• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.1001-1004
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• 2018

As the industry generates a lot of data, it is increasingly dependent on the IoT platform. For this reason, the performance and anomaly detection of IoT platform is becoming an important factor. In this paper, we propose a system model of IoT platform that detects device anomaly without performance issue. The proposed system uses Micro Batch which calculates the data transmission cycle to provide Soft Real-time service. In the industry, it was difficult to collect abnormal data, so the Hotelling's $T^2$ model was applied to the data analysis experiment. And the Hotelling's $T^2$ model successfully detected anomalies.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.139-141
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• 2017

화재는 다른 재난보다 확산 속도가 빠르기 때문에 신속하고 정확한 감지와 지속적인 감시가 요구된다. 최근, 신속하고 정확한 화재 감지를 위해, CCTV(Closed-Circuit TeleVision)으로 획득한 이미지를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 화재 발생 여부를 감지하는 화재 감지 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 기계학습의 기술 중 정확도가 가장 높은 딥러닝(Deep Learning)기반의 CCTV 화재 감지 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 딥러닝 기술 적용뿐만이 아니라, CCTV 이미지 전처리 과정을 보완함으로써 딥러닝에서의 미지 데이터(unseen data)의 낮은 분류 정확도 문제인 과적합(overfitting)문제를 해결하였다. 본 논문의 시스템은 약 80,000 개의 CCTV 이미지 데이터를 학습하여, 90% 이상의 화재 이미지 분류 정확도의 성능을 보여주었다.

• 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 KSAR Conference
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• 2003.06a
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• pp.91-91
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• 2003

소의 생산성 향상을 위해서는 번식효율의 증진과 개체의 유전능력을 충분히 발휘할 수 있도록 적절한 사양관리를 실시하여야 한다. 특히 번식관리는 발정관찰로부터 출발하며 발정관찰의 원활한 수행이 없이는 좋은 번식성적을 기대할 수 없다. 그러나 발정관찰은 많은 시간과 노동력이 요구되며 이로 인하여 발정관찰방법과 보조기구가 개발되어 시판되고 있다. 본 연구는 발정관찰의 편리성과 정확성을 개선하고자 (주)한경게놈텍에서 개발한 무인발정관리시스템(HMS)을 활용하여 발정발현양상을 분석하였다. 실험에 공시된 시험축은 안성인근 지역에서 사육되는 35두의 홀스타인 경산우를 선발하였으며, 발정주기에 관계없이 무작위로 선발하여 미근부에 감지센서를 부착하고 감지시간을 0.1초 이상으로 설정하여 매직닥터를 설치하였다. 발정감지횟수와 감지시간의 분석은 승가허용 감지시간이 0.5초 이상인 것만을 승가허용으로 간주하고 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.3
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• pp.127-136
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• 2024

This study explores the correlation between system anomalies and large-scale logs within the Spark cluster environment. While research on anomaly detection using logs is growing, there remains a limitation in adequately leveraging logs from various components of the cluster and considering the relationship between anomalies and the system. Therefore, this paper analyzes the distribution of normal and abnormal logs and explores the potential for anomaly detection based on the occurrence of log templates. By employing Hadoop and Spark, normal and abnormal log data are generated, and through t-SNE and K-means clustering, templates of abnormal logs in anomalous situations are identified to comprehend anomalies. Ultimately, unique log templates occurring only during abnormal situations are identified, thereby presenting the potential for anomaly detection.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.303-306
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• 2013

최근 후쿠시마 원전, 쓰나미, 홍수와 눈사태와 같은 자연 재난들의 발생으로 인해 엄청난 수의 사상자와 막대한 재산피해가 초래되었다. 이런 재난을 미연에 방지하고자 하는 자동화된 조기 경보 시스템의 연구, 지능형 영상감지 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 지능형 영상감시기술을 적용하여 재난유형별 위험상황을 감지, 판독, 분석, 표출할 수 있는 기능을 구현하고자 통합된 카메라 영상정보를 활용하여 영상변화를 감지하여 자동식별과 판독을 통해 기준 값 이상의 변화감지 시 경보알림 및 해당 영상 표출을 제공하였다. 본 논문은 기존의 수위상승 감지는 수위계나 교량에 표시된 수위표의 숫자를 읽어 자동적으로 위험을 알려주거나 사람이 수위감지를 위해 설치된 카메라를 모니터링 하여 위험을 감지하도록 되어있던 점을 개선하여 기존 수위감지 목적으로 설치된 카메라의 영상을 분석하여 수위상승 위험을 알려주는 알고리듬을 제안하였다.

• 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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.12
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• pp.5873-5877
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• 2011

In this paper, we propose a study of analysis to the mobility of object such like pedestrian in safety management zone. If unusual situation is detected in safety management zone, it's designed that previous agreed mission will be processed. By human resource, safety management zone cannot be detected continuously so that through the induction of such detection system the reliability of area can be obtained. Hence, in this paper we propose the reaction scheme to detect special situation by object detection. By using sensor based processing system proposed by this paper, the detection of mobility and unusual situation can be implemented.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.3
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• pp.193-198
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• 2018

Recently, the casualties of automobile traffic accidents are rapidly increasing, and serious accidents involving serious injury and death are increasing more than those of ordinary people. More than 70% of major accidents occur in drowsy driving. Therefore, in this paper, we studied the drowsiness prevention system to prevent large-scale disasters of traffic accidents. In this paper, we propose a real-time flicker recognition method for drowsy driving detection system and drowsy recognition according to the increase of carbon dioxide. The drowsy driving detection system applied the existing image detection and the deep running, and the carbon dioxide detection was developed based on the IoT. The drowsy prevention system using both of these techniques improved the accuracy compared to the existing products.