• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.69-78
• /
• 2023

In this paper, IO+5G dedicated hardware is developed and an AI device communication system equipped with a 5G is designed and tested. The AI device communication system equipped with a 5G receives the collected real-time images and the information collected from the IoT sensor in real time is to analyze the information and generates the risk detection events in the AI processing board. The event generated in the AI processing board creates a 5G channel in the dedicated hardware equipped with IO+5G. The created 5G channel delivers event video to the control video server. The 5G based dongle network enables faster data collection and more precise data measurement compared to wireless LAN and 5G routers. As a result of the experiment in this paper, the average test result of the 5G dongle network is about 51% faster than the Wi-Fi average test result in downlink and about 40% faster in uplink. In addition, when comparing the test result with terms of the 5G rounter to be set to 80% upload and 20% download, the average test result is that the 5G dongle network is about 11.27% faster when downloading and about 17.93% faster when uploading. when comparing the test result with terms of the the router to be set to 60% upload and 40% download, the 5G dongle network is about 11.19% faster when downlinking and about 13.61% faster when uplinking. Therefore, in this paper it describes that the developed 5G dongle network can improve the results by collecting data and analyzing it faster than wireless LAN and 5G routers.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.579-582
• /
• 2004

클라이언트/서버 방식에서의 파일공유시스템은 높은 성능과 용량의 서버를 요구하게 되고 이러한 서버는 매우 값비싸고 관리가 복잡하며 플랫폼에 영향을 많이 받게 된다. 또한 서버에 맞는 메모리나 하드 드라이브 둥의 확장은 많은 비용을 초래한다. 반면에 P2P(peer to pee.)환경에서의 파일공유방식은 PC(클라이언트)에 있는 파일들을 한 서버에 올려놓고 그 파일들을 관리하는 클라이언트/서버방식에서의 값비싼 서버를 사용하지 않고 클라이언트 컴퓨터들만을 사용하여 자료의 공유 및 관리를 분산함으로 인해 대용량서버를 구입함으로써 발생하는 인적, 물적 자원의 낭비를 최소화 할 수 있을 것이다. 또한 사용자의 수가 늘어날수록 연산, 협업의 성과가 높아지는 둥의 혜택을 제공한다. 이와 같은 이유로 인해 많은 사람들이 P2P에 관심을 갖게 하고 또한 현재 각광받고 있는 모바일 관련 분야에도 P2P를 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.150-159
• /
• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.431-433
• /
• 2021

본 논문에서는 YOLO 인공 지능 플랫폼을 이용하는 이상행동 감시 시스템을 구현하였으며, YOLO 시스템의 one-shot 감지 시스템 사용으로 기존 감시 시스템에 비해 우수한 응답 특성을 갖는다. YOLO 인공 플랫폼은 폭행, 절도, 방화와 같은 이상행동들로 구성된 이미지 세트로 학습되었다. 이상행동 감시 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되어 있으며, 상용화될 경우 각종 범죄 문제를 풀기 위해 스마트시티에 적용이 가능하다.

• 웰빙융합연구
• /
• 제6권2호
• /
• pp.27-31
• /
• 2023

Purpose: Establishment of a real-time monitoring system for odor control in traditional markets in Gangwon-do and a system for linking prevention facilities. Research design, data and methodology: Build server and system logic based on data through real-time monitoring device (sensor-based). A temporary data generation program for deep learning is developed to develop a model for odor data. Results: A REST API was developed for using the model prediction service, and a test was performed to find an algorithm with high prediction probability and parameter values optimized for learning. In the deep learning algorithm for AI modeling development, Pandas was used for data analysis and processing, and TensorFlow V2 (keras) was used as the deep learning library. The activation function was swish, the performance of the model was optimized for Adam, the performance was measured with MSE, the model method was Functional API, and the model storage format was Sequential API (LSTM)/HDF5. Conclusions: The developed system has the potential to effectively monitor and manage odors in traditional markets. By utilizing real-time data, the system can provide timely alerts and facilitate preventive measures to control and mitigate odors. The AI modeling component enhances the system's predictive capabilities, allowing for proactive odor management.

• 산업과 과학
• /
• 1권1호
• /
• pp.23-31
• /
• 2022

2000년 초반에 유휴 서버를 활용하는 방식으로 시작된 클라우드 서비스는 4차 산업혁명의 도래로 더욱 활성화되고, 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스에 활용할 수 있는 최적의 플랫폼으로 많은 분야에서 사용되고 있다. 한편 사물인터넷은 주변의 모든 사물들이 언제, 어디서나 자유롭게 인터넷이라는 네트워크에 접속하여 센싱한 데이터를 전송할 수 있는 환경으로서, 실시간으로 데이터의 전송이 이루어지므로 BaaS 즉, 데이터만을 위한 클라우드 서비스가 추가되었다. 본 연구에서는 사물인터넷을 위한 BaaS 서비스 중에서 Parse Server를 기반으로 데이터를 관리하는 백앤드 서비스 방안을 설명하고, 이를 활용하여 환자들의 재활을 도와주는 서비스를 제시한다. 이를 위한 하드웨어 환경으로는 라즈베리파이를 사용하고, 인터넷에 연결되어 실시간으로 환자들의 움직임 정보를 수집하고, 이를 Parse Server를 통해 관리한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.75-81
• /
• 2024

본 논문은 딥러닝 모델이 포함된 TinyML(Tiny Machine Learning)를 초저전력 시스템에 탑재하여, 층간소음 문제를 실시간으로 처리하는 방법을 제시한다. 이 방법이 가능한 이유는 딥러닝 모델 경량화 기술로 인해 컴퓨팅 리소스가 작은 시스템도 자체적으로 추론을 수행 할 수 있기 때문이다. 기존에 층간소음 문제를 해결하기 위해 제시됐던 방법은 센서에서 수집한 데이터를 서버로 보내어 데이터를 분석한 후에 처리하는 방법 이었다. 하지만 이러한 중앙 처리 방법은 구축 비용이 비싸고 복잡하며, 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. 이러한 한계점을 본 논문에서는 TinyML을 사용한 On-Sensor AI(Artificial Intelligent) 로 해결하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 시스템 설치가 간단하고 저비용 이면서 문제를 실시간적으로 처리할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.168-170
• /
• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 상시 근로자 50명 이상 사업장에 대해 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년동기 대비 10.7% 증가하였고, 화학 가스 누출 및 폭발로 인한 안전사고도 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 고위험 산업 현장에서는 종합적인 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 산업현장에 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합센서 AIoT 디바이스로부터 위험 상황을 가스 센싱값, 음성, 모션값으로 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서 AIoT 전송 정보를 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값 분석과 판단을 통해 위험 상황을 실시간으로 모니터링한다. 본 연구를 통한 가스센싱, 음성 및 모션인식이 가능한 AIoT 디바이스와 AI 적용 안전관리 시스템의 개발로, 고위험군 산업현장에 확대 적용시켜 사회안전망 확대에 기여할 것이다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제8권4호
• /
• pp.20-28
• /
• 2020

본 논문에서는 시각장애인의 라이프 사이클을 사전에 학습하여 시각장애인의 자립생활을 돕는 적정기술로 음성인식 기반 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트 기기 및 웹 AI서버를 포함하는 음성, 사물 및 문자 인식 플랫폼을 제안하였다. 시각장애인용 웨어러블 기기는 착용편의성과 사물인식기능 효율을 높이기 위해 리버스 넥밴드 구조로 설계하여 제작하였으며, 웨어러블 기기에 부착된 고감도 소형 마이크와 스피커는 웨어러블 기기와 연동된 스마트기기의 앱으로 구성된 음성인식 인터페이스 기능을 지원하도록 구성하였다. 음성, 사물 및 광학문자 인식 서비스는 웹 AI 서버에서 오픈소스 및 구글 API를 활용하였고, 서비스 플랫폼의 음성, 사물 및 광학문자 인식 정밀도는 실험을 통하여 평균 90%이상 달성하였음을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.1015-1024
• /
• 2021

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.