• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.799-810
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• 2021

When monitoring the structural integrity of a bridge using data collected through accelerometers, identifying the profile of the load exerted on the bridge from the vehicles passing over it becomes a crucial task. In this study, the speed and location of vehicles on the deck of a bridge is reconfigured using real-time video to implicitly associate the load applied to the bridge with the response from the bridge sensors to develop an image-based deep learning network model. Instead of directly measuring the load that a moving vehicle exerts on the bridge, the intention in the proposed method is to replace the correlation between the movement of vehicles from CCTV images and the corresponding response by the bridge with a neural network model. Given the framework of an input-output-based system identification, CCTV images secured from the bridge and the acceleration measurements from a cantilevered beam are combined during the process of training the neural network model. Since in reality, structural damage cannot be induced in a bridge, the focus of the study is on identifying local changes in parameters by adding mass to a cantilevered beam in the laboratory. The study successfully identified the change in the material parameters in the beam by using the deep-learning neural network model. Also, the method correctly predicted the acceleration response of the beam. The proposed approach can be extended to the structural health monitoring of actual bridges, and its sensitivity to damage can also be improved through optimization of the network training.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.316-319
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• 2008

이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기 위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문1)에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.999-1004
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• 2010

이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI : Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치 파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.279-286
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• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제10권6호
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• pp.87-96
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• 2010

최근 대형쇼핑몰이 들어서며 변화의 과정에서 과다하고, 원칙과 기준에서 벗어난 임대료 인상으로 많은 선의의 임차인들이 피해를 보는 경우도 다수 발생하고 있으며, 경쟁 입찰로 인한 임대시장의 교란을 초래하여 왜곡을 유발하고 있어 적정 임대료 산정에 대한 연구 분석이 시급히 요구되고 있는 실정이다. 이와 같은 상황으로 볼 때 현재 활용되고 있는 길별 기준가격과 주요 거점과의 관계, 보행량을 감안한 임대료를 산정한다면 앞으로 임대료 분쟁에 큰 도움이 될 수 있으리라 판단된다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권3호
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• pp.23-31
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• 2022

Traffic safety issues have recently been seriously magnified, due to child deaths in apartment complexes and parking lots. Accordingly, traffic safety technologies are being developed to recognize dangerous situations on living roads and to provide warning services. In this study, a collision detection algorithm was developed to prevent collision accidents between moving objects, by using object type and location information provided from CCTV monitoring devices. To determine the exact collision between moving objects, an object movement model was developed to predict the range of movement by considering the moving characteristics of the object, and a collision detection algorithm was developed to efficiently analyze the presence and location of the collision. The developed object movement model as well as the collision detection algorithm were simulated, in a virtual space of an actual living road to verify performance and derive supplementary matters.

• International Journal of Contents
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• 제9권1호
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• pp.26-32
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• 2013

To date, parking enforcement systems have only been used by parking enforcement authorities, who detect and penalize violators. This paper introduces a modified version of the parking enforcement system utilizing smartphones that allows ordinary citizens to report parking violators to parking enforcement officers. The procedures of the system are taking a picture of a vehicle in violation, receiving the violation report virtually and finally reporting if violation car still remained at same location after five minutes have passed. The proposed system contains properties for transmission and receiving data about whether the complaint report of the violator's vehicle has been received in real time. It also works in conjunction with the existing parking enforcement system. This paper describes implementation of the proposed system.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1988-1992
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• 2013

본 논문에서는 일정 지역 내에 진입한 영상 객체에 대한 객체인지 방안을 제안한다. 이 방안은 특정 지역내에 진입한 객체의 행동 패턴을 검출하고 추적하는 응용 모듈에 필요하다. 객체인지에 대한 부분은 여러 응용 모듈에서 적용될 수 있는 방안으로 단순히 영상 정보의 인식 범위에서 실제 좌표에 대한 인식으로의 확대를 위한 것이다. GPS 좌표와 영상 정보의 정합을 통하여 개체의 위치 좌표를 추출함으로서 지정 영역에서 인지된 객체의 위치를 탐색한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.281-291
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• 2019

In order to reflect complex and diverse building types, resident characteristics and disaster factors, it is necessary to introduce a flexible situation-based response system based on real-time information. Intelligent CCTV, hybrid sensor, location scanner, and customized broadcasting device were examined to introduce for the real-time response intelligent response system and its feasibility was verified through field test. In addition, based on the real-time information, the evacuation simulation was executed by assuming the dormitory building and the resident of the school, and the safety of the evacuation and the shortening of the pinnacle time were confirmed. The feasibility of real time information based evacuation comparing with the existing evacuation system were verified in the case of evacuation.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.55-56
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• 2020

The construction industry has the highest occupational fatality and injury rates related to accidents of any industry. Accordingly, safety managers closely monitor to prevent accidents in real-time by installing surveillance cameras at construction sites. However, due to human cognitive ability limitations, it is impossible to monitor many videos simultaneously, and the fatigue of the person monitoring surveillance cameras is also very high. Thus, to help safety managers monitor work and reduce the occupational accident rate, a study on object recognition in construction sites was conducted through surveillance cameras. In this study, we applied to the instance segmentation to identify the classification and location of objects and extract the size and shape of objects in construction sites. This research considers ways in which deep learning-based computer vision technology can be applied to safety management on a construction site.