• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.10a
• /
• pp.625-626
• /
• 2013

This paper introduces a new method that detects human motions using a Kinect sensor. Also this paper describes a method to mimic the detected human motions. We first build a human stick model by processing the output of Kinect sensor. We detect a specific motion by using the position of each joint of the human stick model and by using the angles between joints.

• Fire Science and Engineering
• /
• v.30 no.4
• /
• pp.27-38
• /
• 2016

The paper reports the development of a distributed temperature sensing (DTS) system, which is a fire detection system using optical sensor linear detectors that depends on foreign and domestic technologies. This study accordingly analyzed the electrical signal patterns of Raman scattering light mainly used for temperature sensing among back-scattered light generated in optical fiber by using an oscilloscope. Through the measurement results, it could be verified that the Stokes signal patterns had little change by the temperature increase, but the temperature-sensitive anti-Stokes patterns had relative increase of the changes. This study developed a K-DTS system, which is an optical sensor linear fire detection system composed of an optical repeater and a receiver that can detect fires using Raman scattering light. It could be verified that the developed K-DTS system satisfied the type approval standards through the sensitivity tests using the rate of rise type and fixed temperature type sensitivity testers. In addition, performance experiments have been performed for performance evaluation of the K-DTS system developed in comparison with S-DTS system which has been imported from abroad and widely used in Korea. It can be confirmed from the results of the performance experiments using model tunnels that comparable performances can be obtained in fire detection locations and the measurements of fire temperatures.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.3-12
• /
• 2010

In previous studies, the digital measurement systems and analysis algorithms were developed by using the related techniques, such as the aerial photograph detection and high resolution satellite image process. However, these studies were limited in 2-dimensional geo-processing. Therefore, it is necessary to apply the 3-dimensional spatial information and coordinate system for higher accuracy in recognizing and locating of geo-features. The objective of this study was to develop a stochastic algorithm for the optimal sensor placement using the 3-dimensional spatial analysis method. The 3-dimensional information of the LiDAR was applied in the sensor field algorithm based on 2- and/or 3-dimensional gridded points. This study was conducted with three case studies using the optimal sensor placement algorithms; the first case was based on 2-dimensional space without obstacles(2D-non obstacles), the second case was based on 2-dimensional space with obstacles(2D-obstacles), and lastly, the third case was based on 3-dimensional space with obstacles(3D-obstacles). Finally, this study suggested the methodology for the optimal sensor placement - especially, for ground-settled sensors - using the LiDAR data, and it showed the possibility of algorithm application in the information collection using sensors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.505-508
• /
• 2021

반도체 회로의 미세화로 단위 공정이 증가하면 TAT(turn-around time) 증가에 따른 제조 비용이 늘어난다. 반도체 공정 중 포토 공정은 마스크의 회로를 웨이퍼에 전사하는 공정으로 전사를 담당하는 노광장비의 성능에 의해 회로의 정확성이 결정된다. 이런 정확성을 검증하는 계측공정은 회로의 미세화가 진행될수록 필요성은 증가하나 TAT 증가의 주된 요인으로 최근 기계학습을 사용한 다양한 예측 모형들의 개발로 계측 결과를 예측하는 실험들이 진행되고 있다. 본 논문은 노광장비 센서들의 이상값을 감지하여 분류 후 계측공정을 진행하는 LFDC(Lithography Fault Detection and Classification) 시스템의 문제인 분류 성능이 떨어지는 것을 해결하기 위해 XGBoost를 사용하여 계측공정을 진행하지 않고 노광장비 센서의 이상값을 학습된 학습기를 통해 분류하여 포토 공정을 재진행하거나 다음 공정을 진행하는 방법을 실험하였다. 실험에서 사용된 계측 결과 예측 모형은 89%의 정확도를 확보하였고 반도체 데이터 특성인 심각한 불균형의 데이터에 대해서도 같은 정확도를 얻었다. 이런 결과는 노광장비 센서들의 이상값에 대해 89%는 정상으로 판단하였고 정상으로 판단한 웨이퍼를 실제 계측 시 예측과 같은 결과를 얻었다. 계측 결과 예측 모형을 사용하면 실제 계측을 진행하지 않고 노광장비 센서들의 이상값에 대한 판정을 할 수 있어 TAT 단축으로 제조 비용감소, 계측 장비 부하 감소 및 효율 향상을 할 수 있다. 하지만 본 논문에서는 90%의 성능을 보이는 계측 결과 예측 모형으로 여전히 10%에 대해서는 실제 계측이 필요한 문제에 대해 추후 더 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.289-292
• /
• 2022

본 논문에서는 실제 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 소음 및 진동, 차량 및 보행자 사고와 같은 위험 요소로부터 발생하는 위험 상황들을 분류하고, 철도 건널목(교차로) 운행 상황을 구현한 모형 철도 주변에 센서를 부착하여 철도 건널목에서 발생하는 위험 요소들을 아두이노 센서로 감지해 데이터를 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 활용하여 사용자의 상황에 맞는 철도데이터 운영시스템을 제안한다.

• The Journal of Engineering Geology
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.331-337
• /
• 2015

A new technique is presented to detect unstable slope behavior, based on Hotelling's T² analysis of pore pressure and water content obtained during flume tests using granitic and gneissic weathered soils. Three sets of pore pressure-water content values were simultaneously obtained during each test, and T² statistics at the 90.0% and 95.0% confidence levels were calculated based on the correlations between values. The results show that unsuccessful detection of some local failures of the flume slope depended on the sensor position. In the case of global slope failures, anomalous behavior was detected between several hundred and several thousand seconds before the event as T² statistics exceeded the confidence interval 90%. Hotelling's T² analysis provides a single control criterion because it enables correlations between diverse measured values within the same slope; the criterion also includes stepwise criteria for a forecasting and warning system based on confidence levels.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.1506-1514
• /
• 2015

In this paper, we proposed a forest fires prediction and detection system. It could provide a situation of fire prediction and detection methods using context awareness sensor. A fire occurs wide range of sensing a fire in a single camera sensor, it is difficult to detect the occurrence of a fire. In this paper, we propose an algorithm for real-time by using a temperature sensor, humidity, Co2, the flame presence information acquired and comparing the data based on multiple conditions, analyze and determine the weighting according to fire in complex situations. In addition, it is possible to differential management of intensive fire detection and prediction for required dividing the state of fire zone. Therefore we propose an algorithm to determine the prediction and detection from the fire parameters as an temperature, humidity, Co2 and the flame in real-time by using a context awareness sensor and also suggest algorithm that provide the path of fire diffusion and service the secure safety zone prediction.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.267-270
• /
• 2021

본 논문에서는 기차의 운행 중 철도에서의 여러 위험 요소를 관리하기 전, 이를 테스트 하기 위해 기차 모형의 특정 부위나 철도 혹은 주변 요소에 아두이노 센서를 부착하여 감지된 값을 제공하고, 수집한 스트림 데이터를 브라우저 화면에 실시간으로 출력하여 모니터링하는 웹 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이를 통해 사용자는 웹을 이용하여 손쉽고 간편하게 철도에서의 상황 정보가 변화하는 것을 파악할 수 있고, 문제 발생 시 데이터를 분석하여 어떤 문제가 있는지 알 수 있다. 이를 이용하여 여러 애플리케이션과 연동해서 사용자에게 편의성과 편리성을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.1093-1096
• /
• 2021

우리는 1 인 가구가 늘어나고 있고 주거 침입 사고도 많이 발생하고 있는 현재 사회에 맞게 도어락에 보안을 강화하고, 집안에 CCTV 를 설치하여 감시하는 서비스를 제공하여 거주자의 불안감을 덜어내도록 한다. 사용한 H/W 는 아두이노와 지문인식센서로 도어락의 지문인증에, 라즈베리파이와 웹 캠은 도어락의 얼굴인증, CCTV 에 사용하여 구축했다. 또한 도어락 인증에 성공하면 집 모형의 문을 열어주기 위해 서보 모터를 사용했다. 사용한 S/W 는 데이터 저장, 얼굴 인증은 AWS 클라우드 서비스를 활용했고, 스마트폰 알람은 FCM 을 사용하였다. OpenCV 를 사용해 움직임 감지를 하고, Flask, Ngrok 를 활용해 실시간 스트리밍이 가능하도록 했다. 어플에서는 관리자가 데이터를 관리(조회, 추가, 삭제)를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.746-749
• /
• 2019

자유 단조는 고온에 가열한 강괴에 높은 압력을 가하여 원하는 형상의 제품을 만드는 공정으로 에너지 소모가 매우 크다. 여러 개의 강괴를 가열로에 장입하여 고온에 가열한 후 소재를 하나씩 꺼내어 프레스 공정을 수행한다. 가열로에 함께 장입되는 소재들의 조합에 따라 가열 시 소요 시간 및 에너지 사용량이 달라진다. 소재 조합에 따른 가열 비용 예측을 통해 최적의 소재 조합을 결정하여 에너지 효율을 높일 수 있다. 비용 예측 모형을 학습하기 위해서는 가열 소요 시간 및 에너지 사용량 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가열로의 온도 및 가스 사용량 데이터를 이용하여 가열로의 가동 상태 변경 지점을 감지하는 방안을 제안한다. 가열로의 온도 및 가스 사용량은 IoT 인프라를 기반으로 손 쉽게 획득할 수 있다. 가열로의 상태 별로 온도 및 가스 사용량에 나타나는 패턴을 이용하여 상태 변경 지점을 감지한다. 이를 통해 가열 공정 데이터를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 가열로의 상태를 실시간에 모니터링이 가능함으로써 불필요하게 가열하는 것을 예방하여 에너지 효율을 높일 수 있다.