본 제철 공장의 후판 재고관리 자동화는 오래전부터 해결하지 못한 난제이었으며, 현재도 효율적인 후판 재고관리를 위해 제철업계에서 부단히 노력 중에 있다. 그동안 후판 적재의 환경적 특성 상 후판의 자동 인식을 위해 진보된 기술 적용이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 자동 인식이 어려운 적재 상태에서 후판의 RFID 태그를 자동으로 스캔하여 인식한 후 후판 정보를 취득함으로써 신속하고 정확한 후판의 재고관리가 가능한 RFID기반 후판 스캐닝 로봇 시스템을 제안한다. RFID기반 후판 스캐닝 로봇 시스템은 후판을 끌어올려 이동시키는 크레인에 장착되어 운용된다. 후판에 부착된 태그 정보를 자동으로 식별하기 위해 후판 태그 전용으로 개발된 후판 전용 리니어 다이폴 안테나를 탑재하였고, 후판 전용 리니어 다이폴 안테나가 x축과 y축을 이동하면서 후판 태그의 위치를 스캐닝함으로써 태그의 정보를 취득한다. 시스템에 의해 취득된 태그 정보는 개발된 후판 재고관리 소프트웨어에 의해 재고 및 적치관리에 이용된다. 제안한 시스템은 개발되어 현장 성능평가를 통해 시스템의 효율성을 검증하였으며, 후판태그 인식율은 99.9%, 최대 인식거리는 320cm의 실험 결과를 보여 기존 상용 안테나에 비해 개발된 후판 전용 안테나의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
최근 도서관들은 도서관의 본연의 역할을 충실히 하면서도 지역주민의 변화하는 요구를 충족시키기 위해 역할다양화를 모색하고 있다. 복합문화공간의 조성과 이를 기반으로 한 서비스 제공이 역할확대방안 중 하나이다. 본 연구에서는 현재 복합문화공간을 조성하여 운영하고 있는 도서관의 이용자들을 대상으로 설문조사를 수행함으로써 도서관의 복합문화공간에 대한 인식도, 복합문화공간에서 운영되는 프로그램에 대한 선호도와 인식을 조사 분석하였다. 그 결과, 첫째, 공간 선호도에서 정보공간, 교육공간, 휴게공간을 선호하는 것으로 나타났다. 반면, 커뮤니티공간과 체험공간은 낮은 선호도를 보였다. 둘째, 복합문화공간을 활용한 교육프로그램, 전시프로그램, 공연프로그램을 선호하지만 체험프로그램과 커뮤니티프로그램은 선호도가 낮은 것을 알 수 있다. 따라서 이용자에게 정보 교육의 공간을 제공함과 동시에 전시 및 공연공간을 마련하여 프로그램을 운영할 필요가 있으며, 도서관 복합문화공간은 정보 교육의 공간뿐만 아니라 문화와 힐링, 체험, 소통 등이 이루어지는 공간임을 홍보하고 이용자의 인식을 개선할 필요가 있다고 본다.
객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.
최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
현대 정보 기술은 새롭고 개선된 방법으로 여러 산업들에 지속적인 제공을 하고 있다. 본 논문에서 고려한 스마트 컨테이너 공급망 관리는 사물지능(M2M)통신의 급속한 발전과 함께 고성능 센서, 컴퓨터 비전, GPS, GSM을 기반으로 형성된다. 기존 공급망관리는 실시간 컨테이너 추적에 제한이 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인터럽트 및 보통 정기적인 알림에 대한 컨테이너 식별 시스템과 자동 알림 시스템의 개발과 실시간 컨테이너 공급망관리의 연구 및 구현에 초점을 맞추었다. 첫째, 본 논문은 컨테이너 코드 식별 및 실시간 작업에 대해 컴퓨터 비전 라이브러리와 OCR 엔진을 비주얼 스튜디오 2010으로 구현된 식별 알고리즘을 제안하고 있다. 둘째는 실시간 컨테이너 추적 및 그 시스템의 한계에 대해 제공되는 현재 자동 알림 시스템에 대해 설명한다. 마지막으로 본 논문은 고성능 센서와 컴퓨터 비전과 함께 유비쿼터스 모바일 및 위성 네트워크와 실시간 컨테이너 추적 솔루션의 미래에 도전과 가능성을 요약하였다. 뛰어난 운영 및 보안 공급망관리의 우수한 전송을 제공하기 위해 이러한 모든 구성요소를 결합하였다.
최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
본 논문의 수중로봇 도미(Domi) ver1.0는 관상어용 물고기 로봇 개발을 목표로 연구 개발되었다. 물고기 로봇은 머리, 1단, 2단 몸체와 꼬리 부분과 2개의 구동 관절로 구성되어있다. 물고기 로봇의 추력에 적합한 구동부 선정을 위하여 물고기 로봇 모델링과 유영 해석을 통하여 관절 구동부가 설계되었다. 또한 물고기 로봇의 유영알고리즘은 Lighthill 운동학 해석을 기초로 생체 모방의 유영 근사화 방법을 적용하였다. 설계된 물고기는 수동유영 및 자율운영모드로 동작된다. 수동유영모드는 RF 송수신기를 이용하여 운용되며, 자율유영모드는 머리 부분에 부착된 PSD센서, 마이컴 제어부, 서보 구동장치에 의하여 구현된다. 본 설계된 물고기 로봇 도미 ver1.0은 수중 현장시험 평가를 통하여 추력, 내구성, 방수성 등의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반 PC에서 기존의 딥러닝 구조에서 요구되는 연산처리 과정과 데이터 량을 감소시켜 메모리 및 연산처리 시간을 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정, PCA를 이용한 데이터 축소 과정, SVM을 사용한 CNN 구조 생성 등의 3과정으로 이루어진다. 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정에서는 학습과정이 필요치 않아서 전체적인 딥러닝의 학습시간을 단축시킨다. PCA를 이용한 데이터 축소 과정에서는 메모리량과 연산처리량을 감소시킨다. SVM을 사용한 CNN 구조 생성에서는 필요로 하는 메모리량과 연산 처리량의 감소 효과를 극대화 시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 예일 대학교의 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 CNN 알고리즘과 비교하여 비슷한 성능의 인식률을 보이면서 연산 소요시간과 메모리 점유율에 있어 우수함이 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 바탕으로 하여 일반 PC에서도 많은 데이터와 연산처리를 가진 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있으리라 기대된다.
현대사회에서 시각장애인들은 도보, 승강기, 횡단보도 등 일반적인 환경에서 보행을 하는데 어려움이 있다. 시각장애인의 불편 해소를 위한 연구로 영상이나 음성을 이용한 연구가 있으며, 이런 연구는 고비용의 웨어러블 장치, 고성능 CCTV, 음성 센서 등을 사용하여 실생활에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서 시각장애인이 보행 중에 안전한 이동을 위해서 스마트폰에 포함된 저비용의 영상 센서를 활용하여 주변 도보 공간을 인지하는 인공지능 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이동 중인 사람 탐지를 위해서 모션 캡처 알고리즘과 장애물 탐지를 위한 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 개발하였다. 모션 캡처 알고리즘으로 mediapipe을 사용하여 이동 중에 있는 주변 보행자들을 모델링 및 탐지하였다. 객체 탐지 알고리즘을 사용했으며 도보 중에 발생하는 다양한 장애물을 모델링 하였다. 실험을 통하여 인공지능 융합 알고리즘을 검증했으며, 정확도 0.92, 정밀도 0.91, 재현율 0.99. F1 score 0.95로 결과를 얻어서 알고리즘의 성능을 확인하였다. 본 연구로 보행 중에 발생하는 볼라드, 공유 킥보드, 자동차 등의 주변 장애물 및 이동 중인 보행자 회피하여 시각장애인들의 통행에 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 구직자의 채용지원 서류에 대한 진정성 검증 및 잠재 직무역량과 성향에 대한 정보여과 기능을 기반으로 효과적인 원격 채용 및 적정한 업무배치 의사결정을 지원할 수 있는 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 사례를 제안하고자 하였다. 이를 위해 구직자의 공개된 소셜미디어 정보에 대해 다차원적으로 자동 크롤링 및 분석하는 기능을 접목하여 구직자의 성향과 직무역량 정보를 도출하고, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 채용지원 서류에 표현된 텍스트 정보 및 면접 영상 정보에 대한 지능적인 분석기능이 포함된 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 채용지원시스템의 효용성 검증을 위하여 프로토타입을 기반으로 주요 성능지표인 텍스트마이닝 정확도 및 면접 음성문자변환 기능 인식률 등에 대한 성능평가 실험을 진행하고 결과를 분석하였다. 제안하는 시스템은 효율적인 맞춤형 채용지원 기능이 가능하도록 지능형 웹/앱 개발에 필요한 요소기술을 융합하여 설계하였으며, 도출된 설계 사양 및 프로토타입 개발 결과를 바탕으로 상용화 구현이 된다면 인재 채용시장에서 필요한 지능형 온라인 채용시스템 기술로 확대 활용이 기대될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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