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- 저자 : Lee KangHyeok (검색결과 22 건)
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가속도계 설치 개수 및 위치에 따른 딥러닝 기반 교량 손상 추정 영향 분석
이강혁(Lee, Kanghyeok),심성한(Sim, Sung-Han),신도형(Shin, Do Hyoung) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.5
최근 노후화 시설물의 급증과 함께 노후시설물로 인한 재난이 자주 발생하고 있다. 노후시설물로 인한 재난의 방재대책으로 모니터링 시스템을 기반한 시설물 유지관리가 활용될 수 있다. 본 연구진은 선행연구를 통해 모니터링 시스템에서 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 교량 손상 추정 기술 기반 유지관리 기술을 제안하였다. 하지만, 선행 연구를 통해 제안된 기술은 기술의 사용에 있어 고가의 가속도계가 다수 필요하므로 높은 비용이 든다는 문제가 존재하였다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 손상 추정에 있어 가속도계의 위치 및 개수를 줄여 교량 손상 추정의 활용성을 높이기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과, 기존 교량 손상 추정의 효과적인 위한 최적의 가속도계 설치 위치를 제시할 수 있었다. In recent times, there has been an increase in the occurrence of disasters caused by a rapid increase in the aging of infrastructure. A structural health monitoring system can be utilized to detect severe damages in infrastructure and prevent accidents. In a previous study, the authors developed a method for damage detection in bridges using monitoring systems. However, the operational cost of the proposed method was high due to the requirement of multiple expensive accelerometers. The aim of this study is to reduce the number of accelerometers used in the aforementioned method by determining the optimal installation locations of the accelerometers. As a result of this study, optimal accelerometer installation locations for bridge damage detection, have been proposed.
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비지도학습 딥러닝을 활용한 교량 손상 위치 추정의 개념적 접근
이강혁 ( Lee Kanghyeok ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표회 논문집 Vol.25 No.2
최근 딥러닝을 활용한 교량 손상 추정 연구가 활발히 수행되고 있다. 대다수의 딥러닝 기반 손상 추정 연구는 지도학습 딥러닝을 활용하고 있으나, 데이터 확보 차원에 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해, 계측데이터만으로 활용 가능한 비지도학습 딥러닝 기반 손상 추정 기술이 개발되었다. 하지만 개발된 비지도학습 딥러닝 기반 손상 추정 기술의 경우 손상 유무만을 추정할 수 있으므로, 여전히 손상 위치를 추정하는데는 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 기존 비지도학습 딥러닝 기술을 기반한 교량의 손상 위치 추정 기술의 개념 접근 방안을 제안하고자 하였다.
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이원준(Wonjun Lee),김우겸(Wookyum Kim),서강혁(Kanghyeok Seo),김정연(Jeongyeon Kim),오태호(Taeho Oh),정광태(Kwangtae Jung) 대한인간공학회 2024 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.11
Objective: 본 연구는 확장형 HUD 디자인을 위한 운전자의 사용 경험 분석을 목적으로 진행하였다. Background: 차량 내부가 디지털화 됨에 따라 센터페시아 디스플레이를 통하여 제공되는 정보의 양이 급속도로 증가하고 있다. 하지만 주행 중 운전자에게 중요한 내비게이션 정보가 센터페시아를 통해 제공되는 경우, 운전자는 내비게이션 정보를 볼 때 시선 분산으로 인한 안전도 저하 문제가 발생할 수 있다. 따라서 운전 중 운전자에게 필요한 네비게이션 정보 등은 센터페시아 디스플레이 보다는 HUD를 통하여 제공될 때 운전자는 운전에 필요한 정보를 더 효과적으로 인지하고 안전하게 운전 행위를 수행할 수 있다. Method: 본 연구에서는 Tesla, BMW, Audi, GENESIS 등 메이저 자동차 브랜드의 내비게이션에 대한 시장조사와 사용자 연구를 통하여 사용성 문제를 분석했다. 사용성 문제를 분석하기 위하여 내비게이션 시스템에 대한 문헌연구와 다양한 사용자를 대상으로 설문 조사를 진행하였다. Results: 문헌연구와 사용자 연구를 통하여 다음의 디자인 개선 방안을 도출하였다. 첫 번째, 내비게이션 정보를 센터페시아 디스플레이가 아닌 HUD를 통하여 제공하는 방식을 제안하였다. 두 번째, HUD에 AR 기능을 결합한 내비게이션 정보를 제공하는 방식을 제안하였다. 제안된 AR 기반 내비게이션 인터페이스는 사용자 테스트에서 입증된 바와 같이 명확한 안내를 제공하여 목적지 혼란을 줄였으며 야간 환경을 비롯한 시야 확보가 어려운 상황에서의 안전성을 높여 전반적인 사용성을 개선했다. 이와 같은 확장형 HUD를 사용한 AR 내비게이션 인터페이스를 설계하여 사용자에게 효율적이고 편리한 UI를 제공하였다. Conclusion: 본 연구에서 제안한 AR 기반 내비게이션 인터페이스는 다양한 운전 환경에서 사용자 경험(UX)을 크게 향상시킬 수 있을 것이다. 특히, 복잡한 도심지나 야간 주행 상황에서 운전자의 목적지 인식과 주행 안정성을 크게 개선할 것으로 기대한다. Application: 향후 본 연구의 결과는 대중화 및 대형화되고 있는 HUD 디자인에 적용할 수 있다. 이를 위하여 개별 사용자의 운전 스타일과 주행 환경에 맞춘 개인화된 시스템 개발이 필요하다. 또한, 제스처 인식이나 음성 제어와 같은 최신 기술을 도입하여 운전 중 인터랙션 방식을 더욱 직관적이고 안전하게 개선하는 연구가 필요하다.
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굴삭기 AR 시스템을 위한 이미지 프로세싱 기반 가상 이미지 중첩 기술
이강혁,박주환,강호준,신도형,Lee, Kanghyeok,Park, Joohwan,Kang, Hojun,Shin, Dohyoung 한국건설관리학회 2017 한국건설관리학회 논문집 Vol.18 No.2
Recently, with having a great interest of the general public for the AR (Augmented Reality) technology, there have been lots of study to improve efficiency of a construction equipment with applying the AR technology to a construction equipment. The clear extrinsic calibration is essential to applying AR technology at the construction site without any error which came from superimposition between 'Real world' and 'Virtual world'. However, on the construction site, the clear extrinsic calibration is not possible, because of lack of time and budget for the specific survey, also, the huge error of the outdoor tracking system such as gyro, GPS system and so on. In this study, we do research about seamless superposition with unclear extrinsic calibration and the image process method for making AR navigator operating in the excavator. Based on this study, we figure that we can fully develop the AR navigator for the excavator. Furthermore, thereby operating AR navigator at many construction sites, we expect that the efficiency of the excavator will be improved. In addition, we can develop AR navigator for not only a excavator but all about construction equipment.
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