Ha Tran Thi;Hien Pham The;Yun-Seok Mun;Ic-Pyo Hong
전기전자학회논문지
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제27권4호
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pp.439-449
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2023
In an era marked by the increasing use of drones and the growing demand for indoor surveillance, the development of a robust application for detecting and tracking both drones and humans within indoor spaces becomes imperative. This study presents an innovative application that uses FMCW radar to detect human and drone motions from the cloud point. At the outset, the DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm is utilized to categorize cloud points into distinct groups, each representing the objects present in the tracking area. Notably, this algorithm demonstrates remarkable efficiency, particularly in clustering drone point clouds, achieving an impressive accuracy of up to 92.8%. Subsequently, the clusters are discerned and classified into either humans or drones by employing a deep learning model. A trio of models, including Deep Neural Network (DNN), Residual Network (ResNet), and Long Short-Term Memory (LSTM), are applied, and the outcomes reveal that the ResNet model achieves the highest accuracy. It attains an impressive 98.62% accuracy for identifying drone clusters and a noteworthy 96.75% accuracy for human clusters.
GPS(Global Positioning System)는 이미 전 세계적으로 다양한 응용분야를 가지고 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 지구 주위를 운항하고 있는 24개의 GPS 위성으로 지상 어느 곳에서나 24시간 동안 위성신호를 수신할 수 있게 되었지만 고층 빌딩과 같은 도심 계곡, 복잡한 한국지형, 산악지역 등에서의 위성 장애물에 의한 신호의 차단으로 한계가 발생하고 있다. NAVSYNC의 CW25 GPS 수신기는 -156dBm이하의 신호강도에서도 확실한 위치 fix가 가능하고, 이러한 능력은 도심지나, 울창한 숲과 심지어는 건물 안과 같이 신호가 미약한 지역에서도 사용될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Indoor GPS 수신기를 이용하여 측지분야에서 검증된 GPS측량방법을 통해 수신 데이터를 비교 분석하고 수신기의 정밀도에 관한 연구를 하고자 한다.
This paper presents results of continuous wave and swept frequency response measurements over the frequency range of UNII lower and middle bands from 5.15GHz to 5.35GHz in indoor environments. From the continuous wave measurements at 5.2GHz, the excess path loss, and the statistical characteristics of the temporal and spatial fading were found. By sweeping the frequency over the band, envelope correlation as a function of frequency was found and the coherence bandwidth (CBW) was determined from the envelope correlation. Using a channel model, the CBW was used to evaluate RMS delay spread. The dependence of CBW on the antenna polarization was simulated and compared with the measurement results. The influence of room size and separation of transmitter and receiver for LOS paths on RMS delay spread was discussed.
본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
The purpose of this study is to present the possibility of adopting beacons to implement the fire evacuation guidance system in order to reduce the evacuation time for a fire in complex buildings. A beacon-based evacuation system can quickly detect a fire's origin, optimal path of evacuation involved with the exits and the location of evacuees using information collected by the proposed system. The assessment is conducted by integrating different scenario models including fire simulation. Based on the research result, beacon is an effective tool to warn potential hazards or to provide early detection and a safe escape.
In this age of information ruled by new technologies and knowledge, the world is interconnected as a single community, and within this trend of globalization, new cultural codes are emerging through temporal fusion between the past and the present and spatial fusion between different regions and countries. In this situation, it seems meaningful to review Korean fusion foods and restaurants serving such foods, as well as to consider their future directions. Thus, the objective of the present study was to survey and analyze Korean fusion restaurants representing Korean culture not only in Korea, but also in foreign cities, and to identify the expression characteristics of such restaurants. Based on restaurants recommended in relevant magazines and on Internet sites, 18 spaces were selected, visited, and surveyed, in which tradition and modernism were well-mixed. Data on the shapes, materials, colors, and patterns of spatial elements and food-related elements, including photographs, were collected and analyzed. The results are as follows. Of the 18 restaurants, 13 (72%) showed temporal fusion in both spatial and food-related elements, 4 showed temporal fusion in spatial elements and cultural fusion in food-related elements, and 1 showed cultural fusion in both spatial and food-related elements. In general, the spaces were mainly designed with modern elements and partially with traditional elements (ceilings, windows, furniture, articles), and the fusion of food-related elements was made in diverse forms that included temporal fusion restructuring traditional menus contemporarily, and cultural fusion harmonizing traditional food with Western cookery.
본 논문에서는 실내 서비스 로봇들을 위한 로봇 중심의 방향 관계 표현과 추론 방법을 제안한다. 정성적 공간 관계 추론에 관한 많은 기존 연구들에서는 기준 물체를 중심으로 대상 물체의 상대적 방향 관계를 판별할 때, 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔다. 이러한 방향 관계 추론 방법들은 로봇 스스로가 기준 물체가 되어 다른 대상 물체들과의 방향 관계를 판별할 때, 로봇이 바라보고 있는 방향을 제대로 고려하지 않음으로써, 대상 물체의 방향 관계를 잘못 판별하는 사례들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 로봇을 중심으로 물체들의 상대적인 방향 관계를 판별할 때, 로봇의 위치 정보뿐만 아니라 로봇이 향하고 있는 방향 정보도 이용하는 로봇 중심의 방향 관계 표현과 방향 관계 추론 방법들을 제시한다. 로봇 중심의 방향 관계 추론 방법들은 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔던 기존의 콘 기반 추론, 행렬 기반 추론, 그리고 혼합 추론 방법을 확장하여 구현하였다. 터틀봇과 시뮬레이션 로봇을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 방향 관계 표현과 추론 방법들의 높은 성능과 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.
최근에는 대형건축물, 지하철과 같은 대규모 실내공간에서의 화재와 같은 사고에 대한 인식이 확대되고 있다. 그러나 현재까지는 그에 대한 적절한 서비스, 설계, 평가 방법이 미약한 실정이며 관련 연구들도 학술적 연구차원이거나 가상의 시뮬레이터 중심인 경우가 대부분이다. 최근 유비쿼터스 관련 분야에 대한 관심과 함께 실내 위치측위기술 역시 발전하고 있는데, 이러한 기술을 이용할 경우, 방재분야 역시 단순 시뮬레이터에서 실시간 대피 안내시스템으로 확대시킬 수 있는 가능성이 있다. 그러나 현재 개발되어있는 대피 시뮬레이션의 경우에는 지리참조 되지 않은 건축도면을 기반으로 구축되어 있어서 이러한 실내 센서와 연동하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 실내 위치기반 실시간 방재시스템으로의 확대를 위한 기초연구로서, 데이터 구조 및 대피경로 산출 방법을 제시하고 이를 적용하여 대피시뮬레이션 테스트를 실시하였다. 좌표계가 적용된 GIS 데이터를 활용하는 방안을 제시하였고, 실내 이동자의 움직임을 나타내는 데에는 Cellular Automata(CA) 모델을 적용하였다.
최근 IoT 기술을 기반으로 도시의 여러 문제점을 정보화하여 해결하는 스마트 시티가 각광받고 있다. 특히, 시공 및 유지보수의 원활한 관리를 위한 BIM 적용 사례가 증가하며 융합기술을 통해 공간정보를 3D 데이터화하여 안전진단에 활용하고 있다. 본 연구의 목적은 UAV 및 LiDAR 장비 중 지상 레이저 스캐너와 핸드헬드 LiDAR SLAM을 활용하여 복층 건물의 포인트 클라우드를 생성 및 조합, 각 기술의 폐색영역 및 단점을 보완하고 형상재현 및 정확도를 관측하여 실내외 역설계의 효용성을 검토하는 것이다. 검토결과, 3가지 기술을 사용하여 복층 건물의 실내외 포인트 클라우드를 생성·조합하여 데이터의 좌표 정확도가 향상됨을 확인하였다. 특히, 각 기술의 단점을 보완, 건물의 형상재현 완성도를 높이고 폐색영역 및 경계면 구분이 명확하게 나타나며 역설계의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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