• 제목/요약/키워드: 데이터 취득

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무인헬기 및 센서네트워크 기반 화재 감시 시스템 설계 (A Design of Fire Monitoring System Based On Unmaned Copter and Sensor Network)

  • 윤동열;김성호
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.383-387
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    • 2006
  • 본 연구에서는 신속하고 정확한 산불감지를 위해 센서 네트워크 기술 및 무인 항공 기술을 접목한 새로운 형태의 화재 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 광범위한 영역에 설치되는 다수의 센서 노드들과 이 영역위에서 자유로이 비행하면서 실시간으로 센서 노드에서 계측된 데이터를 수집하는 헬리콥터 및 헬리콥터에 장착되어 화재발생지점의 화상정보를 취득하고 이를 원격의 서버로 데이터를 무선 전송할 수 있는 임베디드 시스템으로 구성된다. 또한 산불 감지용 테스트베드를 제작하여 설계 제작된 시스템의 실제 적용을 통해 제안된 시스템의 유용성을 확인하고자 한다.

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AMI 운영을 위한 MDMS 설계 연구 (A Study on Design of Meter Data Management System for Operation of AMI)

  • 정남준;김동욱;송재주;채창훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.208-211
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    • 2012
  • 전력시스템에서 MDMS(Meter Data Management System)는 HAN(Home Area Network)과 Smart Meter, SUN(Smart energy Utility Network)와 같은 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 기반 환경에서 수많은 전력 또는 수도 가스 사용량과 같은 데이터를 수집, 취득하고, 이들 데이터를 처리, 가공, 분석하여 가치 있는 정보로 변환시켜, 요금서비스 및 다양한 부가서비스 창출에 활용되는 소프트웨어 인프라이다. 최근 MDMS 개발은 기능의 중요성 뿐만 아니라 다른 응용 시스템들과의 상호 운용성을 고려하여 개발하는 요구 기능을 가진다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에 적합한 AMI의 전력처리시스템(MDMS) 개발을 위한 설계 방안을 기술하였다.

LiDAR 기반 포인트 클라우드 획득 및 전처리

  • 이옥규;심재영
    • 방송과미디어
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    • 제26권2호
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    • pp.9-17
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    • 2021
  • LiDAR는 조사된 빛이 피사체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 측정하는 장비로서, 넓은 영역과 긴 거리에 걸쳐 실세계의 정밀한 3차원 정보를 포인트 클라우드 데이터로 제공해 준다. 이러한 대용량 포인트 클라우드 데이터는 자율주행 자동차, 로봇, 3차원 지도 제작 등 컴퓨터 비전 기술을 이용하는 다양한 분야에 널리 활용될 수 있다. 그러나 유리 구조물을 포함하는 피사체를 LiDAR로 촬영하는 경우, 유리면에서 빛의 반사로 인한 가상의 포인트가 생성되어 실제 3차원 정보를 왜곡하는 문제가 있다. 포인트 클라우드의 후속 처리를 효율적으로 수행하기 위하여, 이러한 왜곡을 제거하는 전처리 기술이 필요하다. 본 고에서는 LiDAR의 취득 원리와 3차원 포인트 클라우드의 특성을 고찰하고, 유리 반사로 인한 왜곡된 가상의 포인트를 자동으로 검출하고 제거하는 새로운 연구 주제를 소개한다.

ICT기반 용수관리 의사결정지원시스템 설계 (Decision Support System for Irrigation based on ICT Technology)

  • 신강욱;차영준
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.56-58
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    • 2021
  • 본 논문에서는 중앙아시아 지역의 물 문제에 따른 관개용수의 효율적 관리를 위한 의사결정지원 시스템에 대하여 제안하고자 한다. 여러 국가간 공유하천의 이용에 있어서 다양한 이해관계가 발생됨에 따라 농업을 근간으로 하는 국가들은 관개용수의 관리가 매우 중요하다. 작물을 재배함에 있어서, 년간 가용할 수 있는 수자원의 량과 기상 변화에 따른 수자원 확보 가능량 등에 대한 데이터 관리가 이루어져야 한다. 또한, 수자원데이타의 취득, 예측, 관리 등을 통하여 작물과 생산면적에 따른 물 공급 계획량을 산정하고, 공급량의 배분에 대한 합리적 의사결정이 이루어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 물관리체계를 조사하고, 수자원 공급량에 대한 데이터 분석을 통하여 의사결정 지원체계의 보완 사항을 도출하였다. 그리고, 새로운 의사결정지원시스템 구축에 있어서, 실효성있는 시스템 구현이 가능하도록 설계방안을 제시하고자 하였다.

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글로벌 게임 트렌드의 빅데이터 분석을 통한 국내 게임 시장의 발전 방향성 제시 (Suggestion of development for domestic game market through big data analysis of global game trend)

  • 송준협;임민우;김한수
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.161-164
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    • 2022
  • 게임 산업은 기술의 발전과 비대면 서비스 수요 증가로 해마다 발전하고 있다. 본 연구는 사용자들의 수요를 조사하기 위하여 대중성이 가장 높은 온라인 게임 플랫폼에서 이용 시간이 많은 게임 정보를 확인하였다. HTML 파싱(parsing) 라이브러리를 통해 해당 게임들의 리뷰를 크롤링하여 엑셀 파일로 데이터베이스화하였고, 자연어 처리 라이브러리를 활용하여 데이터를 정제하였다. 총 5개 장르에 대하여 분석한 결과 각 장르에 해당하는 대표적인 키워드를 확인할 수 있었다. 취득한 키워드는 범용 시각화 패키지를 활용하여 워드 클라우드 형태로 한눈에 알아볼 수 있도록 시각화하였다.

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모바일 로봇을 위한 엣지 컴퓨팅에서의 실시간 2D/3D 객체인식 (Real time 2D/3D Object Detection on Edge Computing for Mobile Robot)

  • 김재영 ;문형필
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1161-1162
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    • 2023
  • 모바일 로봇의 자율주행을 위하여 인터넷이 제약된 환경에서도 가능한 Edge computing 에서의 Object Detection 이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 Orin 보드에서 YOLOv7 과 Complex_YOLOv4 를 구현하였다. 직접 취득한 데이터를 통해 YOLOv7 을 구현한 결과 0.56 의 mAP 로 프레임당 133ms 가 소요되었다. Kitti Dataset 을 통해 Complex_YOLOv4 를 구현한 결과 0.88 의 mAP 로 프레임당 236ms 가 소요되었다. Comple_YOLOv4 가 YOLOv7 보다 더 많은 데이터를 예측하기에 시간은 더 소요되지만 높은 정확성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

스마트 인솔의 파라미터에 대한 연구 (A Study of Parameters in Smart Insole System)

  • 최영찬;태민우;신수종;최상일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.759-762
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    • 2023
  • 스마트 인솔은 멀티 센서가 장착된 디바이스로써, 발바닥의 정보를 추출하는 기기의 특성으로 인해 헬스케어 디바이스로 주목받고 있다. 최근에는 스마트 인솔 내 센서 사양의 증가로 인해 획득 가능한 데이터의 품질이 증가하였으나, 취득한 데이터를 모두 사용하는 것은 통신 대역폭 및 컴퓨팅 파워의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 인솔 내 파라미터에 대한 분석과 연구를 진행하고, 최적의 파라미터를 제시한다.

Rapid 3D-GIS기반 메타테이블을 이용한 레이트레이싱 전파분석 시스템 개발 (Development of Propagation Analysis System Using Meta-table Based on Rapid 3D-GIS)

  • 박선례;임영재;박지상;이규철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.1085-1087
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    • 2007
  • 언제 어디서나 안정된 무선 서비스 제공을 받고자하는 사용자의 요구는 증대되고 국가적으로 유한된 전파자원을 경제적이며 효율적으로 이용하고 신도시 개발과 같은 국토 개발에 따른 국민들의 전파수요에 효과적으로 대처할 수 있는 전파분석 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 형태로 취득되는 영상 및 원격탐측 자료를 처리하여 전파분석의 기본 데이터로 사용되는 3차원 공간정보를 신속하고 정확하게 구축하고 건물의 높이가 다양하고 밀집되어 있는 도심지에서 적용될 수 있는 3D Ray-Tracing을 이용하여 전파분석을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 이에 기존의 GIS데이터의 갱신주기가 길어서 발생하는 전파분석 결과의 신뢰성 저하에 대한 문제점을 Rapid Mapping 기술을 통하여 대상지역의 변화를 신속하게 추출한 후 전파분석에 이용함으로써 전파분석의 신뢰성을 높일 수 있다.

연속류 uTSN 수집 데이터 가공 방안 (Processing the Data from the uTSN of Uninterrupted Traffic Flow)

  • 박은미;서의현
    • 지능정보연구
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    • 제16권1호
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    • pp.57-69
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    • 2010
  • uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.

머신러닝 기법을 활용한 공장 에너지 사용량 데이터 분석 (Machine Learning Approach for Pattern Analysis of Energy Consumption in Factory)

  • 성종훈;조영식
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제8권4호
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    • pp.87-92
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    • 2019
  • 본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.