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딥러닝 SW 기술을 이용한 임베디드형 융합 CCTV 카메라 (Convergence CCTV camera embedded with Deep Learning SW technology)

  • 손경식;김종원;임재현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.103-113
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    • 2019
  • 차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.

다목적실용위성 자료의 오픈 데이터 큐브 적용을 위한 기본 고려사항 (Consideration Points for application of KOMPSAT Data to Open Data Cube)

  • 이기원;김광섭;이선구;김용승
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.62-77
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    • 2019
  • 지구관측위성 위원회(Committee on Earth Observation Satellites: CEOS)에서 주관하는 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)는 지구관측그룹(Group on Earth Observations: GEO)에서 구축하는 전 지구 관측시스템(Global Earth Observation System of Systems: GEOSS)의 기반 플랫폼으로 적용되고 발전하고 있다. ODC는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 무상으로 공개되는 대용량의 위성영상정보를 이용하여 국가 규모, 지역 단위에서 사용자가 원하는 다양한 수준의 과학적 정보처리와 분석을 목적으로 하는 응용 서비스 구축에 적용할 수 있는 오픈소스 플랫폼이다. 이 연구에서는 ODC의 주요 특징에 대하여 유사한 목적을 갖는 구글 어스 엔진과 비교하여 설명하였다. 그리고 ODC에 대하여 소개하고 우리나라의 다목적실용위성(KOMPSAT) 영상정보를 이 플랫폼에 적용하는 데 필요한 기본 개념과 고려 사항을 제시하고자 한다. 또한, KOMPSAT 위성영상을 이 플랫폼에서 사용하기 위한 단계를 구분하여 설명하였고 실제 데이터를 이용하여 데이터의 입력과 등록에 적용되는 중간 과정을 예시하였다. 한편 오픈 데이터 사용권 관점에서 KOMPSAT 위성영상을 ODC 응용 서비스에서 적용할 수 있는 실제 방안을 제시하였다. KOMPSAT 위성영상정보의 ODC 적용을 위한 정책과 기술 사항들은 향후 GEO의 GEOSS에 다른 유상 위성정보를 사용하는 데 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.

아두이노 멀티 태스킹을 위한 수퍼루프 방식과 FreeRTOS 방식의 비교 분석 (Comparative Analysis between Super Loop and FreeRTOS Methods for Arduino Multitasking)

  • 공동환;신승중
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.133-137
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    • 2018
  • 아두이노는 소형 마이컴으로 다양한 산업에 사용되고 있으며 특히, 오픈소스 하드웨어 IoT 디바이스로 널리 사용되고 있다. 아두이노의 멀티태스킹 방식은 크게 수퍼루프 타이밍과 RTOS 쓰레드 방식으로 나뉘며 수퍼루프 타이밍 방식은 구현이 단순하고 이해하기 쉽다는 장점이 있지만 하나의 작업이 길어지면 다음 작업의 실행에 영향을 줄 수 있다는 단점을 가진다. 또 RTOS 쓰레드 방식은 다른 작업시간에 영향을 받지 않고 실행할 수 있다는 장점을 갖지만 소형 마이컴인 아두이노는 쓰레드의 개수가 늘어나면 쓰레드의 컨텍스트 스위칭타임으로 수퍼루프 타이밍 방식에는 없는 부가 시간이 발생하는 단점이 있다. 본 논문은 이와 같은 서로 다른 특징들을 분석하기 위하여 아두이노 우노 R3와 FreeRTOS를 사용하였으며 실험을 위한 태스크는 빌트인 LED 포트에 8000번의 디지털 신호를 보내도록 작성하였다. 같은 크기의 태스크를 두 방식으로 실행하면 수퍼루프 방식이 FreeRTOS 멀티태스킹 보다 3ms 빠른 실행을 보인다. 여러 개의 태스크를 동시에 실행하면 수퍼루프 방식의 태스크는 순차 실행으로 첫 태스크와 마지막 태스크의 실행시간 차가 크게 나타나며 FreeRTOS 방식은 모두 중첩되어 동시에 실행 가능하지만 30ms 정도의 컨텍스트 스위칭타임의 실행 시간지연이 발생한다.

PHM 기술을 이용한 고속 EMU의 고장 예측 방법 연구 및 적용 (Research and Application of Fault Prediction Method for High-speed EMU Based on PHM Technology)

  • 왕해도;민병원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.55-63
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    • 2022
  • 최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

시나리오 기반 수력플랜트 설비의 취약성 평가 (Scenario-based Vulnerability Assessment of Hydroelectric Power Plant)

  • 남명준;이재영;정우영
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제14권1호
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    • pp.9-21
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    • 2021
  • 최근 신재생 에너지를 활용한 친환경 발전시설의 중요성이 대두되고 있으며 수력발전소는 매우 중요한 전력생산 및 공급원이다. 수력발전소는 일반적으로 대규모로 운용되고 다중 시설이 연계되어 있어 안전성 확보가 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 수력플랜트 설비의 안전성을 평가하기 위해 시나리오 기반의 수충격에 따른 수압관로의 취약성 평가를 수행하였다. 자체 개발한 수충격 해석모델(TRANSHAM)과 기존 상용모델(SIMSEN)의 모의결과 및 모니터링 자료와의 비교를 통해 해석모델의 신뢰성을 검증하였고, 실제 운영중인 수력플랜트에 적용하여 발전설비 운영 중에 발생 가능한 수충격 시나리오를 구성하였다. 이를 바탕으로 시나리오 기반의 수압관로의 수충격 해석 및 취약성 평가를 수행하였다. 내·외부 로딩조건을 고려한 시나리오별 모의 결과, 발전설비 운영에 따라 수압관로의 취약성이 상이하게 나타났으며 내·외부 로딩조건의 조합에 따라 수압관로의 취약성에 큰 영향을 미치는 것으로 예측되었다. 본 연구에서 제시한 시나리오 기반의 해석기법은 향후 수충격에 따른 발전설비의 취약성을 평가하는데 정량적인 도구로 활용될 것으로 기대된다.

Water Quality Assessment and Turbidity Prediction Using Multivariate Statistical Techniques: A Case Study of the Cheurfa Dam in Northwestern Algeria

  • ADDOUCHE, Amina;RIGHI, Ali;HAMRI, Mehdi Mohamed;BENGHAREZ, Zohra;ZIZI, Zahia
    • 공업화학
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    • 제33권6호
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    • pp.563-573
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    • 2022
  • This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH4+), nitrate (NO3-), nitrite (NO2-), phosphate (PO43-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD5) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO43-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R2 = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO3-, NO2-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.

100-MeV 양성자 빔을 이용하여 169Tm(p,3n)167Yb 반응에 의해 생성된 167Yb 방사성동위원소에서 방출되는 감마선 스펙트럼 비교 연구 (A Comparative Study of Branching Ratio of 167Yb Radioactive Isotope from Gamma-ray Spectrum Produced by 169Tm(p,3n)167Yb Reaction with 100-MeV Proton Beam)

  • 이삼열
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.953-960
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    • 2022
  • 양성자과학연구단의 100-MeV 양성자선형가속기의 양성자를 사용하여 천연 169Tm과 핵반응을 일으켜 167Yb 방사성동위원소를 생성하였다. 생성된 동위원소는 17.5분의 반감기를 가지며 167Tm로 붕괴한다. 이때 발생하는 감마선을 HPGe 검출시스템을 사용하여 측정하였다. 검출기의 에너지 교정 및 검출기의 효율 측정은 표준선원을 사용하여 결정하였다. 기존에 알려진 Table of Isotopes의 주요 감마선 에너지는 모두 측정되었다. 한편, 현재까지 알려진 발생되는 감마선의 강도에 대한 정보는 매우 부정확한 상황이다. 따라서 본 연구를 통하여 주요 감마선에 대한 붕괴 강도를 정확하게 측정하였다. 전체적으로 기존에 알려져 있던 결과들과 상이한 차이를 보였으며 특히 113.3 및 106.2 keV 감마선 같은 주 붕괴 감마선의 강도들이 과대평가 되었다는 사실을 알게 되었고 62.9, 116.7 및 143.56 keV의 감마선 들은 과소평가 된 감마선들임을 알게 되었다. 본 연구의 결과는 핵융합 연구, 천체 물리학 및 핵물리 분야에 있어서 중요한 정보가 될 것으로 생각된다.

광역 WSN 을 위한 클러스팅 트리 라우팅 프로토콜 (A Cluster Based Energy Efficient Tree Routing Protocol in Wireless Sensor Networks)

  • 누루하야티;최성희;이경오
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.576-579
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    • 2011
  • 무선센서네트워크는 여러 분야에 사용되고 있으며 그 특성상 에너지를 효율적으로 사용할 수 있도록 설계되어야 한다. 무선 센서들은 한 번 설치되면 다시 교환할 수 없으며 제한된 배터리를 활용하여 운영된다. 따라서 네트워크 수명을 늘리기 위해서는 이러한 센서들의 효율적 활용이 필수적이다. BCDCP 에서는 CH(클러스터 헤드)가 BS(베이스스테이션)에 모든 데이터를 전송한다. BCDCP는 적은 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 큰 규모에서는 무선 통신을 위한 에너지 소모가 많아 적절하지가 았다. TBRP 는 큰 규모의 네트워크에서는 잘 동작하지만 다중 홉 전송에 따는 에너지 고갈 현상이 빨리 발생한다. 본 논문에서는 균형화된 에너지 소모를 통해 네트워크 수명을 늘리기 위한 기법인 CETRP 를 제안하였다. CETRP 는 클러스터 헤드를 트리구조로 선정하여 에너지 효율을 극대화하였으며 다른 기법과 성능을 비교하였다.

호남춤의 예맥(藝脈), 전통춤의 전승에 관한 논의 - 한진옥과 이매방을 통해서 (Study on the Legacy of Traditional Honam Choreography - Via Han Jin-ok and Lee Mae-bang)

  • 김지원
    • 공연문화연구
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    • 제22호
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    • pp.157-183
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    • 2011
  • 본 연구는 호남춤의 양맥이라 불리우는 명무 이매방과 한진옥을 통해 호남춤의 정통성과 성향을 알아본 후, 춤의 원형성과 호남춤으로서의 명맥, 그리고 전승과 창조적인 발전을 지역적 특수성과 함께 연관해 본 것이다. 이러한 전승에 관한 논의는 전통춤의 계승차원에서 원개념('승무'라는 본질적 의미)에 대한 맥락에서, 다양한 예술형태로서 독자성을 부여받게 되는 전통춤의 다개념적 성향을 살펴보고 있다. 호남의 문화적 성향에도 불구하고 이매방과 한진옥 춤이 여성성과 남성성에 있어 대조적인 춤사위를 보이고 있다는 것은, 다소 같은 원개념의 춤의 본질과 호남이라는 지역적 특수성로부터 다른 시각에서 각색되어 있는 춤의 세계를 의미한다. 전통춤의 전승과정에서 이 같은 변형이 가져다 준 상황과 독자적인 문화권에서의 전승된 경로를 통해 전통춤 전승의 특수성을 재고해보고 있는 것이다. 또한 그들의 독자적인 예술세계를 재조명해보는 것은 원형성과 다변성의 전통전승의 미의식과 다양한 소통적 개념으로서 로컬리즘localism의 중요성을 함께 논의하기 위함이다. 결국 호남류의 원형성을 탐구해본 결과 문화적 차원에서 로컬리즘의 차이와 소통은 매우 중요한 원소스가 되는 것이 분명하다.

데이터 불균형 개선에 따른 탁도 예측 앙상블 머신러닝 모형의 성능 특성 (Performance Characteristics of an Ensemble Machine Learning Model for Turbidity Prediction With Improved Data Imbalance)

  • 양현석;박정수
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제10권4호
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    • pp.107-115
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    • 2023
  • 고 탁도의 원수는 정수장 운영 및 수 생태 환경에 부정적인 영향을 줄 수 있어 관리가 필요한 수질 인자이며, 하천의 탁도 예측을 통해 고 탁도의 원수의 효율적 관리를 수행하기 위해 관련분야에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 앙상블 머신러닝 알고리즘 중 하나인 LightGBM (light gradient boosting machine)을 이용하여 탁도를 예측하는 다중 분류 모형을 구축하였다. 모형의 구축을 위해 입력자료를 탁도값에 따라 탁도가 낮은 경우부터 높은 경우까지 4개의 class로 구분하였으며, class 1 - 4에 속하는 자료수는 각각 945개, 763개, 95개, 25개로 분류되었다. 구축한 모형의 class 1 - 4에 대한 정밀도 (Precision) 각각 0.85, 0.71, 0.26, 0.30 재현율 (Recall)은 각각 0.82, 0.76, 0.19, 0.60로 데이터 수가 적은 소수 class에서 상대적으로 모형이 성능이 낮은 경향을 보였다. 데이터 불균형을 해소하기 위해 over-sampling알고리즘 중 SMOTE를 적용한 결과 개선된 모형의 class 1 - 4에 대한 정밀도 및 재현율은 각각 0.88, 0.71, 0.26, 0.25 및 0.79, 0.76, 0.38, 0.60으로 데이터 불균형 해소를 통해 모형의 재현율이 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 데이터 구성비율이 모형성능에 미치는 영향에 대한 확인을 위하여 입력자료의 구성비를 다양하게 하고 각각의 자료로 구축된 모형의 결과를 비교하여 입력자료 구성비에 따른 모형성능의 차이를 분석하였으며, 모형 입력자료의 구성비의 적정한 산정을 통해 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.