• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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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.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.19 no.1
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• pp.76-83
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• 2023

Purpose: In emergency situations such as earthquakes, heavy rains, typhoons, or fires, when quick delivery of emergency alerts is crucial, the hearing impaired are the ones who are the most disadvantaged and vulnerable when alerts are only delivered through auditory or text alerts. They can't perceive auditory information, and many have difficulties in fast understanding text-based alerts. Method: An alert system that can deliver pictograms for specific disaster situations has been devised. Then, a novel approach based on artificial intelligence has been studied so that the pictograms for specific disaster situations can be chosen instantly once a disaster alert is issued in text. Result: A disaster alert system that delivers pictograms for specific disaster situations was developed and a novel method has been suggested for automatic delivery. Conclusion: A system to instantaneously deliver disaster alert information in pictograms has been developed to improve alert delivery to the populations vulnerable to disaster due to hearing impairment by the instantaneous understanding of disaster situations through visual information.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.12
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• pp.63-71
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• 2020

In this paper, we propose a fire detection technology using YOLOv3 and EfficientDet, the most reliable artificial intelligence detection algorithm recently, an alert service that simultaneously transmits four kinds of notifications: text, web, app and e-mail, and an AWS system that links fire detection and notification service. There are two types of our highly accurate fire detection algorithms; the fire detection model based on YOLOv3, which operates locally, used more than 2000 fire data and learned through data augmentation, and the EfficientDet, which operates in the cloud, has conducted transfer learning on the pretrained model. Four types of notification services were established using AWS service and FCM service; in the case of the web, app, and mail, notifications were received immediately after notification transmission, and in the case of the text messaging system through the base station, the delay time was fast enough within one second. We proved the accuracy of our fire detection technology through fire detection experiments using the fire video, and we also measured the time of fire detection and notification service to check detecting time and notification time. Our AI fire detection and notification service system in this paper is expected to be more accurate and faster than past fire detection systems, which will greatly help secure golden time in the event of fire accidents.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.395-396
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• 2021

We have changed a lot in our lives because of a disease called Covid-19.One of the biggest changes is to check the "disaster notification character" service spent in the country every time it is sent in real time. By the way, we cannot accept the characters of other regional disasters other than the area where we live. After visiting other areas, when we returned to the area where we relocated, we experienced difficulty in confirming the flow lines because we could not receive the characters of the flow lines of the corona confirmed persons in the visited areas separately. And if you use the broadcast-type broadcast service, you will not receive unnecessary copper wire information, and you will be able to obtain the characters of the disaster only where we visited. We try to provide app services to provide the public with more accurate and reliable information.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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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.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.1
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• pp.1-9
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• 2023

Many studies have analyzed marine accidents, and since marine accident information is updated every year, it is necessary to periodically analyze and identify the causes. The purpose of this study was to prevent accidents by identifying and analyzing the causes of marine accidents using previous and new data. In marine accident data, 1,921 decisions by the Korea Maritime Safety Tribunal on marine accidents on fishing ships over 16 years were collected in consideration of the specificity of fishing ships, and 1,917 cases of accident notification text history by the Ministry of Maritime Affairs and Fisheries over 3 years were collected. The decision data and text data were classified according to variables and quantified. Prior probability was calculated using a Bayesian network using the quantified data, and fishing ship marine accidents were predicted using backward propagation. Among the two collected datasets, the decision data did not provide the types of fishing ships and fishing areas, and because not all fishing ship accidents were included in the decision data, the text data were selected. The probability of a fishing ship marine accident in which engine damage would occur in the West Sea was 0.0000031%, as calculated by backward propagation. The expected effect of this study is that it is possible to analyze marine accidents suitable for the characteristics of actual fishing ships using new accident notification text data to analyze fishing ship marine accidents. In the future, we plan to conduct research on the causal relationship between variables that affect fishing ship marine accidents.