• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.37-45
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• 2023

In line with the 4th Industrial Revolution, facility maintenance technologies for building smart factories are receiving attention and are being advanced. In addition, technology is being applied to smart farms and smart fisheries following smart factories. Among them, in the case of a recirculating aquaculture system, there is a motor pump that circulates water for a stable quality environment in the tank. Motor pump maintenance activities for recirculating aquaculture system are carried out based on preventive maintenance and data obtained from vibration sensor. Preventive maintenance cannot cope with abnormalities that occur before prior planning, and vibration sensors are affected by the external environment. This paper proposes an anomaly detection algorithm that utilizes ADTK, a Python open source, for motor pump anomaly detection based on data collected through current sensors that are less affected by the external environment than noise, temperature and vibration sensors.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.431-433
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• 2021

In this paper, abnormal behavior monitoring system using YOLO AI platform was implemented and had superior response characteristics compared to the conventional monitoring system using two-shot detection by using one-shot detection of YOLO system. The YOLO platform was trained using image dataset composed of abnormal behaviors such as assault, theft, and arson. The abnormal behavior monitoring system consists of client and server and can be applicable to smart cities to solve various crime problems if it is commercialized.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.04a
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• pp.154-155
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• 2013

2007년 1월 1일부터 2012년 5월 31일까지의 주택화재에 대한 소방방재청의 통계자료를 보면 공동주택에서 발생하는 화재는 매년 약 10,000여건 이상이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 전체 화재발생의 약 30%정도를 차지하고 있으므로 조기에 인명을 대피시키기 위한 경보설비의 필요성은 더욱 높아지고 있는 상황이다. 화재감지기는 보통 거실/방 등의 천정에 위치하는데, 해당 화재감지기가 제대로 작동하는지를 점검하기 위해서는 점검기구를 이용하여 열 또는 연기를 각 감지기에 직접 가하는 방법으로 개별적인 점검을 하고 있다. 그러나 공동주택과 같이 사생활침해가 우려되는 건물의 침실 등에 설치된 화재감지기를 점검하는 경우 점검자가 해당 세대에 직접 들어가 점검을 수행해야 하기 때문에 현실적으로 100% 점검이 불가능한 상황이다. 따라서 본 논문은 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방안을 제시한 것으로서, 화재감지기가 정상작동 여부를 수신기에서 원격으로 점검할 수 있도록 하기위한 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.81-83
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• 2015

최근 주변 사물과 IT기술을 접목하여 사람들의 불필요한 시간을 줄여주는 제품들이 각광받고 있고 이러한 제품들을 구현하기 위한 다양한 임베디드 디바이스 또한 많은 개발과 발전을 하였다. 본 프로젝트는 아두이노와 스마트 디바이스의 통신을 통해 아이의 위기와 이상을 감지하여 물리적 먼 거리에서도 보호자가 위기 상황을 감지할 수 있도록 통보하는 디바이스를 개발하였다. 아두이노와 사운드 센서를 기본 디바이스로 아이의 울음을 감지하고, wifi 쉴드를 통해 데이터를 저장하며 스마트 디바이스는 이를 감지하여 부모에게 필요한 정보를 전달하여 보호가 필요한 아이의 위급 상황에 빠른 대처가 가능하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.122-123
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• 2023

청각 기능에 문제가 생겨 소리를 잘 듣지 못하는 청각장애인은 육아를 위해 베이비시터를 고용하거나 청각장애인용 소리감지 시스템을 사용하지만, 이는 비용적으로 부담이 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 센서 기반의 아기 울음소리감지 시스템을 제안한다. 이는 아기가 있는 곳에 소리감지 시스템을 설치하고, 일정 크기 이상의 소리가 감지되면 손목시계 모양의 웨어러블 디바이스에 진동을 발생시켜 아기가 울고 있음을 알려준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.309-310
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• 2021

본 연구는 건강 이상 감지를 위해 보폭 이상을 판단하는 신발과 어플리케이션을 연동하여 알츠하이머 등의 뇌손상으로 인한 보폭 이상을 미연에 예방하고 개선하는데 목적이 있다. 보행 이상 감지를 위해 보폭을 판단하는 건강진단신발은 측정부가 설치되며, 알츠하이머 등의 뇌손상에 의해 보폭이 줄어드는 경우 보폭이 좁아지는 것을 경고함으로써 장소와 시간에 구애받지 않고 신발착용자 스스로 보행 진단 및 교정이 이루어질 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.17-18
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• 2020

본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 이상을 감지하고 잔존수명을 예측하는데 사용되는 중요한 지표 중 하나인 체인의 신율을 측정된 소음을 통해 계산하려고 한다. 본 연구에서는 Edge에서 측정한 소음데이터를 기반으로 스텝 체인의 특성을 고려하여 소음데이터의 파형을 분석하여 체인으로부터 발생되는 특징을 감지하고 해당 특징을 이용하여 대역통과필터와 최소분산을 이용하여 스텝 체인의 신율을 측정한다.

• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• v.28 s.364
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• pp.42-44
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• 2006