• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.10
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• pp.329-336
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• 2014

Pipe spool is the most important element of plant equipment in plant construction site. Currently, the plant construction site manage the pipe spool location and usage history by handwriting. Frequently, the pipe spool is moved to unpredictable places by field workers in many construction sites and in cases like this, the pipe stool is replaced with another similar pipe spool. Since it's hard to determine the exact location of some of the pipe spools, it takes unnecessary time and labour to find the missing pipe spools, which proves that stock management is not under control. The purpose of our system is to make the identification of real-time location of the field pipes possible by attaching UHF RFID tags to the pipe spool, which will be used to connect with UHF RFID reader and antenna on vehicles. A field test conducted by the proposed system resulted in the success rate of 98% and the missing 2% was recuperated by hands-on correction, which proved that stock management through the proposed method can be 100% effective. The proposed system is expected to reduce labour costs and make stock control of assets possible, as well as applicable to similar stock management environments.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.319-322
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• 2006

오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가됨에 따라 시스템의 관리작업은 고수준의 자동화를 요구하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식은 전통적인 관리자 중심에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 현재 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어 지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 연구에서 자율 컴퓨팅의 한 요소인 자가 치유는 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델을 필요로 하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4 가지 예측 모델 설계 방법을 제안하며, 본 예측 모델을 ID3 알고리즘, 퍼지추론, 퍼지뉴럴네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞추어 적절하게 사용되는 하이브리드 방식이며, 이를 통해 보다 정확하고, 신속한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안 모델을 평가하기 위해 본 예측 모델을 자가 치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.4
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• pp.520-528
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• 2021

In this study, we attempted to derive major management factors related to the quality control of formwork and identified differences in the perceptions of construction engineers, construction managers, and field workers about the importance and performance of the derived factors. As a result of the study, 18 management factors related to the formwork were derived. Among the derived factors, the field workers placed importance on the factors that influence the detailed process of the formwork, while construction engineers placed importance on the factors related to the judgment of the progress and completion of the construction. The construction managers placed importance on the factors that affect the quality of the building frame. Based on the results of this study, it is expected that a plan to improve the quality of formwork that accepts the various opinions of each participant will be established.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.769-772
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• 2011

We propose a sweeping machine is equipped with a polyester filter to retain small particles of dust. The filter is washable and can be easily removed for maintenance purpose or eventual replacement. Research continues into key areas such as making the structure of machine as ship' s floor grinder as possible, and designing algorithms and systems for efficiency-related system technologies.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.701-704
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• 2006

본 논문에서는 카메라-투영 시스템에서 비전에 기반을 둔 손동작 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 인식방법은 정적인 손동작 분류를 위하여 푸리에 변환을 사용하였다. 손분할은 개선된 배경 제거 방법을 사용하였다. 대부분의 인식방법들이 같은 피검자에 의해 학습과 실험이 이루어지고 상호작용에 이전에 학습단계가 필요하다. 그러나 학습되지 않은 다양한 상황에 대해서도 상호작용을 위해 동작 인식이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 인식 작업 중에 검출된 불완전한 동작들을 정정하여 적용하였다. 그 결과 사용자와 독립되게 동작을 인식함으로써 새로운 사용자에게 신속하게 온라인 적용이 가능하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.983-984
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• 2024

본 논문은 항만 작업자와 같이 전문적인 의료 지식이 없는 일반인도 심정지와 같은 응급상황 발생 시 효과적으로 사용할 수 있는 자동화된 심폐소생술 시스템인 Smart CPR Machine을 제안한다. 이 시스템의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 리니어 레일과 리니어 액추에이터를 이용해 자동으로 정확한 흉부 압박 위치로 이동하며, 색상 인식 카메라와 압박 센서를 통해 정확한 압박 지점을 식별할 수 있다. 둘째, 심박수 센서와 연동하여, 사람의 개입 없이도 심박수에 맞춰 자동으로 심폐소생술을 수행한다. 셋째, 애플리케이션을 통해 실시간으로 심박수를 모니터링하며, 위급 상황 시 119 신고 및 위치 추적 기능을 제공하여 신속한 대응이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.161-162
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• 2016

비슷한 코너의 모양을 가지는 다수의 글자가 포함된 문서 영상을 인식하는 일은 쉽지 않다. 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT 알고리즘은 코너를 기반으로 특징을 기술하는 알고리즘이기 때문에 각 글자가 비슷한 코너의 모양을 가지는 문서 영상 인식에서는 좋은 성능을 발휘하지 못한다. 반면, LLAH 는 각 단어의 크기를 알아내어 가우시안 필터와 이진화를 통해 단어를 하나의 점으로 나타내고 각 점과 점 사이의 기하 관계를 기술자로 표현하기 때문에 문서의 단어에서 점이 일관되게 추출된다면 좋은 인식 성능을 발휘한다. 그러나, 영상에서 단어의 크기를 알아내는 작업은 계산 측면에서 많은 비용을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 LLAH 를 사용하기 전에 반복적인 가우시안 필터와 이진화를 적용하여 단어의 크기를 알지 못하는 상황에서도 스케일에 강인하게 문서 영상을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.6
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• pp.163-170
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• 2023

With the introduction of the law regarding severe penalties for major accidents, employers, management executives, and corporations have significantly increased the number of safety managers and invested extensively in acquiring ISO certifications to prevent accidents in industrial sites. Moreover, the implementation of the Smart Safety Management System (SSMS) has facilitated the management of personnel and safety equipment. While IoT-based management systems have been applied to safety gear such as helmets, safety harnesses, and protective clothing, the responsibility for safety shoes still primarily lies with on-site managers and individuals, leaving a vulnerability to accidents. In this study, we aim to implement a Raspberry Pi-based sensor device to proactively detect workers' safety shoe usage upon entering the site. The goal is to confirm the usage of safety shoes and prevent accidents that may occur due to non-compliance with safety shoes regulations.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.381-386
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• 2006

오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가함에 따라 시스템의 관리작업은 고수준(high-level)의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식이 전통적인 관리자 중심의 방식에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 기존 연구들은 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4가지의 예측 모델 설계 방법을 제안한다. 본 예측 모델은 ID3 알고리즘, 퍼지 추론, 퍼지 뉴럴 네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞춰 적절하게 사용되는 방식이며, 이를 통해 보다 정확한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안모델의 평가를 위해 본 예측모델을 자가치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측의 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.19 no.3
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• pp.498-509
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• 2023

Purpose: This paper proposes a method detecting the falling of a maintenance worker in the underground utility tunnel, by applying deep learning techniques using CCTV video, and evaluates the applicability of the proposed method to the worker monitoring of the utility tunnel. Method: Each rule was designed to detect the falling of a maintenance worker by using the inference results from pre-trained YOLOv5 and OpenPose models, respectively. The rules were then integrally applied to detect worker falls within the utility tunnel. Result: Although the worker presence and falling were detected by the proposed model, the inference results were dependent on both the distance between the worker and CCTV and the falling direction of the worker. Additionally, the falling detection system using YOLOv5 shows superior performance, due to its lower dependence on distance and fall direction, compared to the OpenPose-based. Consequently, results from the fall detection using the integrated dual deep learning model were dependent on the YOLOv5 detection performance. Conclusion: The proposed hybrid model shows detecting an abnormal worker in the utility tunnel but the improvement of the model was meaningless compared to the single model based YOLOv5 due to severe differences in detection performance between each deep learning model