미아문제는 아이를 가진 모든 부모들이 고민해야 되는 사회적 문제가 되고 있다. 이러한 문제는 아이에 국한되지 않고 치매노인, 정신장애자 등 노약자의 경우에 있어서도 보호자가 없을 시에 동일한 문제를 안고 있다. 이러한 사회적 공공부문의 문제들은 시급히 개선해야 할 필요가 있으며, 세계적으로도 미아방지 문제는 관심이 높아지고 있는 분야로서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 USN 기반 RFID와 통신망(유선망, 이동통신망, 유/무선 인터넷, 휴대인터넷 등) 기술을 융합하여 보호대상 이동체의 위치를 실시간으로 정확하게 확인할 수 있는 이동체 위치확인 서비스 시스템 및 그 방법에 대한 연구이다. 미아 관련 범죄를 예방하기 위해서는 보호 대상체(어린이, 노인, 정신장애자, 애완동물, 상품, 미술품, 그 외 보호 대상자 및 대상물품)의 정확한 위치 추적을 통한 실시간 모니터링이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 미아방지 서비스 시스템은 정확한 위치 추적 기술을 통해 그 실효성을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 구체적으로 RFID 시스템 적용방안, 시설물 선정 및 설치방법, 위치추적 방법, 서비스 솔루션 수행과정을 중심으로 기술하였다. 제안하는 방법은 테스트베드를 통한 실험을 통해 활용가능성을 검증하였다.
교통사고는 운전자가 주변 차량 및 도로기하구조 상태 변화에 대한 인지부족과 적절한 회피 행동을 능동적으로 수행하지 못하는 경우에 순간적으로 발생하는 차량의 물리적 충돌사건으로 정의 될 수 있다. 따라서, 운전자가 도로를 주행하면서 만들어 내는 주변 환경과의 상호작용을 지속적으로 모니터링하고, 교통사고를 유발할 개연성이 높은 이벤트를 검지하는 것은 교통사고 예방을 위한 선결조건이다. 본 연구에서는 연속류 도로를 대상으로, GPS(Global Positioning System)-IMU(Inertial Measurement Unit), 카메라, 레이더, 라이다가 부착된 조사 차량을 이용하여 도로기하구조 및 교통환경 정보를 취득하였다. 취득된 정보를 가공하여 차량의 상호 작용 및 도로기하구조 특성을 고려한 주변차량과의 충돌 가능성여부를 평가할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 특히, 도로기하구조를 제한속도(직선부), 안전 속도(곡선부)로 구분하여 평가하고, 교통안전지표인 SDI를 이용하여 차량의 주행안전성을 평가하였다. 본 연구에서 개발한 방법론은 도래하는 자율주행시대에 차량의 센서로 부터 수집이 가능한 자료를 이용하여 안전성을 평가한다는 관점에서 향후 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 전국에 산재된 천연가스 정압소를 위한 안전방재 시스템 개발을 위하여 수행되었다. 정압소에서 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지하기 위하여 정압소의 안전상황을 수집/전송하는 RTU(Remote Terminal Unit)를 개발하여 정압소의 운전원의 역할을 대신하게 하였다. 그리고 전송된 각 정압소의 안전상황을 효과적으로 통제소 운전원에게 전달하며 추후 안전에 대한 분석을 위하여 데이터베이스 및 MMI(Man Machine Interface)를 개발하였다. 안정적인 천연가스 공급의 모든 프로세스을 제어하며, 각종 파라미터를 감시하는 원방 감시 제어 시스템(이하 SCADA 시스템)의 유선 통신 설비가 사고에 의해 무용화 될 경우, 정압소의 상황을 통제실로 전송하기 위하여 유선 및 무선 데이터 통신을 혼합한 유$\cdot$무선 자동 전환 시스템을 개발하였다. 한편 GPS(Global Position System) 및 GIS(Geometric Information System) 기술을 이용한 순찰차량 관리 시스템을 개발하여 정압소에서 이상 징후를 보일 경우 통제소 및 순찰차량에서 동시에 정압소의 상황을 파악할 수 있게 하여 능동적인 대처가 가능하게 하였다. 그리고 3축 가속도 센서를 이용하여 지진을 감지하고 전송하는 지진 감지 및 전송 시스템을 개발하였다. 지진 발생시 ESV(Emergency Shutoff Valve)를 차단할 수 있도록 최대 지반 가속도 및 SI(Spectrum Intensity)값의 크기를 전송해 줌으로서 대형사고를 방지하도록 하였다.
사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.
최근 모바일 사용자들은 언제 어디서나 스마트폰을 이용한 인터넷 접속이 가능하고, 이를 통한 정보 검색 및 공유가 가능하다. 또한, MEMS(micro-electro mechanical systems) 기술의 발달과 함께 첨단 기능을 가진 센서들이 초소형화, 저가격화 되면서 스마트폰의 활용도가 점점 증가하고 있다. 스마트폰은 고해상도 카메라, GPS, 자이로스코프, 자기 센서 등과 같은 다양한 센서를 탑재하고 있어 카메라를 이용한 원격 모니터링 연구에 적합한 시스템 구성을 지닌다. 원격 모니터링 시스템은 영상 촬영을 위한 카메라와 영상 전송을 위한 인터넷 망이 필요하고, 이로 인해 모니터링 장소에 많은 영향을 받는 단점이 있다. 본 연구는 스마트폰 기술을 이용하여 원격 모니터링이 가능한 모니터링 앱을 설계하고 개발하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 안드로이드 SDK 2.3을 기반으로 자바와 C를 이용하여 모니터링 앱을 개발하였다. 개발된 모니터링 앱은 정해진 시간에 ROI(region of interest)를 촬영하고 촬영된 영상은 자동으로 서버로 전송되도록 구현되었다. 개발된 앱은 SMS(short message service)를 이용한 원격제어도 가능하다. 본 연구에서 제안한 모니터링은 스마트폰에 내장된 CMOS 카메라를 이용하여 고해상도 영상 촬영이 가능하며, 3G와 Wi-Fi를 이용하여 언제 어디서나 촬영된 영상과 정보를 서버에 자동으로 전송 가능하다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.
트위터는 다른 SNS와 대비되는 정보의 빠른 전파력과 확산성을 갖고 있다. 따라서 트위터를 이용하여 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 여러 연구가 진행되고 있다. 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석하여 이벤트 탐지에 이용하는 것이다. 이와 관련된 연구들은 이미 많은 성과를 보이며 진행되어 왔으나 여러 가지 문제점들로 인해 새로운 한계에 직면했다. 특히 선행 연구의 대다수가 이벤트의 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용한다. 그러나 이는 최근 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드를 추출하여 키워드간의 관계를 고려해 연관단어를 군집화 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험을 통해 이벤트가 발생한 지역과 실제로 발생한 이벤트의 탐지여부를 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법이 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증하였다.
아리랑위성 2호는 다양한 공간정보 생성 및 활용을 위해서 서로 다른 두 궤도를 이용하여 입체영상을 촬영하여 제공할 수 있다. 그러나 이와 같은 입체영상을 지도제작 등에 활용 가능한지 확인하기 위해서는 다양한 실험이 요구된다. 본 연구의 목적은 아리랑위성 2호 입체영상을 이용한 지도제작 가능성을 확인하는데 있으며, 이를 위하여 입체영상 기반의 수치도화를 수행하고 그 성과를 바탕으로 수치고도모델 및 정사영상을 제작한 후 정확도 평가를 수행하였다. RPC 기반의 모델링 결과를 GPS 측량점과 비교한 결과 수평, 수직 모두 ${\pm}1.5m$ 이내의 정확도를 나타냈으며, 이를 바탕으로 실제 도화한 성과를 기존 축척 1/5,000 수치지형도와 비교한 결과 수직방향으로는 지형특성에 따라 최대 5m 이상의 차이도 존재하는 것으로 확인되었다. 한편 비록 실험에 사용된 영상자료 내에 일부 불규칙한 시차가 존재하는 것을 확인하였지만 축척 1/5,000 수치지형도에서 요구되는 레이어에 대해서 최소 70% 이상은 판독 및 도화가 가능한 것으로 확인되었다. 또한 실험을 통해 제작된 도화 DEM을 기존 라이다 DEM 등과 비교함과 동시에 이를 통해 제작된 정사영상의 위치정확도가 축척 1/5,000 정사영상지도에서 요구하는 정확도를 만족하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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