• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.208-221
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• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.562-565
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.55-61
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• 2016

테러와 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 다양한 장소에 영상 보안 장비들을 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 다중의 카메라가 설치된 관제센터 환경에서 카메라 영상 속 녹화 데이터 검색을 진행할 경우, 사용자의 검색 편의성을 높이기 위한 방법으로, 객체의 이동 경로를 사전에 정의할 수 있는 자료 구조를 제안하고, 카메라 간 연동 정보를 저장할 수 있는 테이블 정보 파일을 자동으로 생성 해주는 도구를 설계 하고 구현 한다. 이렇게 정의된 카메라 정보 테이블을 사용하여 녹화된 데이터를 검색 시 검색 시간을 최소화 할 수 있으며, 녹화 데이터 검색 효율성을 높일 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.909-916
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• 2015

최근 클라우드 빅데이터에 대한 요구와 필요성이 나타나면서 대규모 데이터센터는 물론 공장 단위의 데이터센터 구축도 활기를 띠고 있다. 본 연구에서는 공장이나 중견 그룹의 데이터센터 구축시 다양한 설비들을 통합 관리할 수 있는 시스템 설계에 초점을 두고 있다. 중규모 그룹의 통합 설비들은 다양한 센서와 장치들이 관리되어야 되기 때문에 이들을 총체적으로 관리할 수 있는 통합 모니터링 시스템이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 통합 감시 시스템에서 관리되어야 할 다양한 설비들의 통합 모델 인터페이스 구성은 물론 데이터센터의 환경 설비에 대한 통합 모니터링 시스템을 제안하고, 이를 위한 표준의 수립 및 시스템 구축 공사 설계 시 발생할 수 있는 오류를 방지하고 수행 할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 통합 모니터링 시스템의 효율성 분석과 평가를 위한 장애 정보 전달 시간 분석 및 통합 시나리오를 제공한다.

• 시큐리티연구
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• 제60호
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• pp.91-111
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• 2019

꾸준히 늘어나고 있는 강력범죄의 예방은 언제나 인류의 중요 화두 중 하나이다. 최근의 대표적인 예방법은 도시에 범죄예방환경설계(CPTED)을 적용해 설계하는 것이다. 이 개념에서 가장 중요한 것이 감시와 접근통제인데, 그 중 일반적으로 많이 사용되는 방법은 기계적 감시에 속하는 것이지만 새로운 흐름에 맞추어 공공데이터를 활용한 다른 관점에서의 클래식 범죄예방 정책 제안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 활용하는 공공데이터로 한국의 중심지인 서울시 데이터 포탈에서 제공되는 최근 년도의 자치구별 5대 범죄 발생현황통계를 중심으로 범위를 설정, 가장 개선이 필요한 부분에 범죄예방정책을 제안하도록 한다. 데이터 분석 및 시각화 방법으로는 오픈소스인 Python 분석 프로그램을 사용하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.23-32
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• 2013

최근 해양 GIS 분야에서 차세대 전자해도를 포함하여 다양한 항행정보를 ICT 기술을 활용하여 수집 통합 교환 표현 분석할 수 있는 항행정보 융합 플랫폼에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이러한 항행정보 융합 플랫폼과 관련하여 S-100의 차세대 국제수로데이터모델 표준이 발표되고, 이를 활용한 다양한 연구결과들도 발표되고 있다. 그러나, 기존 결과들은 항행정보의 융합 서비스와 관련하여 주어진 문제에 대한 단편적인 해결책만을 제시할 뿐, 다양한 공간정보, 전자해도, 실시간 항행정보를 표준화된 방식으로 융합하여 서비스 할 수 있는 플랫폼의 구성 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 S-100 표준과 WMS, WMTS, WPS, SOS 등의 공간정보 웹 표준을 수용한 차세대 항행정보 서비스 플랫폼의 설계 및 구현 방법을 제시하고 있다. 제안된 플랫폼은 S-57과 S-101의 전자해도 표준 지원, 이질적인 육상 공간정보와 전자해도의 융합 서비스 지원, 날씨, AIS, CCTV 등과 같은 다양한 실시간 센서정보의 융합 서비스 지원, 그리고 WebApp 서비스를 이용한 ECDIS, ECS, VTS 등의 다양한 항행정보 시스템 개발 지원이 가능하다. 또한, 본 연구에서는 제안된 플랫폼을 이용하여 공간정보, S-101 데이터, 실시간 날씨정보의 융합 서비스를 실제 구현함으로써 그 효용성을 검증하고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.76-83
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• 2011

ITS(Intelligent Traffic System) 통신을 위한 국제표준인 IEEE WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) 규격은 핸드오버 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 IEEE WAVE 기반의 고속도로 통신 네트워크에서 웹 페이지, CCTV 동영상 비디오클립 등의 멀티미디어 기반 서비스를 제공하기 위한 능동적(proactive) 핸드오버 프로토콜을 제안한다. 제안하는 핸드오버 프로토콜은 핸드오버 시작 전에 기존의 RSU에게 범위 이탈을 알림으로써 OBU(On-Board Unit)로 향하는 데이터를 다음 RSU로 전달하여 사전캐싱을 하도록 한 후, OBU의 범위내 진입시 최종적으로 OBU에게 전송하여 핸드오버 과정을 완료한다. 시뮬레이션을 통해 본 핸드오버 프로토콜이 처리량과 전송성공률 그리고 핸드오버 지연시간 측면에서 우수함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2B호
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• pp.252-262
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• 2010

USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술은 최근 사회 전반적으로 급격히 진행되고 있는 디지털 컨버전스 트렌드의 한 모습으로 나타나고 있다. 다양한 USN 응용서비스에 대한 기술적인 실행 가능성은 다양한 산업에서 연구되고 있지만, 아직까지 농업분야에서의 USN 응용서비스 시장 및 기술 채택과 상업화는 지연되고 있는 실정이다. 유비쿼터스 농업 환경은 가축의 생장환경 및 농산물의 재배, 수확에 이르기까지 기존의 농업 환경에 많은 변화를 줄 수 있다. 본 논문에서 제안하는 u-돈사 통합관리 시스템에서는 조도, 습도, 온도, 암모니아 가스 등 돼지의 생육환경에 관련된 정보를 수집하는 USN 환경 센서와 CCTV를 양돈장 내 외부에 설치하고, 양돈장 환경을 모니터링한다. 이 시스템은 외부에서 양돈장 시설을 원격으로 제어하고 모니터링할 수 있을 뿐 아니라, 장기간에 얻어진 생육환경 데이터를 통하여 최적의 생육조건을 조성한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.70-77
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• 2017

최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.122-129
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• 2020

전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.