• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.357-358
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• 2022

지진, 호우, 태풍, 화재 등 긴급한 재난 알림 전달이 필요한 상황에서 청각장애인은 소리를 통한 알림을 인지할 수 없으며 문자를 통한 알림의 인지율도 비장애인에 비하여 상대적으로 낮은 편으로서 일반적인 수단의 재난알림을 신속하게 인지하기 어려운 경우가 많다. 이와 같은 청각장애인의 재난안전 긴급알림 인지의 취약성 문제를 해결하고자 픽토그램을 통한 재난안전 긴급 알림 시스템이 개발되었다. 본 연구에서는 재난문자 통보문의 문구를 기반으로 인공지능을 통하여 청각장애인이 인지하기 보다 용이한 일련의 픽토그램으로 자동으로 변환하는 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 재난안전 관련 긴급 통보문과 관련되는 픽토그램 기반의 콘텐츠를 수집하고 문자 기반의 그림 출력에 적합한 인공신경망 구조와 훈련방법을 구성하여 인공신경망 기반으로 재난문자에 대응되는 픽토그램 기반의 청각장애인 재난안전 긴급알림이 생성될 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.151-152
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• 2020

4차 산업혁명의 핵심으로 떠오르고 있는 드론 산업의 성장속도가 점차 빨라짐에 따라 드론 활용도가 점차 높아지고 있다. 물류시장의 화두는 신속한 배송이지만 기존 택배 및 우편물 등을 배송하기에는 도로의 교통상황에 따라 시간이 많이 들고 인력비와 수송비등 자원이 많이 필요하다. 본 논문은 기존의 택배 시스템에서 사람이 직접 이동해서 물건을 전달하는 방식이 아니라 드론을 이용하여 효과적으로 배송할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 드론을 원하는 목적지까지 보내는 과정에서 발생하는 여러 돌발 상황을 대처할 수 있도록 GPS 및 아두이노기반의 여러 센서들을 이용하여 안정적으로 제어하는 것이 본 논문의 목적이다. 그 외 문자알림 서비스를 이용하여 택배의 실시간 위치를 알 수 있게 하고 도착알림 등을 받게 하여 편리성을 높이는데 역점을 두었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.107-108
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• 2015

본 논문에서는 조용히 해야 할 공간에서 사용할 수 있는 LED Matrix를 이용한 스마트 폰 알림 시스템에 대해 기술 하고자 한다. 스마트 폰 알림 시스템은 스마트 폰과 LED Matrix와 블루투스로 연결된 상태에서 평상시에는 날씨 패턴이나 온도패턴 등 LED Matrix에 표시되고, 스마트 폰에 전화가 왔을 시 LED Matrix가 전화패턴으로 바뀌면서 알려주게 되고 문자가 왔을 때 또한 문자패턴이 표시된다. 만약 전화나 문자 온 것을 인지 못 했을 시 왼쪽 위 끝에 LED로 부재중 표시가 된다. 또한, 실시간 패턴 그리기로 패턴을 사용자가 직접 만들 수도 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.76-83
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• 2023

연구목적: 지진, 호우, 태풍, 화재 등 긴급한 재난 알림 전달이 필요한 상황에서 청각장애인은 소리를 통한 알림을 인지할 수 없으며 문자를 통한 알림의 인지율도 비장애인에 비하여 상대적으로 낮은 편으로서 일반적인 수단의 재난알림을 신속하게 인지하기 어려운 경우가 많다. 이와 같은 청각장애인의 재난안전 긴급알림 인지의 취약성 문제를 해결하고자 픽토그램을 통한 재난안전 긴급알림 시스템이 개발되었다. 연구방법: 본 연구에서는 재난문자 통보문의 문구를 기반으로 청각장애인이 인지하기 보다 용 이한 일련의 픽토그램을 전달하는 시스템을 개발하고 자동 변환하는 방법을 탐색하고자 하였다. 연구결과: 이를 위해 재난안전 관련 긴급 통보문과 관련되는 픽토그램 기반의 알림을 전달하는 시스템이 개발되었고 자동변환에 적합한 인공신경망 구조와 훈련방법을 구성하여 재난문자에 대응되는 픽토그램 기반의 청각장애인 재난안전 긴급알림 시스템 구성이 제안되었다. 결론:본 연구를 통해 청각장애인 뿐만아니라 일반인 또는 한국어를 모르는 외국인도 쉽게 이해할 수 있는 픽토그램이 신속하게 표출될 수 있도록 하여 재난 취약계층의 취약성을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.201-202
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• 2017

현재 재난문자서비스는 재난재해 상황의 발생이 예상되거나 발생된 지역에 관련 내용을 전달해주지만 재해 예측 및 재해 발생시 알림 기능 이상을 하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 기존의 재난문자서비스 사용 경험이 있는 사용자의 의견을 통해 문제점을 파악하고, 개선하여 문자를 받는 사람의 위치를 중심으로 가까운 대피소를 즉시 검색할 수 있는 웹 애플리케이션(Web App)의 URL 주소를 첨부하여 신속히 대피를 유도할 수 있는 재난대피시스템을 제안하려 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.697-698
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• 2021

본 논문에서는 시각 장애우의 식품 안전성 증진을 위해 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR) 및 실시간 객체 인식 (you only look once, YOLO) 알고리즘에 기반한 식품의 유통기한 자동 알림 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 1) 스마트폰 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한으로 예측되는 이미지 영역을 검출하고, 2) 검출된 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 데이터를 추출하며, 3) 최종 추출된 유통기한 데이터를 음성으로 변환하여 시각 장애우에게 전달한다. 개발된 시스템은 유통기한 정보를 추출해서 사용자에게 전달하기까지 평균 약 7초 이내의 빠른 응답 속도를 보였으며, 62.8%의 객체 인식 정확도와 93.6%의 문자 인식 정확도를 보였다. 이러한 결과들은 제안하는 시스템을 시각 장애우들이 실용적으로 활용할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.63-71
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• 2020

본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.395-396
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• 2021

우리는 코로나라는 질병으로 인해 우리의 삶이 많이 바뀌었다. 그 중 가장 큰 변화 중 하나는 국가에서 보내는 '재난 알림 문자' 서비스를 실시간으로 보내올 때 마다 확인을 하는 것이다. 그런데 우리는 거주하고 있는 지역 이외에는 다른 지역 재난 문자는 따로 받지를 못한다. 우리가 다른 지역을 방문한 후에 다시 거주하는 지역으로 되돌아오면 방문했던 지역의 코로나 확진자의 동선 문자를 따로 받을 수가 없어서 동선 확인에 어려움을 겪었다. 그리고 방송형 동보 서비스를 이용하면 불필요한 동선의 정보를 받지않고, 우리가 방문했던 곳만 재난 문자를 받을 수 있게 된다. 대중들에게 더 정확하고 확실한 정보를 제공하기 위해서 앱 서비스를 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.239-240
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• 2019

본 논문에서는 유아보호를 위한 차량용 스마트 알림 시스템을 설치해야 한다는 것을 제안한다. 여름철 유아들이 차량에 갇혀 숨지는 안타까운 사건이 빈번히 일어났다. 현행 도로교통법에서는 어린이 통학버스를 운전하는 사람은 운행을 마친 후 어린이나 영유아가 모두 하차했는지를 확인 하도록 규정하고 있고 통학차량에 일정 인원 이상의 유아들이 탑승하면 통솔인원교사가 등.하교 길에 동행하도록 의무화 되어 있다. 그럼에도 불구하고 여전히 통학차량에 유아들이 방치되어 사망하는 사건사고가 일어나고 있다. 외국에는 챠량 내부의 모든 버튼을 인식 하여야 차량의 시동이 멈추게 된다. 하지만 유아를 차량에 두고 나오는 사고가 났다. 차량용 스마트 알림 시스템은 기존 버스 내부에 RF카드를 인식하면 유아의 학부모에게 문자가 전송되게 되며 차량 어디에 위치하였는지 표시가 되게 된다. 이로인해 차량에 유아를 두고 내리는 일이 없게 되며 유아가 차량을 언제 탑승하였는지 확인할 수 있게 된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권1호
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• pp.1-9
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• 2023

해양사고 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 해양사고는 매년 업데이트되고 있어 주기적으로 원인을 분석하고 규명하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 이전의 데이터와 새로운 데이터를 활용하여 해양사고를 파악·분석을 통해 어선 해양사고 원인을 규명하여 사고를 예방하는 것이다. 해양사고 데이터는 어선의 특수성을 고려하여 해양안전심판원의 어선에 대한 해양사고재결서 16년간의 1,921건을 수집하였으며, 해양수산부 종합상황실 사고알림문자 이력 3년간의 1,917건을 수집하였다. 재결서 데이터와 문자 데이터는 변수에 따라 분류하였으며, 수량화 작업을 수행하였다. 수량화 작업을 통한 데이터를 사용하여 베이지안 네트워크를 이용해 사전확률을 계산하였고, 후방 추론을 이용하여 어선 해양사고를 예측하였다. 두 가지 수집한 데이터 중 해양사고재결서는 모든 어선의 사고가 재결서에 포함되지 않았기 때문에 해양수산부 사고알림문자를 선택하였다. 분류한 데이터를 베이지안 네트워크를 사용하여 어선 해양사고의 사전 확률을 계산하였다. 후방 추론으로 계산한 기관손상이 서해 연안에서 발생할 어선 해양사고의 확률은 0.0000031%였다. 이 연구의 기대효과는 어선 해양사고를 분석하기 위하여 새로운 사고알림문자 데이터를 활용하여 실제 어선 특성에 맞는 해양사고를 분석할 수 있다는 것이다. 추후에는 어선 해양사고에 영향을 미치는 변수들 간의 인과관계에 관한 연구를 수행할 예정이다.