종래의 출입국 관리자는 여권을 재시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고 자동적으로 인증하기 위한 영상 처리와 문자 인식을 통한 여권 인증 시스템에 관한 연구이다. 여권에는 사용자에 대한 많은 정보들이 있다. 이러한 사항을 이용하여 여권에서 추출할 수 있는 문자 정보들에 대해 개선된 ARTI알고리즘을 적용하여 학습하고 자동적으로 인식하도록 하였다.
본 논문에서는 전력 누수를 줄이기 위하여 가정용 정보 가전 기기를 자동으로 제어 할 수 있는 시스템과 외부에서도 외부인의 출입과 화재 등을 확인할 수 있는 모니터링 시스템을 구현하였다. 무선 근거리 통신을 지원하는 zigbee를 이용하여 조도를 체크함으로써 알맞은 밝기를 유지할 수 있도록 전등을 자동으로 제어하고 인터넷을 이용하여 현재의 집안 곳곳을 볼 수 있도록 하여 언제든지 모니터링 할 수 있다.
본 논문에서는 이기종 무선 망 환경에서 사용자가 특정 hot spot 지역을 출입 시 효율적인 이동성 지원을 위해 IEEE802.21(MIH) 기술과 RFID 시스템을 적용한 핸드오버 절차와 기법에 대해 제안한다. 기존의 방법들은 주로 수신된 신호 세기(Received Signal Strength Indication)을 측정하여 신호 감도에 따라 핸드오버할 시점을 결성한다. 하지만 이런 방법들은 갑작스런 신호세기 감소나 불안정한 신호 지역에서 현재 사용 중인 세션이 완전히 끊겨버릴 수 있는 문제점이 있다. 제안한 기법은 사용자가 핸드오버가 절대적으로 필요한 장소에서 출입 시 마다 자동적으로 핸드오버가 일어나게 하여 불필요한 전력 소모를 줄일 누도 있고, 응용의 세션이 갑작스럽게 끊어지는 현상을 방지할 수 있어서 보다 더 안정된 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다. 또한 접속 망 선택 시 사업자의 정책을 반영 한 망 기반의 핸드오버를 제공한다.
본고에서는 지능형 국방 감시시스템에 적용할 수 있는 핵심 기술인 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 네트워크 카메라를 이용한 액티브 객체 추적 및 객체 특성 분석 기법을 소개한다. 본고에서 소개하는 기법은 기존의 적응적 배경 모델링 기반의 객체 검출에서 발생하는 고스트 현상을 제거하고 정지객체를 안정적으로 추적할 수 있는 방법과 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 지속적으로 추적하기 위한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 포함하고 있다. 본고에서는 또한, 지능형 감시시스템의 한 종류로서 일반인이 통행할 수 있는 구역에서 출입자의 의상 특성을 분석하여 비인증 출입자를 검출하는 방법과 추적하는 객체가 차량일 경우, 차량의 종류를 자동 분류하는 기법을 소개한다.
본 논문은 원패스 태그를 기반으로한 위치인식 시스템 구현하였다. 본 시스템은 ZigBee 및 RFID기술을 접목하였다. 위치인식 수신기와 중계기를 통해 사용자의 위치를 파악하고 관리할 수 있는 솔루션을 개발하였다. 주차의 위치 및 차량의 출입, 출입관리 자동화, 비상호출을 통한 보안성 강화, 엘리베이터의 자동호출 및 통제 등에 대한 위치인식 솔루션 기능을 포함하고 있다.
전 세계적으로 유행하며 수많은 확진자와 사망자를 발생시킨 코로나바이러스-19(COVID-19)는 일상에서 사람 간 전염이 가능하여 국민들을 불안과 공포에 떨게 하고 있다. 감염을 최소화하기 위해서는 건물 출입시 마스크 착용이 필수적이지만 일부 사람들은 여전히 마스크 없이 얼굴을 노출시킨 채 건물에 출입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 출입 통제를 위해 얼굴에 마스크를 착용했는지 여부를 자동으로 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 양쪽 눈 영역을 검출하고 눈 위치를 참조하여 마스크 착용 영역(양쪽 눈 아래 얼굴 영역)을 예측한다. 이 때 마스크 착용 영역을 보다 정확히 예측하기 위해 양쪽 눈 위치가 수평이 되도록 얼굴 영역을 회전하여 정렬한다. 정렬된 얼굴 영역에서 추출된 마스크 착용 영역은 이미지 분석에 특화된 딥러닝 기법인 CNN(Convolutional neural network)을 통해 마스크 착용 여부(착용 또는 미착용)를 최종 판별한다. 총 186장의 테스트 이미지에 대해 실험한 결과, 98.4%의 판별 정확도를 보였다.
연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.
전 세계는 국제 시장의 개방화로 인하여 해상을 통한 수${\cdot}$출입 컨테이너 화물량이 크게 증가하고 있다. 이에 선박이 항해 중 가장 중요한 것은 자선의 위치를 정확히 파악하여 안전하고 경제적인 항로를 이용하여 효과적으로 운항을 도모하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 선박의 안전한 운항을 도모하기 위해서 항만, 연${\cdot}$근해에 설치되어 있는 무인등대의 효율적인 관리를 위한 자동 점멸 시스템의 설계에 관한 연구이다. 본 시스템은 GPS를 통한 일출과 일몰 시간의 동기화와 다른 해양 환경 조건을 고려하여 광센서와 습도센서를 추가 이용하여 무인 등대의 자동 점멸 시스템을 설계 및 구축한다.
WHO는 3월 11일 코로나 19에 대한 세계적 대유행, 팬더믹(pandemic)을 선언하였다. 하지만 경제 및 사회적 활동으로 인하여 면대면 교육이나 세미나를 위해 건물 출입을 해야하는 상황이 발생한다. 코로나 19의 감염여부의 1차 체크 방법으로 체온 측정이 있어 근거리 체온 측정을 통해 1차적인 출입 차단을 실시하고 있다. 그로 인해 일일이 직접 체크하는 것이 번거롭기 때문에 열화상 카메라를 건물 입구에 설치하고, 적외선 카메라를 이용하여 간접적으로 체온을 측정하여 출입 통제를 하고 있다. 중고교나 대학 및 평생교육의 경우 출석체크 등과의 연동이 가능하고, 마스크 착용 여부를 자동으로 인식하고, 수강생의 인증이 가능한 시스템이 필요하다. 제안시스템은 스마트미러에 탐재된 카메라로 마스크 착용 여부를 확인하고, 음성인식 기술을 활용하여 건물안으로 들어오고자 하는 사용자의 목소리 인식을 통해 사용자를 인증하고, 출입 여부를 결정하는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 근거리 온도 측정과 수강생의 스마트 폰의 출석체크 APP와 연동을 하게 되면 출석체크도 가능하다.
다양한 농업 생산 분야에서 정보통신기술 (ICT, Information and Communications Technologies)이 융합하여 많은 발전을 이루어내고 있다. 꿀벌의 활동과 관련한 온·습도, 음파, 이산화탄소, 암모니아, 황화수소 등 다양한 봉군내·외의 요인들과 꿀벌의 활동 추적에 대한 ICT 융복합 시스템 개발연구가 최근 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이중 적외선 센서(QRE1113)를 이용하여 꿀벌 출입 자동 모니터링 시스템을 구현하여 실측 자료를 비교·분석하였다. 꿀벌의 방화행동을 연구하는 기존의 밀원식물 방화 개체 수 측정, 영상촬영을 통한 출입 활동 수 수동 분석, 해외 다양한 자동모니터링 시스템들과 비교하여 본 시스템은 모니터링 시간과 노력의 단축 및 외부 방화 활동과의 일치성, 수동 분석과 상대 오차 5% 미만으로 높은 실효성을 보였다. 또한, 저전력블루투스(BLE)모듈을 활용한 내·외부 온도 센서와 병행을 통해 시스템의 확장성을 확보하였으며, 이 시스템으로부터 확보한 한달간의 데이터 분석을 통해 온도와 방화행동 간 상관관계 분석 및 하루 평균 손실되는 꿀벌의 개체수(출역봉의 1.88%)를 측정할 수 있었다. 향후 복합적인 모니터링 시스템 확장과 빅데이터 축적을 통해 더욱 강력한 실시간 모니터링 도구 및 꿀벌 생태 교육자료로 양봉 산업 발전에 크게 기여할 수 있고, 과학적 분석 도구로 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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