• 제목/요약/키워드: 사물인식

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AIoT 기반 고위험 산업안전관리시스템 인공지능 연구 (AIoT-based High-risk Industrial Safety Management System of Artificial Intelligence)

  • 여성구;박대우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권9호
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    • pp.1272-1278
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    • 2022
  • 정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 이 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년 동기 대비 10.7% 증가하였다. 따라서, 산업 현장에서는 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 고위험 산업현장의 안전관리를 위하여 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합 센서 AIoT 디바이스로 가스 센싱값, 음성, 모션값을 실시간으로 수집하여, 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값을 분석하여 위험 상황을 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서는 전송 받은 위험정보를 실시간으로 모니터링 하여 즉각적인 구호조치가 수행되도록 한다. 본 연구에서 제안하는 AIoT 디바이스와 안전관리 시스템을 고위험군 산업 현장에 적용함으로써, 산업재해를 최소화하고 사회안전망 확대에도 기여할 것이다.

AI를 접목한 IoT 기반 산업현장 안전관리 시스템 (IoT industrial site safety management system incorporating AI)

  • 이슬;조소영;여승연;이희수;김성욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.118-121
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    • 2022
  • 국내 산업재해 사고 사망자의 상당수가 건설업에서 발생하고 있다. 건설 현장에는 굴삭기, 크레인과 같은 중장비가 많고 높은 곳에서 작업하는 경우가 흔해 위험 요소에 노출될 가능성이 높다. 물리적 사고 외에도 작업 중 발생하는 미세먼지에는 여러 유해 인자가 존재하여 건설근로자들에게 호흡기질환과 같은 직업병을 유발한다. 정부에서는 산업현장 안전 관리의 중요성이 증가함에 따라 각종 산업재해로부터 근로자를 보호하기 위한 법안을 마련하였다. 따라서 건설 현장의 경우 산업재해를 방지하기 위해서 위험요소를 사전에 인지하고 즉각 대응할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통한 자동화 기술을 활용하여 24시간 안전 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 IoT 기반 통합안전 관리 시스템은 AI를 적용한 CCTV를 통해 산업 현장을 모니터링하고, 다수의 IoT 센서가 측정한 수치를 근로자 및 관리자가 실시간으로 확인할 수 있게 하여 산업 현장 내 안전사고를 예방한다. 구체적으로 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도, 가스 농도, 온도, 습도, 안전모 착용 여부 등을 모니터링할 수 있다. 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기거나 안전모를 착용하지 않은 근로자가 발견될 경우 근로자 및 관리자에게 경고 알림을 발송한다. 유해물질 농도는 IoT 센서를 통해 측정하며 안전모 착용 여부는 카메라 센서에 딥러닝 모델을 적용하여 인식하였다. 본 연구에서 제시한 통합안전관리시스템을 통해 건설현장을 비롯한 산업현장의 산업재해 감소와 근로자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

라이다 기반 실내 자율주행 차량에서 신경망 학습을 사용한 성능평가 (Performance Evaluation Using Neural Network Learning of Indoor Autonomous Vehicle Based on LiDAR)

  • 권용훈;정인범
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권3호
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    • pp.93-102
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    • 2023
  • 클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

데이터 전처리 기능을 활용한 음식 사진 인식 서비스 설계 및 구현 (Food recognition service using HSV data preprocessing function)

  • 김학겸;유연준;신대현;오주현;이진아;김영운
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1215-1218
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    • 2021
  • 한국을 방문하는 외국인들은 매년 증가하고 있고 방한 목적 중 식도락관광이 3위에 오를 만큼 세계에서 한국 음식은 위상이 높아지고 있다. 하지만, 한국에서의 알레르기 성분 표시는 법적 의무가 아니기 때문에 대부분의 한식당에서는 이를 표시하지 않고 있고 알레르기가 있는 외국인 관광객들은 한국 음식 섭취에 있어서 상당한 위험과 불편함을 부담하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝을 활용하여 사진 촬영만으로 쉽고 정확하게 알레르기 성분을 제공하고자 사물 이미지 데이터 전처리를 위한 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미지의 HSV의 평균 및 분산, 표준편차를 통해 불필요한 데이터를 제거한다. 성능평가에서는 비빔밥, 불고기, 제육볶음 등 사진 약 500장의 데이터 셋을 구성하여 HSV의 평균 및 분산을 통해 이미지를 제거하는 방식으로 구축한 데이터 셋을 TensorFlow를 통해 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과, 제안하는 기법으로 구축한 데이터 셋은 최소 15%에서 최대 25% 높은 정확도와 최소 37.96%에서 최대 42.85% 높은 정도 낮은 학습시간을 보여주었다. 향후 HSV를 활용한 데이터 전처리 기법은 더 많은 데이터를 통해 더욱 구체적인 성능 분석이 필요하다. 또한, 실질적인 개발 및 구현을 통해 제안하는 데이터 전처리 기법의 더욱 현실적인 검증이 필요하다.

가치-태도-행동 모델을 적용한 호텔 AI 로봇서비스에 관한 연구 (A Study on hotel AI robot service built on the value-attitude-behavior(VAB) model)

  • 전혜진;이희승
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권8호
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    • pp.60-68
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    • 2023
  • 코로나19 이후 호텔기업들은 경영환경 변화를 빠르게 겪고 있으며, 4차산업혁명의 영향으로 서비스 제공에 있어 빅데이터, 사물인터넷의 활용은 물론 인공지능(AI) 로봇서비스를 도입하는 등 차별화를 통해 경쟁 우위를 확보하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 AI 로봇서비스를 도입한 호텔을 이용한 경험이 있는 고객들을 대상으로 그들이 인식하는 로봇서비스 가치와 이용태도, 행동의도에 미치는 영향에 대해 분석해보았다. 연구결과 호텔에서 로봇서비스를 이용해본 고객들이 지각하는 로봇서비스의 가치는 크게 사회적, 경험적, 기능적 3가지 차원으로 구분되었으며 이들 모두 이용태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 사회적, 기능적, 경험적 가치의 순으로 이용태도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 이용태도 역시 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되어 가치-태도-행동 모델과 일치하는 결론이 도출되었다. 이에 AI 로봇서비스의 다각화 된 서비스를 통해 호텔 용고객들의 만족도를 제고하는 호텔의 노력이 필요하다고 사료된다.

차량용 LiDAR 센서 물리적 신호교란 공격 중심의 실험적 분석과 대응방안 제안 (Experimental Analysis of Physical Signal Jamming Attacks on Automotive LiDAR Sensors and Proposal of Countermeasures)

  • 황지웅;윤요섭;오인수;임강빈
    • 정보보호학회논문지
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    • 제34권2호
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    • pp.217-228
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    • 2024
  • 자율주행 자동차의 안전한 운행을 위해 카메라, RADAR(RAdio Detection And Ranging), 초음파 센서 중 중추적인 역할을 하는 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 360도에서 사물을 인식하고 탐지할 수 있다. 하지만 이러한 LiDAR 센서는 레이저를 통해서 거리를 측정하기 때문에 공격자에 노출되기 쉬우며 다양한 보안위협에 직면해있다. 따라서 본 논문에서는 LiDAR 센서를 대상으로 한 여러 가지 보안 위협인 Relay, Spoofing, Replay 공격을 살펴보고 물리적 신호교란(Jamming) 공격의 가능성과 그 영향을 분석하며, 이러한 공격이 자율주행 시스템의 안정성에 미치는 위험을 분석한다. 실험을 통해, 물리적 신호교란 공격이 LiDAR 센서의 거리 측정 능력에 오류를 유발할 수 있음을 보여준다. 개발이 진행 중인 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V), 다중 센서 융합과 LiDAR 비정상 데이터 탐지를 통해 이러한 위협에 대한 대응방안과 자율주행 차량의 보안 강화를 위한 기초적인 방향을 제시하고 향후 연구에서 제안된 대응방안의 실제 적용 가능성과 효과를 검증하는 것을 목표로 한다.

국방 임무 종속성을 고려한 핵심 자산 도출 방안 연구 (A Study on the Assessment of Critical Assets Considering the Dependence of Defense Mission)

  • 김준석;엄익채
    • 융합보안논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.189-200
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    • 2024
  • 최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.

동양회화의 경영위치(經營位置)에 의한 여백(餘白)의 미(美) 연구(硏究) (A study on the beauty of space by overall arrangement and composition of a picture in Oriental painting)

  • 이승숙
    • 조형예술학연구
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    • 제11권
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    • pp.201-220
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    • 2007
  • 본 논문은 동양회화(東洋繪畵)에 있어서 경영위치(經營位置)에 의한 여백(餘白)의 미(美)를 두 가지 관점(觀點)에서 고찰하였다. 첫째, 화면구성(畵面構成)의 일환인 경영위치(經營位置)로 드러나는 여백(餘白)의 처리 방법에 대한 기존의 방법론을 사료(史料)를 통하여 분석(分析)하여 체계적으로 정리하였으며, 둘째, 여백(餘白)의 미(美)에 대한 전통적(傳統的) 관점과 본인의 관점을 비교하여 그 차이점을 파악(把握)하였다. 대부분의 선행연구(先行硏究)와 자료(資料)는 여백(餘白)의 운영(運營)과 표현방법이 거의 수묵(水墨), 산수화(山水畵)에 집중되어 있었기 때문에 본인은 채색(彩色)위주의 작업을 하면서 여러 조형요소 가운데 사물간의 구성 및 색채(色彩)간의 조화(調和)를 통한 화면공간의 운용문제에 대해 연구하였으며, 동양회화의 회면구성을 담당하는 경영위치(經營位置) 요소 가운데 여백(餘白)의 미(美)를 새롭게 평가하고 인식(認識)하는 계기를 마련하고자 하였다. 수묵화(水墨畵)와 달리 채색화(彩色畵) 분야에서 제대로 인식(認識)되지 못했던 여백(餘白)의 운용에 대한 표현성의 확대와 그 의미를 살펴보았으며 이를 통해 표현기법이나 표현 언어 측면에서 공통점을 갖는 다른 예술분야(藝術分野)와 연계(連繫)하여 연구 분석함으로써 여백(餘白)의 표현과 그 감상의 경계가 결코 회화(繪畵) 한 분야에만 국한되지 않음을 연구하였다. 여백(餘白)의 개념(槪念) 및 표현방법에서는 여백(餘白)과 공간(空間)의 기본개념을 탐구하고 분석하면서 동양사상(東洋思想) 속에 나타나는 여백개념(餘白槪念)을 정리하였고 경영위치(京營位置)의 형성과 변천을 정리하고 원개념(遠槪念)을 정리하였다. 본인은 작품창작에 있어서 사물의 본질(本質)을 파악하여 표현하기 위한 방법으로 형사적인 측면과 신사적(神似的)인 측면을 함께 고려하였다. 형사적(形似的)인 측면에 해당하는 드러난 형상의 표현은 대체로 격물치지적(格物致知的) 측면을 고려하였으며, 사의적(寫意的) 측면에 해당하는 무형(無形)의 형(形)은 창작 주체의 정신과 합일되는 '물화(物化)'의 경지에 이르고자 노력하였다. 그 안에 내재된 정신성을 표출하기 위하여 장자(莊子)가 제시한 '심제(心齊)'와 '좌망(坐忘)'의 경계를 추구하면서 정신적 수양의 경지에 이르고자 하였다. 정신적 수양이 작품 속에 투영될 때 화면에 외형적인 형태와 더불어 내재된 본질도 함께 전달될 수 있으며 화면 속에 표현된 형상(形象)의 이미지는 현실에서 체득(體得)한 심미적 경험(經驗)을 바탕으로 하는 것이라 보았다. 본 논문은 역대(歷代) 화가(畵家)들과 이론가들이 남긴 역사적(歷史的) 유산(遺産)들을 근거(根據)로 전통(傳統)을 계승(繼承)하고 변호시켜 재창조(再創造)함으로써 본인 작품의 정체성(整體性)을 확립해야 한다는 사실을 알게 되었다. 본인이 추구하고 지향(指向)하는 작품세계의 정체성(整體性)을 확립하기 위해서 전통(傳統)과 현대(現代)를 창조적(創造的)인 방법으로 융화(融和)시켜 향후 작품의 방향성(方向成)을 찾고자 하였다.

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합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 활용한 지능형 아토피피부염 중증도 진단 모델 개발 (Development of Intelligent Severity of Atopic Dermatitis Diagnosis Model using Convolutional Neural Network)

  • 윤재웅;전재헌;방철환;박영민;김영주;오성민;정준호;이석준;이지현
    • 경영과정보연구
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    • 제36권4호
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    • pp.33-51
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    • 2017
  • 제4차 산업혁명의 등장과 경제성장으로 인한 '국민 삶의 질 향상' 요구 증대로 인해 의료서비스의 질과 의료비용에 대한 국민들의 요구수준이 향상되고 있으며, 이로 인해 인공지능이 의료현장에 도입되고 있다. 하지만 인공지능이 의료분야에 활용된 사례를 살펴보면 '삶의 질'에 직접적인 영향을 끼치는 만성피부질환에 활용된 사례는 부족한 실정이며, 만성피부질환 중 대표적 질병인 아토피피부염은 정성적 진단 방법으로 인해 진단의 객관성을 확보할 수 없다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 아토피피부염의 객관적 중증도 평가 방법을 마련하여 아토피피부염 환자의 삶의 질을 향상시키고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 가톨릭대학교 의과대학 성모병원의 데이터베이스로부터 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 수집했으며, 수집된 이미지 데이터에 대한 정제 및 라벨링 작업을 수행하여 모델 학습과 검증에 적합한 데이터를 확보했다. 둘째, 지능형 아토피피부염 중증도 진단 모형에 적합한 이미지 인식 알고리즘을 파악하기 위해 다양한 CNN 알고리즘들을 병변별 학습용 데이터로 학습시키고, 검증용 데이터를 활용하여 해당 모델의 이미지 인식 정확도를 측정했다. 실증분석 결과 홍반(Erythema)의 경우 'ResNet V1 101', 긁은 정도(Excoriation)의 경우 'ResNet V2 50'이 90% 이상의 정확도를 기록하였으며, 태선화(Lichenification)의 경우 학습용 데이터 부족의 한계로 인해 두 병변보다 낮은 89%의 정확도를 보였다. 해당 결과를 통해 이미지 인식 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 전문적 지식이 요구되는 분야에도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 임상환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

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근거 이론을 적용한 가상 비서의 사용자 경험 분석 - SKT 가상 비서 'NUGU'를 중심으로 - (An User Experience Analysis of Virtual Assistant Using Grounded Theory - Focused on SKT Virtual Personal Assistant 'NUGU' -)

  • 황승희;윤재영
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.31-40
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    • 2017
  • 본 연구는 2016년 9월 1일 국내에 처음 출시된 가상 비서 음성인식 디바이스 SKT 'NUGU'의 행태를 분석하기 위한 질적 연구이다. 연구를 위해, 해당 기기를 한 달 이상 사용한 사용자 9명을 대상으로 각 1시간 이상의 심층인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 자료는 전사하여 개방코딩, 축 코딩, 선택코딩을 통한 근거 이론을 적용하여 분석하였다. 그 결과 심층인터뷰 내용에 대한 362개의 개념을 도출하였으며 16개의 하위 범주와 10개의 상위 범주로 추상화하였다. 개방 코딩이 진행된 이후에는 축 코딩을 통해 전반적인 사용 행태를 파악하고자 패러다임 모형을 제시하였다. 선택코딩을 진행하여 이야기 윤곽의 전개를 통한 핵심범주를 도출하였으며, 코딩의 결과로 사용 행태를 유형화하였다. 유형화 결과, 크게 의존형과 탐구형의 사용 행태를 보임을 확인할 수 있었으며, 각 유형이 해당 기기에 관하여 어떠한 콘텐츠를 선호하며, 어떤 불편사항이 있는지 분석하였다. 그 결과, 의존형 사용자는 음성인식 기술을 활용한 스피커 제어 기능 때문에 구매하였고, 기기의 제어 방식에서는 대체로 만족하였으나 가상 비서 서비스를 다각도로 활용하기보다는 음성제어가 가능한 블루투스 스피커로 이용하는 한계를 보였다. 탐구형 사용자는 스마트홈과 관련된 사물인터넷 관련 제어를 활용하거나 양방향 소통을 시도 하였으나, 현재 해당기기와 연결되는 서비스가 부족하고, 원활한 양방향 소통이 불가능하다는 한계를 느껴 지속적인 사용에 어려움을 느끼고 있었다. 본 연구는 이러한 분석 결과를 기반으로 향후에 국내 가상 비서 서비스를 제안하고자 할 때에 활용할 수 있는 가상 비서의 사용자 경험에 관한 기초 자료를 제시하였다.