• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.576-582
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• 2016

오늘날 IT산업의 눈부신 발전으로 개인 스마트폰을 1개 이상을 소유하고 보유 비율이 급격히 증가하고 있다. 이 때문에 최근 스마트폰으로 인한 보행자 사고가 잇따라 늘어나고 있는 추세이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 근거리 통신 기술인 블루투스 4.0 BLE 기반의 비콘을 이용하여 서버와의 통신이 필요한 감지방법과 신호등의 전류를 이용하는 감지방법 등 두 가지 개발 방법을 통해 신호등 시스템의 통신 상황에 따라 서버와의 통신이 불가능할 때 홀센서를 이용한 감지를 수행하고 그렇지 않을 때는 조도센서를 활용하여 신호감지시스템을 구현하고자 한다. 블루투스 신호를 이용하여 신호등의 신호정보를 파악하여 해당 스마트폰을 인지하고 스마트폰에 신호등 현황을 보행자가 접근 시 스마트폰 사용자에게 디스플레이 함으로써 보행자 사고를 줄이기 위한 방안을 제시하고 향후 개선 방향을 제안하고자 한다. 스마트폰 시대가 오기 전에는 휴대폰 사용으로 인한 보행 중 사고의 빈도가 굉장히 낮았다. 이제 우리에게 편의를 제공해주는 IT기기들로 인하여 생명의 위협을 받는 상황에 처하고 있다. 거리에서 스마트폰사용을 국가적 차원에서 차단할 수 없다면 이에 맞춰 보행자에게 간접적으로 상황을 알려주도록 하고, 사건 사고의 위험률을 줄이는 것이 본 논문의 제안 목적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.405-407
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• 2016

최근, ICT/loT 기술과의 융합은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 안정적인 전력공급 및 지능형전력망 구축에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 수요라인과 직접적으로 연관된 배전계통의 효율적인 운영 및 배전설비의 유지/관리 기술에 대한 연구에 많은 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 다양한 배전설비에 대한 환경정보를 loT 센서를 통해 수집함으로써 실시간으로 정전상황을 불러올 수 있는 기자재의 고장감지 및 예측을 위한 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 실시간으로 수집되는 정보들에 대해 시계열 기반의 필터링 및 이상점 판단을 위한 성분 분석을 실시하고, 고장진단 및 예측을 위해 기계학습 기반의 데이터 분석실시하여 기자재들의 고장감지 및 고장 발생 여부를 예측한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 춘계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.38-40
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• 2008

마이크로파 도플러 센서는 자신이 발송한 마이크로파가 반사되는 것을 직접 수신하여 주파수를 비교하기 때문에 PIR 센서의 문제점을 완전히 극복한다. 마이크로파 도플러 센서는 대부분의 주위 환경에 둔감하여 주변 온도, 먼지의 적층 여부, 때나 주변 잡음에 대하여 잘 동작한다. 본 연구에서 개발된 전기절약 시스템은 마이크로웨이브 센서로 사람 및 사물의 미세한 움직임을 실시간으로 감지하여 AC전원으로 구동되는 전등을 자동으로 On/Off 함으로써 전력소비를 최소한으로 줄여주는 전기절약형 감지센서이다. 마이크로웨이브 센서는 빛, 먼지, 대기 온도와 같은 자연적인 요소에 영향을 거의 받지 않으므로 현재 고려중인 PIR 센서보다는 오작동이 크게 낮아 좀 더 효율성이 있을 것이다. 본 시스템을 설치하고 실시한 예에서와 같이 약 60% 이상의 에너지 절감 효과가 나타났으며, 이는 공사비 대비 경제성을 계산해 봤을 때, 설치비 회수 기간은 약 1-1.5년이었다. 본 연구 결과로 개발된 마이크로파 도플러 센서는 향후 전기에너지 절감에 충분한 기여를 할 것으로 확신한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.298-303
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• 2011

최근 한반도의 잇따른 북한의 Jamming(교란신호)으로 인해 무선통신 기반 산업에 피해사례가 늘고 있다. 이에 국토해양부(위성항법중앙사무소)에서 운영중인 위성항법보정시스템(이하 "DGPS") 데이터 분석하였다. 그 결과 2010년도 발생한 재밍과 달리 2011년도에는 DGPS 기준국/감시국에서는 감지가 되지 않은 것으로 분석 되었으나, 피해 현황을 조사하여 이를 토대로 범국가적 대책방안(항행 백업시스템 개발, 유관기관과의 정보공유를 통한 감지 통합시스템 구축) 및 DGPS 운영 효율성 확보방안(감시국 신설, 실시간 감시프로그램 강화 등)에 대하여 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1745-1747
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• 2015

에너지 절약에 대한 필요성이 대두되면서 다양한 절전 기능을 갖춘 모니터들이 출시되고 있다. 하지만 단순히 몇 분간 컴퓨터 동작이 없을 시 절전 모드가 되는 등 획일화된 기능들이 주를 이룬다. 이에 본 논문에서는 동작 감시 센서를 이용하여 실사용자가 모니터 앞에 없을 시 전원을 꺼주는 절전 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 동작 감시 센서를 이용하여 모니터 앞에 있는 사용자를 감지하며, 3분 이상 동작이 없을 시 윈도우 API를 통해 모니터 화면 만을 꺼주도록 한다. 동작 감시 센서의 사각지대 존재, 사용자 동작이 멈추는 특수한 상황 등의 보완점이 존재하지만, 모니터 앞에 있는 실사용자를 인식하여 절전 기능에 활용한다는 점에서 실사용자에 초점을 맞춰 다양한 방향으로 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권10호
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• pp.69-79
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• 2010

본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권3호
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• pp.255-263
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• 2014

도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2019

본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지 과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 $N{\times}N$ 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 $N{\times}N$ 단위로 분할한다. 네 번째로 $N{\times}N$ 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.2025-2026
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• 2011

위성의 가장 큰 제한 중에 하나는 발사하면 더 이상의 수리가 불가능하다는 것이다. 그래서 사용하는 위성의 부품 및 시스템에 대하여 신뢰성 검증이 지상에서 많이 이루지고 있지만 모든 고장을 막을 수 있는 것은 불가능함으로 이에 대한 감시 및 고장시 대처하는 기능이 필요하다. 위성의 고장운영(fault management)은 탑재소프트웨어나 하드웨어로 구현하여 운영 중 시스템의 이상상황(anomaly)을 모니터링하고 이상상황이 발생한 경우 시스템이 안전하도록 조치하는 것이다. 본 논문은 천리안위성의 FDIR구조를 소개하였고 탑재체접속장치 경우 설계된 FDIR를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1076-1078
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• 2017

본 연구는 이상음원(비명, 유리창 파손음, 경적소리 등) 발생 시, 2개의 마이크로폰에 입력되는 사운드에 대하여 음원 방향추적 장치와 연결된 카메라에 음원의 방향 정보를 전송함으로써, 카메라의 View Point를 음원 발생방향으로 이동시켜 사고현장을 더욱 신속하게 대처할 수 있는 시스템에 대한 연구이다. 일반적인 음성을 이용한 감시카메라는 단순히 소리 발생 여부만 감지하지만, 본 시스템은 이상음원 발생 지점으로 카메라의 방향 제어를 가능하게 한다. 이상음원의 검출은 기존에 수집한 DB를 기반으로 비교, 분석 과정을 통하여 이상음원을 분류한다. 음원 발생 방향은 음원 발생 시, 마이크로폰에 도달하는 음원의 시간차에 따른 음파의 위상차를 계산하여 음원 발생 방향을 판단하게 된다.