• 한국전자거래학회지
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• 제13권2호
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• pp.101-115
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• 2008

최근 사회에서는 총기를 사용하는 범죄가 증가하고 있으며, 방화 및 테러에 이용될 수 있는 화학물질 및 방사선 물질들의 부실한 관리로 인해 많은 곳에서 관련 사고가 잇따르고 있다. 이에 따라, 위험물에 대한 위치를 추적함과 동시에 위험물에 대한 정확하고 신속한 정보를 제공하는 혁신적인 위험물 관리기술이 필요하다. 본 논문에서는 현재의 위험물 관리 기술의 한계성 및 문제점을 극복하기 위하여 RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템의 구축 사례를 보인다. RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템에 대한 아키텍처를 정의하고, RFID 태그에 위험물에 대한 정보를 저장하기 위한 방법을 정의하며, 웹 기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실제로 위험물을 모니터링 하는 사례를 보인다. 논문에서 제시하는 실시간 위험물 모니터링 시스템은 위험물 정보를 관리하고 위험물을 제어하기 위한 위험물 모니터링 서버, 위험물과 모니터링 서버의 중계자 역할을 수행하는 위험물 모니터링 미들웨어, 위험물에 부착된 RFID 태그로부터 위험물의 정보를 읽기 위한 RFID 리더기, 위험물의 정보, 상태 및 위치에 대한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스로 구성된다. 이 시스템은 총기류, 방사선 물질, 유해성 화학물질 등 여러 가지 위험물에 대하여 RFID를 이용한 위치정보에 기반하여 위험물을 관리하는 시스템으로 위험물에 대한 반입, 반출 검사 및 실시간 위치정보를 획득할 수 있다. 또한 웹 기반의 시스템이고, 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하므로 필요할 때는 언제 어디서나 웹을 통하여 위험물에 대한 시각적인 모니터링을 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.37-44
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• 2015

In this paper, we propose the assistance method to enable safe driving through analysis of dangerous driving behavior using real-time alarm by vehicle speed, azimuth data and smartphone. For this method, smartphone is receiving driving data from digital tachograph using communication. Safe driving habit is a very important issue to commercial vehicle because that driver's long time driving than other vehicle type driver. Existing methods are very inefficient to improve immediately dangerous driving habits during driving because proceed driving behavior analysis after the vehicle operation. We propose the new safe driving assistance method that can prevent traffic accidents by real-time and improve the driver's wrong driving habits through real-time dangerous driving behavior analysis and notification the result to the driver. We have confirmed that the method in this paper will help to improve driving habits and can be applied through the proposed method implementation and simulation experiment.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1272-1280
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권4호
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• pp.451-457
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• 2010

Increasing demands on the safety of public train services have led to the development of various types of security monitoring systems. Most of the surveillance systems are focused on the estimation of crowd level in the platform, thereby yielding too many false alarms. In this paper, we present a novel security monitoring system to detect critically dangerous situations such as when a passenger falls from the station platform, or when a passenger walks on the rail tracks. The method is composed of two stages of detecting dangerous situations. Objects falling over to the dangerous zone are detected by motion tracking. 3D depth information retrieved by the stereo vision is used to confirm fallen events. Experimental results show that virtually no error of either false positive or false negative is found while providing highly reliable detection performance. Since stereo matching is performed on a local image only when potentially dangerous situations are found; real-time operation is feasible without using dedicated hardware.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.71-77
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• 2007

Dangerous driving is a major cause of traffic accidents in Korea. It becomes more serious for commercial vehicles due to higher fatality rates. The Safe Driving Management System (SDMS), developed in this research, is a comprehensive solution that monitors and stores driving conditions of vehicles, detects dangerous driving situations, and analyzes the results in real time. The Safe Driving Management System consists of a vehicle movement information controller, a dangerous driving detection algorithm and a vehicle movement data report and analysis program. The dangerous driving detection algorithm detects and classifies dangerous driving conditions into representative cases such as sudden acceleration, sudden braking, sudden lane change, and sudden turning. Both computer simulation and vehicle test have been conducted to develop and verify the algorithm. The Safe Driving Management System has been implemented on commercial buses to verify its reliability and objectivity. It is expected that the system can contribute to prevention of traffic accidents, systemization of safe driving management and reduction of commercial vehicle operation costs.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.278_279
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• 2009

Nowaday, many people study about Black-Out. In this paper, I introduce how to calculate the Dangerous Index against Black-Out, and prediction of Distance relay error action on Zone 3. we consider the real data by I-PIU which will be set on the system. The dangerous Index is calculated three index about Cascading. The prediction of Distance relay is considered by other facilities of power system. This two algorithm can be used on the center system, when the system is on danger, also on the normal states for security.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.55-62
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• 2015

본 논문에서는 디지털 운행기록장치를 활용하여 자동차 운전자에 대한 실시간 위험운전행동 분석 및 경고를 통한 운전습관 개선과 안전운전 지원이 가능한 방법을 제안한다. 대부분의 교통사고와 에코 드라이빙은 자동차 운전자의 운전습관과 밀접한 관련이 있으며 이러한 운전습관을 자동화된 방법으로 실시간 분석 및 경고로 잘못된 운전습관을 개선시킬 필요가 있다. 제안 방법에 대한 구현 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 운전자의 위험운전행동에 대한 실시간 분석 및 경고를 해줌으로써 운전습관 개선 유도와 안전운전을 지원하여 에코 드라이빙에 실제로 도움이 될 수 있음을 증명하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.723-728
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• 2022

본 연구는 운전자의 위험운전행동을 평가하고 정량화한 방법에 관한 것이다. 정량화 방법은 차량의 운행을 시작 이후 휴식 없이 연속적으로 주행한 시간, 과속, 급가속, 과속주행 시간 등 다양한 주행정보를 실시간으로 산출하도록 한다. 이러한 정량화된 위험운전행동 값은 개별로 안전운전지수로 제공하거나, 도로를 운행하는 운전자에 대하여 집단에 대한 평가 혹은 차량군에 대한 평가 등으로 객관화하는데 사용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권6호
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• pp.243-250
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• 2019

움직이는 UAV는 많은 위치에너지와 운동에너지를 가지므로 지상으로 추락하는 경우 많은 충격량을 가질 수 있다. 이는 인명피해로 연결될 수 있기 때문에 본 논문에서는 UAV 비행경로 상의 인구밀집지역을 위험구역으로 정의하였다. 기존의 UAV 경로비행은 사용자에 의해 미리 설정된 경로만을 운행하는 수동적인 형태였다. 일부 UAV는 경로비행 중 장애물을 회피하는 시스템 등 안전기능을 포함하고 있지만, 실시간 비행환경변화에 대응하기에는 부족하다. UAV 경로비행에 공공 빅데이터를 활용할 경우, 위험구역을 검출하고 회피비행을 수행할 수 있어서 실시간 비행환경변화에 대한 대응이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수집된 빅데이터를 활용하여 위험구역을 회피하는 최적경로 비행 방안을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 자동경로비행에서 목적지와 목적지에 따른 경로를 지정할 경우, 실시간으로 위험지역을 판단하여 최적 우회경로로 비행하는 것을 확인하였다. 추후 회피방안에 따라 비행하여 획득하는 영상의 질적 만족도를 높일 수 있는 방안을 연구할 예정이다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.85-90
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• 2007

The main function of the Forward Vehicle Collision Warning System (FVCWS) is to warn a driver when he or she experiences dangerous situations caused by a forward vehicle. Warning distance algorithms under same dangerous circumstances are often various depending on automobile manufacturers and component suppliers. Human factors also should be considered to warn the driver at an adequate warning distance. Therefore, it is necessary to develop a system for evaluating the pertinent warning timing in an identically dangerous situation. The system consists of sensors for measuring speed and acceleration of subject vehicle and target vehicle, controllers to follow the velocity profile properly, and wireless telecommunication equipments for receiving or transmitting the measured data in a real-time. According to actual field tests, it is shown that the developed system is suitable to evaluate warning distance of FVCWS.