• 제목/요약/키워드: 인명 탐지

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딥러닝 객체 인식과 증강현실 기술을 적용한 개인 이동장치 HMD용 어플리케이션 설계 (Design of HMD Application for Personal Mobility Equipment using Deep Learning Object Recognition and Augmented Realism Techniques)

  • 김강규;이종명;유서연;천승현;백정윤;하옥균
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.39-40
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    • 2022
  • 최근 전동 킥보드, 전동휠, 전기 자전거 등 개인형 이동수단(Personal Mobility)의 보급이 늘면서 관련 인명 교통사고가 급증하고 있다. 본 논문에서는 개인형 이동수단의 사용위험 및 사고 감소를 목적으로, 딥러닝 객체탐지 기술을 적용하여 다양한 위험요소를 증강현실 기술을 기반으로 한 HMD(Helmet mounted display)에 표시하는 '딥러닝 객체 인식과 증강현실을 적용한 개인 이동장치를 위한 HMD(Helmet Mounted Display) 어플리케이션'을 설계한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 전방의 실시간 영상 정보를 객체 탐지 알고리즘을 통해 위험요소 및 안전한 주행을 보조하는 객체를 감지하고 증강현실을 적용해 사용자에게 적절한 운전 보조장치 및 기능을 제공한다.

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USN을 이용한 사면거동 탐지 (Slope Movement Detection using Ubiquitous Sensor Network)

  • 장기태;;정천석;정훈
    • 한국재난관리표준학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.61-66
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    • 2008
  • 국토의 70% 이상이 산지로 구성되어 있어서 도로와 철도 건설을 위해 절토사면이 필연적으로 발생한다 우기, 동절기 서리로 인한 지반융기, 그리고 해빙은 암석 탈락과 사면붕괴의 원인이 되며 매년 사면붕괴에 의한 차량파손과 인명피해가 증가하고 있다. 인명과 재산을 보호하기 위해 사연붕괴를 조기에 탐지할 수 있는 실시간 모니터링 시스템이 필요하다. GMG사에서 개발한 병진 회전 침하(TRS) 센서를 사면 내에 설치하여 실시간으로 사면을 모니터링을 할 수 있도록 했으나, 시스템의 데이터 획득체계가 취약하여 순간적인 낙뢰에 의해 전체 시스템이 손상될 수 있다. 따라서 저자들은 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 제시하여 낙뢰에 의한 손상을 최소화시키고 신뢰도 높은 사면 변형 모니터링 체계를 구축했다.

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정찰 드론의 탐색 경로에 대한 시뮬레이션 연구 (Simulation Study on Search Strategies for the Reconnaissance Drone)

  • 최민우;조남석
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.23-39
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    • 2019
  • 군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.

도심지 도로 지하공동 탐지를 위한 딥러닝 기반 GPR 자료 해석 기법 (Deep-learning-based GPR Data Interpretation Technique for Detecting Cavities in Urban Roads)

  • 최병훈;편석준;최우창;조철현;윤진성
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제25권4호
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    • pp.189-200
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    • 2022
  • 도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

해상 객체 탐지를 위한 머신러닝 기반의 초분광 영상 분석 기술 (Hyperspectral Image Analysis Technology Based on Machine Learning for Marine Object Detection)

  • 오상우;서동민
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권7호
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    • pp.1120-1128
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    • 2022
  • 해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

CCTV를 활용한 폭풍 해일의 월파 횟수 탐지 및 방재 시스템 설계 (A Design of Disaster Prevention System and Detection of Wave Overtopping Number for Storm Surge base on CCTV)

  • 최은혜;김창수
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.258-265
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    • 2012
  • 우리나라는 매년 남해안 지역에 크고 작은 해일로 많은 인명과 재산 피해를 겪고 있다. 그러나 폭풍해일에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔지만, 실제 생활현장에서 적용 가능한 해일탐지 및 예방시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 현장 적용이 가능한 상황을 고려하여 CCTV 영상을 이용한 시간당 월파 횟수와 연안 범람의 위험성을 근사적으로 탐지할 수 있는 방재시스템을 제안한다. 그리고 연안범람의 위험이 감지되면 제안된 GIS기반 해일예방시스템은 관리자에게 신속하게 범람지역을 알려준다. 본 제안의 CCTV 영상분석은 맑은 날의 영상과 태풍 "뎬무" 진입시 연구실에서 촬영한 동영상을 기반으로 분석하였다.

최적 무선통신 기술을 활용한 붕괴지형 매몰자의 2차원 매몰위치 결정 모델 (A 2-D Location Determination Model of Buried Persons in Collapsed Shape using Optimal Wireless Communication Technology)

  • 문현석;이우식;이건우;한동수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8879-8888
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    • 2015
  • 도심지에 지진과 같은 재난 발생시 건물이나 기타 지하부를 갖는 지하철, 터널 공간 등의 붕괴사고로 인해 수많은 인명 및 재산피해가 발생된다. 특히 붕괴 잔해에 매몰된 인명의 생존 상태를 파악하거나 매몰자의 매몰위치를 정확하게 파악하는 것이 곤란하여 구호에 상당한 시간과 인력이 투입되는 실정이며, 추가 붕괴에 따라 2차 피해가 발생될 수 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 무선통신 기술을 활용하여 2차원 평면에서 매몰자의 휴대기기 위치를 측위하여 구호 정보를 제공할 수 있도록 하는 확률적 방법론을 제안하는 것이 목적이다. 즉, Wi-Fi 무선신호 기반의 매몰자 탐지 방식을 선정하여, 거리별 신호 강도 특성을 확인하였으며, 2차원 평면에서의 확률적 기반 위치 탐지 모델을 제안하였다. 이는 향후 국가 재난발생시 신속한 매몰자 구호를 위한 단서를 제공함으로써, 국민의 안전과 인명을 보호 할 수 있는 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

탐지이론 적용을 통한 해상탐색 및 구조작전 의사결정 지원방안 (A Study of Decision-Making Support Plan of SAR Through Maritime Search Theory Application)

  • 정하룡;이재형
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.67-77
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    • 2008
  • 21세기 신 해양시대를 맞아 해양활동 산업비중이 급격히 증가하고 있으며, 해상사고 또한 대규모 인명 및 재난사고로 이어지고 있어 이에 대한 안전관리체계의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 탐색 및 구조작전의 핵심인 탐색범위의 결정, 탐색세력의 결정, 탐색시간의 결정 3가지 분야에 대하여 의사결정 지원을 위한 이론적 기준을 제시하였다. 이를 위해 해양사고 시 현행 탐색 및 구조작전 절차상의 문제점을 파악해 보고, 선행 연구결과와 해상탐지이론을 적용하여 합리적 기준을 설정함으로써 탐색 및 구조작전 수행의 이론적 근거를 마련하였다.

레이더 간섭에 의한 M/W 방송 중계 시스템의 품질 열화에 대한 연구 (A Study on Quality Degradation of M/W Broadcasting Relay System Caused by Radar Interference)

  • 서경환;정혁;이주환
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.388-391
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    • 2010
  • 최근 세계전파통신회의(WRC)에서는 자연 재해를 예방하여 인명 안전을 보호하기위해 해양 및 우주 등 지구 환경 감시를 위한 레이더 주파수의 분배를 시행하였고, 또한 WRC-12 에서도 추가적 분배를 논의하고 있다. 이러한 추세의 일환으로 정부에서는 3.0 5.6, 9.3 GHz 등의 대역에 탐지 레이더를 설치 및 운용 중에 있으며, 일반적으로 레이더 송신 출력의 비고조파 불요 및 2차 고조파 스퓨리어스 방사가 해당하는 M/W 방송 중계망에 유입되어 전송품질을 열화 시키는 주요인 되기도 한다. 본 논문에서는 M/W 방송 중계망에 레이더 간섭이 유입되는 경우에 대해 안정된 전송품질 확보를 위한 보호비, 전송 오류, 가용율 설정 등을 산출하고 결과를 분석한다. 분석 대상으로는 탐지 레이더 신호의 비고조파 불요 방사와 2차고조파 스퓨리어스 방사가 현재 운용중인 6.2 GHz 대의 방송 중계 시스템의 수신기에 유입되는 경우로 간섭 분석을 수치계산을 통해 제시한다. 적용한 분석 방법은 상이한 주파수 대역에서 이종 서비스 간의 간섭 분석 및 주파수 조정절차에도 적용이 가능하다.

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YOLOv5를 이용한 해양 침적쓰레기 검출 A.I 모델에 대한 연구 (A Study on the A.I Detection Model of Marine Deposition Waste Using YOLOv5)

  • 왕태수;오세영;이현서;장종욱;김민영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.385-387
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    • 2021
  • 해양 침적 쓰레기는 저서 생태계를 위협하고 유령어업으로 인한 어획량 감소를 초래하여 연간 약 3,700억 원의 피해를 발생시키고 있다. 이를 수거하기 위해서 현재 양방향 음파탐지기와 잠수, 인양틀 등을 이용하여 현황조사를 수행한다. 하지만, 많은 침적 쓰레기를 조사하기엔 조사범위가 적고 인명피해를 불러올 가능성이 있다. 본 논문에서는 실시간 객체 탐지에 적합한 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 AI-Hub의 해안 침적 쓰레기 이미지 데이터를 학습시켜 높은 정확도의 해양 침적 쓰레기 감지 인공지능 모델을 구현한 내용을 다룬다.

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