The measurement of morphological features is essential in aquaculture, fish industry and the management of fishery resources. The measurement of fish requires a large investment of manpower and time. To save time and labor for fish measurement, automated and reliable measurement methods have been developed. Automation was achieved by applying computer vision and machine learning techniques. Recently, machine learning methods based on deep learning have been used for most automatic fish measurement studies. Here, we review the current status of automatic fish measurement with traditional computer vision methods and deep learning-based methods.
최근 행위인식 기술은 u-헬스케어 분야를 통해서 실용화되는 단계에 이르고 있다. 실생활에 적용단계에 있는 행위인식 시스템은 기존의 서버 및 데스크톱 환경에서 벗어나 모바일 기기를 기반으로 수행되도록 변해가고 있다. 모바일 환경에 적합한 행위인식 시스템은 행위인식 센서 및 모바일 행위인식 기기의 저전력화와 모바일 기기에 적합한 행위인식 시스템이 요구된다. 본 논문은 모바일기기 기반의 스마트 환경에 알맞은 행위인식 시스템을 위해 행위인식 알고리즘 경량화 기법 연구를 수행한다. 행위별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 센싱에 소요되는 자원을 줄인 경량화된 행위인식 방법을 제안하고 또한 주파수 변화에 따른 윈도우간 적절한 오버랩 구간 설정 방법과 윈도우에서의 특징 검출 시 오버랩 구간의 중복 연산을 제거한 경량화된 특징 검출 방법을 제안한다. 실험 결과는 행위 별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 전력을 줄이면서도, 서로 다른 주파수의 데이터임에도 인식률은 그대로 유지됨을 보인다.
본 논문은 스마트 인솔의 압력 데이터를 이용하는 컨볼루션 신경망 모델에 해석가능한 인공지능 방법인 Grad-CAM을 적용하는 방법을 제안한다. 학습된 각 모델에 Grad-CAM을 적용하여 모델에서 중요한 역할을 하는 압력센서와 중요하지 않은 압력센서를 알아내는 방법을 제안하고 데이터마다 학습을 진행하고 학습된 모델을 통해 실제로 중요한 압력센서와 그렇지 않은 압력센서에 대해서 알아본다.
u-헬스케어 관점에서 볼 때, 심박수(heart rate)는 아픈 사람의 질환을 관리하는 일리스(illness)나 건강한 사람의 건강을 지속적으로 관리하는 웰니스(wellness) 분야에 모두 유용하게 사용된다. 이는 심박수가 질환의 증상을 판단하거나 운동 부하의 지표로서 모두 사용될 수 있기 때문이다. 최근에 착용형 센서(wearable sensors)를 이용하여 상시적으로 심박수를 모니터링하여 이에 기반하여 현재 몸 상태를 점검해볼 수 있는 다양한 심박계(heart rate monitor)와 이와 연동하여 심박수를 이용한 다양한 운동관리 스마트폰 앱이 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 스마트폰 앱은 모두 개인 용도로 제한된다. 논문에서는 여러 사람들의 심박수를 동시에 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고, 이를 적용할 수 있는 안드로이드 앱을 개발한다. 개발된 앱의 주요 기능은 다수 이용자에 대한 동시적 심박수 모니터링으로 피트니스 센터에 효과적으로 적용 가능하다.
국내 스마트폰 시장은 아이폰, 캘럭시 시리즈 등이 대중화에 성공하면서 빠르게 성장하였다. PC에 탑재된 기능과 더불어 모바일에서 사용되는 추가 기능을 제공하고, 시각적인 측면과 이동성이 뛰어나 여러 산업분야에서 이를 적극 도입하고 있다. 현재 물류관리, 차량관리, 교육, 헬스케어 등 다양한 분야에서 모바일 기기를 활용한 연구가 활발히 진행 중에 있으며, 특히 건설분야는 건설기술자의 현장업무에서 모바일기기를 활용하여 처리하는 데 활용되고 있다. 본 연구는 기존 건설사업관리시스템과 모바일기기를 함께 연동하여 자료조회, 검측업무 등을 현장과 현장사무소에서 함께 처리할 수 있도록 업무지원시스템 개발방안을 제시하였다. 이를 위해 건설분야의 모바일 연구동향를 조사하고, 건설사업관리시스템에서 모바일 서비스가 가능한 업무를 선정하였으며, 선정된 업무 뿐만 아니라 모바일 업무로 가능한 검측업무 등을 새로운 프로세스에 따라 처리할 수 있도록 시스템 개발방안을 제시하였다.
전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.
센싱, 데이터 처리, 통신 컴포넌트들로 구성되는 센서 노드는 게이트웨이 또는 데이터 집중국 역할을 하는 기준국과 함께 애드 혹 네트워크의 일종인 센서 네트워크를 형성한다. 기본적으로 센서 노드는 감지된 정보를 기준국으로 전달하고, 기준국은 인터넷과 같은 기존의 네트워크를 통하여 사용자에게 해당 정보를 제공한다. 이러한 센서 네트워크는 헬스, 군사, 홈 네트워크, 환경 감시, 공장 관리, 재난 감시 등의 다양한 응용에 적용될 수가 있다. 또한, 최근 모바일 분야의 급성장으로 고성능 스마트폰의 보급과 함께 이들을 단말기로 활용할 수 있는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 센서 네트워크를 이용하여 댁네 상태를 모니터링하고 관리할 수 있는 홈 관리 시스템을 제안한다.
본 논문은 적외선 온도센서를 이용한 재실인원 측정을 통한 출입자 관리 시스템, 방 내부의 움직임 파악하기 위한 PIR센서 모듈, 그리고 취침 상태를 판별하기 위한 스마트 호흡감지 모듈로 구성된다. 센싱부와 알고리즘 구동 부를 일체화 한 임베디드 형태의 센서 모듈과 통신 시스템으로 구성하였다. 고령화 사회가 가속화, 고급화됨에 따라 실버케어에 대한 사회적 비용이 증가하고 프라이버시를 보호하기 위해선 효율적인 실버케어기기 개발을 통하여 비용 감소가 필요하다. 제안된 비 영상 인체감지 IOT 센서 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하였고 기존의 영상에 의한 감시 방법과 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.
인구 고령화와 웰빙 열풍으로 인해 건강관리 욕구가 증가하면서 피트니스에 대한 관심은 점점 더 높아지고 있다. 사람들은 운동을 하기 위해 헬스장을 가지만, 많은 이들이 운동하는 방법을 몰라 운동 순서나 운동 자세를 틀리게 하는 경우가 많다. 이러면 운동 효과도 미비할 뿐만 아니라 부상의 위험도 커진다. 본 논문에서는 스마트 거울 앞에서 영상을 보며 혼자서 운동을 따라 할 수 있고 운동 자세가 잘못되었을 경우 실시간으로 틀린 곳을 확인시켜주는 스마트 거울을 활용한 피트니스 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 혼자서도 트레이너의 도움 없이 바른 자세로 운동을 할 수 있게 될 것이며, 이로 인해 그룹 또는 개인 트레이너를 기다려야 하는 시간이나 비용의 제약에 얽매이지 않고 운동을 할 수 있게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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