According to the Statistics Korea in 2017, the 10 leading causes of death contain a cardiac disorder disease, self-injury. In terms of these diseases, urgent assistance is highly required when people do not move for certain period of time. We propose an unusual event detection algorithm to identify abnormal user behaviors using dust, vision and activity sensors in their houses. Vision sensors can detect personalized activity behaviors within the CCTV range in the house in their lives. The pattern algorithm using the dust sensors classifies user movements or dust-generated daily behaviors in indoor areas. The accelerometer sensor in the smartphone is suitable to identify activity behaviors of the mobile users. We evaluated the proposed pattern algorithms and the fusion method in the scenarios.
현재 우리나라에서 사용되는 대부분의 교통신호 체계는 교통량의 변화와 상관없이 규칙적인 신호주기를 반복하는 방식으로 교통 패턴이 안정되어 변동량이 적은 경우에는 적합하나, 현장교통상황에 능동적으로 조정되지 못하고, 소방차나 구급차와 같이 긴급을 요하는 차량에 대한 대처가 힘들다는 단점이 존재한다. 따라서 유기적인 현장교통상황에 능동적으로 대처하고, 긴급차량에 대한 합리적인 대처 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 기 설치된 신호 후방 CCTV를 이용하여 지능적으로 신호체계를 제어하고, 긴급차량에 대해 신호우선권을 부여함으로써, 위급상황에 유기적으로 대처할 수 있는 지능형 교통신호 제어 시스템을 설계하였다.
기존 아날로그 방식의 CCTV는 화질이 좋지 않고, 장시간 사용할 경우 화질이 나빠지는 문제가 발생한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 아날로그 신호출력을 디지털 방식으로 변환하는 DVR과 IP 네트워크로부터 디지털 신호를 받아 처리하는 NVR이 등장하게 되었다. 이와 같은 영상 보안 이슈가 등장함에도 불구하고 보안 산업 보수성과 새로운 기술을 받아들이는데 있어서의 제약사항 등의 이유로 IP-Suveillance에 대한 이해가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 영상보안 시스템의 동향과 분석을 위해 DVR과 NVR을 투자측면, 비용측면, 유지측면에서 비교 분석하였다.
ICT 발달로 인해 면대면이 아닌 온라인 상에서 상대방의 신원을 확인하는 사용자인증 필요성이 증가하고 있다. 사용자인증은 보안의 기본으로 여러 분야에서 사용되고 있다. ID기반의 인증은 안전성과 분실 가능성이 많아 보안이 요구되어지는 곳에서는 2개 이상의 인증도구를 사용하게 된다. 최근에 ID나 OTP, SMS 인증보다 생체인증이 신뢰성 등에서 효과적인 측면으로 많이 고려되고 있다. 최근 생체인식 기술을 응용하여 적용되는 분야들이 다양하게 증가함에 따라 생체인식에 대한 적용도 모바일 결제 시스템, 지능형 CCTV, 출입국심사, 출입통제 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 생체인식으로는 지문, 홍체, 망막, 정맥 등에 이어 얼굴인식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 기술의 이해와 기술 동향를 비롯한 국내외 표준화 현황에 대해 알아보고 한다.
자율주행, CCTV, 휴대폰 보안, 주차시설 등 카메라를 통한 이미지 처리는 실생활의 많은 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. 간단한 구분의 경우는 이미지 처리를 통해 해결하지만, 복잡하게 섞인 물체의 이미지 또는 이미지 내 특징을 찾아내기 어렵다. 이런 특징점 해결을 위해 사람에 가깝게 생각하고 판단할 수 있도록 영상데이터에 분류, 탐지, 분할에서 딥러닝 기술을 도입하고 있다. 물론 이미지 처리만 수행하는 것보다 결과가 좋지만, 딥러닝을 사용한 영상 분할의 방법에서 판단된 결과물이 실제 객체와 편차가 있는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 영상 분할의 정밀도를 높이기 위해 딥러닝 영상 분할의 결과물을 출력하기 직전 간단한 이미지 처리를 통하여 정확도 향상을 수행하는 방법에 관해 연구하였다.
최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.
이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기 위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문1)에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
인터넷 정보가전 제품의 보급과 편리한 서비스를 요구하는 사용자의 욕구증대로 인하여 홈 오토메이션이라는 기술이 대두 되었다. 초기의 홈 오토메이션은 셋톱박스, CCTV와 같은 장비들이 요구 되어 가정, 사무실과 같은 소규모 공간에서의 도입이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 언제 어디서나 영상 감시와 제어를 할 수 있고 별도의 장비 없이 소규모 공간에서도 손쉽게 적용 시킬 수 있는 홈 오토메이션 시스템이 요구된다. 홈 오토메이션 시스템의 구현을 위해서는 기반기술인 영상 감시와 제어기술이 구현되어야한다. 본 논문에서는 홈 오토메이션의 기반 기술인 영상 감시기술 구현을 위해 원격 영상 감시 시스템을 설계 및 구현 하였다. 원격 영상 감시 시스템은 클라이언트에서 선택한 웹카메라의 동화상 캡쳐시 버퍼링을 중지함으로써 영상지연을 최소화하였으며, 카메라 선택 모듈의 사용으로 모든 영상이 아닌 선택된 영상만을 전송함으로써 자원 소모를 줄였다. 이러한 원격 영상 감시 시스템은 전력 감시 시스템, 분산 제어 시스템 등의 산업분야 뿐만 아니라 교육 분야 등 여러 분야에서 사용될 수 있다.
이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI : Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치 파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
Background: Busan is a rapidly industrializing city with many mixed residential and industrial areas. Fine dust emissions from mobile pollution sources such as ships and vehicles are particularly high in Busan. Objectives: This study analyzed the spatial distribution of air pollutants over the past three years and identified the impact of air pollutants through mobile source data in Busan. Methods: We obtained air pollutant data on fine particulate matter (PM10), ultrafine particulate matter (PM2.5), nitrogen dioxide (NO2), sulfurous acid gas (SO2), and ozone (O3) for the last three years (source: airkorea.or.kr) and analyzed the spatial distribution using SAS 9.4 and Surfer 23. For the mobile pollutant data, we used CCTV data from major intersections in Busan to identify truck and car traffic, and visualized traffic density with QGIS. Results: The analysis of the concentration of air pollutants over three years (2020~2022) showed that all were lower than the annual environmental standards with the exception of PM2.5. PM10 and PM2.5 were found to be highly concentrated in the western part of the area, while NO2 was high in the port area of Busan and SO2 was high in the western part of the area and near the new port of Busan. In the case of O3, it was high in the eastern part of the city. The traffic volume of freight vehicles by intersection was concentrated in the West Busan area, and the traffic volume for all cars was also confirmed to be concentrated at "Mandeok Intersection" located in the West Busan area. Conclusions: This study was conducted to determine the relationship between air pollutants emitted from motor vehicles and the distribution of air pollutants in Busan. The spatial distribution of PM10 and PM2.5 correlates with traffic volume, while high concentrations of SO2 and NO2 near the port are associated with ship emissions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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