• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.115-123
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• 2016

지난 2012년부터 도로명주소가 본격 시행 및 활용되고 있지만, 아직도 상당 부분에서는 기존의 지번주소가 많이 통용되고 있다. 이는 일반인들의 공간 인식체계와 도로명주소의 공간 구조화 방식의 간극으로 인한 문제이다. 따라서 도로명주소 기반의 공간 인식 체계가 자리잡기 위해서는 생활 속에서 활용되는 각종 공간정보들이 도로명에 의하여 주소정보를 부여받을 수 있어야 한다. 본 연구는 공간 인식 과정이 가장 중요하게 나타나는 길찾기 과정에서의 도로명주소 체계의 연계를 목적으로, 이를 위하여 필요한 공간데이터의 기하학적 매칭 방법론을 설계 및 구현하였다. 도로명주소 기본도의 도로구간 레이어와 보행자용 도로 네트워크에 대하여, 개별 도로 객체를 중심으로 네트워크 이웃을 생성하였다. 그 다음, 생성된 이웃 집합 간의 기하학적 유사도 비교를 통하여, 네트워크 데이터의 각 객체에 매칭되는 도로구간을 탐색하였다. 매칭 성능은 F0.5 값을 기준으로 0.936의 결과를 얻었으며, 유사도 값을 기준으로 10% 수동 검사를 수행한 결과 이 값을 0.978까지 향상시킬 수 있었다. 이렇게 생성된 매칭 대응관계를 이용하여, 보행자용 도로 네트워크 데이터에 도로명 정보를 부여하였다. 이러한 방법론을 통하여, 도로명주소를 기반으로 한 길찾기 서비스 제공 및 공간 인식체계 정착에 도움을 줄 수 있다.

• 경영과학
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• 제33권1호
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• pp.49-58
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• 2016

Focusing on the drastic increase of smart devices, machine generated data expansion is a general phenomenon in network services and IoT (Internet of Things). Especially, built-in multi sensors in a smart device are used for collection of user status and moving data. Combining the internal sensor data and environmental information, we can determine landmarks that decide a pedestrian's locations. We use an ANOVA method to analyze data acquired from multi sensors and propose a landmark classification algorithm. We expect that the proposed algorithm can achieve higher accuracy of indoor-outdoor positioning system for pedestrians.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.126-129
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• 2015

최근 단말간 직접 통신이 가능한 단말대단말 통신 기술이 많은 관심을 받고 있다. 따라서 단말대단말 기술이 셀룰러 통신 시스템 및 차량 통신 시스템에 접목되고 있다. 본 논문에서는 Evolved Packet Core Network 기반 단말 탐색 시뮬레이터 개발에 대해서 살펴보고, Proximity기반 서비스의 차량간 애드혹 네트워크로의 적용 가능성에 대해서 살펴보았다. 개발된 시뮬레이터를 활용한 성능 분석을 통해서 유저들이 비슷한 위치에 모여 있는 환경, 즉대중교통과 비슷한 환경에서 LTE 네트워크의 트래픽이 Wi-Fi통해 단말대단말 통신으로 효율적으로 오프로딩될 수 있고 교통 관련 정보 멀티캐스팅에 효율적으로 활용될 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.668-674
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• 2022

시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.157-165
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• 2020

뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.483-491
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• 2013

차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.319-333
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• 2018

As human beings spend more time indoors, and with the growing complexity of indoor spaces, more focus is given to indoor spatial applications and services. 3D topological networks are used for various spatial applications that involve navigation indoors such as emergency evacuation, indoor positioning, and visualization. Manually generating indoor network data is impractical and prone to errors, yet current methods in automation need expensive sensors or datasets that are difficult and expensive to obtain and process. In this research, a methodology for semi-automatically generating a 3D indoor topological model based on IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) is proposed. The concept of Shooting Point is defined to accommodate the usage of omnidirectional images in generating IndoorGML data. Omnidirectional images were captured at selected Shooting Points in the building using a fisheye camera lens and rotator and indoor spaces are then identified using image processing implemented in Python. Relative positions of spaces obtained from CAD (Computer-Assisted Drawing) were used to generate 3D node-relation graphs representing adjacency, connectivity, and accessibility in the study area. Subspacing is performed to more accurately depict large indoor spaces and actual pedestrian movement. Since the images provide very realistic visualization, the topological relationships were used to link them to produce an indoor virtual tour.

• PNF and Movement
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• 제22권1호
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• pp.43-54
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• 2024

Purpose: Falls among persons older than 65 years are a significant concern due to their frequency and severity. This study aimed to develop a vest-type embedded artificial intelligence (AI) system capable of detecting and predicting falls in various scenarios. Methods: In this study, we established and developed a vest-type embedded AI system to judge and predict falls in various directions and situations. To train the AI, we collected data using acceleration and gyroscope values from a six-axis sensor attached to the seventh cervical and the second sacral vertebrae of the user, considering accurate motion analysis of the human body. The model was constructed using a neural network-based AI prediction algorithm to anticipate the direction of falls using the collected pedestrian data. Results: We focused on developing a lightweight and efficient fall prediction model for integration into an embedded AI algorithm system, ensuring real-time network optimization. Our results showed that the accuracy of fall occurrence and direction prediction using the trained fall prediction model was 89.0% and 78.8%, respectively. Furthermore, the fall occurrence and direction prediction accuracy of the model quantized for embedded porting was 87.0 % and 75.5 %, respectively. Conclusion: The developed fall detection and prediction system, designed as a vest-type with an embedded AI algorithm, offers the potential to provide real-time feedback to pedestrians in clinical settings and proactively prepare for accidents.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.128-133
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• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.