• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.3
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• pp.173-180
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• 2024

The purpose of this study was to determine the accuracy of chest compression according to the patient body weight and the rescuer's weight when performing chest compression on a cardiac arrest patient that occurred on a home bed. From January 07 to January 19, 2023, 36 paramedic students from N and S universities who completed the KBLS provider curriculum of the Korea Cardiopulmonary Resuscitation Association were measured at the subject's knee position, the depth of the mattress being pressed by the weight of the manikin, and the depth of the mattress being pressed by the weight of the manikin were measured during continuous chest compression for 2 minutes. As a result of the study, if a child's cardiac arrest is found at home, the patient is moved to the floor to proceed with chest compression, and the first witness to find an adult cardiac arrest is recommended to proceed on the bed rather than force the patient under the bed to proceed with chest compression.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.6
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• pp.513-519
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• 2016

In this study, dynamic vertical displacement of liquid in the tuned liquid column damper(TLCD) is measured by a laser Doppler vibrometer(LDV) to overcome limitations of existing sensors and to leverage noncontact sensing. Addressing advantages of noncontact measurements, operational principles of the LDV to measure velocity and displacement of a target object in motion is explained. The feasibility of application of the LDV to measurement of liquid motion in the TLCD is experimentally explored. A series of shake table tests with the TLCD are performed to determine requirements of application of the LDV. Based on the experimental results, it is proved that the LDV works under the condition of adding dye to the liquid by increasing the intensity of reflected laser and thus validity is verified by comparison with a conventional wave height meter.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.10 no.1
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• pp.1-18
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• 2007

Non-linear elastic wavefield inversion is a powerful method for estimating elastic parameters for physical constraints that determine subsurface rock and properties. Here, I introduce six elastic-wave velocity models by reconstructing elastic-wave velocity variations from real data and a 2D elastic-wave velocity model. Reflection seismic data information is often decoupled into short and long wavelength components. The local search method has difficulty in estimating the longer wavelength velocity if the starting model is far from the true model, and source frequencies are then changed from lower to higher bands (as in the 'frequency-cascade scheme') to estimate model elastic parameters. Elastic parameters are inverted at each inversion step ('simultaneous mode') with a starting model of linear P- and S-wave velocity trends with depth. Elastic parameters are also derived by inversion in three other modes - using a P- and S-wave velocity basis $('V_P\;V_S\;mode')$; P-impedance and Poisson's ratio basis $('I_P\;Poisson\;mode')$; and P- and S-impedance $('I_P\;I_S\;mode')$. Density values are updated at each elastic inversion step under three assumptions in each mode. By evaluating the accuracy of the inversion for each parameter set for elastic models, it can be concluded that there is no specific difference between the inversion results for the $V_P\;V_S$ mode and the $I_P$ Poisson mode. The same conclusion is expected for the $I_P\;I_S$ mode, too. This gives us a sound basis for full wavelength elastic wavefield inversion.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.8
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• pp.69-75
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• 2022

In this paper, a method for predicting the speed for each lane from the link speed using an artificial neural network is presented to increase the accuracy of predicting the required time of a driving route. The time required for passing through a link is observed differently depending on the direction of going straight, turning right, or turning left at the intersection of the end of the link. Therefore, it is necessary to predict the speed according to the vehicle's traveling direction. Data required for learning and verification were constructed by refining the data measured at the Gongpyeong intersection of Gukchaebosang-ro in Daegu Metropolitan City and four adjacent intersections around it. Five neural network models were used. In addition, error analysis of the prediction was performed to select a neural network experimentally suitable for the research purpose. Experimental results showed that the error in the estimation of the time required for each lane decreased by 17.4% for the straight lane, 4.4% for the right-turn lane, and 3.9% for the left-turn lane. This experiment is the result of analyzing only one link. If the entire pathway is tested, the effect is expected to be greater.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1044-1049
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• 2006

얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1994 no.12
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• pp.153-156
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• 1994

An in vitro steady flow experiment was performed in order to test the accuracy of velocity measurement obtained through a pulsed Doppler echocardiography. A flow phantom was designed for the use in a wide velocity range at a given flow rate. The results showed that the pulsed Doppler velocity measurement obtained in this flow phantom is accurate at low flow rates. However, ultrasound velocity measurement should be performed under a careful considerations of PRF and Doppler gain settings, especially at higher flow rates.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2004.05a
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• pp.593-608
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• 2004

우리나라의 경우 교통정보수집용 검지기는 루프검지기가 주종을 있으며, 지금까지 한국에서 루프검지기를 대체할 수 있는 영상 및 초단파검지기와 같은 대체검지기에 대한 평가는 단속류 보디는 연속류 상황에 대한 평가로 제한되어 왔다. 한편 최근들어 점차 고속도로를 중심으로 영상검지기의 설치개소수가 급속히 증가하고 있는 추세이다. 이 영상검지기의 경우 연속 교통류 상황의 15 분 혹은 5 분 단위의 점유율, 교통량, 속도등의 교통변수 측정정확도는 검지시스템의 요구사항을 충족하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 한국의 장래 교통관리 첨단화에 요구되는 교통자료 수집수준을 시가지도로 및 고속도로를 중심으로 파악하고, 루프검지기의 대체 검지기로서 영상검지기에 대한 성능평가 및 분석을 실시하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2068-2071
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• 2003

최근 표준화가 완성된 H.264 는 가변 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 그리고 1/4 화소 움직임 벡터 정확도를 지원하고 있다. 그러나 이러한 새로운 부호화기술은 부호화 효율 향상의 주된 요인이면서, 동시에 높은 복잡도의 요인이기도 하다 따라서 H.264 비디오 표준의 실제 응용 확대를 위해서는 이러한 기술의 속도향상이 필수적이다. [1]에서 제안한 고속 모드 결정법은 조기에 모드 결정을 할 수 있기 때문에, 움직임 벡터 탐색과 비트율-왜곡치 (Rate-Distortion cost) 계산 과정을 효율적으로 생략할 수 있는 방법이다. 하지만 [1]에서 제안된 측정치 r은 주변 블록의 정보를 이용하지 않기 때문에 모드 결정 에러를 좀 더 효과적으로 줄이지 못했다. 본 논문에서는 주변 블록의 정보를 이용하여 [1]의 방법을 개선시킨 것으로 실험 결과 큰 부호화 손실 없이 계산 량 감소에 있어 매우 높은 효율을 제공함을 확인하였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.169-172
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• 2002

차량검출에 관한 연구는 교통량 관측을 위해서 가장 기본적이고 필수적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통 정보 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 여러가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 하지만 일반적인 영상기반 시스템에서는 기상상태에 관해서 민감하게 반응하지 못하는 단점이 있다. 악천후가 발생하는 환경에서 영상의 노이즈는 차량의 교통정보 추출에 있어서 심각한 성능의 저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 함께 기상 상태에 대해 영향을 덜 받는 향상된 차량정보 추출 방식을 제안 하였다. 제안된 방법은 에지를 기반으로 추출된 차량영상으로부터 비나 눈으로 인한 악천후 때문에 생긴 영상 잡음을 제거 하는 방식으로 기존의 방식에 비해 차량검출 정확도의 오류가 감소되었다. 본 논문에서 제안한 robust 한 차량검출 방법을 기반으로 하여 차량추적, 차량계수, 차종분류, 그리고 속도측정을 수행하여 각 도로의 부하르 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련되 여러 가지 교통 정보들을 추출하는데 응용될 수 있다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.08a
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• pp.71-73
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• 2018

사람의 음성이 가진 고유한 특성을 이용하여 그 안에 담긴 감정을 분석하여 파악할 수 있다면 효과적인 의사소통이 가능할 것이다. 본 연구에서는 음성이 가진 피치 값과, 속도의 변화와 같은 요소를 데이터화 하여 그 안에 담긴 감정을 기계학습을 통해 분류 및 예측하는 과정을 거친다. 감정 별 음성 데이터 분석을 위해 다양한 기계학습 알고리즘을 활용하며 선행 연구들보다 높은 정확도로 신뢰할 수 있는 측정 결과를 제공해 줄 수 있을 것이다. 이를 통해 음성만으로 사람의 감정을 파악하여 효과적인 의사소통 및 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.