기존의 개방형 망관리 시스템은 상당한 기술과 경험이 필요하기 때문에 사용하기가 어려울 뿐만 아니라 관리 업무를 수행하기 위한 복잡한 API(Application Programming Interface) 프토그램이 필요하다. 때문에 망관리 시스템이 지능적이기를 원할수록 어려운 프로그램을 필요로 하였다. 본 연구에서는 분산된 망관리 환경에서 망관리자의 경험과 지식을 규칙으로 표현하여 프로그램을 하지 않으면서도, 망관리 지식을 체계적으로 관리하며, 지능적 망관리가 가능하도록 다중 분산 전문가시스템 구조를 이용한 지능적인 컴퓨더 망관리 시스템을 제안하였다. 망관리를 위한 전문가시스템은 기본적으로 망관리 프로토볼을 이해하고, 이미 정해진 망운영 지침 및 관리방법에 의하여 이를 분석하여 그에 따른 조처와 보고를 수행할 수 있어야 한다. 이를 위하여 프로토콜을 이해하고 분석하는 감시 전문가시스템, 감시 전문가시스템에 의하여 보고된 내용에 따라 고장진단을 하는 고장진단 전문가시스템, 이들을 망전체의 차원에서 관리하는 망관리 전문가시스템 등의 다중 전문가시스템으로 이루어진다.
본 논문에서는 배전지능화시스템과 정보 연계, 미래 지능형전력망 운용 및 태양광, 풍력, 연료전지등과 같은 신 에너지전원의 단지를 효율적으로 유지관리하기 위하여, 유 무선 네트워크 구성요소의 특성을 해석하고, 이를 바탕으로 원격 감시제어장치를 제작하였다. 이 감시제어장치는 한국기술교육대학교 캠퍼스 내에 설치되어 있는 50KW급 태양광전원장치를 대상으로 유 무선 네트워크 알고리즘을 기반으로 제작한(AutoBase) 감시장치, PLC를 이용한 제어장치로 구성된다. 본 연구에서 제안한 장치를 이용하여 태양광전원의 출력특성을 분석한 결과, 원격지에 설치된 대규모 태양광단지의 보수유지 관리에 필요한 유무선 네트워크를 이용한 원격감시제어기술의 대안으로, 스마트그리드 구축에 기여할 수 있음을 확인하였다.
사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 이동에 따른 Pan, Tilt 좌표와 확대 배율을 연산하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다. 실험결과 카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게 중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%~100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 배전지능화시스템과의 정보연계, 미래 지능형전력망 운용 및 태양광, 풍력, 연료전지 등과 같은 신에너지전원의 단지를 효율적으로 유지, 관리하기 위하여, 유 무선 네트워크를 이용하여 원격 감시제어장치를 제작하였다. 이 장치는 한기대 캠퍼스 내에 설치되어 있는 50KW급 태양광전원을 대상으로 1km 정도 떨어져 있는 그린에너지연구실에서 유무선 네트워크를 이용하여 실시간으로 출력되는 전압, 전류데이터를 무선네트워크로 장거리 전송하여, HMI 프로그램인 AutoBase로 실시간 모니터링 하도록 제작하였다. 앞으로 본 논문에서 제안한 원거리 감시제어 장치를 이용하여 원거리에 위치한 대규모 태양광발전단지의 데이터를 무선네트워크 기술로 전송받아 보구슈지를 수행할 수 있는 기반을 마련하였다.
본 논문은 기동성은 있지만 한정된 비행시간과 비행거리를 가진 드론을 이용한 지능형 영상 보안 감시 시스템을 제안한다. 드론이 가지는 한계점을 보완하기 위해 그리드 기반으로 시스템을 구성하며 분할된 영역에서 다중 드론간 대상물의 효율적인 추적 및 감시 모니터링을 위해 연계 추적 방식을 이용한다. 먼저, 한정된 비행거리를 위해 각 드론스테이션 간의 최적 거리를 제안한다. 제안한 최적 거리를 통해 생성된 중첩 감시영역에서 효율적 연계 추적을 위해 드론의 전력상태와 대상물의 이동방향을 고려한 최적의 드론 선정 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 케이스 스터디를 통해 그 응용 가능성을 검토한다.
현재의 지능형 안전 및 유지관리 방법은 자연재해 및 시설물 사용성능 향상 등의 환경변화 대응에 아직 미흡하고, 기술역량도 부족하다. 국내의 시설물의 점검 및 관리 시스템은 대부분 수작업으로 이루어진다. 이러한 수동적인 관리는 시설물의 상태 변화에 실시간으로 대응하지 못함으로서 여러 사고를 초래하기도 한다. 하지만 사람이 일일이 검사하는 수동적인 시설물 관리에서는 이러한 문제점을 완벽히 해결할 수 없으며, 시설물 관리를 위해 많은 유지보수 인력이 필요하지만 예산상의 문제로 인해 관리가 미흡하다. 본 논문에서는 4G 무선네트워크 기반의 영상카메라 및 감지센서 융합형 시각정보화 M2M 게이트웨이를 활용하여 간단한 시설물 관리 시스템 구성으로 인한 기존 원격 영상 감시 시스템과 차별화된 저전력, 저비용, 고효율, 고성능의 무인 시설물 관리 시스템을 설계하였다.
본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다중 PTZ 카메라 기반의 다중이벤트 처리 감시시스템을 제안하였다. 각각의 PTZ 카메라에는 검출할 이벤트의 종류를 설정할 수 있다. 기존 PTZ 감시 카메라에는 하냐의 카메라가 하나의 이벤트 처리를 하기 때문에 새로운 객체가 발생하여 새로운 이벤트를 설정해야 할 경우 문제가 생기며, 각각의 PTZ 카메라는 감시하는 영역아 정해져 있기 때문에 객체가 감사할 수 없는 곳으로 이동시 추적이 불가능한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 PTZ 카메라에 새로운 객체가 발생했을 때 주변의 PTZ 카메라에서 새로운 객체의 위치 좌표를 추정하여 객체를 감시할 수 있는 감시 시스템을 제안하고, PTZ 카메라의 영역에서 벗어나는 객체에 대한 이벤트 링크를 다시 설정함으로써 객체의 감시가 지속적으로 가능하게 하는 시스템을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안 방식의 우수한 성능을 입증하였다.
도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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