• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.1-8
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• 2021

본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제20권3호
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• pp.39-48
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• 2017

이 연구는 농구 경기장내 마케팅의 효용성을 확인하기 위해서 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술을 이용하여 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하고 비교 분석하였다. 특히 동공이 확장된 구간을 산출하기 위해 유효테이터를 중심으로 동공의 크기가 2시그마 범위 상위 2.275%일 때의 구간별 데이터를 정리하고 이전 연구에서 산출된 3시그마의 상위 0.135%일 때의 구간별 데이터와 전체 유효 데이터를 주시 빈도에 따른 변곡점으로 구분하여 분석하였다. 또한 전체 유효 데이터와 동공의 크기가 유의미하게 커졌다고 판단되는 범위들 간의 상관도를 분석하였다. 그 결과 가장 시선이 많이 머무른 구간과 동공이 크기가 유의미하게 커진 부분은 완전히 일치하지는 않았으나, 전체 유효 데이터와 동공크기 2시그마 상위 데이터의 상관분석은 .805로 가장 높은 상관관계를 나타내었으며, 동공크기 2시그마 상위 데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터의 상관분석은 .781의 상관관계를 보였고 전체 유효데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터 상관분석은 .683의 상관관계를 보였다. 따라서 동공의 크기가 확장 되어진 구간과 시선추적 데이터에서 시선이 많이 머무른 구간이 유사함을 알 수 있었으나, 동공의 크기가 유의미하게 확장되었다고 판단되어지는 구간의 데이터 일수록 전체 데이터와의 상관도가 떨어지는 것을 알 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.79-84
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• 2005

일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기에 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하고 전방향 감시를 위한 투시(perspective) 영상과 파노라마(panorama) 영상을 복원하는 방법을 제시한다. 영상 변환 과정에서 어안 렌즈의 특성으로 인한 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 영상 보간법을 적용하고 결과를 비교하였다. 그리고 ME(Moving Edge) 방법으로 움직임을 검출하여 다중 물체를 추적할 수 있도록 하였다.

• Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery
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• 제61권12호
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• pp.637-643
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• 2018

Radioimmunotherapy (RIT) is a therapy that takes advantage of the "cross-fire" effect of emitted radiation by radionuclides conjugated to tumor-directed monoclonal antibodies (mAb) (including those fragments) or peptides. While RIT has been successfully employed for the treatment of lymphoma, mostly with radiolabeled antibodies against CD20 [$^{90}yttrium$ ($^{90}Y$)-ibritumomab tiuxetan; $Zevalin^{(R)}$ and $^{131}iodine$ ($^{131}I)-tositumomab$; $Bexxar^{(R)}$], its use in solid tumors is more challenging, so far. Immuno-PET, a tool for tracking and quantification of mAbs with PET in vivo, is an exciting novel option to improve diagnostic imaging and guide mAb-based therapy. RIT in solid tumors including head and neck cancer may be an alternative treatment with advances in various biological, chemical, and treatment procedures, and it may help to reduce unnecessary exposure and enhance the therapeutic efficacy. Also, immuno-PET based on RIT might play an important role in cancer staging, in patients or targets selection of targeted therapeutics and in monitoring the response of targeted therapeutics as precision medicine. In this review, fundamentals of RIT/immune-PET and current knowledge of the preclinical/clinical trials in RIT for solid tumor including head and neck cancer are reviewed.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.921-930
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• 2020

대포병탐지레이더는 포탄의 궤적을 역으로 추적하여 화포 원점과 탄착점을 추정해 낸다. 부가적으로 추적 화포의 탄종을 식별하는 기능도 포함된다. 레이더를 통해 포탄의 궤적을 추적하는 중에는 포탄과 레이더의 위치에 따라 감지된 신호들이 다르게 나타나는 경우가 발생한다. 이는 포탄의 종류를 식별하기에는 모호한 부분이 있다. 본 논문은 레이더의 신호처리 과정 중에 산출하는 데이터를 바탕으로 퍼지이론과 인공지능을 이용하여 포탄의 종류를 구분하고 비교하였다. 연구 결과에 의하면 인공지능에 의한 정확도가 퍼지이론을 사용한 표적 식별 결과 대비 우수한 식별률이 나오는 것을 확인했다. 실험에 사용된 데이터는 포탄을 실제 발사하여 대포병탐지레이더-II로부터 얻은 것이다.

• 한국가스학회지
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• 제18권3호
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• pp.53-59
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• 2014

본 연구에서는 비정상상태 운전을 기본으로 하는 CNG 충전소를 대상으로 다변량 통계분석방법 중의 하나인 다차원의 대용량 데이터 처리에 적합한 주성분분석(PCA) 기법을 사용하여 실시간 이상감지 및 진단이 가능한 모니터링 시스템을 제안하였다. CNG 충전소로부터 매초 간격으로 수집되는 7개의 압력센서 데이터와 5개의 온도센서 데이터의 주요 경향을 나타내는 변수들의 조합으로 주성분이라 불리는 새로운 특성변수들을 산출하고, 분산의 분포를 통해 특성변수의 계산으로부터 모델을 구축하였다. 모니터링은 구축된 모델을 통해 운전 중의 실시간 데이터를 반영하여 진행된다. 시스템 검증 및 정확성을 개선하기 위해 모니터링 테스트를 수행한 결과, 정상상태의 모든 데이터를 정상으로 판단하였고, 이상 데이터의 성공적인 검출 시 관련 변수를 추적하여 비정상 원인을 찾아낼 수 있었다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.15-28
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• 2018

본 연구는 대형공간을 대상으로 시선추적 실험을 실시하고, 성별에 나타난 동공의 주시특성을 분석하였다. 시선추적 실험 시간의 흐름에서 생겨나는 동공변화를 분석함으로써 성별 주시행태를 객관적이면서도 과학적으로 분석할 수 있는 틀을 제시했다. 나아가 동공의 크기가 안정적으로 변하는 시간과 성별에 따른 차이를 정리하였는데 성별에 따른 시지각 정보 획득 시간의 특성을 발견할 수 있었으며 여자가 남자보다 1~2초 정도 늦게 관심과 흥미요소를 시각정보로서 받아들이기 시작한 것을 알 수 있었다. 초기 "1초${\rightarrow}$2초"에서 남자는 도약, 여자는 고정에서 동공크기가 확대되었다. 또한 고정 주시에 국한하여 성별 변화율을 보면 9초를 전환점으로 해서 9초 이하 시간에서는 여자가, 9초 이후 시간에서는 남자의 동공크기가 더 커졌다. 즉 1-8초 시간에서는 여자가, 10-15초 범위에서는 남자가 상대적으로 더 큰 동공확대를 통해 시지각 정보를 획득한 것으로 보인다. 하지만 주시시간의 시간의 변화에 따라 여자의 동공크기가 더 크게 확대된 것에서부터 여자의 경우가 일정 시간이 경과한 후에는 관심이나 흥미가 있는 요소를 더 많이 주시하려는 움직임이 활발했다.

• 감성과학
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• 제21권1호
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• pp.115-128
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• 2018

디자인 과정과 실제 공간을 사용함에 있어 공간감을 이해하는 것이 매우 중요한 역할을 하는데, 동일한 공간이라도 어떻게 디자인하느냐에 따라 공간의 깊이감에 대한 지각이 달라질 수 있다. 공간의 3차원적인 속성인 넓이, 깊이, 높이 중 넓이와 높이감에 대한 이론과 연구들에 비해 깊이감에 대한 이론이나 연구는 상대적으로 적은데 이는 넓이나 높이에 비해 공간의 깊이감이 초래하는 효과에 대한 관심이 부족했던 원인으로 보인다. 본 연구는 Computer Graphic으로 제작한 실내공간을 대상으로 시선추적장치를 이용하여 깊이감에 대한 지각과정을 이해하고자 하였다. 44명의 실내디자인 전공 학생들이 실험에 참가하여 마주보이는 벽면에 깊이감을 자극하는 구성요소를 달리한 3개의 이미지를 보며 가장 깊어보이는 공간을 탐색하였다. 그 결과 3개의 이미지간에 주시시간의 차이가 나타났고, 가장 깊어 보이는 공간에 대한 응답에 따라서도 주의집중에 통계적으로 유의미한 차이가 발견되었다. 본 연구는 깊이감에 영향을 끼치는 요인과 기존 정설에 대한 정량적인 타당성을 제시하고, 이상적인 공간의 깊이감을 얻을 수 있는 디자인 방법 개발 등에 도움이 될 것으로 본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.225-227
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• 2022

현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.