• 제목/요약/키워드: Smart Monitoring System

검색결과 1,177건 처리시간 0.029초

시설하우스 이동형 환경 및 생장 모니터링 시스템 개발 (Development of a Moving Monitor System for Growing Crops and Environmental Information in Green House)

  • 김호준
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제9권3호
    • /
    • pp.285-290
    • /
    • 2016
  • 우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.

IoT 센서와 AI 카메라를 융합한 급경사지 상태 분석 시스템 개발 (Development of a Slope Condition Analysis System using IoT Sensors and AI Camera)

  • 이승주;정기연;이태훈;김영석
    • 한국지반신소재학회논문집
    • /
    • 제23권2호
    • /
    • pp.43-52
    • /
    • 2024
  • 최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

딥러닝 기반 달 표면 모사 환경 실시간 객체 인식 및 매칭 시스템 개발 (Development of System for Real-Time Object Recognition and Matching using Deep Learning at Simulated Lunar Surface Environment)

  • 나종호;공준호;이수득;신휴성
    • 터널과지하공간
    • /
    • 제33권4호
    • /
    • pp.281-298
    • /
    • 2023
  • 달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

IEEE 802.15.4를 적용한 직류배전선로 장애관리시스템에서 패킷전송 지연시간 분석 (Analysis of Packet Transmission Delay in the DC Power-Line Fault Management System using IEEE 802.15.4)

  • 송한춘;황성호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제14권1호
    • /
    • pp.259-264
    • /
    • 2014
  • IEEE 802.15.4는 다양한 모니터링과 제어 응용을 위한 보편적인 대안으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4를 이용하여 직류배전선로를 실시간으로 감시하고, 신속한 장애감지와 장애발생 선로를 차단하기 위한 직류배전선로 장애관리시스템을 설계하였다. 각 노드에 번호를 할당하였고, IEEE 802.15.4의 Unslotted CSMA-CA 방식을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능분석을 하였다. 이를 위해 전류 16비트, 진폭 16비트, 기타 상태정보 28비트로 총 60비트의 제어정보를 보냈고, 직류배전선로 장애관리시스템의 패킷전달율과 전송 지연시간을 측정하고 분석하였다. 트래픽 부하가 초당 330 패킷 이하일 때, 0.02초보다 짧은 평균 지연이 나타났으며, 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 99.99% 이상의 패킷 전달률을 보여준다. 따라서 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 미국 DOE(Department of Energy)의 엄격한 조건을 만족함을 확인할 수 있었다. 본 논문의 연구결과는 IEEE 802.15.4를 이용한 직류배전선로 장애관리시스템 구축을 위한 기본 자료로서 활용이 가능할 것이다.

유비쿼터스 센서 네트워크 기반 지능형 교량 시스템 개발 (Development of Ubiquitous Sensor Network Intelligent Bridge System)

  • 조병완;박정훈;윤광원;김헌
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
    • /
    • 제16권1호
    • /
    • pp.120-130
    • /
    • 2012
  • 최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.

저수지 수질개선을 위한 무동력 하향류 수류순환시스템의 현장적용성 (Field Applications of Non-powered Downward Water Circulation System to Improve Reservoir Water Quality)

  • 장여주;임현만;정진홍;박재로;김원재
    • Ecology and Resilient Infrastructure
    • /
    • 제6권2호
    • /
    • pp.109-119
    • /
    • 2019
  • 국내의 많은 저수심 저수지들은 다양한 수질오염물질의 유입으로 인해 부영양화가 진행되고 있으며, 해마다 반복적으로 표층의 녹조 발생과 저층의 빈산소화를 겪고 있다. 이를 방지하기 위한 대책으로 저수지의 성층현상을 완화하는 기존 기술들이 있으나 대부분 동력이 필요하며 비경제적인 측면으로 인해 도입이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 바람과 수류의 자연에너지를 활용하는 무동력 수류순환시스템을 개발하고 상이한 조건을 갖는 두 저수지를 대상으로 테스트베드를 구축, 운영하여 현장적용성을 검토하였다. 수류순환시스템을 모사한 전산유체역학 (CFD) 모의 결과, 하향류가 유도되어 표층과 심층 사이의 성층현상을 완화시키고, 영향반경은 약 30 m에 달하는 것으로 해석되었다. 테스트베드에 대한 장기 모니터링 결과, 수류순환 작용에 의해 DO의 변동을 완만하게 하고, DO 과포화 현상을 저감하며, pH의 과도한 상승을 방지하는 등 다양한 수질개선 효과가 관찰되었다. 본 수류순환시스템의 현장적용성을 제고하기 위해서는 홍수시 및 저수심 조건에 대한 대응방안 마련이 필요한 것으로 판단된다.

C-ITS 기반 PVD를 활용한 차량 내 경고정보의 운전자 주행행태 영향 분석 (A Study to Evaluate the Impact of In-Vehicle Warning Information on Driving Behavior Using C-ITS Based PVD)

  • 김탁영;김호선;강경표;김승범
    • 한국ITS학회 논문지
    • /
    • 제21권5호
    • /
    • pp.28-41
    • /
    • 2022
  • C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.131-145
    • /
    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

초등학생 안전도우미 설계 및 구현 (Design and Implementation of Safe-Guard for Elementary School Students)

  • 김진묵;문정경
    • 한국융합학회논문지
    • /
    • 제4권2호
    • /
    • pp.29-33
    • /
    • 2013
  • 지난 2005년 부산의 한 초등학교에서 시작된 "스쿨폴리스"제도가 그 효과를 인정받아 전국의 초등학교에 적용되고 있다. 하지만 스쿨폴리스 제도만으로는 부족한 인력을 확보하기 위해서 배움터지킴이 제도로 확대되었음에도 불구하고 국내에서는 2010년과 2011년에 잊지 못할 충격적인 초등학생 자살사건이나 성폭력 사건들이 교내에서 발생하고 있는 실정이다. 이와 같이 초등학교에서 고학년이 되는 4학년부터 중학교 1학년 학생들의 범죄에 대한 노출과 자살, 집단 따돌림 등의 문제가 심각하게 발전하는 현실을 감안해 전 국가 차원의 문제 해결책이 반드시 필요하다. 하지만, 인력, 공간, 기술, 정서적으로 총체적인 해결책을 제시하여야 함에도 불구하고 지금까지는 개별적인 피해 학생의 부모와 학생 당사자만의 문제로 여겨지고 사회에서 크게 관심을 얻지 못해 그 해결이 미온한 편이다. 그러므로 본 논문에서는 초등학생 범죄의 가장 큰 공간을 차지하는 학교 교실 내부에서 학생들이 자주 사용하는 스마트-폰의 특정 앱과 학교 내부의 홈페이지에 게시되는 글들을 분석하여 학생들이 집단 따돌림이나 자살, 폭력 사건 등이 발생하기 전에 이를 학부모, 학내에 근무하는 배움터지킴이, 선생님에게 안내함으로써 사고를 미연에 방지할 수 있는 시시스템을 제안하고자 한다. 우리가 제안한 시스템은 안드로이드 기반의 스마트-폰에서 동작하도록 설계되었으며, 모바일 웹 기술을 접목하여 교내 홈페이지 게시판에 게시되는 글들에 대한 모니터링을 통해서 보다 학생들의 심리, 정신, 건강 상태 등에 대해서 알아볼 수 있도록 설계하였다.

다종 공간정보로부터 취득한 지상기준점을 활용한 UAV 영상의 3차원 위치 정확도 비교 분석 (Three-Dimensional Positional Accuracy Analysis of UAV Imagery Using Ground Control Points Acquired from Multisource Geospatial Data)

  • 박소연;최윤조;배준수;홍승환;손홍규
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제36권5_3호
    • /
    • pp.1013-1025
    • /
    • 2020
  • UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.