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- 저자 : 이승일(SeungIll Lee) (검색결과 77 건)
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온실가스 감축을 위한 미국의 토지이용-교통 연동계획 사례 연구
고주연,이승일Go. Joo-Yeon,Lee. Seungil 도시정책학회 2011 도시부동산연구 Vol.2 No.2
The impact of climate change by greenhouse gas has been increasing. Around the world many countries announced their goals for reducing global greenhouse gas. Korean government, which declared its reduction goal, need, however, practical means to achieve it. For this purpose, we researched the land-use transportation linkage planning by the MPO of the USA, which is evaluated as one of most effective policies.In this study, we investigated the effects of land-use transportation plans conducted by the Southern California as a case study in order to make Korean planners convinced of land-use transportation linked one.
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이승일 ( Seungil Lee ),윤춘경 ( Chun Gyeong Yoon ),최재호 ( Jae-ho Choi ),이유진 ( Yujin Lee ) 한국농공학회 2012 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2012 No.-
우리나라에서의 하수보급률은 꾸준히 증가하여 2009년을 기준으로 89.4%까지 확장되었다. 하지만 하수 처리를 통한 관리만으로는 하천의 수질을 유지하고 개선하는데 어려움이 있다. 그리하여 수질 향상의 중요한 인자로써 비점오염원관리가 대두되고 있다. 대부분의 비점오염원은 강우시기에 하천으로 유입된다. 따라서 비점오염원은 강우 강도, 유역 내의 토양 특성, 토지이용, 건기 동안 지표면에 쌓여 있던 오염물질들의 양과 종류와 인구 밀도 등 다양한 인자에 의해서 영향을 받게 된다. 이러한 이유로 비점오염원의 총량을 정확하게 산정하는데 있어 어려움이 있다. 이러한 불확실성에도 불구하고, 수질에서 비점오염원의 영향이 증가함에 따라서 이에 대비해야 할 필요성이 대두되며, 모델 적용을 통한 유역의 수질을 분석하는 것이 필요하다. 이 연구에서는, 비점오염원 총량을 분석하기 위해서 유역모델인 BASINS/WinHSPF을 사용했다. 유역모델 내에서는 기상자료의 이용, 지형자료를 통한 토지이용변화와 유역특성을 반영할 수 있어 비점오염원을 고려할 수 있다. 하지만 비점오염원의 정량화 및 모델 적용에 대한 연구가 부족한 실정이다. 수계에서의 수질오염에서 비점오염원이 차지하는 비율이 증가하고 있으며, 이번 연구를 통해 모델에서의 점오염원 적용성을 평가함으로써 앞으로 비점오염원 산정에 활용할 수 있을 것이다.
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시설물 회피 제초 로봇의 경계 설정을 위한 영상 처리 알고리즘 연구
이정규 ( Jungkyu Lee ),이지우 ( Jiwoo Lee ),이승일 ( Seungil Lee ),이동훈 ( Donghoon Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
자동차 자율주행 기술과 더불어 관련 산업에도 자동화, 편의성 및 관리 향상을 도모하기 위해 무인주행 장치의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 로봇 및 작업 기계에 적용되는 무인주행 기술은 대부분 영상 처리를 통해 경계선을 감지하고 주행 경로를 결정하게 된다. 하지만 일반적인 도로와 달리 산업현장에서는 장애물 및 주행가능 구역을 명확하게 구분할 수 있는 영상 처리 기법이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 환경에서 적용 가능한 무인주행 장치의 경계선 식별 알고리즘 개발을 개발하였다. 이미지 취득 및 영상처리를 위해 저조도에서 영상 취득이 유용한 NoIR Camera(Pi CAM V2, Raspberry, UK)카메라 모듈을 Pi3 B+ 보드(Raspberry Pi3 B+, Raspberry Pi, UK)에 결합하여 계측장치를 구성하였다. 주행 장치는 용도 및 사용 환경에 따라 경계선 및 특징점이 상이하여 실험 시 임의의 경계선을 제작, 판독에 사용되는 영상을 획득하였다. RGB 영상에서 Gray 스케일 영상으로 변환 후 노이즈 저감을 위해 Gaussian blur를 사용하였다. 변환된 이미지에 대해 2가지 분석을 진행하여 엣지가 검출된다. Canny Edge 검출 후 Hough Line 검출 방법을 이용하여 엣지 검출을 진행하였고, 경계선의 색상 차이를 고려하여 히스토그램 특징 분석을 통해 중앙선의 바깥 엣지와 안쪽 엣지 위치를 구분하였다. 최종적으로 2개의 분석 결과를 결합하여 선택적으로 엣지 라인을 검출해 표시할 수 있는 알고리즘을 구성하였다. 연속된 영상을 3회 반복하여 알고리즘의 성능을 측정하였다. 각 단계에서 취득한 전체 이미지 중 1,289, 1,167, 1,144 frame이 경계선을 인식하는 것으로 나타났다. 최종적으로 경계선 인식의 결과 최소 97.91%의 검출 성능을 확인하였으며, Top-view 영상에서 히스토그램을 이용한 연구결과에 비해 약 3% 높은 검출 알고리즘을 구현하였다.
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시설물 회피 제초 로봇의 경계 설정을 위한 영상 처리 알고리즘 연구
이정규 ( Jungkyu Lee ),이지우 ( Jiwoo Lee ),이승일 ( Seungil Lee ),이동훈 ( Donghoon Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
자동차 자율주행 기술과 더불어 관련 산업에도 자동화, 편의성 및 관리 향상을 도모하기 위해 무인주행 장치의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 로봇 및 작업 기계에 적용되는 무인주행 기술은 대부분 영상 처리를 통해 경계선을 감지하고 주행 경로를 결정하게 된다. 하지만 일반적인 도로와 달리 산업현장에서는 장애물 및 주행가능 구역을 명확하게 구분할 수 있는 영상 처리 기법이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 환경에서 적용 가능한 무인주행 장치의 경계선 식별 알고리즘 개발을 개발하였다. 이미지 취득 및 영상처리를 위해 저조도에서 영상 취득이 유용한 NoIR Camera(Pi CAM V2, Raspberry, UK)카메라 모듈을 Pi3 B+ 보드(Raspberry Pi3 B+, Raspberry Pi, UK)에 결합하여 계측장치를 구성하였다. 주행 장치는 용도 및 사용 환경에 따라 경계선 및 특징점이 상이하여 실험 시 임의의 경계선을 제작, 판독에 사용되는 영상을 획득하였다. RGB 영상에서 Gray 스케일 영상으로 변환 후 노이즈 저감을 위해 Gaussian blur를 사용하였다. 변환된 이미지에 대해 2가지 분석을 진행하여 엣지가 검출된다. Canny Edge 검출 후 Hough Line 검출 방법을 이용하여 엣지 검출을 진행하였고, 경계선의 색상 차이를 고려하여 히스토그램 특징 분석을 통해 중앙선의 바깥 엣지와 안쪽 엣지 위치를 구분하였다. 최종적으로 2개의 분석 결과를 결합하여 선택적으로 엣지 라인을 검출해 표시할 수 있는 알고리즘을 구성하였다. 연속된 영상을 3회 반복하여 알고리즘의 성능을 측정하였다. 각 단계에서 취득한 전체 이미지 중 1,289, 1,167, 1,144 frame이 경계선을 인식하는 것으로 나타났다. 최종적으로 경계선 인식의 결과 최소 97.91%의 검출 성능을 확인하였으며, Top-view 영상에서 히스토그램을 이용한 연구결과에 비해 약 3% 높은 검출 알고리즘을 구현하였다.
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시설물 회피 제초 로봇의 정확도 향상을 위한 영상 처리 알고리즘 연구
이정규 ( Jungkyu Lee ),이지우 ( Jiwoo Lee ),이승일 ( Seungil Lee ),이동훈 ( Donghoon Lee ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
자동차 자율주행 기술의 발전은 다양한 산업에 영향을 미치게 되어 무인화 기술연구를 통한 관리의 향상성을 도모하게 되었다. 로봇 및 작업기계가 구동되는 환경은 일반 도로와는 큰 차이가 있다. 가이드가 없는 이미지의 실제 거리를 추정할 경우 정확한 거리를 추정하기 어려우며, 추정을 하더라도 정확도가 떨어진다. 평면 패턴을 이용한 실제 거리 추정 방법은 모형 영상에 역 원근 변환하여 생성한 이미지의 위치 정보의 한계를 극복하기 위해 이용한 방법이다. 본 연구를 통해 무인 제초로봇이 영상기반 주행기술을 향상시키고자 평면 패턴을 이용하여 영상 내의 거리를 추정하였다. 본 실험에서 도로 모형 이미지에 역 원근 변환을 위해 OpenCV에 PerspectiveTransform() 함수를 사용하여 이미지 상에 4개의 좌표를 역 원근 변환 행렬 계산을 통하여 원근 이미지를 평면 이미지로 변환하였다. 평면 패턴 이미지에서 모서리 부분을 추출하여 이미지상의 좌표를 만들고, 실제 평면 패턴의 좌표 매칭을 통해 이미지 상에서 거리를 추정하도록 설계하였다. 도로 모형 이미지에 역 원근 변환 기법을 적용하여 생성한 이미지로 관심 영역 내에서 Top-view 이미지 형태를 보여준다. Top-view 형태로 변환된 이미지는 기준선으로부터 회전각을 계산하는데 용이하다. 계산된 회전각을 이용하여 주행 중 선회 제어를 위한 방향 정보를 제공하는데 사용이 가능하다. 본 실험을 위해 한 변의 길이가 5 cm인 정사각형으로 이루어진 체크 평면 패턴을 이용하여 기준이 되는 레퍼런스 값으로 사용하였으며 체스판 이미지 내임의의 위치에 있는 기준선 모형 좌표 추정 결과를 나타내었다. 체스판 이미지 내의 물체의 좌표를 추정하였을 경우 x축 좌표의 경우 최대 0.31 cm의 오차를 보였으며 RMSE는 0.1922로 나타났다. y축 좌표의 경우 최대 0.54 cm의 오차를 보였으며 RMSE는 0.3347로 나타났다. x축 좌표에 비해 y축 좌표는 원근에 의한 영향으로 왜곡이 더 크게 발생함에 따라 y축 좌표의 오차가 더 큰 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 자율주행 영상처리 과정의 거리추정 정확성 향상으로 안정적인 경로주행이 가능할 것으로 기대한다.
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이정규 ( Jungkyu Lee ),이지우 ( Jiwoo Lee ),이승일 ( Seungil Lee ),이동훈 ( Donghoon Lee ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
무인 주행 장치는 현대 산업 분야에서 빠르게 확산되고 있으며 자동차, 드론, 로봇 등 다양한 분야에서 활용 및 연구되고 있다. 무인 주행을 위한 영상의 대상체 판별은 주행 장치의 안전성과 효율성에 핵심적인 역할을 한다. 정확한 대상체판별을 통해 교통안전, 환경 모니터링, 농업 자동화 등 다양한 분야에서 사람의 개입 없이 작업이 가능해진다. 따라서 대상체 판별 기술의 개선은 무인 주행 분야에서의 성공적인 적용을 위한 필수적인 요소이다. 특히 태양광 발전소의 경우 일반적인 도로 주행처럼 가이드가 없으며 지면 또한 많은 변수가 존재하기 때문에 스테레오 카메라를 기반으로 대상체를 식별하는 것이 효율적이다. 특히 패널부, 기둥부, 잡초의 생장여부 등 고려해야할 사항이 많이 때문에 주행 전사전이미지 확보를 통해 영상처리 알고리즘의 검증이 필수적이다. 복잡한 환경 구조에서 올바른 대상체 식별을 통해 거리와 깊이 측정을 기반으로 주행 장치가 보다 안전한 경로로 주행이 가능하다. 본 연구를 통해 무인 제초로봇의 주행을 준비단계로 이미지 수집 및 장애물 인식 분류를 위해 스테레오 카메라 기반 영상 취득 시작기를 제작하였다. 이미지 취득 및 영상처리를 위해 저조도 성능이 우수하고 고속 데이터 출력이 가능한 IMX477(Raspberry Pi, UK) 카메라 모듈을 Pi4 보드(Raspberry Pi4, Raspberry Pi, UK)에 결합하여 촬영 장치를 구성하였다. 사전 이미지 취득을 목적으로 제작하기 때문에 하우징 외부에 프로그램 시작버튼과 led를 통한 알람 기능을 추가하였다. 하우징 외부 led를 통해 전원유지 및 영상저장 기능 활성화의 정보를 제공하도록 구현하였다. 제초로봇의 저속주행 특성을 고려하여 4초에 1번 이미지 촬영 및 저장이 가능하도록 설계하여 불필요한 파일을 줄여 저장 공간을 확보하였다. 현장 촬영 전 정확한 이미지 분석을 위해서 카메라 위치를 고정하고 calibration을 진행하였다. 좌우측 카메라의 대응점을 찾고 본질 행렬과 기본 행렬을 계산하여 깊이 정보를 추정할 예정이다. 제작된 영상 취득 시작기는 스테레오 카메라를 이용하기 때문에 깊이 정보를 더 정확히 얻을 수 있다. 획득한 태양광 발전소 현장의 이미지를 기반으로 대상체 판별을 통해 주행 알고리즘을 개발하여 복잡한 환경에서의 제초작업 자동화 구현이 가능할 것으로 기대한다.
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