In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.
In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
RGB-D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) refers to the technology of using deep camera as a visual sensor for SLAM. In view of the disadvantages of high cost and indefinite scale in the construction of maps for laser sensors and traditional single and binocular cameras, a method for creating three-dimensional map of indoor environment with deep environment data combined with RGB-D SLAM scheme is studied. The method uses a mobile robot system equipped with a consumer-grade RGB-D sensor (Kinect) to acquire depth data, and then creates indoor three-dimensional point cloud maps in real time through key technologies such as positioning point generation, closed-loop detection, and map construction. The actual field experiment results show that the average error of the point cloud map created by the algorithm is 0.0045m, which ensures the stability of the construction using deep data and can accurately create real-time three-dimensional maps of indoor unknown environment.
장마 및 태풍, 집중호우 등 다량의 강우발생시 댐 및 하천의 수위 관측은 국민의 생명 및 재산과 직접 연관되는 상황으로 안전재난 대비를 위해서는 안정적인 실시간 수위 데이터 확보와 신뢰성 있는 데이터는 과학적이고 신뢰성 있는 수자원 관리를 위한 필요충분 요소이다. 그러나 현재 운영되고 있는 댐이나 하천 상하류의 수위계는 신뢰성 확보를 위하여 현장에서 검정 및 교정이나 보정 등이 쉽지 않은 실정이다. K-water연구원에서는 길이분야인 수위계에 대한 국제공인 교정기관으로 운영중에 있으며, 현장에서 부자식 수위계를 교정할 수 있는 시스템 및 절차서의 부재로 표준교정실에서만 교정을 실시하였다. 따라서 본 연구에서는 기준자와 카메라를 이용하여 부자식 수위계를 현장에서 교정할 수 있도록 이동형 교정시스템 및 표준교정 절차서를 개발하였으며, 수위 데이터의 신뢰성 있는 자료 확보와 일관성 있는 자료관리가 가능하도록 하였다.
시대가 빠르게 변할수록 미디어의 형태와 역할도 발맞춰 바뀌어 가는게 현실이다. 지금 가장 주목 받고 있는 미디어는 바로 1인 미디어 UCC(User Created Contents)라고 해도 과언이 아니다. 각 가정마다 하나의 카메라가 보급이 되고 심지어 일상생활에서 없어서 안 될 휴대폰으로도 영상을 촬영 할 수 있게 되었다. 그러나 여기서 끝나는 게 아니라 이것을 가지고 동영상을 제작할 수 있는 시대가 되었다. 그것이 바로 UCC의 시작이다. 개인의 사생활을 제작할 뿐 만 아니라 기업, 사회, 광고, 엔터테인먼트, 쇼핑몰 등 다양한 곳에서 UCC를 활용하고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 시대를 맞아 1인 미디어 UCC의 현재와 미래를 통계학적 관점에서 연구하였다.
오늘날 도난방지, 화재, 범죄예방 등의 안전한 생활을 위한 감시 시스템의 중요성이 강조되고 있다. 이에 영상보안 시장 규모가 급속히 증가하고 있으며 관련 기술도 인공지능을 겸비한 형태로 발전하고 있다. 우리나라도 영상보안 시스템의 수요가 2002년부터 기업과 정부를 중심으로 증가하고 있으며 급속한 성장을 거듭하는 추세는 2012년 이후에도 지속될 전망이다. 특히, 최근에는 적은 대수의 카메라로 보다 넓은 지역을 관찰하고 특정 부분을 확대 관찰할 수 있는 PTZ 카메라의 활용이 증가하고 있다. PTZ 카메라는 카메라에 구동 장치를 추가하여 좌우(Pan), 상하(Tilt)로 카메라의 시점을 이동시킬 수 있으며 특정 부분을 확대하여 관찰할 수 있는 줌(Zoom) 기능을 가진 카메라를 말한다. 이와 같은 장점으로 지능형 PTZ 카메라는 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 현재 시중에 판매되는 많은 종류의 PTZ 카메라를 이용한 영상보안 감시는 실제로 사용자들이 동작하고 사용하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 카메라 별로 제공하는 상이하고 왜곡된 좌표 값에서 새롭게 가공한 직관적 절대좌표 값을 추출하여 정확한 목표지점으로의 위치이동과 간편한 카메라 조작을 위한 시스템을 설계하였다.
Ye Lin Kim;Young-Mog Kim;Junghwan Oh;Joong Ho Shin
센서학회지
/
제32권1호
/
pp.16-21
/
2023
This study reports the potential of using commercial copy papers as substrates for simple sensitive glucose detection. Typical paper-based devices use filter papers as porous substrates that can contain reagents; however, this is the first study to report the use of copy papers for the purpose of enhancing enzymatic colorimetric detection. Glucose detection using glucose oxidase, horseradish peroxidase and potassium iodide was performed on a copy paper, cellulose-based filter paper, and polyethylene film. The results indicated that the copy paper exhibited a stronger coloration than the other substrates. Reagents required for detection were dried on the copy paper, and a 3D-printed holder was designed to provide an environment for consistent imaging, making it a convenient cost-effective option for point-of-care testing using a mobile phone camera. The simple paper-based glucose sensor exhibited a linear range of 0.1-20 mM, limit of quantification of 0.477 mM, and limit of detection of 0.143 mM.
Imran Ghani;Emily Hattman;David T. Smith;Muhammad Hasnain;Israr Ghani;Seung Ryul Jeong
인터넷정보학회논문지
/
제24권4호
/
pp.47-56
/
2023
This paper presents an approach to exercise that utilizes motion capture through the Rokoko Smart Suit. With the emergence of Covid-19, physical fitness levels have declined due to restrictions on in-person fitness classes and gym closures. To maintain physical activity, many individuals have turned to mobile applications and streaming videos. However, home workouts often lack the motivation and experience found in gyms, classes, or community centers, particularly with the presence of coaches and instructors. Additionally, instructors find it challenging to convey precise postures to their online students, and vice versa. To address this issue, the researchers propose the use of a full-body tracking suit like the Rokoko Smart Suit, which enables instructors to present a more realistic approach to physical activity. The Rokoko Smart Suit offers a 3D view of the instructor, eliminating the limitations of camera scope when streaming on platforms like Zoom or MS Teams. This technology enhances the at-home workout experience, and the incorporation of 3D virtual reality features can further elevate the realism of a workout.
거동이 불편한 사람의 경우 직접적인 제어보다 손동작으로 간접적인 제어를 함으로써 생활에 어려움이 줄고 편리한 사용이 가능하다. 사람을 인식 후 판단하고 제어가 가능할 뿐만 아니라 손동작 인식이 가능한 선풍기가 사람들에게 더 편하게 활용되고, 간단한 동작으로 제어할 수 있다. 본 논문에서는 Mediapipe를 활용하여 간단한 손동작을 바탕으로 실시간으로 풍속을 제어하고 사람을 인식하는 기능을 제공한다. 야외나 에어컨이 없는 장소의 경우 SLAM을 활용해 주행이 가능한 이동식 선풍기를 개발했다. 기존의 선풍기의 직접적인 조작 제어가 불편한 것이 누구나 쉽게 간단한 손동작을 통해 먼 거리에서의 인식을 통한 제어와 이동 기능이 기존 기능에 비해 향상됨을 기대할 수 있다.
CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.