• 제목/요약/키워드: Real-Time monitoring

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컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용한 군중 행동 감지 (Crowd Behavior Detection using Convolutional Neural Network)

  • 와셈 울라;파트 우 민 울라;백성욱;이미영
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.7-14
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    • 2019
  • 감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

머신러닝 기술의 광업 분야 도입을 위한 활용사례 분석 (Case Analysis for Introduction of Machine Learning Technology to the Mining Industry)

  • 이채영;김성민;최요순
    • 터널과지하공간
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    • 제29권1호
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    • pp.1-11
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    • 2019
  • 본 연구에서는 국내 의료, 제조, 금융, 자동차, 도시 분야와 해외 광업 분야에서 머신러닝 기술이 활용된 사례를 조사하였다. 문헌 조사를 통해 머신러닝 기술이 의학영상 정보시스템 개발, 실시간 모니터링 및 이상 진단 시스템 개발, 정보시스템의 보안 수준 개선, 자율주행차 개발, 도시 통합관리 시스템 개발 등에 광범위하게 활용되어왔음을 알 수 있었다. 현재까지 국내 광업 분야에서는 머신러닝 기술의 활용사례를 찾을 수 없었으나, 해외에서는 광상 탐사나 광산 개발의 생산성 및 안전성을 개선을 위해 머신러닝 기술을 도입한 프로젝트들을 찾을 수 있었다. 향후 머신러닝 기술의 광업 분야 도입은 점차 확산될 것으로 예상된다.

스마트 센서 기반의 교량 시설물 안전 모니터링 기법 연구 (A Study on the Safety Monitoring of Bridge Facilities based on Smart Sensors)

  • 연상호;김종수;연춘흠
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.97-106
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    • 2019
  • 오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.

Numerical evaluation of gamma radiation monitoring

  • Rezaei, Mohsen;Ashoor, Mansour;Sarkhosh, Leila
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제51권3호
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    • pp.807-817
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    • 2019
  • Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.

분산 IoT센서 기반 실험실 안전관리 시스템 (Distributed IoT Sensor based Laboratory Safety Management System)

  • 정대진;김재윤;배상중;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.90-96
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    • 2019
  • 최근 실험실에서 사용하는 시약장은 IoT 기반 다양한 센서들을 활용하여 내부 환경을 실시간으로 측정하고 사용자들에게 서비스를 제공한다. 센서 데이터를 수집한 후 서버 내에서 위험상황을 식별하고 기기들에게 동작 명령을 전송하게 된다. 이와 같은 중앙 집중형 관리시스템은 여러 대의 시약장에서 측정되는 센서 데이터들을 전송받고 처리하게 될 경우 시약장의 수가 증가할 때마다 데이터 처리 속도가 점차 증가하게 되는 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 실험실 안전관리 시스템에 대해 연구한다. 이와 같이 분산형 제어가 가능한 센서 모듈을 이용한 시약장 내부 환경 제어 통해 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행함으로써 기존의 시약장과 실험실을 관리하는 시스템들보다 신속한 대처 및 안전관리가 이루어졌음을 확인하였다.

화물차량 부착 중량센서 적용을 통한 운행패턴 및 과적 예방 효과 분석 (An Effectiveness Analysis of Commercial Vehicle's Loading Pattern and Prevention of Overloading with On-board Truck Weight Sensors)

  • 김종우;조윤범;정영우
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.153-172
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    • 2018
  • 화물차량의 과적은 도로 포장의 파손 및 교량 등 도로구조물의 파괴, 대형 교통사고 발생 등의 주요한 원인 중 하나로서 오랜 시간동안 도로 교통 분야에서 중요한 연구분야였다. 본 연구에서는 과적 문제 해결을 위해 급속도로 발전하는 IT 및 빅데이터 활용기술을 접목하여 화물차량의 과적운행패턴 분석 및 차체부착중량계중시스템를 활용한 과적예방 효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 화물차량과적 관련 문헌 조사와 상용 차체부착중량계중시스템 기술 조사를 진행하였으며, 과적적발 정보 분석을 통해서 대표적인 과적차량의 유형을 선정하였다. 과적유형에 맞는 차량을 10대 선정, 차체부착중량계중시스템을 설치함으로써 화물차량의 정보를 실시간으로 모니터링하여 연구 데이터를 수집하였다. 화물차량의 축중량과 총중량 데이터는 상하차 작업횟수 대비 과적비율 등으로 분석하였으며, 차체부착중량계중시스템 유무에 따른 그 변화추이를 확인하여 차체부착중량계중시스템 적용의 과적예방효과를 확인할 수 있었다. 다만, 시험차량 표본수가 전체를 대표할 수 있을 정도로 충분하지 못하기 때문에 향후 확대 시험을 통해서 추가적인 연구가 가능할 것으로 판단된다.

영상정보를 활용한 사면 붕괴 토사량 산정 기법 (Soil Volume Computation Technique at Slope Failure Using Photogrammetric Information)

  • 타망 비벡;임현택;김기환;장석현;김용성
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제19권12호
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    • pp.65-72
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    • 2018
  • 최근 무인항공시스템의 활용으로 농작물 작황조사, 접근위험지역의 시설물 현황조사, 재해재난 모니터링 및 3차원 모델링 등 그 활용 분야가 확대되고 있는 실정이며, 건설, 인프라, 영상, 측량, 농업, 감시, 수송 등 실제로 여러 분야로 활용사례가 계속 늘어나고 있다. 특히, 산사태와 같은 사면 붕괴 발생 시 무인항공시스템 적용에 대한 시도가 많아지고 있으며, 무인항공시스템은 3차원 비행이 가능하기 때문에 접근하기 어려운 공간 정보를 확인할 수 있다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 사면 붕괴 발생시 무인항공시스템 활용은 아직도 제한적인 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계성 극복을 위하여 사면 붕괴로 인한 토사량을 무인항공시스템의 영상정보로 산정하는 기법을 고찰하였다. 본 연구를 통해 산악지역 등 접근이 어려운 지역에서 사면 붕괴 발생시 복구공사에 필요한 토사량의 정보를 취득하는데 무인항공시스템 영상정보를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

광대역 전력선통신 기반 풍력발전기 너셀 내부 화재예방시스템 (A Fire Prevention System of the Nacelle of Wind Turbine Generator System Based on Broadband Powerline Communication)

  • 김현식;주우진;강석근
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.1229-1234
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    • 2018
  • 본 논문에서는 풍력발전기 너셀 내부에서 발생 가능한 화재를 예방하거나 신속하게 대응하기 위하여 광대역 전력선통신시스템 기반 화재 예방시스템을 구현하고 실증실험을 수행한 결과를 제시한다. 이를 위하여 고속 전력선통신용 주파수 대역에서 우수한 손실 특성을 가지는 유도성 통신 연결장치도 제작하였다. 구현된 시스템은 터빈 너셀에 설치된 온도, 불꽃, 연기센서 등 다양한 센서 정보와 열화상 이미지를 전력선통신시스템을 통하여 지상관제소에 고속 전송함으로써 너셀 내부의 환경변화를 실시간으로 감시할 수 있음을 확인하였다. 따라서 구현된 시스템은 이미 설치된 기존 안전시스템과 연동하여 풍력발전기 화재감시 및 예방체계의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

스마트폰 상에서의 개인정보 유출 탐지 모니터링 연구 (A study to detect and leaked personal information on the smartphone.)

  • 김웅준;박상휘;박상노;김창수;정회경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.606-608
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    • 2014
  • 최근 스마트폰의 사용자가 지속적으로 증가함에 따라 스마트폰의 악성 어플리케이션들이 증가하고 무분별한 배포를 통해 단말 내에 존재하는 개인정보 유출, 스미싱 등의 피해 또한 증가하고 있다. 대표적인 개인정보 유출방법은 정상적인 어플리케이션으로 가장한 악성코드를 단말 내에 설치하여 문자메시지나 개인적인 메모, 전화번호부, 공인인증서 등의 개인정보를 유출시키는 방식이다. 따라서 단말의 루트권한을 획득하려는 공격 이벤트를 수집하여 악성코드 감염여부를 판별하고 대응하기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 스마트폰 시스템의 점검 기능을 수행하는 어플리케이션에 관한 연구를 통하여 단말 내 공격 이벤트를 분석, 수집하여 악성코드 감염여부를 판별할 수 있는 모바일 보안 모니터링 시스템을 제안한다. 이는 사용자의 개인정보 유출탑지 및 방지 분야에 활용될 것으로 예상된다.

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SNMP를 이용한 장비 모니터링에 관한 연구 (Study on Device Monitoring using SNMP)

  • 박미정;이동훈;이정한
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.561-564
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    • 2014
  • 한국의 기초과학연구원(IBS) 산하 중이온가속기구축사업단(RISP)은 희귀동위원소가속기시설을 구축하고 있다. 가속기 제어 시스템에 사용하게 될 다양한 장비와 모든 장치들은 이더넷 환경을 통해 연결되기 때문에 통합된 네트워크 기반의 제어 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 하지만 시설의 복잡성으로 인해 네트워크 보안과 장비 응답속도를 충족시켜줄 최적화된 장비 설치 위치를 선정하는 것이 어렵다. 각 장비의 역할에 맞게 최적화된 위치를 찾아내며, 가속기 제어시스템에 사용될 실시간 분산 제어 시스템인 EPICS(Experimental Physics and Industrial Control System) 통합을 위한 초기 연구단계인 본 연구는 이상적인 네트워크 환경에서 네트워크 기반 장비들을 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용한 장비 모니터링에 관한 연구이다. 덧붙여, SNMP와 입자가속기, 천체망원경 그리고 큰 과학 실험에서 사용되는 실시간 분산 제어 시스템인 EPICS의 통합 계획을 논한다.

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