본 논문에서는 현재와 이전의 영상 프레임 뿐 만 아니라 영상의 축척과 이전 위치에 주어진 객체의 비율과 위치 추정에 대한 학습 문제로서 사람 추적 문제를 다룬다. 본 논문에서는 회선 신경망 분류기를 이용한 사람 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 신경망을 정규화하고 검출 작업을 위한 특징 표현을 자동으로 최적화함으로써 사람 검출의 정확성을 향상시킨다. 제안하는 방법에서는 감시 영상 시스템에서 실시간 영상이 들어오면 제일 먼저 위치를 추정하는 작업을 수행하기 위하여 회선신경망을 학습시킨다. 기존의 다른 학습 방법과 달리 회선신경망은 두쌍의 연속된 영상 프레임으로부터 공간적이고 시간적인 특징을 모두 공동으로 학습시킨다. 회선 신경망에 의해 학습된 특징을 이용하는 SVM 분류기의 정확성은 회선 신경망의 정확성과 일치한다. 이것은 자동적으로 최적화된 특징의 중요성을 확인시켜 준다. 그러나, 회선 신경망을 이용한 사람 객체의 분류에 대한 계산 시간은 사용된 특징의 타입과 관계없이 SVM의 것보다 약 40분의 1정도로 작다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
최근 녹색정보기술(G-IT), 녹색유비쿼터스기술(G-UT) 산업분야의 전문화에 따른 보안 방범 유지를 위한 국가 주요기관 시설물 또는 주요 산업 시설물 등의 보안 중요성이 강조되면서, 정부관공서 기업 및 군부대내에 최첨단 기술을 접목한 보안시스템(Security System) 구축이 절실히 요구되는 실정이다. 본 논문은 경비구역내의 경보발생장치로부터 신호를 다양한 형태의 통신기술로 수신하여, TCP/IP 망을 통하여 로컬 관제 센터와 원격관제 서버로 전송하는 녹색 유비쿼터스 지능형 무인경비 다중화장비에 관한 연구이다. 본 연구를 통하여, 무인경비 시스템의 통합 솔루션(Total Solution)을 확보하여 상호 시너지 효과 (Synergy Effect)가 가능하며, 국내외 시장 확대에 크게 기여할 것이다. 녹색 유비쿼터스 환경 구축 사업(Gu-Home, Gu-City, Gu-Health 등)중에서 방범/경비 분야에 적용할 수 있으며, 녹색 유비쿼터스 비전(Gu-Vision)을 제시할 수 있는 국가경쟁력을 갖춘 기업확장에 기여할 것으로 사료된다.
본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서 해양 수색 및 구조를 목적으로 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 해양 환경에서 수색 및 구조작업은 감시하는 측에서 주로 이루어지며, 구조되는 측에서는 수동적으로 기다려야 한다. 이에 반해 자가 구성 이 가능한 무선 센서 네트워크는 해양 수색 및 구조작업에서 능동적으로 구조 신호를 보낼 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 네트워크에서 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 노드의 밀도가 높으면 일반적으로 알고리즘 계산양이 급격히 늘어난다. 따라서 제안된 알고리즘은 적정한 실행 시간 내에 최적의 결과를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성 동작을 제안하고 알고리즘의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 노드의 소모 에너지와 알고리즘 실행시간 면에서 성능 평가를 하였으며, 성능 평가 결과에서 기존의 방식에 비해 성능이 우수하였다.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
4차 산업혁명과 함께 새롭게 등장한 무인항공기는 국내는 물론 전 세계의 이목을 끌면서 그 활용과 시장의 규모는 점점 확대되어 가고 있는 현실에 있다. 최초 군사용으로 그 활용의 소극적인 면을 보였지만 현재는 운송, 조사, 감시, 농업 등에 활용되고 있어 원래의 목적인 군사 분야의 활용은 비교적 소극적인 것으로 평가된다. 미국, 유럽 등 전통적인 기술 강국과 더불어 중국이 상업용 무인항공기 시장의 선두주자로 부상하고 있으며, 관련 분야 세계 7위의 기술력을 갖춘 우리나라 또한 무인항공기와 관련한 각종 기술개발 정책의 추진과 제도개선을 위한 노력을 하고 있다. 군사용 드론은 미래전의 양상에 따라 네트워크 중심전 및 효과중심작전 등의 이론에 기반을 둔 무인체계라는 전쟁수단을 이용하여 전쟁수단의 혁명적 전환이 이루어질 것이다. 드론을 포함한 기동장비는 지형과 기상이라는 환경요소와 해당 분야 기술 발전 및 관심에 따라 많은 영향을 받는다. 이제 드론의 활용은 많은 분야에서 활발하게 이루어지고 있으며 특히 군사분야에서는 발전된 드론의 활용이 새로운 국방 환경조성과 전쟁의 새로운 패러다임을 제공할 것으로 예상된다.
최근 구제역과 같은 가축질병으로 인한 살 처분된 가축매몰지의 적절한 모니터링 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 현재 사용되는 모니터링 시스템은 살 처분된 매몰지 현장에서의 시료를 채취한 후 1~2주간의 모니터링 기간을 필요로 함으로 실시간 감시가 필요로 하는 매몰지에 대한 연속측정이 불가능하다. 이에 본 논문에서는 이런 실시간 모니터링을 가능하게 하는 우선 센서네트워크 기반의 가축매몰지 환경정보 모니터링 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안된 시스템의 무선 센서노드는 환경센서(Dust, Co2, NH3, H2s, Temperature, Humidity)와 위치확인을 위한 GPS센서로 구성된다. 제안된 시스템은 게이트웨이를 통해 원격지 서버에 전송된 매몰지 환경정보를 분석함으로 언제 어디에서나 유해환경 모니터링이 기능하고 위치확인을 통한 상황에 따른 능동적인 대응을 가능케한다. 따라서 제안된 시스템의 유효성 검증을 위해 규정된 가스 배출관에 센서를 설치하였고, 통합 모니터링이 가능한 테스트 베드에서 실시간으로 수신된 데이터를 수집, 분석하여 시간의 변화에 따른 매몰지 위치의 악취환경변화를 모니터링 하였다. 이를 통한 상황에 따른 실시간 대응을 함으로 유사시 환경오염의 사전예방이 가능 한 것을 확인할 수 있었다.
이 논문은 국제법상 우주폐기물감축 연성법(soft law)의 역할에 관한 것으로 경성법(hard law)인 우주관련조약들인 1967년 우주조약, 1968년 구조협정, 1972년 책임협약, 1975년 등록협약, 1979년 달조약 등 5개 조약은 우주폐기물을 직접적으로 다루는 조약이 아니기 때문에 제외하였다. 특히 1967년 우주조약은 제 9조에서 '유해한 오염'이나 '유해한 방해', '환경의 불리한 변화'라는 용어만 사용할 뿐 이것들에 대한 정의가 없으며, 1979년 달조약 역시 우주조약과 마찬가지로 제7조에 '유해한 오염', '불리한 변화', '환경의 방해', '유해한 영향' 등과 같은 중요한 개념에 대한 정의를 내리지 못하고 있다. 실제로 1978년 "Cosmos 954 사건"에서 가해국인 소련과 피해국이 캐나다가 1967년 우주조약과 1972년 책임협약의 당사국임에도 불구하고 우주관련조약을 원용하지 않고 의정서를 체결하여 해결한 점이 조약의 존재에 대한 의구심을 갖게 하였다. 국가들이 국제환경법이나 국제경제법 분야에서 조약체결이나 보충의정서 체결이 힘든 경우 연성법을 채택하여 문제를 해결하던 방식이 이제는 우주법에도 적용되고 있다. 우주폐기물감축에 관한 연성법으로는 'IADC의 가이드라인', '우주폐기물감축 가이드라인', 우주활동국제행동규범, '우주활동의 장기지속가능성을 위한 가이드라인' 등을 들 수 있다. 많은 학자들이 이러한 결의 속에 나타난 몇 개의 원칙들은 국제관습법을 표명하고 있다고 주장한다. 예를 들어 "우주에서의 핵원료사용에 관한 원칙(NPS원칙)"에서 우주에서의 NPS의 통지나 사용, 책임에 관한 규칙들은 법의 일반적 성격에 대한 기초를 형성하는 것으로 간주되는 '근본적으로 규범창설적 성격'(a fundamentally norm-creating character)을 지닌 것으로 볼 수 있는데, 국가관행이 이를 더욱 증명해주고 있다. 또한 이러한 연성법은 기존의 국제관습법이 성문화되는 과정에서 정확성을 제공하여 도움을 주거나 새로운 국제관습법보다 선행하여 이들이 형성되는데 도움을 주기도 한다. 1974년 11월 12일 UN총회가 총회의 '선언'(declaration)과 '결의'(resolution)는 국제법의 발전에 반영될 수 있는 한 방법으로서 국제사법재판소(ICJ)에 의해서 고려되어야 한다고 한 권고는 그런 의미에서 매우 중요하다. 그러나 E. R. C, van Bogaert도 지적한 바와 같이 이러한 결의나 권고, 가이드라인 등 연성법에 관한 법적가치는 과장되어서는 안 되고, 총회는 권고를 표결할 권한을 갖고 있지만 강제적인 법적규칙을 부과하는 것은 불가능하다. 이러한 권고는 컨센서스(consensus)의 표명으로 보는 것이 가능 하지만 아직 불완전한 법이라는 것이다. 법적 견지로 본다면 연성법은 실제 조약과 동일시하는 것은 불가능하다. 따라서 우주폐기물 감축에 관한 연성법은 엄밀하게 말해서 법적 구속력은 없다. 다시 말해서 이것들은 국가들을 구속하는 법문서는 아니며, 현존하는 우주법에 관한 조약들의 관점에서 볼 때는 일종의 권고의 형태로써 우주관련조약들의 보충적 역할을 할 수 있을 뿐이라는 것이다. 그러므로 연성법의 한계를 넘어서기 위해서는 앞으로 우주폐기물감축 연성법을 바탕으로 우주법의 산실인 UN COPOUS가 법적 구속력 있는 조치를 마련할 것으로 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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