• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1651-1654
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• 2003

이동 단말의 보급이 보편화됨에 따라 이동 객체의 위치 정보를 기반으로 사용자에게 사람이나 사물, 차량 등과 같은 이동 객체의 위치를 파악하여 그에 대한 정보를 제공해 주는 시스템이 필요로 하게 되었나 이러만 이동 객체관리 시스템에서는 계속적으로 위치 정보가 변화하는 이동 객체의 특성상 데이터의 빈번한 갱신이 일어나게 되고 DBMS에 명시적으로 저장되지 않은 위치 정보에 대해서도 보다 정확한 위치를 사용자에게 제공해 주어야 한다. 그러나 차량의 위치 추적과 같이 적용 개체가 차량에 한정된 경우 이동 경로가 도로상으로 제한되어 있으므로 이동 경로를 예측하기 힘든 사람과 같은 객체와는 특성이 나르나 따라서 차량 객체에 대해 보다 효과적인 서비스를 제공해 주기 위해서는 사람에 대한 위치 추적과는 다른 갱신 정책과 불확실한 위치의 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터에 저장된 도로의 위상 정보와 차량의 속도 속성을 이용한 갱신 정책을 정하여 갱신 빈도수로 줄이고 도로 레이어의 위상 정보를 통해 불확실한 과거 및 미래의 위치로 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 갱신 정책은 차량의 속도를 고려하여 현재의 위치에서 도로상의 교차점에 도착하는 시점의 위치를 예측하여 데이터의 갱신 시점으로 결정한다. 또한 불확실한 위치에 대한 추정은 이동하는 도회와 대응되는 위상 정보를 기반으로 차량의 이동 방향을 예측하 여 불확실한 미래의 위치를 결정할 수 있으며 명시적으로 저장되지 않은 과거 위치 정보의 검색에 대한 요청이 발생했을 경우 위상 정보를 이용하여 위치를 보정하고 사용자에게 보나 높은 정확성을 지닌 정보를 제공해 줄 수 있다.다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.4
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• pp.80-95
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• 2019

Recently, with the development of sensor and communication technology, researchers at home and abroad have actively conducted research on methodologies for determining maintenance through diagnosis and prediction techniques by collecting information on the status of equipment or systems. Based on the status of vehicle parts at this point in time, this study presented a system framework for making maintenance decisions by predicting the change in vehicle part status to a future date based on the current state of vehicle parts. In addition, condition diagnosis and predictive data adjustment was configured through tracking the status of vehicle parts before and after maintenance activities. We hope that the application of the results of this study will contribute a little to the safety of citizens using public buses and to the activation of the condition-based maintenance system of vehicles.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.439-442
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• 2010

본 논문에서는 비전 기반의 실시간 대기오염 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 실시간으로 제공되는 동영상을 분석하여 차종 별 대수와 평균속도 등의 교통 파라미터를 실시간으로 추출하고, 이를 바탕으로 대기 중의 CO, NO2등의 밀도를 추정하여 시간대별 대기 오염도를 모니터링 한다. 이를 위해 제안된 시스템은 배경모델을 이용한 차량 추출, 차종 별 윤곽선 및 크기 정보를 이용하여 템플릿 기반으로 차종을 인식하고 이를 추적하여 대수 및 속도를 인식한다. 제안된 시스템의 평가를 위해 교통이 밀집된 공간에 설치하여 테스트하였고, 실제 결과와 비교한 결과, 차량 속도에서 정확도 83.3%, 차종인식에서 정확도 86.98%를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시스템이 다양한 지역에서 실시간 대기오염물질 배출량을 산정하는데 적용될 수 있음을 보여주었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.397-406
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• 2009

A Wireless Access for Vehicular Environment (WAVE) system based on Orthogonal frequency Division Multiplexing (OFDM) is made for vehicle to vehicle wireless communications. The physical layer standard of the WAVE system is very similar to that of the IEEE802.1la wireless local area network (WLAN). Therefore, the performance of the WAVE system is degraded by continual timing delay in the WAVE multipath fading channels after starting initial timing synchronization. In this paper, the tracking algorithm that synchronizes symbol timing is proposed to continually compensate additional timing delay. Computer simulation of the proposed algorithm is performed in the worst communication environments that apply to maximum timing delay. Computer simulation shows that the proposed algorithm can improve the system performance in various channel conditions.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.43 no.5 s.311
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• pp.1-9
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• 2006

Because most applications of vision-based object tracking demonstrate satisfactory operations only under very constrained environments that have simplifying assumptions or specific visual attributes, these approaches can't track target objects for the highly variable, unstructured, and dynamic environments like a traffic scene. An adaptive fusion framework is essential that takes advantage of the richness of visual information such as color, appearance shape and so on, especially at cluttered and dynamically changing scenes with partial occlusion[1]. This paper develops a particle filter based adaptive fusion framework and improves the robustness and adaptation of this framework by adding a new distinctive visual attribute, an image feature descriptor using SIFT (Scale Invariant Feature Transform)[2] and adding an automatic teaming scheme of the SIFT feature library according to viewpoint, illumination, and background change. The proposed algorithm is applied to track various traffic objects like vehicles, pedestrians, and bikes in a driver assistance system as an important component of the Intelligent Transportation System.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.473-476
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• 2008

USN(Ubiquotous Sensor Network) has been applied to various fields of industries such as logistics, environment management, traffic management, as well as IT industries including home network and telematics. Among the important techniques required to implement aforementioned applications, location management scheme is essential. In this paper, we proposed and implemented a new location measurement scheme based on RSSI of sensor node for campus car location management.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.2
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• pp.121-129
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• 2023

In this paper, we developed a traffic signal control system for emergency situations that can minimize loss of property and life by actively controlling traffic signals in a certain section in response to emergency situations. When the emergency vehicle terminal transmits an emergency signal including identification information and GPS information, the surrounding image is obtained from the camera, and the object is analyzed based on deep learning to output object information having information such as the location, type, and size of the object. After generating information tracking this object and detecting the signal system, the signal system is switched to emergency mode to identify and track the emergency vehicle based on the received GPS information, and to transmit emergency control signals based on the emergency vehicle's traveling route. It is a system that can be transmitted to a signal controller. This system prevents the emergency vehicle from being blocked by an emergency control signal that is applied first according to an emergency signal, thereby minimizing loss of life and property due to traffic obstacles.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.12
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• pp.1794-1799
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• 2022

Recently, the increasing number of overloaded vehicles on the road poses a risk to traffic safety, such as falling objects, road damage, and chain collisions due to the abnormal weight distribution, and can cause great damage once an accident occurs. therefore we propose to build an object detection-based AI model to identify overloaded vehicles that cause such social problems. In addition, we present a simple yet effective method to construct an object detection model for the large-scale vehicle images. In particular, we utilize the large-scale of vehicle image sets provided by open AI-Hub, which include the overloaded vehicles. We inspected the specific features of sizes of vehicles and types of image sources, and pre-processed these images to train a deep learning-based object detection model. Also, we propose an integrated system for tracking the detected vehicles. Finally, we demonstrated that the detection performance of the overloaded vehicle was improved by about 23% compared to the one using raw data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.833-836
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• 2017

최근 블랙박스 및 CCTV 같은 영상 촬영 장치가 보편화되면서, 방대한 양의 영상 데이터가 실시간으로 생성되고 있다. 만약 이 대용량 데이터 안의 차량 정보를 추출할 수 있다면 범죄 차량 추적, 교통 혼잡도 측정 등의 활용이 가능할 것이다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 자동차에서 실시간으로 생성되는 영상 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필수적이나, 이러한 시스템을 찾기 힘든 것이 현실이다. 이를 위해 이 논문에서는 아파치 카프카, Hbase를 이용한 영상 빅데이터 처리 시스템을 제안한다. 아파치 카프카는 시스템 내에서 영상 손실이 없는 전송과 영상 처리 노드의 스케줄링을 수행하며, Hbase는 처리된 데이터를 테이블로 저장하고 사용자가 보낸 쿼리를 처리한다. 더불어, Hbase에 인덱스를 구성하여 빠른 쿼리 처리가 가능하도록 만든다. 실험 결과, 제안된 시스템은 인덱스가 없을 때보다 뛰어난 쿼리 처리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.5
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• pp.94-104
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• 2000

The accuracy and reliability of the target tracking is very critical issue in the design of automotive collision warning radar A significant problem in multi-target tracking (MTT) is the target-to-measurement data association If an incorrect measurement is associated with a target, the target could diverge the track and be prematurely terminated or cause other targets to also diverge the track. Most methods for target-to-measurement data association tend to coalesce neighboring targets Therefore, many algorithms have been developed to solve this data association problem. In this paper, a new multi-target data association method based on order statistics is described The new approaches. called the order statistics probabilistic data association (OSPDA) and the order statistics joint probabilistic data association (OSJPDA), are formulated using the association probabilities of the probabilistic data association (PDA) and the joint probabilistic data association (JPDA) filters, respectively Using the decision logic. an optimal or near optimal target-to-measurement data association is made A computer simulation of the proposed method in a heavy cluttered condition is given, including a comparison With the nearest-neighbor CNN). the PDA, and the JPDA filters, Simulation results show that the performances of the OSPDA filter and the OSJPDA filter are superior to those of the PDA filter and the JPDA filter in terms of tracking accuracy about 18% and 19%, respectively In addition, the proposed method is implemented using a developed digital signal processing (DSP) board which can be interfaced with the engine control unit (ECU) of car engine and with the d?xer through the controller area network (CAN)