• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권4호
• /
• pp.147-153
• /
• 2023

In recent times, an absence of effective crowd management has led to numerous stampede incidents in crowded places. A crucial component for enhancing on-site crowd management effectiveness is the utilization of crowd counting technology. Current approaches to analyzing congested scenes have evolved beyond simple crowd counting, which outputs the number of people in the targeted image to a density map. This development aligns with the demands of real-life applications, as the same number of people can exhibit vastly different crowd distributions. Therefore, solely counting the number of crowds is no longer sufficient. CSRNet stands out as one representative method within this advanced category of approaches. In this paper, we propose a crowd counting network which is adaptive to the change in the density of people in the scene, addressing the performance degradation issue observed in the existing CSRNet(Congested Scene Recognition Network) when there are changes in density. To overcome the weakness of the CSRNet, we introduce a system that takes input from the image's information and adjusts the output of CSRNet based on the features extracted from the image. This aims to improve the algorithm's adaptability to changes in density, supplementing the shortcomings identified in the original CSRNet.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.34-42
• /
• 2017

기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.169-174
• /
• 2023

현재 가정이나 사무실 및 공장 등 전력 수요가 증가하면서 전체 전력 사용량도 증가하고 있다. 전력사용의 증가는 에너지 절약에 대한 의식 변화가 나타나면서 대기전력에 대한 관심도도 높아졌다. 가정용 및 사무용 기기는 대기상태에서도 전력을 소모하고 있다. 이에 대기전력의 저감에 대한 필요성이 매우 커지고 있으며 대기전력 1W이하를 목표로 하고 있다. 지능형 콘센트는 근거리 무선망을 이용하여 홈네트워크에 연결하고 콘센트에 연결된 램프나 가전기기의 대기전력을 차단하거나 절감시키는 것이다. 본 연구에서는 근거리 무선망(Zigbee)를 이용하여 콘센트에 연결된 조명램프나 가전기기에서 사용하는 전기의 사용량을 원격으로 모니터링 하고 대기전력을 차단할 수 있는 모니터링 시스템과 지능형 콘센트을 개발하고자 한다. 또한, 개발하는 지능형 콘센트와 모니터링 시스템은 휴대용 장치(리모콘)를 이용하여 사용자가 손쉽게 대기전력을 차단할 수 있다.지능형 콘센트는 대기전력을 저감시킬 뿐만 아니라 화재 방재 시스템에도 응용 가능할 것이다. 대기하는 전력을 차단 하는 장치는 지능형 콘센트와 대기전력 차단 스위치를 포함하므로 누전과 화재를 방지할 것이다.

• 감성과학
• /
• 제23권1호
• /
• pp.103-112
• /
• 2020

현대인의 생활필수품이 된 스마트폰은 단순히 생활필수품을 넘어 현대인들이 과도하게 몰입하게 되는 대상이 되었다. 이로 인해 현대인들의 다수는 스마트폰 중독 현상에 노출되게 되었다. 그러나 이러한 대상 중독 현상은 대상물 자체의 문제를 넘어 이를 이용하는 대상자들의 심리적 특성에 따라 서로 다를 수 있다. 이로 인해 본 연구에서는 대학생들을 대상으로 이들의 스마트폰 중독에 영향을 미치는 요소로써 대학생들의 성인 애착과 내현적 자기애의 특성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 스마트폰 중독 척도, 성인 애착 척도, 내현적 자기애의 척도를 각각 사용하여, 스마트폰 중독, 성인 애착 및 내현적 자기애 수준을 측정하였다. 그리고 스마트폰 중독 정도를 종속변수로 하고, 성인 애착정도와 내현적 자기애 정도를 독립 변인으로 하는 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 불안 애착과 내현적 자기애의 과민/취약성 요인이 스마트폰 중독에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대학생들의 스마트폰 중독 현상을 이해하기 위해서 이에 영향을 미치는 대상자들의 심리적 특성 요소들의 영향에 따라 서로 다른 접근방법이 요구됨을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.296-304
• /
• 2016

최근 국내 통신 사업자와 가전 사업자 중심으로 자신들의 특정 스마트 기기와 네트워크통신망을 활용한 IoT 홈 서비스가 활발하게 제공되고 있다. 이는 사업자 별 전용 장치를 사용해야 하며 월정액 형태의 사용요금을 지불해야 하는 등 사용자의 요구사항을 충족시키지 못하고 있으며 사용자 주도적으로 쉽게 구성할 수 있는 장치와 서비스 환경에 대한 요구가 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 플랫폼과 IoT 홈 게이트웨이로 구성되는 IoT 홈 서비스 환경 구조를 제안한다. 또한 DPWS의 기능을 활용한 IoT 장치의 자동 등록 기능과 MQTT 프로토콜을 통해 게이트웨이와 자동으로 인터페이스를 구축하는 기능을 제공하는 ACOME(Auto-Configuration of MQTT and REST) 메커니즘을 제안한다. 이는 시중에서 쉽게 구할 수 있는 오픈소스 하드웨어인 아두이노에 적용 가능한 라이브러리 형태로 제공하여 사용자의 요구사항을 보다 쉽게 구현할 수 있다. 마지막으로 서비스 및 장치 검색에 관한 성능분석을 위해 ACOME과 DPWS를 비교하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.439-445
• /
• 2020

본 연구는 가전제품 체험 서비스를 디자인할 때 고려해야 하는 요인들에 대한 사용자 경험 연구이다. 직원 없는 비대면 형태의 언택트(Untact) 서비스가 확대되고 있지만, 가전제품 분야에 대한 개발은 아직 초기 단계인 실정이다. 이에 본 연구에서는 스티븐 앤더슨(Stephen P. Anderson)의 감성 인터페이스 제작 모형(Creating Pleasurable Interface Model) 6가지 요인을 기반으로 설문 및 1:1 심층 인터뷰, 참여 관찰을 진행하여 가전제품 체험 서비스에 대한 사용자 경험을 측정 및 분석하였다. 연구 대상에 있어서는 언택트 서비스의 문제로 제기되는 중·장년 및 노년 계층의 디지털 소외를 고려하여 4060세대와 2030세대의 사용자 경험을 비교 연구하였다. 그 결과 신뢰성, 사용성, 유희성 측면에서 반대되는 두 세대의 만족도와 그에 대한 세부적인 내용을 확인할 수 있었다. 이에 관해 본 연구에서 제시하는 시사점이 향후 가전제품 체험 서비스를 디자인함에 있어서 전략적인 도움이 되기를 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.109-116
• /
• 2021

본 논문은 분산자원 집합 거래시장의 활성화와 에너지 관리의 중요성이 증가되면서 에너지 관리 모니터링 기술로서 합산된 전체 전력으로부터 각각의 가전제품의 전력을 찾아내는 비 침입 부하 모니터 기법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 전처리를 통해 각 가전제품들의 power on-off상태가 나오도록 한다. 이러한 데이터를 LSTM을 모델로 사용하여 각 가전제품들의 power on-off 상태를 예측한다. 예측한 상태들을 데이터 후처리를 한 후, 실제 상태들과 비교하여 정확도를 측정한다. 본 논문에서는 전자제품의 개수, 데이터 후처리 방법과 Time step size를 다르게 하여 정확도를 측정하여 비교한다. 전자 제품의 개수가 6개이고, Round함수로 데이터 후처리 방법을 사용하고, Time step size는 6으로 설정하였을 때, 가장 높은 정확도가 나온 것으로 측정되었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.711-718
• /
• 2019

전자파 측정기와 스펙트럼 분석기를 통하여 가정에서 사용되고 있는 여러 종류의 가전제품에서 발생하는 전자파 발생 거동을 조사하였다. 전자레인지 동작 중에 30cm 떨어진 지점에서 측정된 전자파 전력은 8~11mW/㎡ 범위로 측정되었고 저주파 자기장의 강도는 60~80mG, 전기장 강도는 150~160V/m로 측정되었다. 스마트폰 무선 충전 패드의 경우 10cm 떨어진 지점에서 전자파 전력 0.4mW/㎡, 전기장 160V/m, 자기장 1mG로 측정되었다. 전자레인지 및 무선 충전 패드의 경우 10cm 이내로 근접하여 사용할 경우 전기장 크기가 인체 보호 기준을 초과하는 큰 값으로 측정되었으며 인체 유해성이 우려된다. 한편 TV, 헤어드라이어, 냉장고 등의 가전제품은 전자파, 전기장, 자기장 모두 매우 낮은 수준으로 나타났으며 인체 유해성은 없는 것으로 보인다. 전자파 차폐재의 경우 금속 재질의 Cu 패브릭과 메탈 포일은 높은 수준의 전자파 차단 성능을 나타내었으나, 폴리머 필름의 경우는 전자파 차단 특성이 낮은 수준으로 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.101-116
• /
• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.