Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.167-168
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2015
최근 IT융합 기술이 더욱 발전하고 있고 사물 인터넷의 활용으로 생활의 편리 및 안전과 관련된 다양한 응용 기술들이 개발되고 있다. 이에 본 논문에서는 IT융합 기술을 활용해 재난상황 발생 시 초기 대응이 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 각종 센서를 이용하여 재난 상황을 감지하고 재난 발생 시 즉시 중앙 서버로 재난발생을 알린다. 중앙 서버에서는 건물내부에 있는 인원들에게 스마트폰을 통해 신속히 그 상황을 알리고 평소에 조명등으로 사용되는 LED를 능동적인 비상구유도등으로 활용함으로써 재난상황에 대해 신속히 대응하여 인명사고를 줄일 수 있을 것이다.
Kim, Gyu-Yeung;Lee, Geun-Hoo;Kim, Hyun-Tae;Kim, Jae-Ho;Yu, Yun-Sik
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.607-608
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2011
In this paper, we propose stopped vehicle detection algorithm in the tunnel. It is shown that our method distinguished objects from background estimated image, and then detected stopped vehicles efficiently based on the experimental analysis about the color information of their lamps. The simulation results show the detection rate is achieved over 95% in the tunnel image.
효과적인 에너지 절약 시스템을 구현하기 위해서는 실내의 재실자 존재 여부를 판별할 수 있는 근거가 필요하다. 본 연구에서는 천장에 광각렌즈 카메라를 설치하여 재실자 수를 탐지하는 방법을 소개한다. 인식 기술은 합성 곱 신경망의 한 종류인 Yolo v2를 사용하였으며, 건물 내부의 다양한 장소의 천장에 카메라 센서를 설치하여 필요한 데이터를 수집하였다. 수집한 2,200장의 데이터를 기준으로 학습을 수행하였고, 인식의 정확도를 측정해본 결과 96.15%의 정확도와 91.72%의 재현율을 얻어냈다.
Among all transportations, railway transports have been promisingly offering excellent energy conservation and travelling time. Inevitably, they become a main role in not only transport goods but also passengers. With leap in development of technology, trains have tremendously enhanced their services in terms of speed, accessibility and comfort. However, the safety and ride quality have become a main issue as the train speed increased. The higher speeds have led the structural dynamics and health must be monitored from time to time to ensure that they are in good condition to provide reliable ride. Among all monitoring systems, the structural health monitoring (SHM) systems are imperative important due to its capability of in-situ monitoring and inherently reduce the maintenance frequencies and the huge associated cost. In this paper, SHM systems and the related non-destructive test and evaluation methods were discussed. The types of damages related to train vehicles as well as the damage hot spots are also included in this paper.
본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.175-178
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2023
본 논문은 영화의 스토리 인식을 위해 인물 간 상호작용 중 물리적 상호작용 즉, 물리접촉을 검출하는 방법을 제안한다. YOLO를 사용해 영상에서 인간객체를 탐지하고, Mediapipe를 사용해 골격 감지를 진행함으로써 인물의 뼈대를 랜드마크화 하고 타 객체 간의 랜드마크가 일정값 이하로 내려오면 Threshold를 적용해 객체 간의 물리적 접촉을 판단한다, 실험 결과, 50개 17,741 frame의 영상에서 정확도 99.66%의 정밀도 77.27%, 재현율 62.38%로 모델의 전반적인 성능을 나타내는 F1점수는 69%로 나타났다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.347-348
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2022
본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.285-286
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2024
본 연구에서는 현대 사회의 환경 보호 관심 상승과 소비자들의 재활용 참여 욕구를 고려하여 YOLOv5를 활용한 무인 공병 환급기를 개발하였다. 이 시스템은 정확한 물체 감지와 금액 추정 알고리즘을 결합하여 사용자가 간편하게 공병을 반환하고 적절한 보상을 받을 수 있는 효과적인 시스템을 제공한다. 프로젝트의 성공은 재활용 참여율 증가와 지속 가능한 소비 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.
Daliri, Frank;Aboagye, Agnes Achiaa;Kyei-Baffour, Vincent;Elahi, Fazle;Chelliah, Ramachandran;Daliri, Eric Banan-Mwine
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.34
no.6
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pp.509-518
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2019
To monitor the levels of antimicrobials, allergens, pathogens and other contaminants in foods meant for human consumption, it is imperative to have quick, accurate and low-cost tests. Advanced techniques (e.g. label-free biosensor assays) have been developed over the past 10-15 years to solve some of these problems. As biosensors, immunosensors can provide real-time measurements, a high degree of automation, and improved throughput and sensitivity. By comparison with conventional methods, immunosensors are less expensive, less sophisticated physicochemical instruments that require less time for analysis while also being more user-friendly. In this review, we discuss our current knowledge about immunosensors, their strengths and weaknesses, as well as the future of these biosensors in food safety.
This paper analyzes the fairness and efficiency of channel sharing when heterogeneous wireless networks that have different transmission power and/or coverage coexist with the contention-based channel access protocol. First, we show that the existing CSMA (carrier sensing multiple access) protocol, that is a prevailing contention-based mechanism, results in significant unfairness of channel access because of (1) the asymmetric capability of carrier sensing and (2) the blindness of binary exponential backoff and link adaptation mechanisms to the interference-driven transmission failures. Next, we derive the feasible region of carrier sensing thresholds that assures spatial reuse and fair channel sharing simultaneously. Moreover, we establish an analytical model for per-system throughput and investigate the effect of contention window size and transmission rate on the fairness and efficiency of channel sharing. Finally, we compare the performance of several approaches for fair channel sharing via simulations under various network configurations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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