• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.29-35
• /
• 2019

4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권7호
• /
• pp.821-830
• /
• 2004

본 논문에서는 지표면을 향해 낙하하는 자유 물체의 충돌 현상에 대해 모델링하고자 한다. 이를 위해 최소한의 근원적인 요소를 찾아서 최대한의 다양성을 제공하고자 한다. 몰입감있는 가상환경 구축을 위해 보다 사실적이고 논리적으로 동작하는 충돌 현상을 표현하는데 설계의 초점을 둔다. 이를 위해, 낙하 물체의 재료(material)적 특성에 대한 범위(domain)를 결정하고 우성력(dominant forte)을 선택할 것이며, 힘과 지표면에 대한 모델링을 구축할 것이다. 이는 충돌 후 발생하는 결과들을 정량적인 면뿐만 아니라 정성적인 면에서도 충족시킬 수 있다. 아울러 기존에 많은 연구가 진행된 충돌 검출 보다는 충돌 반응 양상에 모델링의 초점을 둘 것이다.

• 동서간호학연구지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.122-131
• /
• 2022

Purpose: This study aimed to identify the factors related to fear of falling (FOF) in different age groups from community-dwelling mid to late-adults. Methods: To identify the factors related to FOF, data of 162,684 adults over 45 years of age from 2019 Community Health Survey was analyzed using logistic regression with complex samples. Results: Factors related to FOF found in all age groups were sex, previous experience of falls, physical activity levels over moderate intensity, subjective health status, number of chronic diseases, stress, depression, and cognitive decline. In the 45-64 age group, the FOF was significantly higher in the groups of low education level and low monthly household income. In the 65-74 and over 75 age groups, the FOF was significantly higher in the groups of not living with spouse and walking not practiced. Conclusion: We suggests that understanding of risk factors and early detection of fall risk patients in each age group are necessary to establish and apply tailored fall prevention programs for prevention and management of the FOF in community-dwelling mid to late-adults.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.1325-1334
• /
• 2016

영상유고감지시스템은 터널내 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 화재(연기) 등 돌발 상황시에 초동감지 목적의 감지시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 및 복층터널 등에서 중요성이 부각되고 있다[1] 그러므로 본 논문에서는 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하는 것의 타당성을 검증하기 위하여 본 시스템이 설치된 국도, 고속국도 터널을 대상으로 장기간 로그데이터 분석을 실시한 내용과 실험 결과를 소개하고, 이를 바탕으로 기존 영상유고감지시스템의 문제점 도출과 개선방안 그리고 일반터널과는 상이한 복층터널 설계에 대한 이해를 통해 복층터널 특성반영 방안에 대하여 몇가지 사항을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.23-31
• /
• 2012

인간의 동작 인식은 건강관리, 상황기반 응용 등 실제적인 삶의 여러 부분에서 이용할 수 있기 때문에 중요한 주제이다. 건강관리를 위한 조언을 제공하는데 사용될 수 있기 때문에 동작인식 중 일상생활 동작인식이 주로 연구되고 있다. 특별히 넘어짐은 심장문제로 발생할 수 있기 때문에 넘어짐 인식은 독거 노인의 건강한 삶에 중요한 역할을 할 수 있다. 넘어짐 인식은 여전히 어려운 연구과제이다. 넘어짐 인식을 위해 몸에 여러 종류의 센서를 부착하는 시스템이 제안되었지만 이는 사용자가 센서를 부착하는 것을 잊어버리거나 이런 시스템에 익숙하지 않기 때문에 유용성에 문제가 있다. 본 연구에서는 사용자가 휴대하고 있는 스마트 폰 내의 가속도 및 자이로센서 값의 변화를 분석하여 알려진 넘어짐 패턴과 유사성을 분석하여 넘어짐을 판단하는 방법을 제안한다. 이 연구를 위해 5명의 자원자를 모집하여 다양한 종류의 넘어짐을 실험하였다. 실험결과는 본 연구를 통해서 넘어짐 인식을 위한 제안한 방식이 유효하다는 것을 보여준다. 실험 알고리즘은 많이 사용되고 있는 G1 스마트 폰 위에 구현하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.27-32
• /
• 2016

A new lane detection algorithm is proposed for the analysis of DNA fingerprints from a polymerase chain reaction (PCR) gel electrophoresis image. Although several research results have been previously reported, it is still challenging to extract lanes precisely from images having abrupt background brightness difference and bent lanes. We propose an edge based algorithm for calculating the average lane width and lane cycle. Our method adopts sub-pixel algorithm for extracting rising-edges and falling edges precisely and estimates the lane width and cycle by using k-means clustering algorithm. To handle the curved lanes, we partition the gel image into small portions, and track the lane centers in each partitioned image. 32 gel images including 534 lanes are used to evaluate the performance of our method. Experimental results show that our method is robust to images having background difference and bent lanes without any preprocessing.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.97-113
• /
• 2023

전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권12호
• /
• pp.1794-1799
• /
• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 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 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 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.

• 치위생과학회지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.7-11
• /
• 2004

치과 진료실은 진료의 특성상 환자의 혈액과 타액 내에 있는 다양한 종류의 미생물에 노출되며, 진료 중 튀거나 에어로졸의 형태로 진료인과 환자의 신체 그리고 사용하는 모든 기구와 장비의 표면을 오염시키며 구강질병의 감염 가능성이 높아 치과영역의 교차감염에 관한 관심이 높다. 따라서 치과 진료실의 공기 중 미생물 분포와 오염정도를 조사하고 치과 진료기구의 오염과 치과 진료실의 감연방지에 대한 기초자료를 제공하고자 J시 9개 치과의원의 대기실과 진료실 공기를 자연방치법과 air sampler를 사용하여 공기시료를 채취하고 평판에 배양하여 공중낙하세균을 산출하고 생성된 집락을 세균 자동 동정기(ATB)로 분리 동정하여 세균의 분포를 검색한 결과는 다음과 같다. 1. 치과의원 환자 대기실 공기 중의 공중낙하 세균수는 자연방치법의 경우 1개 치과의원을 제외하고는 모두 10(CFU/Plate)이하여서 청결기준에 적합하였다. 2. 치과의원 진료실 공기 중의 공중낙하 세균수는 자연방치법의 경우 1개 치과의원을 제외하고는 모두 10(CFU/Plate)이하여서 청결기준에 적합하였다. 3. 황색포도상구균(Stapylococcus aureus) 검색결과는 1개 치과의원 만이 양성이었고 모두 비병원성 포도상 구균이 검출되었다. 4. 병원성 그람 음성간균의 검색결과는 1개 치과의원을 제외하고는 모두 검출되지 않았다. 5. 세균의 분포검사는 진료실의 경우 9개 치과의원 중 7개 치과의원에서 세균이 검출되지 않았고, 환자 대기실의 경우 4개 치과의원에서 세균이 검출되지 않았다. 또한 검출된 의원의 균주도 대부분 비병원균이었다. 이상과 같은 결과로 볼 때 J시 연구 선정 치과의원의 공기는 1개 치과의원을 제외하고 모두 위생적으로 관리하고 있음을 유추할 수 있었으나, 청소와 살균여부에 따라 증감을 보였기에 감염예방을 위한 체계적인 치과의원의 공기청정 및 살균관리 프로그램이 필요함을 시사하였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.584-591
• /
• 2000

컴퓨터와 같은 민감한 부하를 전압강하나 정전과 같은 전원 장애로부터 보호하기 위하여 전력보상장치가 설­치되어 왔다. 전력보상장치의 경우 계통과의 연계를 위해 대부분 정지형 스위치를 이용하고 있으며, 이러한 정지형 스위치의 전환동작은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 그간 전략보상장치의 구조나 제어에 관한 연구는 활발하게 진행되어 왔으나 전력보상장치의 운전을 시작하기 위한 전원 장애의 감지에 판한 연구는 매우 드문게 현실이다. 따라서 본 논문에서는 정지형 스위치 절환동작을 위해 CBEMNITIC 커브를 이용하여 컴퓨터 응용부하판 위한 새보운 전원 장애 검출 암고리즘을 제안한다. 제안된 검출 알고리즘은 동기 좌표계에서 직류 값으으 변환된 삼상 순시 전압값을 동작 기준값과 비교하는 방법을 사용하여 빠른 검출 시간을 가지도록 하였다. 그리고, 간단한 1차 디지텔 필터를 삽입하여 잡음에 강인하도록 선거하였다. 이러한 필터에 의해 나타나는 위상지연 및 이득감소를 각각 전달함수를 이용한 수식적인 해석과 오차의 정규화를 통해 보상하였다. 마지막으로 ACSL를 이용한 시뮬레이션파 실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 입증하였다.