본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.
모든 사물들이 인터넷에 연결되는 사물 인터넷 시대에 즈음하여 본 논문에서는 라즈베리파이와 지그비를 이용하여 실내의 LED 조명등과 멀티탭을 on/off 하고 조명등의 밝기와 출입문의 전자 도어락을 스마트폰으로 원격 제어하는 시스템을 제안한다. 라즈베리파이에 적외선 송신 모듈을 연결하여 리모트컨트롤이 가능한 에어컨 등의 가전제품을 스마트폰 어플로 제어했으며 실내의 영상, 실내온도, 조도 등을 모니터링 했다. 리모트컨트롤이 가능한 모든 가전제품들을 원격 제어하기 위해서는 IR 송신코드를 알아내어야 하는데 AVR 마이크로컨트롤러를 이용해서 IR 송신코드를 알아내는 방법을 제안했다. 상용의 사무실용 도어락을 개조하여 원격으로 개폐하는 방법을 제안했다. LED 조명의 밝기는 ATmega88로 PWM 신호를 발생시켜서 0에서 10 레벨까지 컨트롤했고 멀티탭의 제어는 ATmega32와 포토커플러, TRIAC를 사용하였다. 측정된 온도 및 조도는 Tiny44A를 사용하여 A/D 변환되고 SPI 통신으로 라즈베리파이에게 송신된다. 카메라는 라즈베리파이의 CSI(Camera Serial Interface) 헤드에 연결하였다. 스마트 멀티탭은 일정시간 동안 on 시킬 수 있고 미래시점에 on이 되도록 예약할 수 있다. 대기전력을 줄이기 위해서는 수동으로 멀티탭의 콘센트를 뽑거나 스위치을 꺼면 되지만 스위치를 꺼지 않고 외출한 경우에도 스마트폰으로 원격 제어하여 스위치를 꺼면 대기전력을 줄이는데 많은 도움이 될 것이다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권3호
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pp.193-198
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2016
Lane change is an important issue in microscopic traffic flow simulations and active safety. Overtaking and changing lanes are dangerous driving maneuvers. This approach presents a lane-changing system based on speed and a minimum gap between vehicles in a vehicular ad hoc network (VANET). This paper proposes a solution to ensure the safety of drivers while changing lanes on highways. Efficient routing protocols could play a crucial role in VANET applications, safeguarding both drivers and passengers, and thus, maintaining a safe on-road environment. This paper focuses on the development of an intelligent transportation system that provides timely, reliable information to drivers and the concerned authorities. A test bed is created for the techniques used in the proposed system, where analysis takes place in an on-board embedded system designed for vehicle navigation. The designed system was tested on a four-lane road in Neemrana, India. Successful simulations were conducted with real-time network parameters to maximize quality of service and performance using Simulation of Urban Mobility and Network Simulator 2 (NS-2). The system implementation, together with the findings, is presented in this paper. Illustrating the approach are results from simulation using NS-2.
국내 SOC 공공시설물 중에 가장 많은 비율을 차지하는 교량시설물을 중심으로, 기존에 운영되고 있는 유선 계측시스템 또는 국내 통신사에서 자체 개발된 무선계측 시스템 대비 비용 절감이 가능하고, 기술적인 완성도를 높여 많은 교량에 적용될 수 있는 교량 무선 계측 시스템 개발하였다. 비면허 LPWAN 기술 중에 하나인 LoRa를 이용하여 국내 ISM 대역을 고려한 최적화된 MEMS기반 LoRa 스마트 센서노드와 기존 유선 센서도 LoRa 네트워크 통신이 가능한 LoRa DAQ 센서노드를 개발하였으며, 개발된 센서노드의 Test Bed 성능 검증과 효율적인 관리를 위해 어플리케이션 서버를 개발하였다.
본 연구는 침상의 인체 위치와 생체신호를 검출할 수 있는 스마트 침상제어시스템의 개발에 관한 것이다. 침상제어 시스템의 메인 제어보드는 인체 감지부, 모터 구동부, MCU로 구성된다. 여기서, 침상의 인체존재 확인의 신뢰성을 높이기 위해 맴브레인 센서에 의한 인체위치 검출부와 EMFI 센서의 생체신호 검출부를 인체감지부로 결합하였다. 또한 검출된 두 신호를 원격으로 앱 모드의 응용 프로그램에 연결하여, 침상위 인체정보를 모니터링할 수 있는 앱모드의 활용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 블루투스 통신에 의해 침상 인체 정보를 모니터링하는 원격 기능은 병원 및 요양기관의 낙상 및 침상부재사고 예방기법으로 활용될 수 있을 것이다.
스마트폰 사용의 대중화로 촉발된 4차 산업혁명시대에는, 인간의 일상생활과 모든 산업현장이 소프트웨어화 및 지능화되어 가고 있다. 2018년부터 전국 모든 학생을 대상으로 소프트웨어 보편교육을 실시함에 따라, 수요가 폭증하고 소프트웨어 기술과 아두이노를 활용하여 하드웨어를 연동하고 있다. 그러나 고비용의 콘트롤 보드와 수십 종에 이르는 다양한 전자부품을 별도로 준비해야 하고 문제가 발생하고 있다. 또한 동일한 실습교육을 반복 실시할 경우, 상당히 많은 부품이 분실되거나 망가진다. 새롭게 수업을 시작할 상태로 준비하는 것도 매우 심각한 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 아두이노 보드와 각종 전자부품들을 가상화 기술을 기반으로 VR기술로 구현한다. 또한 3D 그래픽 실감형 아두이노 키트와 각종 전자부품들을 API 형태로 제공한다. 가상화 기반에서 소프트웨어와 가상의 하드웨어를 연동하여 처리하는 방안을 제안한다.
본 논문은 스마트폰을 이용하여 예술인들에게 공모전 활동과 인력, 일자리 정보를 제공하며, 그 정보를 서로 공유하고 체계적으로 관리할 수 있는 공모전 애플리케이션을 설계하고 구현하였다. 예술인들은 공모전 활동이 매우 중요한 반면, 작업에 몰두하여 시간의 부족으로 공모전 정보를 일일이 탐색하기가 쉽지 않은 일이다. 따라서 이들에게 관심분야에 적합한 공모전 정보를 제공하고, 공유함으로써 창작활동에 더욱 몰입할 수 있게 하는 효과가 있다. 핵심기능은 공모전 게시판을 통하여 예술인들이 실시간으로 공모전을 공유할 수 있는 공간을 제공하며, 부수적으로 예술인들의 작품 매매와 재료, 미술공구 구매를 위한 스푼마켓 등 편의를 위한 다양한 기능을 제공하는 것을 목표로 한다.
다리 혹은 건물과 같은 구조물들은 그들의 안전상태를 진단하기 위하여 지속적으로 점검할 필요가 있다. 그러나 사람이 이러한 구조물의 모든 지점을 직접적으로 접근하여 점검해야 하는 치명적인 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 오늘날에는 WSN(Wireless Sensor Node)를 이용한 SHM(Structural Health Monitoring)에 대한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 WSN을 이용한 SHM에서 보다 정밀한 점검을 위하여 실시간 처리를 제공하는 Xenomai의 성능을 기존 리눅스 커널과 실험적으로 비교 평가하였다. 이를 위하여 상용 임베디드 보드인 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 보드의 기존 리눅스 커널에 Xenomai를 패치 시키고, 캔틸레버 빔(cantilever beam)의 고유 주파수(natural frequency)를 분석하기 위하여 가속도 센서로부터 z-축 진동 데이터를 주기적으로 읽어 들이는 태스크를 구현하였다. 동일한 방법으로 기존 리눅스 커널에서 데이터를 측정한 후, Smart Office Analyzer를 이용하여 캔틸레버 빔의 고유 주파수를 분석하였다. 마지막으로, WSN을 위한 Xenomai의 타당성을 검토하기 위하여 가속도 센서의 z-축 진동 데이터를 유선으로 측정하여 동일한 방법으로 비교 분석하였다.
본 연구는 고용노동부가 운영하는 직업훈련 통합전산망인 'HRD-NET(http://hrd.go.kr)'을 통해 구직자가 필요로 하는 직업훈련 정보 등이 원활하게 제공되고 있는지를 확인하기 위해 질문게시판을 빅데이터 기법에 가장 최적화된 'R'프로그램을 이용해서 추출하였다. 따라서, 이를 통해 직업훈련제도의 유효성, 적절성, 시각화, 빈도 분석, 연관분석 등을 실시하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 직업훈련 카드발급 및 동영상 시청, 공인인증서 문제, 등록오류 이 발견되었으며, 둘째, 내일배움카드에 대한 노동관서에서의 관리 및 처리절차가 복잡하고 까다로워 제도개선이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 교육훈련의 수강에 있어 훈련직종 및 과정, 훈련기관에 따라서 차등화 된 훈련비 시스템과 환급구조가 애로요인으로 작용하는 것으로 분석되었다. 본 논문 기초로 하여 향후 고용노동부의 훈련시스템 뿐만 아니라 정부부처의 다양한 훈련 전산망시스템에 대한 전반적인 빅데이터 분석을 통한 개선점 등을 연구하고자 한다.
사물인터넷이란 사람과 사물, 사물과 사물은 클라우드를 통해 연결 있다. 새로운 ICT기술로 LED조명과의 결합을 통해 획기적 에너지 절감이 가능하고 인간중심, 친환경, 그리고 사용자 요구환경에 부합되는 콘텐츠가 내장된 다기능 솔루션을 사용자 요구사항에 맞추어 실시시간으로 제공하는 산업간, 기술 융합형 시스템화되 차세대 조명이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 인간중심으로 스마트 기기와 클라우드를 활용한 LED조명 제어 시스템구축과 관련하여 무선을 통한 아두이노 윤보드 연결에 사용자가 스마트 기기로 클라우드를 통해 LED조명이 켜지거나 혹은 꺼지는지를 관해서 개발 하였다. 아두이노 윤에서는 인터넷에 연결된 후, 현재 날짜와 시간정보를 리눅스 쉘 명령을 통해 취하고 그 값을 브리지(BRIDGE)를 통해 오는 방법을 사용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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