캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 실제 위성을 모사하는 초소형위성으로 저렴한 비용과 용이한 접근성으로 인공위성 시스템 교육과 실험 등에 있어서 많은 주목을 받고 있다. 이러한 점을 착안하여 Argos는 촬영위성과 통신위성 2기로 구성된 캔위성 시스템을 개발하였다. Argos는 해당지역의 영상을 수집하고 위성 간 통신을 하는 것을 주 임무로 하였다. 또한 자세데이터, 위치데이터, 온도, 압력을 수집하고 지상국으로 전송 하는 것을 부 임무로 하였다. Argos는 실제 발사된 이후 제한적인 임무를 수행하였고, 위성간의 통신으로 임무데이터를 지상국으로 전송하였다. 본 논문에서는 광범위 데이터 수집의 역할을 하는 Argos의 개발과정과 운용결과를 소개하고자 한다.
본 논문은 R-CDM 의료영상정보를 기반으로 ELK Stack 기술을 적용하여 획득한 데이터의 분석 결과를 시각화하기 위한 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템은 의료 빅데이터의 검색, 수집 그리고 분석 결과를 모니터링 할 수 있으며, 특히 대량의 데이터의 변화와 데이터간의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 수집된 의료영상 빅데이터에 대해 적용하여 현황과 처리결과 그리고 실시간 분석결과에 대한 모니터링을 통해 관리의 효율성을 높여 실시간 검색 및 분석 서비스 분야에 기여할 것으로 기대된다.
최근 다양한 스마트폰이 개발 보급되면서 SNS(Social Network Service)를 사용하는 사용자 또한 급격히 증가하였다. SNS는 기존 모바일 기기에서 수집할 수 있었던 문자 및 통화내역과 같은 단순한 사용자 데이터 외에도 주고 받은 사진 및 동영상, 음성쪽지나 위치 공유, 대화 내역 등 다양한 정보가 저장되어 디지털 포렌식 관점에서 유용한 데이터 획득이 가능하다. 본 논문에서는 최근 많이 사용하고 있는 아이폰을 대상으로 스마트폰에서 이용할 수 있는 SNS 클라이언트와 각 클라이언트 별로 수집할 수 있는 데이터의 종류를 살펴본다. 또, 각 데이터간의 연관관계를 통해 수집된 데이터의 효율적인 분석 방법을 제시한다.
본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.
최근 소셜 미디어의 이용률이 폭발적으로 증가함에 따라, 방대한 데이터가 네트워크로 쏟아져 나오고 있다. 이들 데이터는 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 비정형 데이터가 있으며, 이들을 포괄하여 빅데이터라고 불린다. 이러한 빅데이터는 오피니언 마이닝, 테스트 마이닝 등의 기술적인 분석 기법과 빅데이터 요약 및 효과적인 표현방법에 대한 시각화 기법에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문은 인기 있는 사회연결망 서비스인 Twitter의 트윗을 수집하고, 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝을 활용하여 2017년 대선에 대하여 분석하였다. 또한 분석된 자료의 효과적인 전달을 위해 워드 클라우드 진행하였다. 이 논문을 위하여 인기 있는 SNS인 Twitter의 최근 7일간 트윗(tweet)을 수집하고 분석하였다.
본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.
본 논문에서는 주행 중 차량의 상태를 실시간으로 모니터링함과 동시에, 페달 조작 여부를 확인할 수 있는 영상 촬영 및 저장 시스템을 제안한다. 개발된 차량 운행 정보 블랙박스는 블루투스 OBD2 커넥터를 통해 차량의 PID 값을 식별하고 수집한다. 이 데이터는 비동기 방식으로 처리되며, 라즈베리파이와 7인치 터치 디스플레이를 이용해 운전자에게 한눈에 보일 수 있는 형태로 정보를 제공한다. 특히, 멀티스레드를 활용하여 ECU 정보를 페달 조작 여부 영상에 표시하는 동시에 녹화하고, CSV 파일로 SD 카드에 실시간으로 저장한다. 수집된 차량 데이터와 영상 데이터는 예기치 못한 사고 발생 시 운전자의 과실 비율 측정과 대처행동을 입증하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 차량 정비 시 참고 자료로 활용될 수 있다.
최근 카메라를 비롯한 다양한 센서 기술 및 디지털 저장장치의 발달로 사용자의 일상생활의 기록인 라이프 로그를 수집하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 라이프 로그는 모바일 디바이스에 포함된 다양한 센서를 통해 실외에서 수집되는 경우와 실내에 카메라를 중심으로 한 센서를 설치하여 수집되는 경우로 나누어 볼 수 있으며, 수집된 로그는 다양한 방법을 통해 분석하여 사용자에게 요약이나 검색과 같은 서비스 제공에 활용될 수 있다. 본 논문은 오피스 환경에 다수의 카메라를 설치하여 수집한 실내 비디오 로그 데이터를 대상으로 하며, 사용자의 어플리케이션 로그를 분석하여 요약을 위해 활용한다. 다수의 카메라는 오피스의 가운데 부분을 비추도록 하여, 발생한 하나의 이벤트에 대한 다양한 시점의 영상을 얻을 수 있도록 하였다. 전체 요약 과정은 크게 데이터 어노테이션, 사용자 로그분석을 이용한 이벤트 시퀀스 요약, 도메인 지식을 이용한 카메라 뷰의 선택으로 나뉘어 수행된다. 최종적으로 실험을 통해 제안하는 요약 방법이 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
심층 신경망은 영상 분류, 음성 인식, 그리고 문자 번역 등 다양한 분야에서 효과적인 성능을 보여주고 있다. 신경망의 구조 변화, 신경망 간의 정보 전달, 그리고 학습에 사용되는 데이터 증대 등의 확장된 연구를 통해 성능은 더욱 발전하고 있다. 그 중에서도 데이터 증대는 기존에 수집한 데이터의 변형을 통해 심층 신경망에 더 다양한 데이터를 제공함으로써 더욱 일반화된 신경망을 학습시기키는 것을 목표로 한다. 하지만 기존의 음향 관련 신경망 연구에서는 모델의 학습에 사용되는 데이터 증대 방법의 연구가 영상 처리 분야만큼 다양하게 이루어지지 않았다. 최근 영상 처리 분야의 데이터 증대 연구는 학습에 사용되는 데이터와 모델에 따라 최적의 데이터 증대 방법이 다르다는 것을 실험적으로 보여주었다. 이에 영감을 받아 본 논문은 자연에서 발생하는 음향을 분류하는데 있어서 최적의 데이터 증대 방법을 실험적으로 찾으며, 그 과정을 소개한다. 음향에 잡음 추가, 피치 변경 혹은 스펙트로그램의 일부 제한 등의 데이터 증대 방법을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 ESC-50 자연 음향 데이터 셋에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 89%로 향상시킬 수 있었다.
스마트폰의 보유율과 스마트폰을 이용한 인터넷 이용률이 증가하며 정보환경이 기존의 PC 환경에서 스마트 모바일 환경으로 전환하고 있다. 현재의 대학생들은 PC보다 스마트폰을, 문자보다 동영상 콘텐츠를 선호하는 특징을 갖는 Z세대이다. 따라서 본 연구는 스마트 모바일 환경에서 대학생들의 대학도서관 전자자료 이용행태가 어떠한 양상을 띠는지를 파악하고자 하였다. A대학도서관의 3년간의 전자책, 오디오북, 동영상 강의자료 이용데이터 61,433건과 이용자 데이터 1,595건을 수집하여 이용통계 분석을 실시하였다. 자료별 이용일자, 주제, 출판년도, 이용채널 데이터를 수집하고 이용자별 성별, 소속계열, 신분, 입학일, 졸업일 데이터를 수집하여 전자자료 이용의 일반적인 특징뿐만 아니라 성별/계열별/신분별 이용자 특성에 따른 전자자료 이용행태의 특성을 파악하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 변화하는 상황을 반영하고 향후 적용가능한 실질적인 전자자료 서비스 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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