전세계적으로 운전자의 주행시 차선변경이나 정지시 돌발적으로 지나가는 옆차선의 차량을 감시함으로서 교통사고발생율을 대폭 감소시킬 수 있기 때문에 많은 시스템들이 개발되고 있다. 그러나 대부분 비젼시스템과 연결되는 고정형 타입으로서 운전자의 시각을 지원해 주는 경우가 많았다. 본 연구에서는 회전형으로 제작되어 사용자가 원하는 대로 감시영역을 축소시키거나 확대시킬 수 있는 방식으로서 사각지대 감지를 위한 서보모터의 회전속도/각도와 초음파센서의 측정거리 및 LED의 ON-OFF 등 각종 파라미터를 조절함으로서 최적의 사양을 선정하였고 시험을 통해 그 타당성을 증명하였다.
본 논문에서는 감시 장치를 위한 간편하고 실용적인 감시 장치 구현에 관하여 논한다. 본 장치는 실시간 영상 분석을 이용하여 움직이는 물체의 영역(변환영상)을 차영상기법, 이진화, 침식, 팽창 알고리즘을 이용하여 검출한다. 이런 간단한 알고리즘을 이용하므로 제한적인 임베디드 시스템의 데이터 처리에 부담을 주지 않는다. 배경영상과 변환영상을 구분하여 저장하는데 첫 프레임을 배경영상으로 저장하고 그 다음 프레임부터는 화면의 변화가 있을 경우, 그 변환영상만을 구하여 메모리에 저장하고 클라이언트로 전송한다. 변환영상만을 저장, 전송하기 때문에 메모리 활용과 전송 효율을 높이고 패킷의 양이 적어 전송부하를 줄인다.
본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. in. out, stay, left, right, forward, backward와 관련된 11가지 행동을 추출하여 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 보여줌으로써 더 자세히 행동추적을 할 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.
100Gb/s급 WDM (Wavelength Division Multiplexing) 광전송시스템은 10Gb/s 신호 (STM-64) 를 최대 16채널까지 파장분할다중화하는 광전송시스템으로서 단국형 모드 (TM: Terminal Mode)와 분기결합형 모드(ADM: Add-Drop Mode)를 고려한 통합형 구조로 설계, 구현되었다. 본 시스템은 10Gb/s 광신호를 싣는 각각의 채널파장(채널파장간격: 1.6nm)에 최대 16개(파장영역: $1536.61\sim1560.61nm$)까지 광채널 신호를 결합하여 하나의 광섬유로 전송하는 기능을 갖는다. 또한 광전달망 계층구간의 감시제어 기능과 시스템 운용관리 기능 및 사용자 터미널 접속 기능을 수행하는 감시제어 기능을 갖는다. 본 고에서는 개발중인 100Gb/s급 WDM 광전송시스템의 시스템개요, 하드웨어 구현, 감시제어 구현, 다채널 광전송 실험 등에 관해서 기술한다.
본 논문은 박물관이나 고가의 물품을 판매하는 곳에서 특정한 객체를 감시하고, 특정 객체의 도난을 방지하기 위하여 다중카메라를 설치하여 카메라 상호간의 정보를 교환함으로써 움직이는 객체를 추출하고 추적하는 시스템의 구현이다. 감시대상이 되는 객체의 상단과 정면에 카메라를 설치하여 움직임 객체가 감시대상 객체에 접촉하게 되면 두 대의 카메라가 동시에 움직임 객체를 추출하고 추적하게 된다. 먼저 정면의 카메라는 움직임 물체의 얼굴부분을 캡춰하고 지속적으로 얼굴영역을 확대 / 캡춰하면서 추적을 시작한다. 상단의 카메라는 많은 객체들의 움직임 속에서 특정한 객체만을 추적할 수 있으며, 추적은 방향예측을 통하여 수행하고 객체의 특징정보를 저장한다. 저장된 특징정보는 카메라의 범위를 벗어났을 때 인접한 카메라에 정보를 전송하고 지속적인 추적이 이뤄질 수 있도록 한다.
본 논문에서는 모터구동밸브의 모터 토크를 전기적인 신호만으로 예측하고, 계산된 모터 토크신호를 주파수영역에서 분석하여 Motor Speed, Slip pole 주파수, WGTM(Worm Gear Tooth Mesh)과 같은 MOV의 기계적 특성 성분을 확인하였다. 또한 모의 고장 실험을 통해 MOV 기계적 고장이 이 특성성분의 변화로 나타나는 것을 확인하므로, 이 정보를 MOV의 고장 감시 기술로 적용할 수 있다. 아울러 전기 신호를 이용하여 Condition Monitoring 기법을 개발하고, MOV 고장 감시 Software를 개발하므로, MOV 주기적 확인에 대비한 규제검증 기술 및 정보를 제공하고자 한다.
무선 센서 네트워크란 센서를 통해 주변환경에 대한 정보를 수집하고 센서간의 무선 통신을 이용하여 다른 센서들과 정보를 나눔으로써 하나의 네트워크를 구성하는 것이며, 최근 기술 발전으로 인해 다양한 센서들이 널리 보급되면서 다양한 응용 분야가 등장하고 있다. 최근에는 다양해져가는 센서 네트워크에서 카메라 센서 기반 도로 감시 센서 네트워크에 대한 이슈가 대두되고 있으며, 도로 감시 센서 네트워크의 영역이 점점 대규모화가 되면서 최소의 네트워크 구축 비용으로 센서 네트워크의 요구사항을 만족하는 센서 배치 문제에 관심이 증가되고 있다. 본 고에서는 카메라 센서 기반 도로 상황을 감지하는 네트워크에서 최소의 네트워크 구축비용으로 이벤트 감지에 대한 성능을 보장하는 센서 배치 기법을 고려한다. 이를 위해 카메라 센서의 이벤트 전달 및 감지 성능을 만족하는 센서간의 간격을 도출하여서 이를 센서 배치에 적용한다.
턴버클(turn buckle)은 컨테이너선의 컨테이너 유실을 방지하기 위한 고박 장치이다. 컨테이너선의 항해 중 발생하는 진동을 비롯한 황천과 같은 상황 등은 고박된 턴버클의 회전과 턴버클 jaw bolt의 유실을 유발시킨다. 이러한 상황이 지속적으로 누적되어 턴버클에 영향을 미치는 경우 제대로 컨테이너를 고박하지 못해 붕괴로 이어질 수 있다. 이를 방지하기 위해 턴버클의 회전 검출과 jaw bolt의 유실 여부를 yolov5를 통해 학습하여 턴버클이 회전하는 경우와 jaw bolt의 유실 여부를 실시간으로 인지한다. 이를 통해 24시간 무인으로 턴버클을 감시하는 영역이 생김으로서 선원들의 고박 감시구역이 줄어드므로 선원들에게 주어진 과도한 업무를 줄여주는데 의의를 가진다.
실시간 공정 감시 체계는 공정에서 발생된 이상상황을 조기에 감지하도록 설계된다. 공정 감시를 위해 패턴 인식과 머신 러닝 분야에서 비선형 방법론을 비롯한 다양한 방법들이 사용되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 데이터의 불균형이 존재하는 공정으로부터 얻은 데이터에 기반한 공정 감시 모델을 제시한다. 정상 조업영역의 과거 데이터는 쉽게 얻을 수 있지만 특정 이상 상황에 대한 이상 데이터는 상대적으로 많지 않다. 이러한 상황에서는 필터링 방법의 활용이 공정 감시 성능 향상에 도움이 될 수 있는데 이는 데이터 모델링에 필요 없는 데이터 산포를 제거하거나 필터링함으로써 달성된다. 본 연구에서는 다양한 선형 및 비선형 방법에 기반한 모니터링 모델들의 감시 성능을 회분식 공정 데이터를 활용하여 비교 검증하였으며 이를 통해 향상된 감시 성능을 얻을 수 있었다.
얼굴 영역 검출은 얼굴 인식, 얼굴 복원 등 산업 및 학술 여러 분야에 걸쳐 사용되는 기술이다. 고속의 얼굴 영역 검출을 위하여 고성능 하드웨어를 사용하거나 고속 알고리즘을 사용하는데, 본 논문에서는 GPU 기반 프로그래밍 기법인 CUDA를 이용하여 고속 얼굴 영역 검출 시스템을 구현하였다. 기존의 얼굴 영역 검출 시스템은 처리 속도의 한계로 인해 고속의 검출이 어려웠을 뿐 아니라 고속으로 동작하도록 하려면 고가의 시스템 부품을 사용하여야 하므로 사용자에게 부담을 안겨주었다. 그러나 nVidia 등 그래픽 칩셋 제조업체들이 속속 내놓고 있는 GPGPU 기술을 이용하여 얼굴 영역 검출 시스템을 구현할 경우 보다 저렴한 가격에 보다 뛰어난 성능을 가질 수 있도록 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 범용 GPU 사용 기술 중 하나인 nVidia의 CUDA를 이용하여 얼굴 검출 시스템을 구현하였다. 실험 결과 GPU 기반 시스템은 CPU 기반 시스템보다 고속으로 검출이 가능함을 확인하였다. 제안하는 방법은 nVidia 그래픽 카드가 설치된 시스템에서 고속의 감시카메라 서버 등으로 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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