• 제목/요약/키워드: 군집 통신

검색결과 326건 처리시간 0.026초

K-means와 CNN을 활용한 체지방율 분석 모델 설계 및 구현 (Design and Implentation of Body Fat Percentage Analysis Model using K-means and CNN)

  • 이태준;박찬명;김창수;정회경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
    • /
    • pp.329-331
    • /
    • 2021
  • 최근 헬스케어 분야에서 딥러닝을 활용한 다양한 사례가 증가하면서 웨어러블 기기를 통한 심전도 검사, 체성분 분석 등의 기능을 제공하여 합리적인 의사 결정을 제공하여 개인에게 맞는 프로세스를 제공할 수 있다. 딥러닝을 활용하기 위해서는 정제된 데이터 확보가 무엇보다 중요하며 이러한 데이터는 사람의 개입이나 비지도학습 등을 통해 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 측정하기 쉬운 가슴둘레, 허리둘레와 같은 치수 데이터를 이용해 성별과 나이에 따른 군집별 비지도학습을 진행하고 이를 CNN으로 분류하는 모델을 제안한다. 데이터는 국가기술표준원에서 제공하고 있는 제7차 인체치수데이터를 활용하였다. 이를 통해 개인 맞춤형 체형관리 서비스나 비만 분석 등 다양한 응용 사례에 적용할 수 있을 것으로 사료된다.

  • PDF

YOLOv4를 이용한 CCTV 영상 내 군중 밀집도 분석 서비스 개발 (Development for Analysis Service of Crowd Density in CCTV Video using YOLOv4)

  • 황승연;김정준
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제24권3호
    • /
    • pp.177-182
    • /
    • 2024
  • 본 논문에서는 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.

무선 센서 네트워크에서 격자 구조 기반 이동 싱크 그룹 지원 방안 (Grid Structure-Based Mobility Support Scheme for Sink Groups in Wireless Sensor Networks)

  • 임용빈;이의신;김상하
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
    • /
    • 제6권5호
    • /
    • pp.239-246
    • /
    • 2017
  • 무선 센서 네트워크에서 구조대나 군 소대와 같은 이동 싱크 그룹을 위한 통신은 군집 이동 특성에 의해 이동성 지원 측면에서 새로운 도전 과제를 야기한다. 최근에 그룹 영역 기반의 이동성 지원 접근법이 제안되었지만, 접근법에서 제시하는 3 단계(싱크 그룹 영역 발견, 영역 정보 통지, 데이터 전달)의 과정은 과도한 플러딩(flooding)을 요구한다. 따라서 많은 에너지 소모와 혼잡 및 간섭으로 인한 데이터 전달 실패를 야기한다. 더욱이, 이는 개별 싱크 단위의 이동성을 지원하기 때문에 앞의 문제를 심화시킨다. 따라서, 본 논문은 가상 격자 구조를 활용한 에너지 효율적이고 신뢰성있는 이동 싱크 그룹 통신 방안(Energy-efficient and Reliable Mobile Group communication protocol, ERMG)을 제안한다. ERMG는 그룹 영역의 발견과 영역 정보 통지, 데이터 전달을 위해 오직 싱크 그룹을 관리하는 격자 셀의 대표(cell heads)와의 통신만을 요구한다. 또한, ERMG는 효율적인 이동성 지원을 위해 격자 단위의 이동성 지원 방안을 사용한다. 시율레이션 결과는 ERMG가 기존 방안들에 비해 에너지 소모량이 평균 30% 감소하였고, 전달 요구 시간 내 성공률이 평균 6% 증가하였음을 보인다.

딥러닝 기반 객체 인식과 최적 경로 탐색을 통한 멀티 재난 드론 시스템 설계 및 구현에 대한 연구 (A Study on the Design and Implementation of Multi-Disaster Drone System Using Deep Learning-Based Object Recognition and Optimal Path Planning)

  • 김진혁;이태희;;변희정
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
    • /
    • 제10권4호
    • /
    • pp.117-122
    • /
    • 2021
  • 최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

공간정보기반 클러스터링을 이용한 초고속인터넷 결합유형별 해지의 지역별 특성연구 (A Study on the Regional Characteristics of Broadband Internet Termination by Coupling Type using Spatial Information based Clustering)

  • 박장혁;박상언;김우주
    • 지능정보연구
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.45-67
    • /
    • 2017
  • "2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.

온라인 정보검색과 음식점 입지에 나타나는 변화: 서울시를 사례로 (Online Information Retrieval and Changes in the Restaurant Location: The Case Study of Seoul)

  • 이금숙;박소현;신혜영
    • 한국경제지리학회지
    • /
    • 제23권1호
    • /
    • pp.56-70
    • /
    • 2020
  • 정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.

인공신경망 기반 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크의 실증적 평가 (Facilitating Web Service Taxonomy Generation : An Artificial Neural Network based Framework, A Prototype Systems, and Evaluation)

  • 황유섭
    • 지능정보연구
    • /
    • 제16권2호
    • /
    • pp.33-54
    • /
    • 2010
  • 월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 분류체계를 효율적으로 제공할수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계를 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계는 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 프로토타입 시스템로 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

지능적 계산법을 이용한 분산적 P2P 오버레이 멀티케스트 네트워크 구성 기법 (A Distributed Method for Constructing a P2P Overlay Multicast Network using Computational Intelligence)

  • 박재성
    • 한국ITS학회 논문지
    • /
    • 제11권6호
    • /
    • pp.95-102
    • /
    • 2012
  • 본 논문에서는 지능적 계산법인 개미-군집 이론을 응용한 분산적 피어 선택을 통해 통신 대역폭, 데이터 처리 능력 및 저장 용량이 상이한 피어들로 구성된 P2P 오버레이 멀티케스트 네트워크를 효율적으로 구성할 수 있는 방안을 제안한다. 제안 기법은 피어의 용량뿐만 아니라 피어가 서비스하고 있는 자식 노드의 수 및 멀티케스트 소스와 피어 사이의 거리를 고려하여 부모 피어를 선택한다. 따라서 제안기법은 멀티케스트 소스와 피어 사이의 거리를 작게 유지한다는 측면에서 효율적인 네트워크 구성을 가능하게 한다. 또한 제안기법은 특정 서버가 참여 노드의 상태 정보를 이용하는 기존의 중앙집중적 방식에 비해 각 피어들의 로컬 정보를 이용하는 분산적 방식이므로, 참여 노드의 수에 따른 확장성이 우수하다. 모의실험을 통해 제안 기법은 소수의 대용량 피어가 다수의 소용량 피어를 지원함으로써 수천개의 피어가 오버레이 네트워크에 참여하더라도 오버레이 네트워크의 크기를 작게 유지할 수 있다는 것을 보였다.

도시부 도로 호송주행(Convoy Driving) 서비스 개발 및 효과분석 (A Study on the Development of Urban Roads Convoy Driving Service and Effect Analysis)

  • 손승녀;이지연;조용성;박지혁;소재현
    • 한국ITS학회 논문지
    • /
    • 제21권1호
    • /
    • pp.51-63
    • /
    • 2022
  • 호송주행(convoy driving)은 군집주행(Platoon)과 함께 다중차량 협력주행 (Multi-vehicle cooperation) 기술 중 하나로써 국외에서는 호송주행시 차량의 대형유지를 위한 차량제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유럽의 Autonet 2030연구에서는 고속도로를 대상으로 호송주행 서비스를 개발하고 실증한 바 있으나 국내에서는 아직까지 호송주행에 대한 개념정립조차 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 호송주행의 서비스 개념을 정립하고 도시부 도로에서의 서비스 적용을 위한 시나리오 및 통신 메시지 등을 개발하여 시뮬레이션 분석을 통해 그 실효성을 검증하고자 하였다. 도시부 도로의 대표적인 V2I 협력주행 서비스인 사각지대 운행지원 서비스 및 딜레마존 안전주행 서비스를 대상으로 개별차량 협력주행 시와 호송주행 시를 비교 분석한 결과 교통안전성 지표인 상충횟수와 교통효율성 지표인 지체시간 및 정지수가 개별차량 협력주행 시보다 호송주행 시 크게 개선되는 것을 알 수 있었다.

웹서비스 유사성 평가 방법들의 실험적 평가 (Evaluation of Web Service Similarity Assessment Methods)

  • 황유섭
    • 지능정보연구
    • /
    • 제15권4호
    • /
    • pp.1-22
    • /
    • 2009
  • 월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

  • PDF