• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.139-141
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• 2017

화재는 다른 재난보다 확산 속도가 빠르기 때문에 신속하고 정확한 감지와 지속적인 감시가 요구된다. 최근, 신속하고 정확한 화재 감지를 위해, CCTV(Closed-Circuit TeleVision)으로 획득한 이미지를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 화재 발생 여부를 감지하는 화재 감지 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 기계학습의 기술 중 정확도가 가장 높은 딥러닝(Deep Learning)기반의 CCTV 화재 감지 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 딥러닝 기술 적용뿐만이 아니라, CCTV 이미지 전처리 과정을 보완함으로써 딥러닝에서의 미지 데이터(unseen data)의 낮은 분류 정확도 문제인 과적합(overfitting)문제를 해결하였다. 본 논문의 시스템은 약 80,000 개의 CCTV 이미지 데이터를 학습하여, 90% 이상의 화재 이미지 분류 정확도의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.278-285
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• 2002

본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT를 감지하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 Task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 같은 작업을 수행한다. 이와 같은 상황에서의 피험자의 정신상태의 변화를 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙과 공통적인 특성인 일반 규칙들을 설정하고 이들을 적용한다. 4명의 피험자를 대상으로 평균 81%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.11 no.8
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• pp.1346-1354
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• 2000

본 논문에서는 기존의 루프감지기와 호환성이 있는 레이더 기술을 이용한 차량감지기를 개발하였다. 24 ㎓의 FMCW 고도계와 도플러 속도계 기술을 이용하여 도로상의 차량 길이와 속도정보를 알아낼 수 있는 비매설형의 차량감지기이다. 신호처리에는 DAQ 보드를 사용하였고, 응용소프트웨어인 LabView로 프로그래밍 하였다. 기존의 루프 감지기와 연결된 교통정보 네트웍과의 호환성을 위해 RS-232C 표준인터페이스를 이용하여 VDS(Vehicle Detector System)로 차량데이터를 전송하였다. 속도와 차량길이 정보의 정확도에 있어서 기존 루프감지기보다 약 10% 정도 향상되었음이 측정되었다.

• 방재와보험
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• s.119
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• pp.40-48
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• 2007

많은 감지기 제조업체들이 더 나은 성능 개선을 위해서 꾸준하게 새로운 기술들을 개발하고 있다. 주변 환경적 방해요소들로부터 야기되는 비화재보가 없는 실제 화재의 즉각적인 감지라는 궁극의 목표는 아직 요원하다. 하지만 현재의 화재감지기 성능은 몇 년전에 비해 크게 발전하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.323-323
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• 2021

본 연구는 국지적으로 발생하는 침수상황을 빠르게 감지하고 대처하기 위하여 다채널 실시간 CCTV 영상을 무인 모니터링하고 자동으로 감지하기 위한 영상분석 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이에 다양한 공간에서 촬영된 학습 및 검증을 위한 데이터를 구축하였고, 대표적인 CNN 계열 분류모델을 중심으로 딥러닝 모델을 개발하였다. 5가지 CNN 알고리즘으로 시험결과, ResNet-50 모델의 분류 정확도가 87.5%로 가장 우수한 성능을 보였다. 공간적으로는 실외, 도로공간에서 82% 이상의 분류성능을 보였고, 실내공간에서는 양질의 학습데이터 부족으로 분류성능이 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구성과는 지능형 CCTV 기술 발전과 방재 목적의 다목적 활용으로, 향후 홍수피해 저감을 위한 보조적인 수단으로 활용되길 기대한다.

• Fire Science and Engineering
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• v.33 no.1
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• pp.85-91
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• 2019

This study evaluated the fire detection performance of an automatic fire extinguishing system for road tunnels, which combines flame wavelength detection technology with flame image detection technology. This fusion technique to improve the fire detection capability can reduce the damage caused by the fire suppression by locating the fire source in the fire and discharging the pressurized water only at the fire source. Experiments were conducted to determine the position of a fire source when a $70cm{\times}70cm$ target was placed at a distance of 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, and 35 m, respectively, in a situation where there is a flame and smoke in a tunnel. The performance of the ultraviolet and triple wavelength infrared (IR3) sensors was attenuated due to the interference of thick smoke. In addition when the flame was blocked by thick smoke, the image sensor sensed the smoke and emitted a fire signal.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.7
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• pp.8-15
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• 2012

스마트폰의 보급과 함께 터치 인터페이스는 가장 대중적인 사용자 인터페이스의 하나가 되었다. 본고에서는 다양한 터치 인터페이스의 기술 동향 개관을 위하여 스마트 TV, 스마트폰, 노트북 등의 세 가지 대표적인 소비자 상품의 관점에서 터치 인터페이스 기술의 연구 사례를 소개한다. 동시에 이러한 사례를 통하여 근접 감지, 벡터 힘 감지, 촉감 재현 등, 터치 인터페이스의 새로운 기술이 가능하게 할 새로운 터치 인터페이스 상호작용 방법을 소개한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.70.2-70.2
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• 2010

본 연구는 최근 발생한 숭례문 화재와 같은 목조문화재의 화재를 초기에 인지하고 확인하는 차원에서 고안된 시스템으로써 불꽃감지기와 같은 초기 화재 감지시스템의 오작동 여부를 확인하여 화재감지기의 오작동으로 인한 경제적 시간적인 손실을 예방하고 목조문화재를 화재로부터 보호하기 위한 시스템이다. 초기에 화재를 감지하는 불꽃감지기는 현재 목조문화재뿐만 아니라 다양한 곳에서 활용되고 있지만 감지기의 오작동 및 오류를 확인하는 시스템은 실제로 실효성 등의 문제로 인해 활용이 미비한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템을 제시해 본다.

• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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• v.4 no.2
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• pp.49-54
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• 2006

현재 전라남도 고흥 외나로도에서는 발사체를 발사하기 위한 우주센터를 건립 중에 있다. 우주센터 내에는 추적레이다, 발사대, 발사통제시스템, 기상 장비 등 발사를 위한 그리고 발사 후의 발사체 추적을 위한 장비가 건설 중이다. 본 글에서는 우주센터 기상장비 중에서 낙뢰현상을 감지할 수 있고 낙뢰의 이동방향을 추적할 수 있는 종합낙뢰감지시스템에 대하여 낙뢰의 관측방법과 국내외에서 낙뢰를 감지하여 실제 기상청이나 Launch Site에서 사용하고 있는 실례를 소개하고 우주센터에 설치 중인 종합낙뢰감지시스템의 성능과 앞으로의 활용가능성에 대하여 알아보기로 하겠다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.11
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• pp.67-72
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• 2011

In this paper, we investigate the energy detector to detect a primary user. And employ the compressed sensing method to get the lower sampling rate than Nyquist sampling rate. In more wide bandwidth we using the small samples than Nyquist sampling rate samples to recover original signal. we investigate the performance of energy detector with compressive sensing method under suzuki channel. The performance is investigated by simulation and compared to that of conventional energy detector.