• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
• /
• pp.142-145
• /
• 2010

본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2004년도 춘계학술대회
• /
• pp.155-157
• /
• 2004

본 논문에서는 최근의 가장 대표적인 해킹 방법인 DDoS 공격도구들을 분석하고, DDoS 공격에 대한 기존에 제시된 대응방안들을 검토하여 보다 적절한 대응을 할 수 있는 DDoS 공격 탐지 및 대응 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 탐지 모듈에서 탐지된 공격에 대해 관리자에게 보고하여 적절한 대응을 하고 침입으로 판정되는 패킷들에 대해서는 필터링을 실시하여 네트워크 레벨에서 필터링하고 차단할 수 있는 장점을 살릴 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.95-97
• /
• 2023

낙석에 대한 시뮬레이션과 낙석 발생 예측 연구들이 상당히 진행되었으며 낙성 피해 방지를 위한 낙석방지시설들을 꾸준히 설치되고 있으나 2023년 4월에도 자동차 전용 도로에서 낙석에 의한 피해가 발생하고 있다. 따라서 본 논문을 통해 운전자들에게 낙석 발생 사실을 미리 알릴 수 있도록 자동차 전용 도로에서 발생하는 진동 데이터들을 중심으로 낙석이 발생하면 탐지할 수 있는 합성곱 모델을 연구한다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.498-509
• /
• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권12A호
• /
• pp.1339-1345
• /
• 2007

MIMO 시스템을 위한 Lattice Reduction (LR) aided 검출 방법의 중요한 단점의 해결책으로 심별 판별의 신뢰도가 의심되는 경우 추가적인 보정을 해주면서, 계산양은 매우 작은 개선된 LR-aided 검출방법을 제안한다. LR 검출방법의 오류들은 주로, 마지막 lattice 역 변환 단계에서, lattice point들이 constellation point 바깥으로 벗어날 때 발생한다는 것을 발견하였다. 이를 기반으로, 제안된 기법에서는 LR-aided 검출방법을 통해 얻어진 lattice point들이 constellation 바깥쪽에 있는지를 확인하고, 바깥쪽에 있는 경우, 모든 constellation point들이 아닌, 얻어진 lattice point의 이웃하는 point들에 대해서만 ML(Maximum Likelihood) 검출을 수행한다. 제안된 기법을 사용함으로, 검출 성능은 ML에 근접하면서, 계산양은 아주 작은 효과를 기대할 수 있다.

• 한국도시철도학회논문집
• /
• 제6권4호
• /
• pp.269-278
• /
• 2018

철도용 지장물검지장치는 2004년 고속철도와 함께 도입되어 산사태, 낙석 및 과선교로 부터의 낙하물과 같은 장애물에 의한 사고를 예방하고 있다. 다만 기존의 시스템은 검지선의 단선 여부에 대한 사항밖에 검지가 불가능 하여 산사태나 과선교 위로의 물체 낙하 등에 대한 검지에 제약이 있는 것이 사실이다. 이에 이번 연구에서는 OTDR, 광펜스 및 검지용 카메라로 구성되어 개선된 지장물검지시스템을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 시스템은 단선 상태에 대한 검지 이외에도 광펜스에 대한 가압 및 특정지역에 대한 영상 검지가 가능하도록 구성된다. 개발 시스템의 핵심부인 광펜스 및 OTDR에 대한 프로토타입 시작품을 제작하고 기능시험을 실시하였으며, 개선된 검지 능력을 입증하기 위한 결과들을 획득하였다. 추후 연구에서는 현장함 설계 및 환경시험을 실시할 예정이며 이후 현장 시험을 진행할 예정이다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2005년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.187-190
• /
• 2005

본 논문에서는 다양한 조명하에서 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자한다. 기존의 능동적 적외선을 이응한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.

• 센서학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.54-64
• /
• 2013

In this study, we developed a falling recognition system to transmit SMS data through CDMA communication using a three axises acceleration sensor and a two axises gyro sensor. 5 healthy men were selected into a control group, and the fall recognition system using the three axises acceleration sensor and the two axises gyro sensor was devised to conduct an experiment. The system was attached to the upper of their sternum. According to the experiment protocol, the experiment was carried out 3 times repeatedly divided into 3 specific protocols: falling during gait, falling in stopped state, and falling in everyday life. Data obtained in the falling recognition system and LabVIEW 8.5 were used to decide if falling corresponds to that regulated in an analysis program applying an algorithm proposed in this study. In addition, results from falling recognition were transmitted to designated cellular phone in a SMS (Shot Message Service) form. These research results show that an erroneous detection rate of falling reached 19% in applying an acceleration signal only; 6% in applying an angular velocity; and 2% in applying a proposed algorithm. Such finding suggests that an erroneous detection rate of falling is improved when the proposed algorithm is applied incorporated with acceleration and angular velocity. In this study therefore, we proposed that a falling recognition system implemented in this study can make a contribution to the recognition of falling of the aged or the disabled.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.287-295
• /
• 2010

Water level of the Tonle Sap is largely influenced by the Mekong River. During the wet season, the lacustrine landform and vegetated areas are covered with water. Change detection in this area provides information required for human activities and sustainable development around the Tonle Sap. In order to detect the changes in the Tonle Sap floodplain, fifteen ALOS-PALSAR L-band data acquired from January 2007 to January 2009 and examined in this study. Since L-band is able to penetrate into vegetation cover, it enables us to study the changes according to water level of floodplain developed in the rainforest. Four types of images were constructed and studied include 1) ratio images, 2) correlation coefficient images, 3) texture feature ratio images and 4) multi-color composite images. Change images (in each 46 day interval) extracted from the ratio images, coherence images and texture feature ratio images were formed for detecting land cover change. Two RGB images are also obtained by compositing three images acquired in the early, in the middle and at the end of the rainy season in 2007 and 2008. Combination of the methods results that the change images present the relationship between vegetation and water level, leaf fall forest as well as cultivation and harvest crop.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
• /
• pp.233-236
• /
• 2010

This paper describes the packet traffic management of the Ubiquitous Healthcare System. In this system, ECG signal and accelerometer signal is transmitted from a wearable health shirt (WHS) to the base station. However, with the increment of users in this system, traffic over-load issue occurs. The main aim of this paper is to reduce the traffic over-load issue between sensor nodes by only transmitting the required signals to the base station when irregular activities are observed. In order to achieve this, in-network processing is adapted where the process of observation is conducted inside the sensor node of WHS. Results shows that irregular activities such as fall can be detected on real-time inside the sensor node and thus resolves traffic over-load issue.