본 논문에서는 배경영상과 교차로 내의 신호등의 주기를 이용한 교차로 교통 사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내의 객체의 움직임 궤적 정보, 객체의 움직임 정보에 기반한 배경영상 생성과 교차로 신호등 주기를 이용하는 사고 감지 방법으로 구성된다. 환경적인 잡음과 카메라의 잡음을 효과적으로 제거하고 객체를 개별적으로 추적하지 않고 사고를 감지 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 다양한 환경의 사고영상을 저장하여 실험한 결과 모든 동영상에서 사고를 감지하였다.
본 프로젝트는 시간, 날씨, 미세먼지 농도, 캘린더, 뉴스 등을 포함한 기본적인 생활정보를 스마트 미러에 디스플레이 해주며 추가적으로 구글 어시스턴트를 활용해 음성인식으로 유튜브 재생, 인터넷 검색 등 다양한 기능을 내재하고 있다. 아울러 인체 감지 센서를 이용해 움직임이 감지되지 않으면 절전모드로 동작하다 움직임이 감지하면 일반 모드로 동작한다. 마지막으로 CCTV 기능을 내재하고 있어 CCTV 화면을 웹 애플리케이션을 통해 실시간 스트리밍 하며 사람 얼굴이 감지될 시 화면을 녹화하는 기능을 포함하고 있다.
본 논문에서는 압력 온도 센서를 이용하여 수면자의 수면상태를 인식하고 이를 감지할 수 있는 수면상태 감지 시스템을 제안하였다. 기존의 수면상태를 측정하는 방법에 있어 문제점으로 들 수 있는 고가의 장비, 측정의 불편 등을 해소하기 위해 사용이 간단한 Straingage 타입의 압력센서와 프로브 타입의 온도센서를 이용하여 저비용의 효율적인 시스템을 구현 하였고, 수면 매트에 실세 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 제안된 시스템은 압력 온도센서를 이용해 수면 매트부, 센싱데이터를 감지 수집하여 수신된 데이터를 증폭하는 수면상태 감지정보 시스템부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면 매트부는 비접촉 방식의 압력 온도 센서를 사용하였고, 수면상태 감지정보 시스템부는 미세한 변화를 보이는 데이터를 차등 증폭기 원리를 이용하여 증폭하였다. 센서가 수면자에 의해 변환할 때 발생되는 아날로그 신호를 검출 증폭한 후 감지하는 시스템이다. 본 연구에서 세안한 수면상태 감지 시스템을 이용하여 개인생환 습관인 수면시간을 실시간으로 감지하고 데이터화하여 수면자의 수면 상태를 파악하여 건강한 수면을 위한 방법을 권고할 수 있다. 향후 감지된 데이터를 이용해 실시간으로 가족들의 수면상태를 알릴 수 있는 헬스케어 모바일 응용 서비스로도 활용이 기대된다.
본 과제는 각종 센서를 활용하여 빠르고 정확하게 화재를 감지하고 스프링클러를 활용한 초기진압과 동시에 어플리케이션을 통한 자동신고 기능을 포함하고 있다. 열/연기 감지센서를 통해 빠르게 화재 발생을 감지하고 화재감지기에 부착되는 Zigbee통신으로 스프링클러 시스템과 통신하여 초기진압을 하며, 고유 번호로 정확한 화재진원지를 파악하여 소방원들의 화재진압에 도움이 된다. 또한 연동되어있는 어플리케이션의 자동 신고기능을 통해 소방서에 정보를 제공하여 빠른 출동이 가능하게 되고 스피커를 통해 화재발생시 화재경보로 알려주어 신속한 대피를 할 수 있다.
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.
퍼블릭 클라우드 시장이 성장하면서 퍼블릭 클라우드에서 호스팅하는 컴퓨팅 자원으로 구축된 거대하고 복잡한 IT 시스템이 점차 많아지고 있다. 이러한 시스템의 증가는 서비스 장애 발생 확률을 높이므로, 장애 관리 및 선제 감지를 위한 퍼블릭 클라우드 자원의 이상 감지 연구에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 그러나 연구에 활용할 수 있는 벤치마크 데이터셋이 없다는 점과, 실제 자원에서 추출할 수 있는 데이터는 레이블링이 되어 있지 않은 불균형 데이터라는 점 때문에 관련 연구가 부족한 상황이다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문은 비지도 방식의 표현 학습 기반 딥러닝 모델을 활용한 이상 감지 시스템을 제안한다. 시스템의 이상 감지 성능을 유지하고자 일정 주기마다 다수의 딥러닝 모델을 재학습하고 비교하여 최적의 모델로 업데이트 하는 방식을 고안하였다. 해당 시스템의 평가에는 실제 퍼블릭 클라우드 자원에서 발생한 메트릭 데이터가 활용됐으며, 그 결과 준수한 이상 감지 성능을 보인다는 것을 확인하였다.
시대가 발전함에 따라 초고층 건물들이 도처에 세워지고 밀집되어 있다. 이러한 건물에 화재가 발생되면 발화지점 근처로 불이번지면서 대형화재의 위험성이 높아지고 이에 따른 인명 및 재산 피해가 증가한다. 따라서 이런 대형화재를 예방하고 피해를 최소화하기 위해서 화재를 미연에 감지하는 화재감지 기술에 대한 필요성이 높아지고 있다. 화재를 감지하기 위해 열감지기, 연기감지기, 불꽃감지기 등을 사용하는 방법이 있으나 본 논문에서는 감시 카메라에서 들어오는 입력 영상을 분석하여 화염과 연기를 초기에 감지하는 화재감지 시스템의 최근 연구 동향을 알아보고자 한다. 또한 이러한 화염과 연기 감지 알고리즘들을 다양한 형태의 동영상을 이용하여 구현 및 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 인공지능을 활용한 영상분석 기술을 통해 영상 내의 월파를 실시간으로 감지하고 처오름 높이를 산정하는 기술을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 월파 감지 시스템은 실시간으로 악기상 및 야간에도 월파를 감지할 수 있음을 확인하였다. 특히, 합성곱 신경망을 적용하여 실시간으로 CCTV 영상에서 파랑의 처오름을 감지하고 월파 여부를 판단하는 여과 알고리즘을 적용하여 월파의 발생 감지에 대한 정확성을 향상시켰다. AP50을 통해 월파 감지 결과의 정확도는 59.6%로 산정되었으며, 월파 감지 모델의 속도는 GPU 기준 70fps로 실시간 감지에 적합한 정확도와 속도를 보임을 확인하였다.
적절한 촉각자극과 결합된 효과음은 실감성을 향상시킨다고 알려져 있다. 예를 들어, 영화나 게임의 총소리 효과음에 진동자극이 결합되면 훨씬 몰입감이 증진된다. 영화의 경우, 미디어 파일 내에 진동효과 관련한 정보를 부가하는 연구가 진행되기도 하였으나 대중화되지는 못했다. 게임의 경우, 진동을 유발시키도록 프로그래밍하는 방식을 사용하기도 한다. 하지만 진동을 고려하여 개발하는 게임은 전체 10% 미만일 정도로 일반화되어 있지 않다. 따라서 효과음향을 실시간으로 감지하여 진동을 발생시키는 시스템이 바람직하다. 본 논문에서는 이러한 시스템에서 특정 효과음을 실시간으로 감지하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 감지하고자 하는 효과음의 주파수 분포를 미리 분석해서 저장해 놓는다. 입력되는 효과음에 대해 실시간으로 주파수를 분석하여 저장된 값과의 차이를 비교하여 특정 효과음을 감지하게 된다. 실시간 주파수 분포에는 sliding fast Fourier transform (SFFT)를 사용한다. 이는 특정 효과음의 시작순간을 명확히 알 수 없기 때문이다. 제안 알고리즘을 First Person Shooting (FPS) 게임에 적용하여 성능분석을 하였다. 소음이 없을 경우, 감지율은 $80{\sim}90%$였으나, 소음 정도가 커질수록 감지율이 선형적으로 반비례하였다. 또한 감지에 걸리는 시간은 효과음 발생순간부터 0.45초 이내였다.
본 논문은 질감 및 색채의 공간 분포 정보를 이용한 비디오 기반 화재감지 시스템 설계에 대하여 연구하였다. 화재 감지에 사용되는 영상들은 각각 상이한 장소, 시간, 위치에서 획득된 영상을 대상으로 하였다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간이 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제들을 극복하기 위하여 본 논문에서는 우선, 비디오 영상의 사이즈 및 칼라 정보를 정규화 한다. 다음 색채의 공간 분포 정보를 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 영상의 질감에 대한 분석을 수행함으로써 화재를 검출하였다. 실험결과 이전의 비전기반 화재 감지 기법에 비해서 좋은 결과를 나타내는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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