• 제목/요약/키워드: 스마트 서비스

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MMS 점군 데이터를 이용한 CCTV의 실질적 감시영역 추출 (Creation of Actual CCTV Surveillance Map Using Point Cloud Acquired by Mobile Mapping System)

  • 최원준;박소연;최윤조;홍승환;김남훈;손홍규
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1361-1371
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    • 2021
  • 스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

러시아 음악 산업 현황과 과제 - 디지털 음원을 중심으로 - (The Present Situation and Challenges of the Russian Music Industry: Centered on the Digital Sound Sources)

  • 권기배;김세일
    • 비교문화연구
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    • 제50권
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    • pp.395-424
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    • 2018
  • 이 논문은 최근 디지털 음원 분야에서 주목할 만한 성장을 이루고 있는 러시아 음악시장의 현재적 상황과 그 배경에 대해 살펴보는 것을 목적으로 한다. 현재 세계 10위권의 시장 규모를 가진 러시아 음악 산업은, 스트리밍 접속을 통한 디지털 음원 시장을 중심으로 빠르게 성장하는 세계 음악 산업의 최근 흐름을 따르고 있다. 러시아의 음악 산업에서 디지털 음원의 성장 배경으로는 다운로드 및 스트리밍 음원 서비스 증가, 인터넷 발전으로 인하여 모바일을 이용한 디지털 음원 접속 회수의 증가, 정부의 저작권법 개정 등이 주요 원인으로 거론된다. 특히 스트리밍 음원 매출은 2020년에 디지털 음원 전체 매출의 85%이상 점유율을 예상할 만큼 폭발적인 성장이 기대된다. 스마트폰의 보급, 이로 인한 러시아 국민들의 라이프 스타일 변화, 즉 별도의 오디오 기기나 디지털 플레이어가 없어도 누구나 쉽게 디지털 음원에 접근하고 음악을 들을 수 있는 '연결/접속'의 편리함과 4차 산업혁명의 '빅데이터' 해석을 통한 음원소비자의 성향 분석 등이 이러한 변화를 전위에서 이끌고 있다. 또한 러시아 정부의 '저작권법' 개정과 더불어 불법 복제 음원물의 유통 근절에 대한 강력한 정책이 효과를 발휘하고 있다는 것도 디지털 음원의 가파른 상승을 이끄는 중요한 요소로 꼽힌다. 음악은 문화적 자산 가운데 가장 중요한 요소이면서, 디지털 경제의 전반적인 성장을 견인하는 효자 콘텐츠이다. 현재 러시아 음악 산업은 과거와 비교했을 때 안정적으로 지속 가능한 성장을 도모할 수 있는 환경이 구축되고 있으며, 여기에 다음과 같은 다섯 가지 개선안(저작권 보호에 대한 러시아인들의 의식 강화, 디지털 음원 산업에 빅데이터 활용, 디지털 음원 유통자들의 독과점 개선, 적정한 음원 수익 분배율 제시, 러시아 음악 산업에 대한 투자 활성화)이 효과적이고 생산적으로 잘 작동되면 세계 음악시장에서 러시아의 역할과 입지가 확장될 가능성은 매우 크다. 이럴 경우 러시아 음악 산업은 디지털 음원 시대에 단순히 적응하는 단계를 지나 4차 산업혁명의 수혜업종인 '스트리밍'에 접속하여 음악을 소비하는 패턴이 시장의 중심이 되는 세계 음악 산업을 선도적으로 이끌어 갈 것이다.

영상품질별 학습기반 알고리즘 폐색영역 객체 검출 능력 분석 (Detection Ability of Occlusion Object in Deep Learning Algorithm depending on Image Qualities)

  • 이정민;함건우;배경호;박홍기
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.82-98
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    • 2019
  • 정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

빅데이터와 AI를 활용한 의료영상 정보 시스템 발전 방향에 대한 연구 (A Study on the Development Direction of Medical Image Information System Using Big Data and AI)

  • 유세종;한성수;전미향;한만석
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권9호
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    • pp.317-322
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    • 2022
  • 정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

도시 강우유출수 처리 인공습지의 토양특성 및 오염물질 저감에 따른 미생물 영향 평가 (Microbial Influence on Soil Properties and Pollutant Reduction in a Horizontal Subsurface Flow Constructed Wetland Treating Urban Runoff)

  • ;;오유경;;김이형
    • 한국습지학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.168-181
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    • 2024
  • 인공습지는(CW)는 침투, 흡착, 저류, 식물과 미생물의 증발산 등과 같은 수문학적 및 생태학적 기작에 의하여 오염물질 제거, 탄소흡수 및 저장, 생물다양성 향상 등의 생태계서비스를 제공한다. 본 연구는 수평지하흐름 인공습지(HSSF CW)의 미생물 군집과 토양의 물리·화학적 특성 및 처리효율의 상관관계를 분석하기 위하여 수행되었다. 연구를 위한 모니터링은 강우시 수질특성, 토양특성, 미생물 분석이 수행되었다. 따뜻한 계절(>15℃) 에서 TSS, COD, TN, TP 및 중금속(Fe, Zn, Cd) 제거효율이33~74% 범위로 나타났다. 그러나 추운 계절(≤15℃)에서 TOC 35%로 가장 높은 제거 효율이 나타났다. 인공습지 내 토양은 인근에서 채취한 토양의 토양유기탄소(SOC) 함량보다 3.3배 더 높은 함량을 가지고 있는 것으로 나타났다. 유입부와 유출부의 탄소(C), 질소(N) 및 인(P)의 화학양론비(C:N:P)는 각각 120:1.5:1 및 135.2:0.4:1로 나타났으며, 탄소에 비해 질소와 인의 비율이 매우 낮아 미생물 성장에 문제가 발생될 수 있다. 미생물 분석에서는 생물다양성 지수를 통해 미생물 군집의 풍부도, 다양성, 균질성 및 균일성이 따뜻한 계절이 추운 계절에 비해 높게 나타났다. 인공습지의 강우유출수 오염물질 중 질소고정 미생물인 Proteobacteria, Actinobacteria, Acidobacteria, Bacteroidetes가 우점종으로 미생물 생장을 촉진하는 것으로 평가되었는데 이는 특정 토양특성 및 유입수 특성이 미생물 풍부도와 밀접한 관련이 있음을 의미한다.

수경재배 유출 배액(폐양액)의 비료 손실량 평가 연구 (A Study on the Evaluation of Fertilizer Loss in the Drainage(Waste) Water of Hydroponic Cultivation, Korea)

  • 손진관;윤성욱;권진경;신지훈;강동현;박민정;임류갑
    • 한국습지학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.35-47
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    • 2023
  • 한국 시설원예 농업과 수경(양액)재배 방식은 증가하는 추세로 발생되는 배액(폐양액)의 관리 필요성이 확대되고 있다. 본 연구에서는 배출되는 폐양액의 비료 성분 양을 가격으로 평가하여 수처리비용 절감과 비료성분 재활용이라는 두가지 측면에서 기술개발과 활용 가능성을 알아보았다. 연구는 배출 배액의 수질환경 특성을 분석한 선행연구에서 제시한 분석결과를 바탕으로 비료성분의 유실 경제성을 평가하는 것으로 배출되는 배액의 총 배출량은 연간 259.7L·m2·-1을 적용하여 분석에 사용하였다. 토마토, 파프리카, 오이, 딸기 등 작물별 배액(폐양액)의 주요 수질 분석 결과를 바탕으로 평가하였으며, 인(P) 성분의 경우 인산(P2O5)의 양으로 환산하여 분석되었다. 질소(N)의 양은 토마토 1145.90kg·ha-1, 파프리카 920.43kg·ha-1, 오이 804.16kg·ha-1, 딸기가 405.83kg·ha-1로 평가되고 P2O5의 비료성분은 파프리카 830.65kg·ha-1, 토마토 622.32kg·ha-1, 오이 477.67kg·ha-1, 딸기 240.9·ha-1의 양만큼 배출하는 것으로 계산할 수 있다. 이 외에도 칼륨(K), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg)을 비롯해 철(Fe), 망간(Mn) 등 미량원소도 배출되는 것으로 분석되었다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격은 질소(N) 860.7원, 인(P) 2,378.2원, 칼륨(K) 2,121.7원, 칼슘(Ca) 981.2원, 마그네슘(Mg) 1,036.3원, 철(Fe) 126,076.9원, 망간(Mn) 6,232.1원, 아연(Zn) 15,825.0원, 구리(Cu) 31,362.0원, 붕소(B) 4,238.0원, 몰리브덴(Mo) 149,041.7원으로 평가할 수 있다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격과 앞서 분석한 작물별 폐양액의 농도, 수경재배의 평균적인 연간배출량 등을 종합적으로 고려하여 연간 유실되는 작물별 비료 유실액을 산출하였다. 분석결과 토마토의 경우 6,995,622.3원, 파프리카는 7,384,923.8원, 오이는 5,091,607.9원의, 딸기는 2,429,290.6원으로 평가되어 수경재배 4가지 작물 평균은 1ha 재배면적 기준 5,475,361.1원의 비료성분 유실이 확인되었다. 수경재배 배액을 하천으로 유출시켜 오염원으로 처리하는것 보다 배출 전 자체 처리 또는 타작물 활용을 통해 관리한다면 수처리 비용 절감과 더불어 가치있는 재이용 가능한 비료성분이 될 수 있다고 기대하였다.