• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권1호
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• pp.95-104
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• 2007

TV, 비디오 스트림과 같은 이동성 멀티미디어 서비스는 3세대 이상의 이동통신(IMT-2000)에서 점차 중요한 위치를 차지하고 있다. 멀티미디어 통신은 해를 거듭할수록 그 수요가 늘어가고 IP 기술이 멀티미디어와 같은 대용량 트래픽의 효과적인 전송을 담당할 수 있는 방법으로 고려되면서 그 입지가 견고해 지고 있다. IP 기반의 IMT 네트워크 플랫폼은 IMT-2000으로부터 진화한 것이다. 유비쿼터스 플랫폼으로서의 IP 기반의 IMT 네트워크의 구조는 세 부분으로 나누어진다. 먼저 네트워크 제어 플랫폼(NCPF)과 서비스 제공 플랫폼(SSPF)을 포함한 미들웨어와 IP 백본(IB-BB), 마지막으로 센서 네트워크를 포함하는 접속 네트워크이다. 이동성관리(MM) 구조는 라우팅 정보와 지역정보를 따로 관리하기 위해 NCPF 내에 정의되었고 현재 IP 기반 IMT 네트워크에서 일반적으로 사용하고 있는 멀티캐스트 관리 기법은 리모트-서브스크립션이다. 하지만 리모트-서브스크립션은 멀티캐스트 트리의 송신자가 다른 네트워크 장소를 이동한 경우 모든 멀티캐스트 트리를 다시 생성해야 하는 문제를 가지고 있다. 이 문제를 해결하고자 본 논문에서는 NCPF 내부에 멀티캐스트 매니저를 두는 방안을 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.84-91
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• 2009

본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.622-629
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• 2019

최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권1호
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• pp.53-65
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• 2021

국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1266-1271
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• 2022

반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.130-144
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• 2023

최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.

• 시큐리티연구
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• 제30호
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• pp.33-60
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• 2012

기계경비업무의 오경보는 불필요 출동에 따른 기계경비원의 사기저하, 업무량 증가에 따른 피로도 증가, 기계경비업자의 경영상 부담 증가, 고객의 불신으로 기계경비서비스 이용률 하락 등 여러 가지 심각한 부작용을 초래하게 된다. 따라서 본 연구에서는 현재 한국 기계경비업무의 오경보 대응책을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 오경보 대책의 시스템적 해결과제와 정책적 과제를 제시하였다. 시스템적 해결과제는 첫째, 기계경비업자는 최초 경비대상시설에 대한 Security Consulting 및 Security Planning 시점부터 정확하고 세밀하게 기계경비시스템을 구축하여야 한다. 둘째, 영상관제시스템의 설치 운용을 장려해야 한다. 셋째, 감지기 결선의 구분설치가 요구된다. 넷째, 시스템의 주요 원인별 오경보 대책을 마련해야 한다. 그리고 '세트 해제 알림음' 발생장치 설비 의무화를 검토해야 하며, 감지기별 특성에 따른 오경보 대책이 마련되어 표준화되어야 한다. 다섯째, 보수점검을 강화해야 한다. 오경보 대책의 정책적 과제는 첫째, 교육훈련의 강화가 요구된다. 기계경비업자 스스로 개별적 양성교육과정을 운영하거나 또는 "경비업법"상의 직무교육시 오경보 대책 등에 대한 집중적인 교육이 필요하다. 둘째, 법제적 규제강화와 장치의 마련이 요구된다. 경찰기관에서 오경보관련 서류를 표준화하여 서식으로 제공하고, 이러한 서류를 정기적인 신고사항이나 제출서류로 의무화한다면 향후 오경보 대책이 실질적인 자료에 기초하여 좋은 대책들이 나올 수 있을 것으로 기대된다. 셋째, 오경보 대책방안을 논의할 수 있는 '기계경비업무 오경보 대책 협의회'와 같은 협력기구의 구성과 운영을 제안한다. 넷째, 기계경비업자와 기계경비지도사의 관심과 역할 증대가 요구된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제44권2호
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• pp.52-58
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• 2012

Patients with obstructive sleep apnea (OSA) often have more aggravated symptoms in the supine position. We tried to investigate the clinical characteristics and the predictive factors for positional OSA. Polysomnographic data were reviewed for OSA patients (apnea hypopnea index, $AHI{\geq}5$) from April, 2008 to April, 2011 at the Asan Medical Center. Clinical data, comorbid medical condition data and questionnaires (SF-36, MFI-20, ESS, BDI, STAI) were assessed. All patients were classified into two groups: positional patients (PP) group and non-positional patients (NPP) group. PP was defined as a patient who had the AHI in the supine position was at least twice as high as that in the lateral position. The body position of patients was confirmed by sleep position sensor and video monitor. All patients had at least 30 minutes of positional and 30 minutes of non-positional sleep. We compared clinical, medical, polysomnographic data, and questionnaire results between two (PP and NPP) groups and investigated predictive factors for the PP group using binary logistic regression analysis. In total, 371 patients were investigated. 265 (71.4%) was categorized as PP group and 106 (28.5%) as NPP group. The mean age ($mean{\pm}SD$) was higher in the PP group ($52.4{\pm}9.8$) than in the NPP group ($49.5{\pm}11.9$) (p<0.05). Comparison of sleep parameters between the PP and the NPP group showed that the PP group had significantly lower BMI (PP: $26.1{\pm}3.2kg/m^2$; NPP: $27.8{\pm}4.3kg/m^2$, p<0.001), neck circumference (PP: $39.7{\pm}2.8cm$; NPP: $41.5{\pm}3.7cm$, p<0.001) and hypertension rate (PP: n=89/265 (33.5%); NPP: n=48/106 (45.2%), p=0.0240). In the PP group, the percentage of deep sleep (PP: $8.7{\pm}8.1%$; NPP: $5.6{\pm}7.0%$, P=0.001) and rapid eye movement (REM) (PP: $17.5{\pm}6.1%$; NPP: $14.0{\pm}6.9%$, p<0.001) were significantly higher whereas the percentage of light sleep (stage N1) was significantly lower than the NPP group (PP: $30.4{\pm}12.3$; NPP: $44.5{\pm}20.8%$, p<0.001). During the sleep, the AHI in the supine position (PP: $48.6{\pm}19.5$; NPP: $60.5{\pm}22.6$, p<0.001) and in the non-supine position (PP: $9.4{\pm}8.9$; NPP: $48.4{\pm}24.8$, p=<0.001) were significantly lower and the minimal arterial oxygen saturation in non-REM sleep was significantly higher in the PP group (PP: $80.3{\pm}7.6$; NPP: $75.1{\pm}9.9$, p=<0.001). There were no significant differences in all questionnaires including quality of life. The results of the binary logistic regression analysis showed that age, the amount of REM sleep(%) and AHI were significant predictive factors for positional OSA. The significant predictive factors for positional OSA were older age, higher percentage of REM and lower AHI. The questionnaire results were not significantly different between the two groups.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.811-825
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• 2023

데이터 활용을 통한 지능형 행정서비스 정책을 적극적으로 추진하고 있는 정부 기조에 따라, 재난안전관리 분야도 신종·복합재난에 효율적으로 대응하기 위한 데이터 기반의 상황관리시스템을 구축·운영하고 있다. 하지만 재난 상황 발생 시 현장 상황 파악에 어려움이 있고, 방대한 데이터의 표출만으로는 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보를 제공하는 데 여전히 한계가 있다. 본 논문은 재난안전상황실 근무자의 상황관리 업무에 대해 지능정보기술을 활용하여 지능화 및 효율화에 필요한 구체적인 기술 도출을 목적으로 한다. 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 개별 면담 및 조사를 통해 재난 상황관리 업무 범위와 GIS 통합상황관리시스템의 활용 상황 및 시스템에 구축된 데이터의 용도와 특징을 조사·분석하였다. 그리고 상황관리 업무의 지능화 및 효율화에 필요한 기술을 도출하기 위하여 신속·정확한 현장상황 파악, 데이터 기반 상황판단, 효율적 상황관리 업무 지원을 전략으로 하여 실행과제를 정의하고, analytic hierarchy process (AHP) 분석을 통해 실행과제의 중요도를 평가하여 우선순위를 결정하였다. 그 결과 상황관리 효율화를 위해서는 영상 및 센서 데이터에 대한 수집·분석·관리와 사람이 수행하는 경우 많은 시간이 소요되거나 오류가 있을 수 있는 작업, 즉 상황관련 자료 수집 및 보고서 작업에 지능정보기술 활용이 필요한 것으로 분석되었다. 결론적으로 상황관리 지능화 전략 가운데 중요도가 높은 신속하고 정확한 현장상황의 파악과 효율적 상황관리 업무 지원이 우선적으로 상황관리 지능화 기술 개발 대상으로 추진할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.