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융합연구리뷰
ISSN : 2465-8456

실생활 데이터 기반 인공지능 비전 카메라 영상 융합 기술 연구를 통한 현재 및 미래 사회의 인명사고 문제 예측 및 해결방안 도출 / 홍합 모사 접합 고분자 기반 차세대 탄소 양자점의 개발 및 응용

실생활 데이터 기반 인공지능 비전 카메라 영상 융합 기술 연구를 통한 현재 및 미래 사회의 인명사고 문제 예측 및 해결방안 도출 / 홍합 모사 접합 고분자 기반 차세대 탄소 양자점의 개발 및 응용

2020_융합연구리뷰_11월호.pdf(8.93MB) 발간일 : 2020-11-09 저자 : 안재홍 / 이경관

한국과학기술연구원 융합연구정책센터에서는 매해 과학기술정보통신부 및 미래융합협의회와 공동으로 신진연구자 및 박사과정에 있는 학생들을 대상으로 융합연구 지원 프로그램인융합연구정책 Fellowship’을 개최한다. 이를 통해 연구자들이 융합연구 역량을 증진하고 새로운 아이디어를 제시할 수 있는 기회를 제공한다.

11호에서는 ‘2020년 융합연구정책 Fellowship’에서 선정된 최우수작 및 우수작을 실어 신진연구자 및 박사과정의 예비연구자가 4개월 동안 수행한 융합연구 내용을 살펴본다.

실생활 데이터 기반 인공지능 비전 카메라 영상 융합 기술 연구를 통한 현재 및 미래 사회의 인명하고 문제 예측 및 해결방안 도출

교통사고분석시스템에 따르면 횡단보도 내 사망자는 21.7%로 적지 않은 비중을 차지하고 있으며 스쿨존 내의 어린이 교통사고는 2019589명으로 역대 최대치를 기록했다. 횡단보도 및 스쿨존에서의 인명사고는 매년 지속적으로 증가하고 있으며 더욱이 1인 운송수단이 발달하면서 향후 사고의 발생 횟수가 더욱 증가할 것으로 예상되어 이에 대한 예방 및 대책이 필요한 실정이다.

이에, 본 호 1부에서는 개방형 데이터 및 공공기관에서 제공하는 데이터를 활용하여 인공지능 비전 카메라 영상 융합 연구를 실시하였다. 객체를 정확하게 인식하기 위해 인공지능 기반의 객체 인식 기법인 YOLOv3, 카메라와 인식된 객체간의 거리 측정을 위해 인공지능 기반의 거리 측정 기법인 PSMNet, 그리고 주간 및 야간의 영상을 융합하였다. 그 결과, 주.야간 구분 없이 객체가 인식되고 거리가 측정되는 것을 확인하였다.

본 호 1부를 통해 횡단보도 및 스쿨존에서의 인명사고를 줄일 수 있는 방법을 알아보았다. 사용된 융합기술이 널리 활용되고 다른 응용 연구 개발에도 연계됨으로써 인명피해를 줄일 수 있기를 기대해 본다.

홍합 모사 접합 고분자 기반 차세대 탄소 양자점의 개발 및 응용

디스플레이 및 발광 소재로써의 가치가 있는 금속 양자점은 전 세계적으로 개발 및 수요가 지속적으로 이루어져 금속 양자점 시장의 연평균 성장률은 68%로 증가 추세이다. 그러나 금속 양자점은 제조 시 합성되는 원료의 높은 단가, 인체의 유해성 및 환경오염 유발 등의 한계점이 있다.

본 호 2부에서는 기존의 금속 양자점이 지니고 있는 한계점을 극복하기 위하여 홍합의 접착 능력에 관여하는 구조적 작용기를 모방하여 개발한 홍합 모사 접합 고분자 기반 탄소 양자점에 대한 연구를 소개한다. 새롭게 개발된 홍합 모사 접합 고분자 기반 탄소 양자점은 친환경적 공정으로 제조되고, 반도체 기판 및 재료와의 흡착성 및 안정성이 우수하다. 또한 비 발광성 소재에 흡착을 하면 흡착된 소재에 발광 기능을 부여할 수 있으며 노랑, 초록, 파랑 등 다양한 형광 파장의 색 구현이 가능하다.

저자가 개발한 홍합 모사 접합 고분자 기반 탄소 양자점이 향후 금속 양자점을 대신하여 많이 활용되고 주목받는 차세대 친환경 소재가 될 수 있기를 기대해본다