번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.
본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.
본 논문에서 제안하는 이동에이전트를 이용한 분산형 절전제어 방법은 다수의 센서와 이동에이전트를 이용하여 능동적 지능적으로 조명장치의 제어(on/off 및 디밍 조절 등)를 가능하게 하여 에너지 절감에 효과적이며, 다양한 능동규칙들의 적용에 의한 원격감시 및 제어기능 추가가 용이하므로 효율적 절전제어시스템 설계 및 구축에 따른 비용절감 등의 효과를 유도한다. 또한, 이동에이전트 기반의 센서네트워크 미들웨어의 기능을 통하여 상황정보나 사용자의 감성 등을 규칙화하여 실시간으로 이벤트 처리 및 제어함으로써 센싱 데이터의 효용성을 향상시킨다. 본 논문의 결과는 다양한 능동적 센서네트워크 응용들의 개발에 있어 제안한 이동에이전트를 이용한 제어시스템의 활용가능성을 제시한다.
사람과 사람 사이의 통신을 넘어 사람과 사물, 사물과 사물 간에 정보를 주고받는 사물인터넷 시대가 다가오고 있다. 스마트 센서는 지능화에 의해 스마트폰, 지능형 자동차, 스마트홈 시스템, 착용형 전자기기, 원격진료 시스템, 대규모의 환경 감시 시스템 등으로 활용영역을 넓히고 있다. 최신 스마트폰에는 이미지센서, 터치센서, 마이크로폰, GPS, 모션센서, 지자기센서, 조도센서, 근접센서, 지문센서 등 다양한 스마트 센서가 적용되고 있다. 센서 기술은 기존 센서에 제어 판단 저장 통신 등 다양한 기능이 결합되어 기존 산업과 IT 산업을 융합하는 차세대 유망기술로 주목을 받는다. 특히 촉각 시각 청각 미각 후각 등 인간의 감각을 모방하는 오감인식 기술이 부상하고 있다. 본 연구보고서에서는 인간의 오감에 대한 생물학적 원리와 오감센서의 동작 원리, 국내외 연구개발 현황, 기술 및 시장 동향을 정리하였다.
최첨단 과학기술 시대를 맞아 사람들은 재난재해 예경보 시스템 및 재난재해 대응 시스템들이 잘 갖추어져 있다고 믿고 있으나 세월호 사건 등에서 알 수 있듯이 현실에서는 제대로 된 재난재해 예경보 및 대응 시스템이 갖추어져 있지 않은 상황이다. 기존의 재난재해 예경보 시스템의 경우 대부분 효율성이 낮은 센서 정보를 기반으로 하고 있으며, 영상 정보는 모니터링 요원에 의해 수동적으로 감시되고 있다. 또한 인식된 재난 재해에 대해서도 어떻게 대응하고 처리할 것인지에 대한 대응 시스템과의 연계가 미흡하다. 이에 따라 본 논문에서 CCTV 영상정보를 기반으로 특정 재난재해의 발생여부 및 정도를 최대한 빠르고 정확하게 인식하고 위기대응 매뉴얼에 근거하여 이를 모든 관련부처나 담당자들에게 자동으로 통보함으로써 효과적인 위기대응이 가능한 CCTV 기반 재난재해 인식 및 실시간 위기 대응 기술을 제안한다.
영상유고감지시스템은 터널내 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 화재(연기) 등 돌발 상황시에 초동감지 목적의 감지시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 및 복층터널 등에서 중요성이 부각되고 있다[1] 그러므로 본 논문에서는 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하는 것의 타당성을 검증하기 위하여 본 시스템이 설치된 국도, 고속국도 터널을 대상으로 장기간 로그데이터 분석을 실시한 내용과 실험 결과를 소개하고, 이를 바탕으로 기존 영상유고감지시스템의 문제점 도출과 개선방안 그리고 일반터널과는 상이한 복층터널 설계에 대한 이해를 통해 복층터널 특성반영 방안에 대하여 몇가지 사항을 제안하였다.
Smart Ship은 현재 많은 논의가 진행중인 주제 중 하나입니다. 그 이유는 유사한 연구의 양이 증가하고 가속화되고 있기 때문입니다. 그 증거로 빅 데이터, 클라우드 및 IoT 등의 첨단 기술을 활용하여 선박간의 이동, 안전, 데이터 교환, 감시 시스템 문제를 해결하고 있습니다. 해양 기술에서 위와 같은 기술을 활용하는 것은 바다 위 선박간의 발생 할 수 있는 다양한 문제뿐만 아니라 항만과 통신하는 것에도 중점을 둡니다. 본 논문에서는 선박 및 항구를 위한 IoT 기반의 지능형 보고 및 정박시스템을 제안합니다. 본 시스템은 선박이 정박할 경우 IoT 기술을 활용하여 자동으로 관리 시스템에 통보하며, 이후 정박을 원하는 다른 선박들에 대하여 빠르고 안전하게 남은 위치를 유도합니다. 시스템은 선박 계류 중에 시간, 노력 및 비용을 최소화 할 수있는 편의를 제공합니다. 이와 같은 시스템은 선박의 표류 시간, 비용을 최소화 할 수 있는 편의를 제공하게 됩니다.
영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.
에너지 소비 증가, 환경 이슈로 전력 산업의 고도화 및 에너지 효율화에 대한 요구가 증가하면서 지능형 전력시스템과 같은 전력 IT 융합산업이 새로운 신성장동력으로 주목받고 있다. 기존 수배전반 관리 설비는 무인화, 자동화 추세에 따라 많은 수의 센서와 모터 등이 설치되고 있다. 이들의 작동상태를 관찰하고, 신속한 대응이 필수적이며, 각종 이상 발생 시 즉시 조치를 취하여야 할 필요가 있음에도 불구하고 응급 상황을 인지하지 못해 전력사고로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 전력감시, 고장검출, 유지관리, 시스템 제어를 위한 수배전반 모니터링 시스템을 제안하고, 오픈소스 하드웨어 플랫폼과 Wi-Fi 통신방식을 활용하여 수배전반 모니터링 시스템을 구현하였다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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