현재 COVID-19 상황에서 마스크 사용의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 마스크의 상태 모니터링을 위한 IoT기반 스마트 마스크를 제안한다. 제안한 시스템은 센서 모듈과 스마트폰 앱으로 구성된다. 센서 모듈은 온습도센서, 펄스 옥시미터로 구성된 심박 센서, BLE 칩으로 구성된다. 이러한 센서들은 BLE 칩과 I2C로 연결되어 데이터를 수집하고 전송한다. 스마트폰 앱은 안드로이드로 개발되며, 수신된 센서 데이터를 처리, 저장, 출력한다.
Recently, the market for masks has been growing due to air pollution, sun protection, pollen allergies and other reasons. In addition, the demand for masks has increased dramatically due to the new coronavirus from 2020, and masks are still one of the necessities of life. Although the reliance on masks is increasing, there are many inconveniences associated with wearing masks for long periods of time. At the same time, technology is developing rapidly, and the demand for smart wearable devices is increasing. Therefore, at the moment when the fourth industrial revolution is underway, combining people's common necessities with IoT technology to bring new convenient experiences to people is an important direction for future technology development and product development. In this study, smart masks were designed and implemented using IoT(Internet of Things) technology. The mask uses a microcomputer Adafruit circuit playground express, using the microcomputer's LED, optical sensors, can be in the dark place light, and through the temperature sensor real-time grasp of body temperature changes. If the body temperature rises above normal, the LED will turn "on" and activate the voice sensor to warn yourself and others around you.
Purpose: To solve urban problems, empirical research is being actively conducted to implement a smart city based on various ICT technologies, and digital twin technology is needed to effectively implement a smart city. A digital twin is essential for the realization of a smart city. A digital twin is a virtual environment that intuitively visualizes multidimensional data in the real world based on 3D. Digital twin is implemented on the premise of the convergence of GIS and BIM, and in particular, a lot of time is invested in data pre-processing and labeling in the data construction process. In digital twin, data quality is prioritized for consistency with reality, but there is a limit to data inspection with the naked eye. Therefore, in order to improve the required time and quality of digital twin construction, it was attempted to detect a building using Mask R-CNN, a deep learning-based masking algorithm for aerial images. If the results of this study are advanced and used to build digital twin data, it is thought that a high-quality smart city can be realized.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권4호
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pp.197-202
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2013
Large gains in speech intelligibility can be obtained using the SNR-based binary mask approach. This approach retains the time-frequency (T-F) units of the mixture signal, where the target signal is stronger than the interference noise (masker) (e.g., SNR > 0 dB), and removes the T-F units, where the interfering noise is dominant. This paper introduces two alternative binary masks based on the distortion constraints to improve the speech intelligibility. The distortion constraints are induced by a gain function for estimating the short-time spectral amplitude. One binary mask is designed to retain the speech underestimated (T-F) units while removing the speech overestimated (T-F)units. The other binary mask is designed to retain the noise overestimated (T-F) units while removing noise underestimated (T-F) units. Listening tests with oracle binary masks were conducted to assess the potential of the two binary masks in improving the intelligibility. The results suggested that the two binary masks based on distortion constraints can provide large gains in intelligibility when applied to noise-corrupted speech.
수면은 건강한 삶을 사는데 필수적 요인이나 많은 현대인들이 수면상태의 불편함을 호소하고 있다. 이러한 사람들을 위해 수면상태를 간단하게 평가하고 관리할 수 있는 수단의 필요성이 높아지면서 검사자의 모니터링 없이 집에서 수면 상태를 검사 할 수 있는 기기들이 개발되고 있다. 본 사용성 평가의 대상인 스마트 수면 안대는 잠을 잘 때 생체신호 모니터링을 제공하여 수면 상태를 스스로 편리하게 측정하고 관리할 수 있도록 해준다. 스마트 수면 안대의 사용성과 안전성을 평가하여 발생할 수 있는 사용오류에 관한 잠재적인 요인을 찾아내어 방지하고 본 제품의 사용감과 안전성을 발전시켜 해당 기기의 보급과 개발을 위한 지침을 제시하고자 하였다. 수면안대 시제품을 형성평가를 시행한 결과, 전원 켜기, 결과 확인이 어렵다는 의견과 수면 안대 착용감이 좋지 않다는 의견이 있었고 수면안대 크기과 무게에 대해 연령별로 다른 의견이 제시되었다.
영상처리는 현재 스마트폰, 스마트 TV, 휴대용 PC 등 여러 분야에서 활용되고 있으며, 에지 검출은 대부분의 응용에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 에지를 검출하기 위한 관련 연구는 끊임없이 진행 중에 있다. 대표적인 에지 검출 방법은 Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등의 방법이 있으며, 이러한 방법들은 Salt & Pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 Salt & Pepper 잡음 환경에서 국부 마스크의 요소들을 이용하여 우수한 특성의 에지 검출 특성을 가지는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 최근 황사 및 미세 먼지 등으로 늘어나는 환경적 오염으로부터 어린이들이 올바른 마스크 사용을 할 수 있도록 스마트 기능이 포함된 마스크를 제안하는 것이다. 제 4차 산업혁명으로 인하여 사물인터넷이나 스마트 제품은 날로 급증하고 있는 추세이다. 따라서, 어린이들이 많이 사용하는 마스크 제품에 스마트한 기능을 넣고자 한다. 스마트 밴드를 통해 미세먼제 오염도를 측정할 수 있고, 호흡 상태를 파악하고 분비물의 상태를 분석할 수가 있다. 따라서 의료기관을 방문하기 전까지 어린이들의 건강상태를 보다 즉각적으로 파악할 수가 있다.
최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.131-137
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2019
This study proposes a method of learning and recognizing the characteristics that are the classification criteria of Hangul using Mask R-CNN, one of the deep learning techniques, to recognize and classify atypical Hangul characters. The atypical characters on the Hangul signboard have a lot of deformed and colorful shapes beyond the general characters. Therefore, in order to recognize the Hangul signboard character, it is necessary to learn a separate atypical Hangul character rather than the existing formulaic one. We selected the Hangul character '닭' as sample data and constructed 5,383 Hangul image data sets and used them for learning and verifying the deep learning model. The accuracy of the results of analyzing the performance of the learning model using the test set constructed to verify the reliability of the learning model was about 92.65% (the area detection rate). Therefore we confirmed that the proposed method is very useful for Hangul signboard character recognition, and we plan to extend it to various Hangul data.
현대사회에서 디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지 검출은 스마트 기기, 의료 등 여러 응용 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등이 있다. 이러한 기존의 방법은 구현이 간단하나 다소 미흡한 결과를 나타낸다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 모폴로지 연산 및 국부 마스크를 이용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 기존의 방법들과 검출 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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