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컴퓨터 비전을 활용한 드론 항공 영상 기반 프리팹 거더 전단연결재 탐지 자동화 알고리즘
이규민 ( Lee Gyumin ),이준화 ( Lee Junhwa ),심성한 ( Sim Sung-han ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
건설산업 생산성 향상을 위해 대규모 인프라 프로젝트에서 프리팹 시공에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 교량에서 주로 활용하는 프리팹 거더 및 슬래브의 조립 시 적재, 인양, 운반에 따른 형상 변형으로 인한 오차가 발생할 수 있다. 기존에는 건설 노동자가 직접 줄자와 같은 계측 장비를 통해 조립 전 부재의 형상 정보를 직접 계측하는 방식은 노동 집약적이고 시간이 많이 낭비된다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 드론을 통해 촬영한 영상을 기반으로 SFM을 알고리즘을 활용하여 프리팹 거더의 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득하고 특정 부재를 자동으로 추출하여 형상 정보를 사전에 파악하고자 한다.
이규민(Gyumin Lee) 한국국정관리학회 2024 현대사회와 행정 Vol.34 No.1
이 연구의 목적은 2015년 11월 서울시가 발표한 청년 수당정책 사례를 분석하여 다양한 의사결정자가 존재하는 환경에서 공공관리자가 어떻게 성공적으로 정책을 도입했는지 밝히는 데 있다. 서울시 청년수당의 경우 2015년 11월 첫 논의가 시작된 이후 보건복지부와 고용노동부의 직권취소와 같은 반대에 부딪혔다가 실무협의 이후 상호 간의 협의를 통하여 정책 도입에 성공하였다. 지금까지 청년수당과 관련된 연구들은 법률·정치적 갈등이나 사회 복지적 당위성에 주목하였지만, 이 연구는 서울시 청년수당 도입과정을 분석 과정에서 공공관리자의 역할에 초점을 두는 정치적 관리를 중점으로 분석하였다. Kingdon(2011)의 다중흐름모형을 통해 청년 수당정책을 둘러싼 환경적 요인을 분석하고, Moore(1995)가 제시한 다섯 단계의 정치적 관리전략을 적용하여 청년 수당정책이 성공적으로 도입할 수 있던 원인을 공공관리자의 입장에 주목하여 분석하였다. 그 과정에서 기업가적 옹호, 정책개발관리, 협상이 중요한 역할을 수행하였음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 서울시 청년수당과 유사한 정책을 수행하고자 하는 당국과 공공관리자에게 유용한 정책관리적 시각을 제공한다. The purpose of this study is to focus on the manager’s role in adopting the youth allowance in Seoul Metropolitan Government. In the process of adoption, there had been conflicts between central government and Seoul. This study tries to evaluate political management based on Mark Moore(1995)’s framework that emphasize the importance of strategic management perspective. While current studies mainly focus on the legal・institutional and social welfare aspects, this study focus on the role of public manager. According to analysis, ‘Entrepreneurial Advocacy’, Managing Policy Development’, and ‘Negotiation’ have important role in adopting youth allowance in Seoul.
New Algorithm of Localization Using Odometry and RFID System
이규민(Gyumin Lee),장문수(Moonsoo Chang),박부견(Poogyeon Park) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
Localization and its applications are very important area of the mobile robot technology. Especially, accurate localization is needed when we move the mobile robot to the goal position. In indoor cases. Global Positioning System(GPS) is not suitable but Radio Frequency Identification(RFID) technology can provide position data to the robot. A proposed algorithm in this paper uses not only odometry data but also RFID data to improve estimation of true position of the robot with the particle filtering.
이규민(Gyumin Lee),박미현(Mihyun Park),변유진(Yoojin Byeon),이지은(Jieun Lee),박규동(Kyudong Park) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
현대 인터넷에서는 수많은 데이터들이 그래프 형태로 제공된다. 하지만 이러한 정보의 시각화는 정보 설계자의 실수 또는 의도로 인해 진의가 왜곡될 수 있는 여지가 존재하고, 결국 수용자로 하여금 잘못된 정보를 받아들일 수 있는 가능성을 내재하게 된다. 본 연구에서는 이러한 그래프 정보의 왜곡을 줄이고자 웹페이지상에서 이를 탐지하고 교정하여 올바른 그래프를 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 접속한 웹페이지의 모든 이미지가 서버로 전송되며 그래프인 경우에 대해 표시된 텍스트 값과 그래프 이미지의 크기를 인식하여 왜곡 여부를 판단하고, 왜곡이 감지할 경우 그래프를 재구성하여 웹페이지에 표출한다. 본 연구는 시각적 데이터와 텍스트 데이터의 차이가 존재하는 왜곡된 정보를 가진 막대그래프를 교정하는데 성공하였지만 추정 가능한 대상이 특정 조건을 갖춘 막대그래프라는 한계를 갖는다. 향후 다양한 그래프 유형에 대한 정보 왜곡을 판단할수있도록 모델을 개선할 예정이며, 해당 확장 프로그램으로 웹사이트 상의 정보 왜곡을 파악하는 것이 정보수용자에게 어떤 영향을 미치는지 사용성 평가를 통해 연구해 보고자 한다.
기상데이터 통계를 활용한 일 단위 융설 깊이 예측 가능성 검토
오영록(Oh, YeoungRok),이규민(Lee, Gyumin),전경수(Jun, Kyung Soo),선우우연(Sunwoo, Wooyeon),백승우(Baek, SeungWoo),정건희(Chung, Gunhui) 한국방재학회 2020 한국방재학회논문집 Vol.20 No.6
본 연구에서는 기상자료를 활용한 융설 깊이 예측 가능성에 대해 검토하였다. 분석 방법으로는 다중회귀분석을 이용하였다. 분석기간은 2000년부터 2020년까지이며, 분석 지점은 대관령, 광주, 서산, 목포, 전주 등 총 5지점을 선정하였다. 분석에 적용된 종속변수는융설 깊이, 독립변수는 적설량, 기온변화량, 기온 절편, 습도변화량, 습도 절편, 일사량 등 6개를 적용하였다. 수집한 데이터의 약70%를 다중회귀식 구축에 이용하고, 나머지 30%를 이용해 검증을 실시하였다. 수정된 결정계수와 Root Mean Square Deviation (RMSE)을검증 방법으로 이용하였다. 검증 결과 대관령 지점에서 수정된 결정계수가 0.589로 다소 가장 낮게 나타났지만, 다른 모든 지점에서수정된 결정계수가 0.769 이상으로 나타났으며, 전주 지점은 0.869 값을 나타내는 등 다수의 지점에서 1과 가까운 값을 나타냈으므로, 모형이 적합한 것으로 판단된다. RMSE 검증 결과 모든 지점에서 약 2.5 cm 미만의 오차를 기록하였고, 서산 지점에서 약 1.7 cm의오차를 기록하였다. 두 종류의 검증 결과에서 모형이 적합한 것으로 판단되었으므로, 본 연구에서 제시한 방법은 일일 융설량 깊이를예측할 수 있는 하나의 접근법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다. 그러나 이용된 변수 다수에서 다중회귀식의 성능을 떨어트리는다중공선성에 대한 문제가 의심되었고, 기온의 급상승이나, 지속되는 고온을 제대로 반영하지 못하는 문제점이 발견되었다. 향후이러한 문제들을 해소한다면 오차를 크게 줄일 수 있을 것으로 판단된다. In this study, daily snowmelt was predicted using observed meteorological data and multiple regression analysis. Five observation stations (located in Daegwallyeong, Gwangju, Seosan, Mokpo, and Jeonju) were selected to analyze fresh snow depth from 2000 to 2010. The dependent variable used in the multiple regression analysis was daily snowmelt depth, and the independent variables were fresh snow depth, diurnal temperature range, temperature interception, diurnal humidity range, humidity intercept, and solar radiation. Seventy percent of the total observed data was used to develop a multiple regression model and the regression model was verified using the 30% of remaining data. The adjusted R-squared and Root Mean Square Deviation (RMSE) were used to examine the developed regression model. As a result, the adjusted R-squared was higher than 0.769 (except Daegwallyeong); thus the developed model represented well the daily snowmelt depth. Even Jeonju had an adjusted R-squared of 0.869. Also, the RMSE in all of the five stations was lower than 2.5 cm. The lowest value in Seosan was 1.7 cm. From the two types of verification, the developed multiple regression model was judged to be suitable to predict the daily snowmelt depth. However, multicollinearity should be explained, as rapid increases in temperature and sustained high temperature could not be reflected in the model. Therefore, if the limitations were resolved in further research, the model could be used to predict the amount of daily snowmelt depth more reliably.