With the recent expansion of electric kickboards and bicycle sharing services, more and more people use them. In addition, the rapid growth of the delivery business due to the COVID-19 has significantly increased the use of two-wheeled vehicles and personal mobility. As the accident rate increases, the rule related to the two-wheeled vehicles is changed to 'mandatory helmets for kickboards and single-person transportation' and was revised to prevent boarding itself without driver's license. In this paper, we propose a wearable smart safety equipment, called SafetyHelmet, that can keep helmet-wearing duty and lower the accident rate with the communication between helmets and mobile devices. To make this function available, we propose a safe driving assistance function by notifying the driver when an object that interferes with driving such as persons or other vehicles are detected by applying the YOLO v5 object detection algorithm. Therefore it is intended to provide a safer driving assistance by reducing the failure rate to identify dangers while driving single-person transportation.
최근 1인 고령 가구가 증가하고 있지만 1인 가구의 경우 집 안에서 위험 상황이 발생했을 때, 이를 외부에 알리기 힘들다. 이와 같은 1인 가구의 위험 상황을 탐지하기 위해 다양한 스마트홈 솔루션이 제안되고 있지만, 프라이버시 영역에 문제가 있는 홈 CCTV와 같은 영상 매체는 활용 어렵다. 그리고 단일 센서만을 활용하여 집안 내 고령자의 위험 상황을 분석할 경우, 데이터양의 한계로 정확한 상황해석이 제한 된다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시를 지킬 수 있으며 실생활에 밀접한 2DLiDAR, 먼지, 음성 센서 간의 상관관계 따른 융합을 통한 집 내부의 위험 상황 탐지 융합 알고리즘을 제안한다. 또한, 본 논문은 실제 환경에서 수집한 데이터를 통해 알고리즘의 신뢰성을 증명한다. 제안하는 알고리즘이 탐지 가능한 위험 상황과 불가능한 상황을 제시한다. 본 논문은 집 안에서 위험 상황을 탐지하는 연구로써 1인 가구 사용자의 생활에 도움이 될 것이다.
최근 코로나 19가 유행하고 더불어 고령화 시대와 1인 가구 증가로 인해 가구 구성원이 집에서 다양한 활동을 하며 머무는 시간이 매우 증가하였다. 본 연구에서는 노인을 포함한 1인 가구의 구성원들의 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 통한 영상 센서 알고리즘, 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 활동 센서 알고리즘 및 2D LiDAR 센서 기반의 LiDAR 센서 알고리즘을 이용한 사람의 움직임 및 낙상 탐지 결과를 기반으로 이상 징후를 탐지하는 알고리즘들을 제안한다. 하지만, 각 단일 센서 기반 알고리즘은 센서가 가진 한계점으로 인해 특정 상황에서 이상징후를 탐지하기 어려운 단점을 가지고 있다. 그에 따라 단일 센서 기반 알고리즘만을 사용한 것보다 다양한 상황에서 이상 징후를 탐지하기 위해 각 알고리즘을 결합하는 융합 방식을 제안한다. 우리는 각 센서로 수집한 데이터를 통해 알고리즘들의 성능을 평가하고, 특정 시나리오들을 통하여 알고리즘 하나만 사용하여 정확한 이상 징후를 탐지할 수 없는 상황에서도 융합 방식을 통해 서로 보완하여 정확한 이상 징후를 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여준다.
The purpose of this study was to analyze the types and characteristics of space construction in temporary small-sized housing for single-person household through the understanding and interpretation of the modern flexible lifestyle. A document research method and case studies were used to analyze and classified the spatial characteristics of temporary dwelling spaces since 2000. Findings of the study were as follows: In order to conform the concept of temporary dwelling for small-sized housing units of single-person households, the types and characteristics of space construction were divided into three aspects: (1) 'Transporting' by wheel, rotation and vehicles, (2) 'Transforming' by adapting, assembling disassembling, and folding unfolding, (3) 'Wearing Carrying' by inflatable and tented type. In conclusion, this study found two types of space construction in temporary small-sized housing. The first was 'formal aspect' which was focused on the simplicity of shape, ease of deformation and lightweight of materials. And the second was 'functional aspect' which was focused on the complex space composition, the rapidity of installation and dismantling, ease of movement and transportation. This study shows that the combination of two types of the temporality will be more ideal in temporary small-sized housing planning rather than relying on just one type.
최근 다양한 질병 때문에 사람들은 집 안에서 많은 시간을 보내고 있다. 집 안에서 다치거나 질병에 감염되어 타인의 도움이 필요한 1인 가구의 경우 타인에게 도움을 요청하기 어렵다. 본 연구에서는 1인 가구가 집 안에서 부상이나 질병 감염 등 타인의 도움이 필요로 하는 상황인 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 탐지 알고리즘과 인공지능 스피커 등을 이용한 음성 패턴 탐지 알고리즘, 스마트폰의 가속도 센서를 이용한 활동 패턴 탐지 알고리즘, 공기청정기 등을 이용한 먼지 패턴 탐지 알고리즘을 제안한다. 하지만, 홈 CCTV의 보안 문제로 사용하기 어려울 경우 음성, 활동, 먼지 패턴 센서를 결합한 융합 방식을 제안한다. 각 알고리즘은 유튜브와 실험을 통해 데이터를 수집하여 정확도를 측정했다.
1인 가구의 수가 증가함에 따라 1인 가구의 구성원이 집안에서 심각한 부상을 당할 경우 혼자 도움을 청하기 쉽지 않다. 본 연구는 집안에서 1인 가구의 구성원이 심각한 부상을 당했을 때 비일상적인 상태를 탐지한다. 홈 CCTV를 기반으로 수집된 영상을 통해 패턴을 분석 및 인식하는 영상 탐지 알고리즘을 제안한다. 또한, 스마트폰을 기반으로 집안에서 발생하는 소리의 패턴을 분석 및 인식하는 음성탐지 알고리즘도 제안한다. 각각의 알고리즘만 사용할 경우, 단점이 존재하여 넓은 영역에서 심각한 부상과 같은 상황을 탐지하기 어렵다. 그래서 두 알고리즘을 효율적으로 결합한 융합 방식을 제안한다. 각각 탐지 알고리즘의 성능과 제안된 융합 방식의 정확한 탐지성능을 평가했다.
최근 COVID-19가 확산하고 외출 자제 권고와 같은 방역지침에 따라 집에서 생활하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 집에서 생활하는 1인 가구가 증가하고 있지만 1인 가구는 다인 가구보다 집 안에서 위급한 상황이 발생할 때 외부에 알리기 어렵다. 본 연구는 집안에서 발생하는 다양한 상황을 라이다, 영상, 음성 센서로 수집하고 센서에 따른 데이터를 각각의 알고리즘을 통해 분석하였다. 이를 이용해 위급상황 등의 비정상 패턴을 분석하여 사람의 이상징후를 탐지하는 연구를 진행했다. 각 센서에 따른 사람의 이상징후를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 연구하였으며 센서에 따른 이상징후 탐지 정확도를 측정했다. 또한, 본 연구는 다양한 상황에 대한 센서의 탐지 가능 여부를 실험하여 센서 간의 장단점을 보완한 융합 방식을 제안한다.
With the outbreak of COVID-19, non-face-to-face activities such as remote learning and telecommuting have increased rapidly. As a result, the number of people staying at home and the number of hours spent inside the house have also increased since the pandemic. Our team had previously worked on methods for detecting abnormal conditions in a person's health in various circumstances within the house by converging single sensor-based algorithms. In our previous research, we installed IoT sensors indoors to detect people emergency situations requiring aids, the scope of detection was limited to indoor space due to the limitation in sensors. In this study, we have come up with a system that integrates our previous study with a new method for detecting abnormal conditions in outdoor environments using outdoor security cameras and wearable devices. The proposed system enables users to be notified of emergency situations in both indoor and outdoor areas and respond to them as quickly as possible.
The present study attempts to understand the emission pattern of greenhouse gases in people's daily life through the estimation and analysis of the amount and characteristics of the greenhouse gases. Based on the survey of 1,000 people throughout the nation, monthly emission of greenhouse gases per-capita was estimated from their use of fuels, electricity, water, and personal and public transportation means in addition to their waste generation. In the case of personal car drivers, greenhouse gas emission was the greatest from their cars, followed by the emission from electricity, fuels, and public transportation. Emission from water consumption and waste generation was relatively low. Fuel consumption varied depending on the number of household members, their housing type, and the size of their living spaces. Results showed that single-person households emitted the largest amount of per-capita greenhouse gas while greenhouse gas emission from electricity was inversely proportional to the number of persons in a given household.
많은 경우 연근해 어업에 종사하는 어선들은 출항, 조업지로의 항해, 조업, 조업지의 이동을 위한 항해, 조업, 귀항지로의 항해로 이어지는 일정으로 운항하고 있다. 이로 인하여 대부분 1인 당직체계로 운영되는 어선의 선장은 휴식할 수 있는 시간이 거의 없어 졸음운항으로 인한 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 또한 피로에 지친 선장이 항해당직에 대한 기본적인 지식조차도 없는 무자격 부원에게 당직을 맡기고 침실에서 잠을 자다 발생하는 사고도 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 문제점은 이미 오래전부터 논의되어 왔으나 현실적으로 마땅한 대책이 없어 아직까지 해결되지 못하고 있다. 이러한 시고의 저감대책으로 이 글에서는 어선 당직부원 자격증 제도를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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