구 참가자들에게 20개의 동작에 대한 50개의 정서 어휘의 적절성 평정을 받아 이 자료를 범주형 주성분분석을 하였다. 분석 결과 각성 수준 차원은 동작의 무게감과 시간감 차원과 관련이 있는 것으로 나타났다. 강하고 빠른 동작일수록 각성 수준이 높은 정서가 나타났다. 또한 동작의 방향성 차원은 정서의 종류와 관련이 있는 것으로 드러났다. 직선 움직임은 높은 각성 수준의 부정적 정서와,흔듦 움직임은 불안 및 초조, 원형 움직임은 즐거운 정서와 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 동작을 통하여 정서 정보를 효과적으로 전달할 수 있음을 보여주었고, 동작과 정서를 연관짓기 위해 방향성 차원과 무게감 차원 그리고 시간감 차원을 고려할 필요가 있음을 시사해 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.32-41
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• 2017

본 논문은 천안지역의 아파트단지 외부공간을 분석함에 있어서 공간구문론을 활용하여 구성요소 간의 관계성을 기반으로 하는 각 구성요소들의 배치 속성을 단지 전체 차원에서 해석하는 것을 목적으로 하며, 본 연구에 대한 예비 연구적 성격으로 진행하였다. 아파트단지 외부공간이 모두 연결되어 있는 하나의 공간구조라는 관점으로 거주자의 보행에 기반을 두고 각 공간 및 시설로의 출입공간에 대한 접근성 변화를 분석하였다. 총 5시기로 구분하고, 아파트단지 외부공간에 위치한 시설 및 공간으로의 출입공간을 단위공간으로 설정하였는데, 본 연구에서는 단지주출입공간, 주동 출입공간, 단지내 상가, 관리사무소/경로당, 어린이놀이터, 주민운동시설 등 총 6개의 분석항목을 설정하여 분석하였다. 분석결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 단지주출입공간의 접근성은 거의 모든 시기에서 높게 나타났으며, 주동 출입공간은 전반적으로 낮은 접근성을 보이고 있다. 둘째, 단지내 상가는 접근성이 향상되고 있는 경향을 보이고 있다. 셋째, 주민공동공간으로 볼 수 있는 관리사무소/경로당, 어린이놀이터, 주민운동시설 중에서 어린이놀이터의 경우는 예외적으로 통합도 순위가 시기별 큰 변화 없이 일정하게 높은 경향을 보이고 있고, 관리사무소/경로당의 경우는 최근으로 올수록 통합도 순위가 높아지는 경향을 보여 접근성이 좋은 위치에 주로 계획되고 있음을 나타내고 있다.

• Tribology and Lubricants
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• 제36권2호
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• pp.105-115
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• 2020

This paper presents a numerical study on the rotordynamic analysis of a dual-spool turbofan engine in the context of blade defect events. The blades of an axial-type aeroengine are typically well aligned during the compressor and turbine stages. However, they are sometimes exposed to damage, partially or entirely, for several operational reasons, such as cracks due to foreign objects, burns from the combustion gas, and corrosion due to oxygen in the air. Herein, we designed a dual-spool rotor using the commercial 3D modeling software CATIA to simulate blade defects in the turbofan engine. We utilized the rotordynamic parameters to create two finite element Euler-Bernoulli beam models connected by means of an inter-rotor bearing. We then applied the unbalanced forces induced by the mass eccentricities of the blades to the following selected scenarios: 1) fully balanced, 2) crack in the low-pressure compressor (LPC) and high pressure compressor (HPC), 3) burn on the high-pressure turbine (HPT) and low pressure compressor, 4) corrosion of the LPC, and 5) corrosion of the HPC. Additionally, we obtained the transient and steady-state responses of the overall rotor nodes using the Runge-Kutta numerical integration method, and employed model reduction techniques such as component mode synthesis to enhance the computational efficiency of the process. The simulation results indicate that the high-vibration status of the rotor commences beyond 10,000 rpm, which is identified as the first critical speed of the lower speed rotor. Moreover, we monitored the unbalanced stages near the inter-rotor bearing, which prominently influences the overall rotordynamic status, and the corrosion of the HPC to prevent further instability. The high-speed range operation (>13,000 rpm) coupled with HPC/HPT blade defects possibly presents a rotor-case contact problem that can lead to catastrophic failure.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.21-29
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• 2015

철도 차량의 전자화 무인화 시, 보다 높은 안정성을 위해 차량의 각 제어장치를 개별 컴포넌트로 분리하고, 이를 네트워크에 연결하여 분산형 제어시스템을 구성할 필요성이 높아지고 있다. 본 논문은 철도차량의 분산형 제어 시스템 구성을 위해 이더넷 망 이용 시 가능한 네트워크 토폴로지를 제시하고, 대상 토폴로지를 (1) 장애복구, (2) 장치별 필요 포트 수, (3) 차량 간 접속 케이블 수, (4) 성능의 네 가지 관점에서 비교 분석한다. 특히, 철도차량의 고유한 특성인 연결 차량 수의 변화 시, 이에 따른 네트워크 성능 효과를 고려하여 분석을 수행하고, 이에 맞는 네트워크 토폴로지를 제시한다. 이를 위해, 먼저 철도차량의 네트워크 토폴로지 구성을 차량 내와 차량 간 연결로 분류하여 여러 대상 조합을 고려한다. 또, 철도 차량 간 연결 수 증가로 인한 접속 단절/불안정 문제를 완화하기 위해 차량 간 연결에서 스타와 데이지체인의 복합 구성인 하이브리드 토폴로지를 제시한다. 시뮬레이션을 통해 토폴로지 간 성능을 비교하고, 차량 간 연결 수 제한 하에서도 하이브리드 토폴로지가 충분한 성능 개선이 있음을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.49-56
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 손을 인식하여 가상현실 게임 환경에서 가상의 손을 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 카메라를 통해 획득한 영상을 통하여 사용자의 손 이동과 가리키는 방향에 대한 정보를 획득하고 이를 이용하여 가상의 손을 게임 화면에 나타낸다. 사용자의 손의 움직임은 가상의 손이 물건을 선택하고 옮기도록 하는 입력 인터페이스로 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 비전 기반 손 인식 기법으로 먼저 RGB 컬러영역에서 HSV 컬러영역으로 입력영상을 변환하고 H, S 값에 대한 이중 임계값과 연결 요소 분석을 이용하여 손 영역을 분할한다. 다음으로 분할된 영역에 대하여 0, 1차 모멘트를 적용하고 이를 이용하여 손 영역에 대한 무게 중심점을 구한다. 구해진 무게중심점은 손의 중심에 위치하게 되며, 분할된 손 영역의 픽셀 집합 중 무게중심점으로부터 멀리 떨어진 픽셀들을 손가락의 끝점으로 인식한다. 마지막으로 무게중심점과 손 끝점에 대한 벡터를 통하여 손의 축을 구한다. 인식 안정성과 성능을 높이기 위하여 누적 버퍼를 이용한 떨림 보정과 경계상자를 이용한 처리 영역을 설정하였다. 본 논문의 방법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 방법들에 비하여 별도의 착용 마커를 두지 않고 실시간으로 처리가 가능하다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법으로 정확하게 손을 분할하고, 안정된 인식 결과를 고속으로 처리할 수 있음을 보여주었다.