In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
Body temperature (BT) monitoring in cattle could be used to early detect fever from infectious disease or physiological events. Various ways to measure BT have been applied at different locations on cattle including rectum, reticulum, milk, subcutis and ear canal. In other to evaluate the temperature stability and reliability of subcutaneous temperature (ST) in highly fluctuating field conditions for continuous BT monitoring, long term ST profiles were collected and analyzed from cattle in autumn/winter and summer season by surgically implanted thermo-logger devices. Purposes of this study were to assess ST in the field condition as a reference BT and to determine any location effect of implantation on ST profile. In results, ST profile in cattle showed a clear circadian rhythm with daily lowest at 05:00 to 07:00 AM and highest around midnight and rather stable temperature readings (mean${\pm}$standard deviation [SD], $37.1^{\circ}C$ to $37.36^{\circ}C{\pm}0.91^{\circ}C$ to $1.02^{\circ}C$). STs are $1.39^{\circ}C$ to $1.65^{\circ}C$ lower than the rectal temperature and sometimes showed an irregular temperature drop below the normal physiologic one: 19.4% or 36.4% of 54,192 readings were below $36.5^{\circ}C$ or $37^{\circ}C$, respectively. Thus, for BT monitoring purposes in a fever-alarming-system, a correction algorithm is necessary to remove the influences of ambient temperature and animal resting behavior especially in winter time. One way to do this is simply discard outlier readings below $36.5^{\circ}C$ or $37^{\circ}C$ resulting in a much improved mean${\pm}$SD of $37.6^{\circ}C{\pm}0.64^{\circ}C$ or $37.8^{\circ}C{\pm}0.55^{\circ}C$, respectively. For location the upper scapula region seems the most reliable and convenient site for implantation of a thermo-sensor tag in terms of relatively low influence by ambient temperature and easy insertion compared to lower scapula or lateral neck.
Studies on estimating the underwater sound source localization using acoustic signal characteristics have mainly been conducted in shallow waters. Recently, technologies for stably and efficiently estimating the underwater sound sources localization using the underwater sound propagation characteristics of the Reliable Acoustic Path(RAP) in deep water areas are being studied. Underwater surveillance technology in deep sea areas is known to have the advantage of having low detection performance variability due to time-varying underwater environments and having a small shadow zone, making it easy to stably detect underwater sound sources and estimate location even from relatively long distance. In this study, we analyzed the sound propagation characteristics based on the actual marine environment in the deep sea of the Korean Peninsula and conducted a study to analyze the estimation performance of sound source depth using the broadband interference pattern of direct wave and sea surface reflected waves radiating from underwater sound sources.
디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.
인간-컴퓨터 상호 작용은 인간공학과 정보기술을 융합하여 인간과 컴퓨터와의 상호 작용 기술을 연구하는 학문이고, 그 중에서도 지능형 공간은 정보화 사회에서 소외될 수 있는 장애인에게 더욱 효과적인 사용 환경을 제공할 수 있는 중요한 연구 분야이다. 장애인을 위한 지능형 공간에서의 정보 지원 방법은 장애 유형에 따라 달라지는데, 본 논문은 정보 지원 대상을 청각 장애인으로 한정한다. 청각 장애인에게 직접 접촉을 통해 정보 제공 위치를 인지시키는 방법을 제외하면, 시선이 향하고 있는 곳에 정보를 표시하는 것이 가장 효율적인 정보 제공 방법이기 때문에, 시선 방향 검출 방법은 필수적이다. 우리는 이처럼 청각 장애인에게 실내 생활 지원 서비스를 제공하기 위해 반드시 필요한 시선 방향 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다시점 영상(Multi-view Camera Image) 내에서 검출된 사용자 영역 정보를 이용하여, 시점 별 수평/수직 방향 시선각 후보를 생성하고 후보 간의 크기 비교를 통해 사용자의 시선 방향을 계산한다. 실험 결과에서, 제안된 방법은 높은 시선 방향 검출 성능을 보이며, 장애인을 위한 시나리오를 수행할 수 있는 가능성을 보였다.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
The speed of vehicles has remained a significant factor that influences the severity of accidents and traffic accident rate in many parts of the world including South Korea. This behavior where drivers drive at speeds which exceed a posted safe threshold is known as 'speeding'. Over the past twenty years, the Korean National Police Agency (NPA) has become aware of an increased frequency of drivers who are speeding. Therefore, fixed-type ASE systems [1] have been installed on hazardous road sections of many highways. These system monitor vehicle speeds using a camera. However, the use of ASE systems has changed the behavior of the drivers. Specifically, drivers reduce speed or avoid the route where the cameras are mounted. It is not practical to install cameras at every possible location. Therefore, it is challenging to thoroughly explore the location where speeding occurs. In view of these problems, the author of this paper designed and implemented a prototype visualization system in which point and color are used to show vehicle location and associated over-speed information. All of this information was used to create a comprehensive visualization application to show information about vehicle driving. In this paper, we present an approach detecting vehicles moving at speeds which exceed a threshold and visualizing the points those violations occur on a map. This was done using vehicle trajectory data collected in Daegu city. We propose steps for exploring the data collected from those sensors. The resulting mapping has two layers. The first layer contains the dynamic vehicle trajectory data. The second underlying layer contains the static road networks. This allows comparing the speed of vehicles on roads with the known maximum safe speed of those roads, and presents the results with a visualization tool. We also compared data about people who drive over threshold safe speeds on each road on days and weekends based on vehicle trajectories. Finally, our study suggests improved times and locations where law enforcement should use monitoring with speed cameras, and where they should be stricter with traffic law enforcement. We learned that people will drive over the speed limit at midnight more than 1.9 times as often when compared with rush hour traffic at 8 o'clock in the morning, and 4.5 times as often when compared with traffic at 7 o'clock in the evening. Our study can benefit the government by helping them select better locations for installation of speed cameras. This would ultimately reduce police labor in traffic speed enforcement, and also has the potential to improve traffic safety in Daegu city.
배선 결함은 안전한 항공기 운항에 커다란 영향을 미친다. 그러나 배선 결함의 고장탐구 과정은 광범위하고 복잡한 배선 시스템과 설치 위치 때문에 매우 어렵다. 최근 국내 항공사에 배선 결함 고장탐구를 효과적으로 할 수 있게 해주는 시간영역 반사계(TDR; time domain refelectometer) 장비가 소개되었다. 하지만 TDR의 효과와 유용성이 검증되지 않아 대부분의 항공사 정비 부서에서 TDR은 실질적으로 거의 사용되고 있지 않다. 본 연구는 TDR이 항공기 배선에서 결함의 위치 및 유형을 식별하여 문제 해결에 적용될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 수행되었다. 실제 항공기에 적용되는 다양한 전선 및 연결부품을 이용한 여러 실험 계획을 수립하여 관찰된 실험 결과를 장비 운용 가이드에서 제공된 데이터와 비교하였다. 실험 결과, 양쪽의 데이터가 유사함을 볼 수 있었으며 TDR은 실제 항공기 배선 결함 고장탐구시 활용 적합성이 있음을 확인하였다.
Although the previous information technologies had been used for the quick and accurate processing of work, At present, however, as the combination with the Internet, the IOT(Internet-of-Things) era in which the diverse pieces of information are collected and handled through the sensor networks is in progress. Among these application fields of the IoT, the indoors position identification technology has been developing in the direction of providing the position information in the buildings of which the lengths and the interiors are complicated and in the direction of providing the various pieces of information and others of the like to the nearby customers. In this paper, we proposed an indoors position identification system that detects the patrol positions of the prison officers in the correctional facilities and in the prisons by using the ultrasonic waves, that transmits these to the control system and the data gateway, and that transmits the detected data. The Indoors Positioning identification System is organized with the tags for recognizing the positions that transmit the ultrasonic signal, ultrasonic receiver and data gateway. And the indoors position information data were transmitted to the management system through the data gateway. We evaluated the transmission error, by changing the distance of the proposed system for location recognition tag and the receiver, As a result, we found out that, when the transmission distance was 10 cm or less, the errors occurred in the form of the distortions. And when it was 110 cm or more, the transmission errors occurred due to the propagation diminutions of the ultrasonic wave signals. And when the transmission distance was from 10 cm to 100 cm, it was shown that the proposed system was possible without any errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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