• Title/Summary/Keyword: Aeronautical

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Development of Navigation App for Emergency Vehicle based on Real-time Location Tracking (실시간 위치추적 기반의 비상차량 길 터주기 앱 개발)

  • Park, Joon-Ho;Yun, Yung-Don;Son, Bum-Su;Kim, Hyun-Ji;Lee, Gun-Ho;Kim, Yu-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.279-280
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    • 2022
  • 도로를 주행 중인 운전자들은 비상용 차량이 접근할 때 경광등 혹은 백미러를 통해 확인하고, 도로의 상황을 파악한 후에서야 길을 양보한다. 그러나 비상 차량이 접근하는 걸 뒤늦게 인지하거나, 도로의 상황이 복잡하여 차선을 변경하다 접촉사고가 발생할 수도 있고, 또한 진행할 수 있는 도로를 미리 확보하지 못하여 비상 차량이 정해진 시간 내에 도착하지 못하는 경우가 자주 발생하고 있다. 이러한 일을 개선하기 위해서 본 논문에서는 안드로이드, GPS 기술을 이용한 앱을 통해 비상 차량이 일반 차량에 일정 거리 이내에 접근할 경우에 미리 알람을 보내고 이를 사전에 방지, 및 예방할 수 있는 앱을 개발한다. 안드로이드 스튜디오를 사용하였고, Firebase를 이용해 DB및 서버를 구축하였다.

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Design of HMD Application for Personal Mobility Equipment using Deep Learning Object Recognition and Augmented Realism Techniques (딥러닝 객체 인식과 증강현실 기술을 적용한 개인 이동장치 HMD용 어플리케이션 설계)

  • Kim, Kang-Gyoo;Lee, JongMyeong;Yoo, Seoyeon;Chun, Seunghyun;Baek, JeongYoon;Ha, Ok-kyoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.39-40
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    • 2022
  • 최근 전동 킥보드, 전동휠, 전기 자전거 등 개인형 이동수단(Personal Mobility)의 보급이 늘면서 관련 인명 교통사고가 급증하고 있다. 본 논문에서는 개인형 이동수단의 사용위험 및 사고 감소를 목적으로, 딥러닝 객체탐지 기술을 적용하여 다양한 위험요소를 증강현실 기술을 기반으로 한 HMD(Helmet mounted display)에 표시하는 '딥러닝 객체 인식과 증강현실을 적용한 개인 이동장치를 위한 HMD(Helmet Mounted Display) 어플리케이션'을 설계한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 전방의 실시간 영상 정보를 객체 탐지 알고리즘을 통해 위험요소 및 안전한 주행을 보조하는 객체를 감지하고 증강현실을 적용해 사용자에게 적절한 운전 보조장치 및 기능을 제공한다.

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Development of recyclables separation and collection device using deep-learning object recognition (딥러닝 객체인식을 이용한 재활용품 분리수거 장치 개발)

  • Kim, Gun-hee;Kim, Hyeon-jeong;Lee, Jun-yeob;Lee, Yoon-soo;Kim, Tae-joong;Yun, Tae-jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.477-478
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    • 2022
  • 최근 코로나19 팬데믹의 영향으로 온라인 소비가 늘면서 종이, 플라스틱 등 재활용품의 사용량이 증가하고 있다. 또한 1인 가구의 중가에 따라 분리수거 배출이 제대로 이루어지지 않는 추세이다. 대부분의 1인 가구가 거주하고 있는 원룸 밀집 지역의 분리수거 여건이 제대로 갖춰진 곳이 많지 않으며, 분리수거 기준이 모호한 종류들이 많다. 재활용품 분리수거가 제대로 이루어지지 않는다면 에너지 및 자원낭비와 쓰레기 소각으로 인한 환경오염이 초래된다. 본 논문에서는 딥러닝 객체 인식 및 검출을 통한 재활용품 분류 결과에 따른 모터제어 및 분리수거를 진행하는 재활용품 분리수거 장치를 개발하였다. 해당 장치는 객체인식 알고리즘 YOLOV4를 이용하여 객체를 인식 및 검출한 후 모터제어, LED를 통해 분리수거 및 피드백을 제공한다. 이를 활용하여 누구나 쉽게 분리수거를 할 수 있도록 편의성을 제공하며 재활용 쓰레기 수거율을 높여 소각으로 인한 환경오염 방지를 기대할 수 있다.

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Development of recognition and alert system for dangerous road object using deep learning algorithms (딥러닝 영상인식을 이용한 도로 위 위험 객체 알림 시스템)

  • Kim, Joong-wan;Jo, Hyun-jun;Hwang, Bo-ouk;Jeong, Jun-ho;Choi, Jong-geon;Yun, Tae-jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.479-480
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    • 2022
  • 고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.

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Implementation of Deep Learning-Based Vehicle Model and License Plate Recognition System (딥러닝 기반 자동차 모델 및 번호판 인식 시스템 구현)

  • Ham, Kyoung-Youn;Kang, Gil-Nam;Lee, Jang-Hyeon;Lee, Jung-Woo;Park, Dong-Hoon;Ryoo, Myung-Chun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.465-466
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    • 2022
  • 본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 차량의 모델과 번호판인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 차량모델 인식과 번호판 영역 검출을 하고, CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘을 이용하여 번호판의 글자와 숫자를 인식한다. 이러한 방법을 이용한다면 카메라 1대로 차량의 모델 인식과 번호판 인식이 가능하다. 차량모델 인식과 번호판 영역 검출에는 실제 데이터를 사용하였으며, 차량 번호판 문자 인식의 경우 실제 데이터와 가상 데이터를 사용하였다. 차량 모델 인식 정확도는 92.3%, 번호판 검출 98.9%, 번호판 문자 인식 94.2%를 기록하였다.

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A Proposal on the Improvement of Obstacle Limitation Surface and Aeronautical Study Method (장애물 제한표면과 항공학적 검토방법의 제도 개선에 관한 제언)

  • Kim, Hui-Yang;Jeon, Jong-Jin;Yu, Gwang-Eui
    • The Korean Journal of Air & Space Law and Policy
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    • v.34 no.1
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    • pp.159-201
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    • 2019
  • Along with Annex 14 Volume I establishment in 1951 and the set-up of restriction surface around the runway, aeronautical technique and navigation performance achieved dazzling growth, and the safety and precision of navigation greatly improved. However, restrictions on surrounding obstacles are still valid for safe operation of an aircraft. Standards and criteria for securing safety of aircraft operating around and on airport is stated in Annex 11 Air Traffic Services and Annex 14 Aerodrome etc. In particular, Annex 14 Volume I presents the criteria for limiting obstacles around an airport, such as natural obstacles such as trees, mountains and hills to prevent collisions between aircraft and ground obstacles, and artificial obstacles such as buildings and structures. On the other hand, Annex 14 Volume I, in the application of the obstacles limitation surfaces, apply the exception criteria, as it may not be possible to remove obstacles that violate the criteria if the aeronautical study determines that they do not impair the safety and regularity of aircraft operation. Aeronautical study has been applied and implemented in various countries including United States, Canada and Europe etc. accordingly, Korea established and amended some provisions of the Enforcement rules of the Aviation Act and established the Aeronautical study guidelines to approve exceptions. However, because ICAO does not provide specific guidelines on procedures and methods of Aeronautical study, countries conducting aeronautical study have established and applied their own procedures and methods. Reflecting this realistic situation, at the 12th World Navigation Conference and at the 38th General Assembly, the contracting States demanded a reexamination of the criteria for current obstacle limitation surfaces and methods of aeronautical study, and the ICAO dedicated a team of experts to prepare new standard. This study, in line with the movement of international change in obstacle limitation surface and aeronautical study, aims to compare and analyze current domestic and external standards on obstacle limitation and height limits, while looking at methods, procedure and systems for aeronautical study. In addition, expecting that aeronautical study will be used realistically and universally in assessing the impact of obstacles, we would recommend the institutional improvement of the aeronautical study along with the development of quantitative analysis methods using the navigation data in the current aeronautical study.