K-water 연구원의 유량계 교정센터에 Zigbee, Wi-Fi, UHF 등의 USN 단말기를 이용하여 온도 및 습도, 유량, 수위, 펌프 상태 등의 데이터 취득과 무선 CCTV에 의한 교정센터 내의 실시간 현황 파악을 통해 Smart 정수장 구현을 위한 기반을 마련하고자 한다. 각종 센서로부터 취득된 데이터는 여러 형태의 USN망을 통하여 데이터 처리장치로 전송되어지고, 처리된 데이터는 스마트 폰에서도 모니터링을 할 수 있도록 구현한다. 또한, 통신망 성능분석 및 모바일 기기를 활용한 원격 모니터링 감시체계를 구현함으로서 저비용, 고효율의 USN 기반 시범사업을 추진하고자 한다.
본 논문은 특정 지역에서의 이동하는 객체의 검지에 대한 연구이다. 감찰이 필요한 특정 지역 내에서 센서 네트워크 기반 객체 검지를 위한 시스템 구축을 통하여 보행자의 이동 안전성을 확보하게 한다. 기존의 CCTV 대신 지능형 센서 네트워크와 이에 대한 서비스 구축을 통하여 보다 안전한 지역성을 확보함으로 서비스의 신뢰성을 높일 수 있다. 보행자의 이동 특성을 기반으로 행동에 대한 이상행위가 보일 경우 또한 사전에 주어진 시나리오의 범위 안에 포함될 경우 객체에 대한 안전 서비스가 진행되는 것이다.
식품선택에 있어서 소비자들은 철저한 품질관리를 통한 식품의 안전성과 신뢰성을 중요하게 여긴다. 또한 지역과 환경을 고려한 지속 가능한 생산과 소비에 관심이 많다. 본 연구에서는 소비자의 요구와 세계적인 식품인증 흐름에 따른 안전성과 신뢰성 있는 수산물 생산을 위해, 국제적 위생관리 기준인 HACCP인증과 이력제 인증, 친환경 수산물인증의 기반시스템이 되도록 고품질 수산물 생산지원시스템을 제안하고 설계하였다. 고품질 수산물 생산지원 시스템은 양식장 HACCP, 환경 제어모니터링, 생산이력, 질병예방/질병알림, 수산물 가격조회 등 5개 부분으로 구성된다. 제안 시스템은 다양한 u-IT 기술인 USN, 네트워크 CCTV, 모바일 기기 등의 첨단 융 복합 기술을 활용한다.
컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반료묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다음(물 많이 마심), 다뇨(소변의 양이 많음), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 서버에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient버전, 2) 객체 검출 yolov4, 3) 행동 예측은 LSTM을 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 무선인터넷 플랫폼의 표준인 WIPI와 사람추적시스템을 결합한 모바일 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보안시스템이 가동된 시간 내에 침입자가 보안영역에 들어오면 침입자를 추적하여 추적된 영상과 추적정보를 사용자의 WIPI 단말기로 전송함으로써, 사용자가 언제 어디서나 손쉽게 여러 곳의 감시구역을 감시하고 감시결과를 인지할 수 있는 원격모니터링 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 또한 제안된 시스템은 다수의 CCTV에 촬영된 영상을 영상처리를 통해 설계된 사람모델을 이용하여 사람을 추적하고, 어떤 카메라에서 사람이 추적되었는지, 추적된 사람의 상태가 어떠한지, 몇몇의 사람이 침입하였는지 등의 침입상황을 사용자의 단말기를 통해 추적상황을 알려준다. 본 시스템은 추적된 정보를 모바일 클라이언트로 전송되는 것을 확인하기 위하여 WIPI SDK를 이용하여 구현하였다. 또한 감시된 상황을 서버에 자동적으로 저장함으로써 추후에 사용자가 감시상황을 재확인하고자 했을 시, 카메라별 또는 시간 별로 선택하여 영상을 재확인 할 수 있다.
PURPOSES : This study attempts to design and establish the road surface condition detection system by using the image processing that is expected to help implement the low-cost and high-efficiency road information detection system by examining technology trends in the field of road surface condition information detection and related case studies. METHODS : Adapted visual information collecting method(setting a stereo camera outside of the vehicle) and visual information algorithm(transform a Wavelet Transform, using the K-means clustering) Experiments and Analysis on Real-road, just as four states(Dry, Wet, Snow, Ice). RESULTS : Test results showed that detection rate of 95% or more was found under the wet road surface, and the detection rate of 85% or more in snowy road surface. However, the low detection rate of 30% was found under the icy road surface. CONCLUSIONS : As a method to improve the detection rate of the mobile road surface condition information detection system developed in this study, more accurate phase analysis in the image processing process was needed. If periodic synchronization through automatic settings of the camera according to weather or ambient light was not made at the time of image acquisition, a significant change in the values of polarization coefficients occurs.
The development of technology provides and increases security as well as convenience for humans. The development of new technology directly affects the standard of life thanks to smart home automatic control systems. This paper describes a door control, automatic curtain, home security (CCTV, fire, gas, safe, etc.), home control (energy, light, ventilation, etc.) and web-based smart home automatic controller. It also describes the use of ARM (Advanced RISC Machines) for automatic control of home equipment, a Multi-Axes Servo Controller using FPGA (Field Programmable Gate Array) and PLC (programmable logic controller). Additionally, it describes the development of a HTML editor using web auto control software. The tab loading time (7 seconds) is faster when using ARM-based web browser software instead of Chrome and Firefox is used because the browser has a small memory footprint (300M). This system is realized by web auto controller language which controls and uses PLCs that are easier than existing devices. This smart home automatic control technology can control smart home equipment anywhere and anytime and provides a remote interface through mobile equipment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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