• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.450-453
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• 2011

고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.373-376
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• 2019

최근 AI 기술이 학술적 연구단계를 넘어 산업계에서 활용이 확산됨에 따라, 실시간 시스템 분야에서도 AI를 접목하려는 움직임이 증가하고 있다. 실시간 시스템은 시간 제약이 있는 시스템으로써, 자율주행 시스템과 같은 안전 최우선 시스템에서는 시간 제약 위반으로 인한 예외 상황 발생 시, 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 예외 상황 처리를 위한 신뢰성 있는 시스템 설계가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 임베디드 AI를 위한 스트림 데이터 처리 언어인 Splash에 신뢰성 향상을 위한 예외 처리 메커니즘을 구현하였다. 구체적으로 예외 감지와 처리 부분으로 나눠서, 예외 상황을 감지하는 시점 및 방법을 정의하고 예외 발생 시 이를 처리하는 과정을 구현하였다. 예외 처리 메커니즘은 실시간 발행/구독 기반의 통신 미들웨어인 DDS 상에 라이브러리 형태로 구현되었으며, 시계열 센서 데이터를 사용하여 확인한 결과, 응용 개발자가 명시한 제약 사항 위반 시 발생하는 예외를 성공적으로 감지하고 예외 처리 동작을 수행하는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1082-1087
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• 2019

영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.7-14
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• 2012

본 논문은 불완전한 채널 감지를 고려한 포화 상태에서의 IEEE 802.11 carrier-sense multiple access with collision-avoidance(CSMA/CA)의 성능을 분석한다. 불완전한 채널 감지는 missed-detection과 false alarm을 포함하는데, 이러한 불완전한 채널 감지가 IEEE 802.11의 성능에 미치는 영향을 분석하고 이를 수식적으로 표현한다. 물리 계층의 불완전한 채널 감지를 표현하기 위해, 본 논문에서는 기존의 2차원 마코프 프로세스 모델을 수정했다. 모의실험 결과와 제안된 모델의 이론적인 결과가 일치하는 것을 보였다. 이러한 실험 결과를 바탕으로, 감지 확률이 IEEE 802.11의 성능에 있어 가장 중요한 요소임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.393-395
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• 2013

현대 사회에는 의학기술의 발전과 생활수준 향상 등으로 고령자들이 증가하고 있다. 고령자들의 낙상은 심한 경우 사망에 까지 이를 수 있는 상당히 큰 위협이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 낙상을 감지하는 여러 가지 알고리즘과 하드웨어 시스템의 필요성이 증가 하고 있으며 국내외에서 낙상 감지 시스템의 연구 결과가 발표 되고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템을 소개한다. 낙상 감지 시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 몇 가지의 파라미터를 계산하여 낙상을 판별한다. 제안된 시스템을 이용하여 최대 98.3%의 sensitivity와 94.7%의 specificity 결과 값을 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.31-33
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• 2021

본 논문에서는 욜로(You Only Look Once, YOLO) 기반의 손가락 방향 감지 알고리즘을 이용하여 손가락 방향 감지 정확도 향상을 위한 데이터셋을 설계 및 구축하였다. 손가락 방향 감지 성능 향상을 위해 약 200개의 손가락 이미지 데이터셋을 학습하였으며, 손바닥의 각도에 따른 손가락 방향 감지 정확도를 확인하기 위해 서로 다른 각도의 비교군을 각각 50개씩 구성하여 실험하였다. 실험결과, 수평기준 90°도에 근접한 방향에 위치한 손가락 방향 감지 정확도는 다른 각도의 경우보다 더 높게 나옴을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.87-94
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• 2008

본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.93-96
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• 2015

본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 또한 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하고 이 데이터들을 복합적인 상황에 따라 비교, 분석하고 그에 따른 가중치를 부여하여 화재를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 또한 화재 상태를 나누어 집중적인 화재 감지가 필요한 구역에 차별적인 관리가 가능하게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.