영상 정보를 이용한 자동 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 자동으로 낙상을 감지하기 위한 낙상 특징 파라미터를 추출하기 위해서 영상정보를 광류 방식에 적용하여 움직임 값들을 추출하고 이 움직임 값들에 대한 전체적인 변화의 정도와 기울기, 중심점을 주성분 분석 방법으로 계산한다. 계산된 고유값과 고유 벡터를 사용하여 6가지 낙상 특징 파라미터를 정의한다. 이 낙상특징파라미터가 미리 정해둔 임계값을 초과하는 경우를 낙상으로 판단하는 단순 임계치 방법과 낙상특징파라미터를 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용시켜 낙상을 판단하는 방법과 단순임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 낙상 감지 방법을 제안하고 그 결과를 비교 및 분석한다. 단순 임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 방법은 단순임계치 방법으로 낙상 가능한 행동들을 결정하고 이 결정된 낙상 행동들만을 은닉 마르코프 모델을 적용하여 낙상을 감지한다. 이 방법은 계산량을 줄이면서 감지 정확도를 유지하는 결과를 보인다.
무선인터넷의 급속한 발전으로 인해 위치기반서비스(LBS : Location-Based Services)에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 데이터베이스 관리시스템 (MODBS : Moving Object Database system)은 LBS 플랫폼의 핵심적인 기능으로, 이동체의 현재 및 과거정보를 효과적으로 관리하는 시스템이다. LBS를 위한 시스템의 성능은 이러한 이동체 데이터베이스 관리시스템의 성능과 밀접한 관련이 있다. LBS를 위한, 플랫폼에서 제공되어야 하는 또 다른 기술은 alerting 기술이다. Alert 엔진은 이동체의 특정 이벤트를 감지하여 단말기 소지자에게 정보를 전송하여 주기 위한 시스템이며, 이는 이동체의 이동정보를 관리하고 있는 이동체 데이터베이스 관리시스템의 기능과 밀접한 관계를 가지고 있다. 즉, 기존의 이동체 데이터베이스 관리시스템의 기능을 확장하여 Alert 엔진의 구동을 위한 이동체의 진입 및 진출 감지, 특정 지점에 근접한 이동체의 일괄적 감지 등의 기능을 제공하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 Alert 엔진을 위하여, 이동체 데이터베이스 관리시스템에서 확장해야 할 기능들에 대해서 살펴본다.
화재감지기는 화재시 발생되는 열, 연기, 불꽃, 독성가스등의 다양한 연소생성물을 감시한다. 기술의 발전으로 화재 감지방식과 기능이 다양해지고 있으며, 이에 따라 다양한 방식의 감지기들이 개발되고 있다. 최근 진보된 감지기들은 화재로 발생 이전에서 부터 감지, 비화재보에 대한 방지는 물론 감지기의 상태 오염 감도 등의 다양 정보를 제공함으로써 유사시 신속하고 정확한 대응이 가능하도록 발전되고 있다. 이러한 진보된 감지기는 막대한 피해가 예상되는 장소, 대피하는데 많은 시간이 소요되는 장소에 적용되어 인명 및 재산피해를 절감 시키고 있다. 일산화탄소감지기 또한 진보된 감지기로 화재 초기 가연물이 연소할 때 발생하는 일산화탄소를 감시한다. 일반화재의 경우 화재 초기에 가연물이 서서히 연소시 불완전 연소로 인한 다량의 일산화탄소가 발생되기 때문에 기존 열, 연기, 불꽃감지기에 비해 빠른 반응을 보여 화재를 조기에 감지함으로써 조기 대응으로 인한 피해를 줄일 수 있을 것이다. 본 연구에서는 실물화재시험 자료를 바탕으로 CO감지기의 조기 감시능력을 확인하였다. CO감지기는 화재초기 발생되는 일산화탄소를 감지하므로 대피시간이 많이 필요한 장소(병원 노인요양시설 학교 백화점 등), 침대 폼메트리스 훈소화재 발생장소(호텔침실 기숙사 숙박업소, 병실 등)등에 적응성이 우수할 것으로 분석된다. 최근 설계되는 초고층 건축물 및 주요 시설물 등에서 화재 시뮬레이션과 가상시나리오 유형 분석을 통해 성능위주의 설계가 적용되고 있다. 그만큼 정확하고 신속한 감지가 중요하다 할 수 있다. CO감지기야 말로 그 기대에 가장 부합될 것으로 분석된다.
연구목적: 연기/CO/열 복합형 화재감지기와 무선 IoT통신을 결합한 IoT 멀티화재감지기를 개발하고 화재감지 실험을 통하여 연기/CO/열 복합형 IoT 멀티화재감지기의 화재감지성능을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 연기/CO 복합형 과 연기/열 복합형의 IoT 멀티화재감지기를 연기발생기와 면 심지 연소를 통하여 화재감지성능을 실험하였으며, 화제 신호를 발하는 기준을 확인하였다. 연구결과: 연기/CO 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험에서 화재를 감지하였으나 연기발생기 실험에서는 화재를 감지하지 않았다. 반면 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 두 실험 모두 화재를 감지하지 않았다. 결론: 연기/CO 복합형 IoT 멀티화재감지기는 CO가 포함된 연기만을 감지하였으며, 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 열의 부족에 의해 화재를 잠지하지 않았다. 이와 같은 결과로 개발된 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험과 연기발생기 실험을 통해 2가지 센서의 기준값 이상 신호를 검출하여야 화재 신호를 발한다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 카메라 등에 의한 영상정보에서 주행로의 환경에 의한 주행체의 전후 및 좌우로 기울어지는 자세 변화를 감지하는 방법을 제시한다. 주행체의 자세가 어떤 방향으로 기울게 되면 그에 따라 영상정보의 피사체 위치가 상하 또는 좌우로 기울어져 변화한다. 이는 사람이 평형기관 외에 시각에 의하여 자세 변화를 감지하고 그에 따라 반응하는 것과 같은 원리이다. 본 논문에서 제시한 방법은 카메라를 통하여 얻은 영상에서 영상정보뿐 아니라 부수적으로 자세변화 감지동작도 수행할 수 있음을 제시하였고 그 내용을 실험을 통하여 확인하였다.
낙상은 시간과 장소에 상관없이 언제든지 발생할 수 있으며 특히 65세 이상 고령자의 경우 사망에 까지 이를 수 있는 위험요소 중 하나이다. 최근 사물인터넷을 기반으로 하는 스마트 헬스케어 서비스로서 낙상 감지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 센서로 동작하는 아두이노와 스마트 디바이스를 연동하여 낙상을 감지하기 위한 시스템을 제안한다. 스마트 센서의 가속도 센서 정보를 블루투스 저전력 기술을 이용하여 전송하면 스마트 디바이스가 이 정보를 가공 및 분석하여 낙상 상황을 판단한다. 스마트 센서와 스마트 디바이스를 이용한 사물인터넷 기반 낙상 감지 시스템은 활동성과 휴대성의 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다.
무선 센서 네트워크에서는 네트워크 크기가 한정되어 있기 때문에 모든 센서 노드들이 활성화되지 않아도 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 불필요한 전력 소모를 줄이기 위하여 최소수의 센서 노드들을 활성상태로 전환한다. 그러나 예상하지 못한 센서 노드의 오작동으로 인하여 감지 및 전송기능을 수행하지 못하는 경우, 네트워크 서비스를 안정적으로 제공해줄 수 없다. 따라서 감지수준을 일정하게 유지하는 것은 신뢰할 수 있는 감지환경을 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존의 센서 노드 스케줄링방법보다 적은 오버헤드를 가지면서 센서 노드의 결함으로 인한 부작용을 극복하는 새로운 센서 노드스케줄링을 제안하며. ANS(An Adaptable Node Scheduling scheme)로 명명한다. 성능평가를 통해 ANS의 신뢰성과 안정성에서의 개선점을 네트워크 감지영역과 제어 패킷 전송 개수 측면에서 확인한다.
VLSI의 집적도가 증가함에 따라 설계와 제조과정에서 기존의 논리 테스트 방법으로는 검출하기 어려운 고장들이 발생하고 있다. 최근에는 이러한 고장을 검출하기 위한IDDQ 테스팅 방법의 중요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 CMOS 회로내에서 IDDQ 값을 검사하여 고장의 유무를 검사하는 전류 테스팅 기법에 사용될 수 있는 새로운 전류감지기를 제안한다. 본 논문에서 제안된 전류감지기는 자기저항 소자 MR 전류감지기, 레벨변환기, 비교기로 구성되어 있으며 자동으로 고장을 검출할 수 있다.
본 논문에서는 모션켑쳐데이타를 이용한 두 캐릭터간의 빠른 충돌감지에 대한 연구를 논의한다. 본 연구의 목적이 군중 시뮬레이션이기 때문에, 제안한 알고리즘은 캐릭터를 실린더 형태로 모델링 한 후에 Rough한 충돌감지를 목표로 한다. 이를 위해 계층적인 바운딩 박스 데이타 구조인 MOBB를 제안한다. MOBB는 모션클립에 대한 시공간 바운딩 박스이며, 제안된 알고리즘에 대한 테스트 결과 2배 이상의 속도 향상이 있음을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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