코로나바이러스-19는 전 세계에서 확진자가 폭증하고 있으며 수많은 사망자를 발생시켰다. 마스크 착용은 감염예방에 매우 중요하다. 버스, 지하철 등 공공장소에서 마스크 착용 권유로 인한 사건·사고가 발생하고 있으며 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 오픈소스 기반 안면 마스크 착용 모니터링 시스템을 제안한다. 오픈소스 소프트웨어인 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 오픈소스 하드웨어 아두이노를 사용하였다. 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행한다. 티처블머신의 학습파라미터 학습횟수 50, 배치크기 32, 학습률 0.001의 최적의 값으로 학습을 하여 정확성 1, 학습오차는 0.03의 결과 값을 얻었다. 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 아두이노를 이용하여 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행할 수 있는 마스크착용 모니터링 시스템을 설계 및 구현하여 타당성을 입증하였다.
반송파 기반 위성항법 보강시스템은 GNSS(global navigation satellite system) 측정치 오차를 보상하는 방식에 따라 OSR(observation space representation)과 SSR(state space representation)으로 구분된다. 대표적인 OSR 기반 보강시스템인 N-RTK(network real time kinematics)는 약 100 km 수준의 서비스 영역 내에서 cm급 측위 정확도를 확보할 수 있는 시스템이지만, 일반적으로 사용자-인프라 간 양방향 통신 방식에 의해 서비스가 구현된다. 이러한 특징으로 인해 N-RTK를 활용한 위성 기반 cm급 전국토 정밀 측위 서비스 구축은 현실적으로 많은 제약이 따른다. 반면, SSR 보강시스템은 서비스 영역 내 모든 사용자에게 동일한 보정정보를 제공하기 때문에 단방향 서비스에 적합하고, 각 보정정보의 전송주기를 유동적으로 조절할 수 있으므로 위성 기반 광역 정밀 보정정보 방송 서비스에 적합하다. 이러한 장점으로 인해 위성항법시스템을 보유한 각국은 SSR 보정정보 기반의 PPP(precise point positioning)/PPP-RTK 정밀 측위 서비스 구축에 박차를 가하고 있다. 이에 본 논문에서는 위성 기반 SSR 보정정보 방송 서비스들의 구성 및 특징, 측위 성능 분석을 통해 PPP/PPP-RTK 서비스 동향과 정밀 측위 현황을 파악하고자 한다.
Kim, Bong-Su;Kim, Kwang-Seon;Kang, Min-Soo;Byun, Woo-Jin;Song, Myung-Sun;Park, Hyung Chul
ETRI Journal
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제39권4호
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pp.535-545
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2017
This paper presents a novel K-band (18 GHz) 16-quadrature amplitude modulation (16-QAM) orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM)-based $2{\times}2$ line-of-sight multi-input multi-output communication system. The system can deliver 356 Mbps on a 56 MHz channel. Alignment mismatches, such as amplitude and/or phase mismatches, between the transmitter and receiver antennas were examined through hardware experiments. Hardware experimental results revealed that amplitude mismatch is related to antenna size, antenna beam width, and link distance. The proposed system employs an alignment mismatch compensation method. The open-loop architecture of the proposed compensation method is simple and enables facile construction of communication systems. In a digital modem, 16-QAM OFDM with a 512-point fast Fourier transform and (255, 239) Reed-Solomon forward error correction codecs is used. Experimental results show that a bit error rate of $10^{-5}$ is achieved at a signal-to-noise ratio of approximately 18.0 dB.
This paper describes design and performance test of dual-mode horn antenna for HAPS (High Altitude Platform Station) in 47.2 - 47.5 GHz and 47.9 - 48.2 GHz bands. To obtain the optimal geometry parameters of it. the conical section is represented by a stepped transition composed of a set of cylindrical waveguide sections. For each step. the corresponding generalized scattering matrix is calculated. The elements of the matrices at the open end of the horn, are calculated by the rigorous formulas of the factorization method. To verify the theoretical results, a horn breadboard was manufactured for the medium frequency of 47.7 GHz and its radiation beam patterns were measured. The calculated and theoretical results are in good agreement.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.35-43
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2023
This paper emphasizes that information received in disaster situations can lead to disparities in the effectiveness of communication, potentially causing damage. As a result, there is a growing demand for disaster and safety information among citizens. A user-centered disaster and safety information application service is designed to address the rapid dissemination of disaster and safety-related information, bridge information gaps, and alleviate anxiety. Through the Open API (Open Application Programming Interface), we can obtain clear information about the weather, air quality, and guidelines for disaster-related actions. Using chatbots, we can provide users with information and support decision-making based on their queries and choices, utilizing cloud APIs, public data portal open APIs, and solution knowledge bases. Additionally, through Mashup techniques with the Google Maps API and Twitter API, we can extract various disaster-related information, such as the time and location of disaster occurrences, update this information in the disaster database, and share it with users.
Recently, Open Computing Language (OpenCL) has been proposed to provide a framework that supports heterogeneous computing platforms. By using an OpenCL framework, digital communication systems can support various protocols in a unified computing environment to achieve both high portability and high performance. This article introduces a parallel software decoder of Low Density Parity Check (LDPC) codes for China Multimedia Mobile Broadcasting (CMMB) on a heterogeneous platform. Each step of LDPC decoding has different parallelization characteristics. In this paper, steps suitable for task-level parallelization are executed on the CPU, and steps suitable for data-level parallelization are processed by the GPU. To improve the performance of the proposed OpenCL kernels for LDPC decoding operations, explicit thread scheduling, loop-unrolling, and effective data transfer techniques are applied. The proposed LDPC decoder achieves high performance by using heterogeneous multi-core processors on a unified computing framework.
본 논문에서는 사용자의 손가락 제스쳐를 인식하여 증강현실(Augmented Reality) 환경에서 3D 객체를 조작하기 위한 핸드-제스쳐 인터페이스를 구현한다. 구현된 핸드-제스쳐 인터페이스는 입력된 실 영상으로부터 손 영역을 추출하고, 사용자의 핸드 제스쳐에 의한 핸드 마커에 의해서 증강 객체를 생성한다. 그리고 사용자 제스쳐에 상응하는 3D 객체 조작은 손 영역의 면적 비율, 손가락 개수, 손 영역 중심점의 변화 등의 상관 관계를 분석하여 수행한다. 구현된 증강현실 3D 객체 조작 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 OpenGL로 3D 객체를 제작하고, OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 핸드 마커 및 제스쳐 인식의 모든 처리 과정을 구현하였다. 그 결과, 각 사용자 핸드-제스쳐 명령-모드별 평균 인식률이 90%이상으로 성공적인 인터페이스 기능을 보였다.
본 논문에서 오픈 소스 하드웨어인 아두이노를 기반으로 하는 스마트 센서 네트워크 시스템 모델을 제안하고 구현하였다. 제안된 스마트 센서 네트워크 시스템은 센서 및 센서의 값을 처리할 수 있는 오픈 소스 하드웨어 기반인 아두이노 등으로 구성된다. 또한 센서로 부터 측정된 센서값을 활용할 수 있는 제어 장치부에 전송할 통신 모듈도 구성하였다. 제어 장치부에서는 온도, 습도, 광량과 같은 센서 데이터를 메인 프로그램으로 전송하고 메인 프로그램은 데이터를 DB에 저장하거나 특정한 제어 신호의 값을 제어장치 혹은 엑츄에이터에 전송한다. 사용자는 또한 웹을 통해 스마트 센서 네트워크에서 측정된 값을 사용하는 시스템의 정보를 확인하거나 각종 액츄에이터를 원격 제어할 수 있으며 제안 시스템의 상황 인지 및 자율 제어 기능을 통해 스마트한 관리가 가능하다.
최근의 홈네트워크 시스템의 경향은 가정 내의 모든 정보가전기기가 하나의 네트워크로 연결되어 기기, 시간, 장소에 구애받지 않고 원격 감시 및 제어 서비스가 이뤄지는 미래 지향적인 가정환경을 포함한다. 또한 청소로봇은 그 사용의 편리성으로 가정에서의 사용이 점점 일반화되고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 홈네트워크 환경하에서 지능형 홈을 위한 하나의 시도로서 자율이동이 가능한 청소로봇을 이용한 홈 모니터링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 상용화된 기존 청소로봇에 유무선 공유기와 웹캠을 부착함으로써 기존의 고정 카메라에 의한 홈 모니터링 한계를 극복하여 댁내 모든 곳을 자유롭게 모니터링할 수 있도록 하였다. 사용자는 원격지에서 이동통신기기(PDA 등)를 이용하여 청소로봇을 제어함으로써 사용자가 원하는 곳의 영상을 손쉽게 모니터링 할 수 있게 하였다. 유무선 공유기에는 리눅스 운영체제인 OpenWrt를 설치하여 사용자에게 무선으로 영상을 전송하고 RS-232통신으로 청소로봇 제어를 가능하게 하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 활용한 흔들림 영상 안정화 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 몇 가지 2D, 2.5D 및 3D 기반 안정화 기술과 다르게 딥러닝을 활용한다. 제안하는 알고리즘은 흔들리는 영상을 CNN 네트워크 구조와 LSTM 네트워크 구조를 통한 특징 추출 및 비교하여 이전 프레임과 현재 프레임 간의 특징점 위치 차이를 통해 특징점의 이동 크기와 방향의 반대로 영상을 변환하는 알고리즘이다. 흔들림 안정화를 위한 알고리즘은 각 프레임의 특징 추출 및 비교를 위해 Tensorflow를 활용하여 CNN 네트워크과 LSTM 구조를 구현하였으며, 영상 흔들림 안정화는 OpenCV open source를 활용해 구현하였다. 실험결과 영상의 흔들림이 상하좌우로 흔들리는 영상과, 급격한 카메라 이동이 없는 영상을 실험에 사용하여, 제안한 알고리즘을 적용한 결과 사용한 상하좌우 흔들림 영상에서는 안정적인 흔들림 안정화 성능을 기대할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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