• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.70-77
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• 2021

기능성 게임은 사용자에게 재미와 함께 특정한 학습 목표를 달성하기 위한 훈련 또는 교육의 경험을 제공하는 것이다. 본 연구에서는 몰입형 메타버스 플랫폼에서 여러 훈련생과 감독자 들이 서로 실시간 동기화된 자신들의 아바타들 간 협업을 통해 화재 탈출 훈련을 제공하는 기능성 게임을 제안하고 구현하였다. 제작된 시스템 아키텍처는 착용형 동작 센서와 헤드 마운트 디스플레이로 구성되어 메타버스 사이버 공간에서 각 사용자의 의도된 행동을 사용자의 아바타의 동작과 동기화시킨다. 개인화된 착용형 시스템은 사이버 체험 기반의 화재 대피 훈련 시스템에 편리한 사용자 인터페이스와 몰입형 환경을 저렴한 구성 비용으로 제공할 수 있도록 한다. 본 연구의 기능성 게임은 건물의 화재 현장에 대해서만 구현되었으나 제안하는 플랫폼은 공공의 안전을 위한 다양한 재난 상황에 대해 구성을 확장할 수 있다. 본 시스템의 실험 결과를 통하여 제작된 시스템이 화재 탈출에 필요한 능력을 향상시키는 훈련 효과를 검증하였다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권11호
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• pp.75-84
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• 2018

This study analyzed users' acceptance and intention to use in addition to needs and preferences of smart home technologies, and identified the differences in technology preference and acceptance by different factors. The subjects were residents in the 40s and 60s residing in the Seoul or suburbs of Seoul, and questionnaires were conducted in the 40s while interviews with questionnaires were conducted in the 60s. A total of 105 questionnaires were used as data, and frequency, mean, crossover, independent sample t test, one-way ANOVA and multiple regression analysis were performaed using SPSS23. The results of this study are as follows. First, hypertension, hyperlipidemia and hypercholesterolemia were the most common diseases among respondents and if there was no discomfort, they would like to continue living in the homes of the current residence. Therefore, the direction of smart home development should support the daily living and health care so that residents can live a healthy life for a long time in their living space. Second, the technologies that residents most need were a control technology of residential environments and a monitoring technology of residents' health and physiological changes. The most preferred sensor types are motion sensors and speech recognition while video cameras have a very low preference. Third, technology anxiety was the most significant factor influencing intention to accept smart home technology. The greater the technology anxiety is, the weaker the acceptance of technology. Fourth, when applying smart residential technology in homes, various resident characteristics should be considered. Age and technology intimacy were the most influential variables, and accordingly there were differences in technology preference and acceptance. Therefore, a user-friendly smart home plan should be done in the consideration of the results.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4290-4309
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• 2020

In recent years, advancements in machine learning capabilities have allowed it to see widespread adoption for tasks such as object detection, image classification, and anomaly detection. However, despite their promise, a limitation lies in the fact that a network's performance quality is based on the data which it receives. A well-trained network will still have poor performance if the subsequent data supplied to it contains artifacts, out of focus regions, or other visual distortions. Under normal circumstances, images of the same scene captured from differing points of focus, angles, or modalities must be separately analysed by the network, despite possibly containing overlapping information such as in the case of images of the same scene captured from different angles, or irrelevant information such as images captured from infrared sensors which can capture thermal information well but not topographical details. This factor can potentially add significantly to the computational time and resources required to utilize the network without providing any additional benefit. In this study, we plan to explore using image fusion techniques to assemble multiple images of the same scene into a single image that retains the most salient key features of the individual source images while discarding overlapping or irrelevant data that does not provide any benefit to the network. Utilizing this image fusion step before inputting a dataset into the network, the number of images would be significantly reduced with the potential to improve the classification performance accuracy by enhancing images while discarding irrelevant and overlapping regions.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권1호
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• pp.102-110
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• 2021

최근 멀티콥터는 비행 안정성 향상을 위해 다양한 충돌회피 센서를 탑재하고 있다. LiDAR를 이용해 3차원 위치를 인식하거나 다수 카메라와 실시간 SLAM 기술을 이용해 장애물과의 상대 위치를 계산하기도 한다. 또한 소형 프로세스와 카메라로 구성된 3D 깊이 센서를 사용하기도 한다. 본 연구에서는 충돌회피 소프트웨어 기술 개발을 위한 플랫폼으로써 상용 부품을 활용해 실내 비행이 가능한 소형 충돌회피 멀티콥터 시스템을 개발하였다. 멀티콥터 시스템은 LiDAR, RealSense, GPU 보드를 탑재하였고, 비행시험을 통해 YOLO 알고리즘 기반의 사물 인식 및 충돌회피 기능을 검증하였다. 이 논문에서는 시스템 설계/제작 및 탑재 장비 선정과정, 비행시험 결과에 관해 기술하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.124-133
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• 2021

스마트팩토리는 공장 내 장비에 센서를 부착하여 각종 데이터를 실시간으로 수집, 분석 및 모니터링함으로써 스스로 공정을 제어 및 통제하는 미래형 공장이다. 스마트팩토리에서 장비의 상태 및 이력을 현장에서 실시간으로 조회 및 생성하는 것은 매우 중요한 일이며 다양한 스마트 기기의 등장은 이것을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 하고 있다. 본 논문은 실시간으로 장비의 상태 및 이력을 생성, 조회, 삭제 할 수 있는 다중장치 기반 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 공장이라는 특수한 환경을 고려하여 안드로이드 시스템과 스마트 글래스 시스템을 동시에 사용한다. 스마트 글래스 시스템은 장비 인식을 위해 QR코드를 이용하였으며 음성 인식 기능을 이용하여 보다 효율적인 작업환경을 제공한다. 다중장치기반 실시간 장비 모니터링을 위한 시스템 구조를 설계하였으며 안드로이드 시스템, 스마트 글래스 시스템 및 웹 애플리케이션 서버를 구현함으로써 실용성을 보이겠다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.219-225
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• 2022

우리나라의 섬유산업 중 염색가공 분야는 에너지 다소비 업종으로, 노동 집약적 특성에 따라 원단위 생산성이 낮고, 대부분 중소·영세기업 특징이 있다. 염색 원단의 불량률이 높아지면 재염색으로 인한 생산단가 상승과 초과 에너지 투입으로 비용이 증가하기 때문에, 불량률을 최소를 통한 생산량 향상이 초점이었다. 또한 고온고압의 환경에서 이루어지는 염색공정은 사고 위험으로 염색기 원단 투입구를 실시간으로 개방할 수 없기 때문에 실시간으로 원단의 염색상태 확인이 어려웠다. 최근에는 염액을 실시간으로 모니터링하는 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 탁도, pH, 전도도 센서를 이용하여 염액의 흡진율을 계측할 수 있는 복합센서 흡진율 모델 및 구성시스템을 제안하였으며, 실험방법소개와 실험결과 분석을 실시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.986-992
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• 2021

무선 기반 제어 시스템에서 안정성을 보장하기 위한 일반적인 설계 방식은 제어기가 무선채널을 통하여 개별 센서 값을 수신한 다음 계산된 제어신호를 액추에이터로 전송한다. 본 논문에서는 플랜트의 모든 센서가 동시에 스케일링된 신호를 액추에이터로 전송한 후, 액추에이터가 수신 된 신호를 추가적으로 스케일링하여 피드백 제어신호를 계산할 수 있는 Over-the-air controller 기법을 제안한다. 이러한 제어신호 컴퓨팅 기법은 기본적으로 Over-the-air computation 기술을 적용하여 무선 제어 시스템의 제어신호를 무선채널을 통하여 계산한다. 일반적인 센서-제어기-액추에이터 통신 방식과 대조적으로, Over-the-air controller는 다중 액세스 무선채널의 중첩 속성을 활용하여 단일통신 자원에서 다수 센싱 신호의 통신 및 컴퓨팅을 완료한다. 따라서 제안된 기법은 전용 제어기가 필요하지 않은 단순한 네트워크 구조로 피드백 지연시간 및 무선 자원 사용률을 개선시킬 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1226-1274
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• 2022

본 논문에서는 산업 재해의 주요 원인인 추락 및 낙상 사고와 가스 누출에 중점을 둔 위험 상황 감지 안전모를 다루었다. 가속도 센서를 이용한 중력 가속도 측정을 통해 추락 상황 범위를 설정하였으며, 그 결과 80%의 추락 및 낙상 감지율을 확인할 수 있었다. 또한 가스 센서를 통해 위험 가스 농도를 측정하여 시리얼 모니터를 통해 188 이상의 디지털 값이 출력될 경우 가스 위험 상황으로 판단하였다, 앱 인벤터 프로그램을 기반으로 제작한 스마트폰 어플을 통해 추락 및 낙상 상황 경고 메시지와 가스 경고 메시지를 확인할 수 있도록 구현하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.311-323
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• 2023

Ever since ancient times, earthquakes have been a major threat to the civil infrastructures and the safety of human beings. The majority of casualties in earthquake disasters are caused by the damaged civil infrastructures but not by the earthquake itself. Therefore, the efficient and accurate post-earthquake assessment of the conditions of structural damage has been an urgent need for human society. Traditional ways for post-earthquake structural assessment rely heavily on field investigation by experienced experts, yet, it is inevitably subjective and inefficient. Structural response data are also applied to assess the damage; however, it requires mounted sensor networks in advance and it is not intuitional. As many types of damaged states of structures are visible, computer vision-based post-earthquake structural assessment has attracted great attention among the engineers and scholars. With the development of image acquisition sensors, computing resources and deep learning algorithms, deep learning-based post-earthquake structural assessment has gradually shown potential in dealing with image acquisition and processing tasks. This paper comprehensively reviews the state-of-the-art studies of deep learning-based post-earthquake structural assessment in recent years. The conventional way of image processing and machine learning-based structural assessment are presented briefly. The workflow of the methodology for computer vision and deep learning-based post-earthquake structural assessment was introduced. Then, applications of assessment for multiple civil infrastructures are presented in detail. Finally, the challenges of current studies are summarized for reference in future works to improve the efficiency, robustness and accuracy in this field.

• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.156-162
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• 2022

This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.