• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.258-258
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• 2023

도시침수는 하천홍수와는 달리 짧은 시간에 발생하며 저지대 우수 유입, 배수관로 용량 부족등으로 인해 발생한다. 추가적 원인으로 국지성 집중호우가 있으며 짧은 시간에 많은 비가 집중적으로 내리는 현상을 의미한다. 한두 시간 혹은 몇 분 동안의 짧은 시간에 좁은 지역에서 발생하는특성 때문에 발생 시간, 지점, 강우량에 대한 정확한 예측이 어려워 도심지의 저지대가 침수되는등 예상치 못하는 침수피해가 자주 발생한다. 강우량별 피해 범위를 보면 시간당 30~40mm 정도에서 하수관이 역류하고, 시간당 50mm 강우량에서 지하실이나 지하상가와 같은 지하공간에서 침수피해가 발생할 수 있으며, 시간당 100mm 이상의 강우에서는 대규모 재해가 발생할 우려가 높아진다. 도시침수 피해를 줄이기 위해 지자체에서는 CCTV를 운영하여 위험을 감시하고 있지만다수의 인력과 환경에 따라 영상 확인의 한계가 있다. 그러나 침수센서는 침수 정도를 수치로 표현하여 데이터를 확보함과 동시에 다수의 지역을 모니터링하는데 유용하다. 또한 주변 환경에 상관없이 계측된 자료를 모니터링 할 수 있다. 기존 센서를 설계할 때는 도시 미관을 해치는 경우가있었으나 본 연구에서는 도심지의 여건에 맞추어 인도용, 차도용, 공원용의 용도에 맞는 센서를구축하여 미관을 해치지 않으면서 기존의 지형을 활용하고자 하였다. 이 후 구축된 센서를 이용하여 리빙랩 개념의 테스트베드를 통해 다양한 도시침수의 원인이 되는 조건을 검토하여 실증 실험을 진행할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.20-20
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• 2023

최근 집중호우로 인한 도시침수가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 2022년 서울의 강남지역과 경북의 포항 등 기습호우에 의한 침수로 인해 재산피해와 인명피해가 발생하였다. 본 연구는 이러한 집중호우로 인해 발생되는 도시침수에 대응하기 위하여 '저감이 아닌 예방'을 목적으로 도심지홍수 모니터링 시스템개발을 진행하고 있으며, 지자체와의 연계를 통한 실증실험을 진행하여 기술검증을 진행하고자하였다. 단일 센서로는 얻을 수 없는 종합적인 정보를 수집하기 위하여 멀티센싱을 이용한 시스템을 구상하였으며, 수위센서를 통한 침수심 데이터와 CCTV의 비정형 영상데이터 등을 종합적으로 취합하여 분석하고 사용자에게 안내 할 수 있도록 시스템을 구축하고자 하였다. 수집된 데이터는 연구원과 지자체로 전송되며, 연구원은 데이터수집을 통한 양질의 정보를 생산할 수 있다. 지자체는 수집된 데이터를 통해 실시간으로 침수지역 및 침수심 등을 확인 할 수 있으며, 홍수 이후 침수의 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하여 추후 발생되는 홍수에 대한 대비가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에 대한 실증실험을 위하여 서울특별시와 인천광역시 미추홀구청과 업무협약을 진행하였으며, 도림천 인근과 인천광역시 미추홀구의 침수지역을 대상지역으로 선정하고 계측센서를 설치하여 실측 데이터를 확보하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.187-188
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• 2021

최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.439-440
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• 2022

대부분의 주거환경은 가전제품이나 전등 등을 수동적으로 제어하는 방식이 일반적이다. 본 연구에서는 주거환경을 스마트화함으로써 사용자의 불편함과 번거로움을 줄이고 효율적인 환경관리와 보안을 강화를 할 수 있도록 한다. 본 논문은 아두이노, 여러 센서와 블루투스모듈을 사용하여 집 내부 환경을 자동제어관리하고 사용자가 스마트폰 어플로 집 내부 환경을 파악하고 가전제품을 제어함으로써 편리함을 추구함과 동시에 에너지 절약에 도움이 될 수 있게 한다. 또한 와이파이로 연결된 카메라로 영상을 스트리밍하여 집 내부를 확인하고 대응할 수 있게 하여, 현대인의 집을 스마트하게 관리할 수 있는 "아두이노를 이용한 스마트홈"을 제안한다. 기존의 주거환경과 다르게 집 내부의 환경을 자동제어 및 환경정보를 확인하고 사용자가 직접 가전제품을 제어할 수 있으며, CCTV를 통해 집 내부를 확인 할 수 있도록 한다. 또한 화재가 감지되면 경보와 스프링클러가 작동하여 초기진압을 할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.2 no.1 s.2
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• pp.75-84
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• 2003

Current techniques for road-traffic monitoring rely on sensors which have limited capabilities, are costly and disruptive to install. The use of video cameras coupled with computer vision techniques offers an attractive alternative to current sensors. Video based traffic monitoring systems are now being considered key points of advanced traffic management systems. In this paper, we propose the new method which extract the traffic information using video camera. The proposed method uses an adaptive updating scheme for background in order to reduce the false alarm rate due to various noises in images. also, the proposed extraction method of traffic information calculates the traffic volume ratio of vehicles passing through predefined detection area, which is defined by the length of profile occupied by cars over that of overall detection area. Then the ratio is used to define 8 different states of traffic and to interpret the state of vehicle flows. The proposed method is verified by an experiment using CCTV traffic data from urban area.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.33 no.1
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• pp.90-99
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• 2015

The climate of Korea has clear rainy and dry season due to seasonal wind. In general, The rainy season in Korea is from early summer through to early fall. And precipitation accounted for more than half of the total annual rainfall in this period. This study is aiming to analysis of variation in saturation flow rate at signalized intersection during rainfall. The range of spatial is urban signalized intersections in Seoul and temporal is rainfall or ideal condition in daylight. Traffic data are collected through CCTV of Seoul Metropolitan Police Agency, and on-site video recordings directly. Weather condition data are collected from the Korea Meteorological Administration. In addition, the value of saturation headway and saturation flow rate, in rainfall condition, are derived through video frame analysis. As a results of analysis, decrease of saturation flow rate and increase of saturation headway during rainfall were confirmed by comparison with non-rainfall. The higher rainfall rate is, the more decreased saturation flow rate at the intersections. Rainfall rate is divided three area by the results of statistical test, and saturation flow rate decrease 7%, 17%, 21%, respectively.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.95-103
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• 2019

The number of one person households has grown steadily over the recent past and the population of lonely and unnoticed death are also observed. The phenomenon of one person households has been occurred. In the dark side of society, the remarkable number of lonely and unnoticed death are reported among different age-groups. We propose an unusual event detection method which may give a remarkable solution to reduce the number of the death rete for people dying alone and remaining undiscovered for a long period of time. The unusual event detection method we suggested to identify abnormal user behavior in their lives using vision pattern, audio pattern, and dust pattern algorithms. Individually proposed pattern algorithms have disadvantages of not being able to detect when they leave the coverage area. We utilized a fusion method to improve the accuracy performance of each pattern algorithm and evaluated the technique with multiple user behavior patterns in indoor areas.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.691-700
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• 2021

The IP cameras have rapidly replaced the analog CCTVs as the cameras have the advantages of not only being able to remotely monitor, but also supplying power through the UTP cable, In this paper, we introduce the protocol architecture of the ONVIF standard which is widely applied to the IP camera and other Internet protocols to support it, and implement the ONVIF Device on a commercial board. Although these functions can be controlled by the Client (PC), several functions such as privacy masks, temperature display of the thermal camera, and ROI (Region of Interest) are implemented through a web viewer on the device. Through the experiment, the functions of ONVIF Profile S and web viewer are verified through SOAP messages exchanged between Device (IP camera) and Client program and streamed images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.6-6
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• 2022

최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.149-162
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• 2005

This paper suggest a way to detect a specific wanted figure in public places such as subway stations and banks by comparing color face images extracted from the real time CCTV with the face images of designated specific figures. Assuming that the characteristic of the surveillance camera allows the face information in screens to change arbitrarily and to contain information on numerous faces, the accurate detection of the face area was focused. To solve this problem, the normalization work using subsampling with $20{\times}20$ pixels on arbitrary face images, which is based on the Perceptron Neural Network model suggested by R. Rosenblatt, created the effect of recogning the whole face. The optimal linear filter and the histogram shaper technique were employed to minimize the outside interference such as lightings and light. The addition operation of the egg-shaped masks was added to the pre-treatment process to minimize unnecessary work. The images finished with the pre-treatment process were divided into three reception fields and the information on the specific location of eyes, nose, and mouths was determined through the neural network. Furthermore, the precision of results was improved by constructing the three single-set network system with different initial values in a row.