• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1120-1131
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• 2016

본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.69-78
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• 2023

In this paper, IO+5G dedicated hardware is developed and an AI device communication system equipped with a 5G is designed and tested. The AI device communication system equipped with a 5G receives the collected real-time images and the information collected from the IoT sensor in real time is to analyze the information and generates the risk detection events in the AI processing board. The event generated in the AI processing board creates a 5G channel in the dedicated hardware equipped with IO+5G. The created 5G channel delivers event video to the control video server. The 5G based dongle network enables faster data collection and more precise data measurement compared to wireless LAN and 5G routers. As a result of the experiment in this paper, the average test result of the 5G dongle network is about 51% faster than the Wi-Fi average test result in downlink and about 40% faster in uplink. In addition, when comparing the test result with terms of the 5G rounter to be set to 80% upload and 20% download, the average test result is that the 5G dongle network is about 11.27% faster when downloading and about 17.93% faster when uploading. when comparing the test result with terms of the the router to be set to 60% upload and 40% download, the 5G dongle network is about 11.19% faster when downlinking and about 13.61% faster when uplinking. Therefore, in this paper it describes that the developed 5G dongle network can improve the results by collecting data and analyzing it faster than wireless LAN and 5G routers.

• 시큐리티연구
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• 제36호
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• pp.387-416
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• 2013

본 연구는 2010년 서울에서 개최된 G20 정상회의 행사의 안전활동 문제점을 도출하여 이를 토대로 향후 우리나라에서 개최될 국제회의 안전활동에 대한 발전방안을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 G20 정상회의 행사에 직접 참여한 경찰, 소방, 군, 국정원 등 안전기관의 문제인식 차이를 통하여 제반적인 문제점을 도출해 보고자 한다. 이를 위해 G20 정상회의 행사에 차출되어 근접 근무한 4개 안전기관 직원을 대상으로 델파이방법에 의해 의견을 수렴, 국제회의의 단계별 구성요소 및 문제점을 파악하고 구성요소별로 문제인식에 대한 통계처리를 실시하였다. 이와 함께 안전기관 전문가 4명과 1:1 면담결과를 통하여 국제회의 행사에 있어서 행사장에서 주로 이루어지는 실시단계는 어떤 역할을 수행하며 그 중요성이 무엇인지를 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째, '안전의전 부문'으로 의전과 안전은 순치관계로 비유될 정도로 상호 상생이 필요하기 때문에 더욱 긴밀한 협력과 정보교환이 요구된다. 둘째, '상황관리 부문'에서는 준비기획단을 중심으로 광역지자체, 제 안전기관간의 신속하고 유기적인 정보교환 및 기능별, 장소별로 분산된 모든 안전인력을 통합적으로 운용할 수 있도록 각 안전기관의 상황실간 협조체제를 강화해야 한다. 셋째, '안전인력자원관리 부문'에서는 제 안전인력이 행사에 전념할 수 있는 시스템을 강구하고, 여건이 충족될 수 있도록 지도층의 격려와 관심이 필요하다. 넷째, '지자체협조지원 부문'에서는 국제회의 개최도시의 광역지자체는 국제회의 각종 시설의 운영, 회의운영 지원, 관광 등 행사 파급효과 달성, 숙박시설 서비스의 극대화, 교통시설의 정비 등에서 1차 책임을 수행하므로 시 도지사의 관심 하에 특별점검을 수행해야 한다.

• 융합정보논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-13
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• 2017

우리나라 등록 장애인은 선천적 장애보다 후천적 사고 등으로 인해 발생되는 경우가 더 많은 것으로 나타나고 있다. 이러한 현상은 앞으로 지속되어 후천적 장애로 인한 발생률이 더욱 증가할 것이다. 이러한 변화가 두드러지게 나타나고 있음에도 불구하고 장애인에 대한 사회적 인식은 여전히 부정적이다. 특히, 대학생은 생애주기별 발달에 따라 성인기 초기라 할 수 있는데, 이 시기는 다양한 대인관계와 획일화된 틀에서 벗어나 다양한 분야에서 활동하고, 대학 교육에서 배운 지식과 기술을 가지고 자기 자신만의 생각과 이념을 정립해 가는 시기이다. 따라서 사회에 진입하기 바로 전 시기인 대학생들의 장애인에 대한 인식을 알아보고 부정적인 편견이나 태도를 가지고 있으면 그것을 긍정적인 태도로 개선시킬 방안을 찾아보고자 한다. 연구의 대상은 충청도지역 13곳의 대학교를 방문하여 무작위로 설문을 조사하여 총 250명의 설문 중 235명의 설문을 대상으로 선정하였고, SPSS(ver. 18.0)프로그램을 이용하여 분석하였다. 분석기법으로는 연구대상의 인구사회학적 특성을 파악하기 위한 빈도분석 및 기술통계, 신뢰도 분석, 태도의 차이를 알아보기 위해 t-test와 one-way ANOVA를 실시하였다. 결론적으로 일시적이고 이벤트적인 교육이 아닌 올바른 정보 및 지식, 인권, 장애, 다양성 등에 대한 긍정적 인식과 태도를 기를 수 있도록 해야 한다. 본 논문은 지역이 한정되어 있어 전국의 대학생으로 일반화하기 힘들다는 한계점을 가진다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.401-406
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• 2017

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.116-123
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• 1994

본 논문에서는 직선특징을 포함한 2차원 패턴에 대하여 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변하게 인식할 수 있는 새로운 광/디지틀 패턴인식 방법을 제안하였다. 제시한 방법은 먼저 패턴의 직선특징을 Hough변환과 threshold과정을 통해서 추출한다. 두 번째로 추추된 특징에 본 논문에서 유도된 수식을 적용하여 불변성을 부여한다. 마지막으로 추출된 패턴의 불변특징을 신경회로망으로 학습시켜 패턴인식에 사용하였다. 제시한 방법의 유용성 확인을 위해 9개의 2차원 직선패턴으로 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며, 결국 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변한 인식이 가능하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1779-1785
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• 2018

본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 오차 보정 방안을 제안하였다. 스마트 기기를 통한 상황인식에서 기기의 특성상 필수적인 상황 정보 센싱을 함에 있어서 오차가 불가피하게 발생하고, 이는 예측 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 칼만필터의 오류보정 알고리즘을 적용하여 스마트기기의 3축 가속도 센서에서 입수되는 신호 값을 보정하였다. 결과적으로 시계열 데이터를 이루는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고하는 데이터에 대한 처리 과정에서 발생하는 오차를 칼만필터를 통하여 효과적으로 제거할 수 있었다. 이 연구가 차후 개발되어질 실시간 상황인지 시스템의 성능을 향상시켜 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.60-65
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• 2018

본 논문에서는 양서류 울음소리 구별을 CNN(Convolutional Neural Network)에 적용하기 위한 방법으로 공분산 행렬과 모듈로그램(modulogram)을 제안한다. 먼저, 멸종 위기 종을 포함한 양서류 9종의 울음소리를 자연 환경에서 추출하여 데이터베이스를 구축했다. 구축된 데이터를 CNN에 적용하기 위해서는 길이가 다른 음향신호를 정형화하는 과정이 필요하다. 음향신호를 정형화하기 위해서 분포에 대한 정보를 나타내는 공분산 행렬과 시간에 대한 변화를 내포하는 모듈로그램을 추출하여, CNN의 입력으로 사용했다. CNN은 convolutional layer와 fully-connected layer의 수를 변경해 가며 실험하였다. 추가적으로, CNN의 성능을 비교하기 위해 기존에 음향 신호 분석에서 쓰이는 알고리즘과 비교해보았다. 그 결과, convolutional layer가 fully-connected layer보다 성능에 큰 영향을 끼치는 것을 확인했다. 또한 CNN을 사용하였을 때 99.07 % 인식률로, 기존에 음향분석에 쓰이는 알고리즘 보다 높은 성능을 보인 것을 확인했다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.370-379
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• 2016

최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1928-1934
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• 2009

본 논문에서는 센서 투명성을 지원하는 센서노드 운영체제에서 MCU가 슬립모드일 때 센서의 전원도 같이 차단할 수 있는 전력관리 기법을 제안한다. 전원 차단이 가능한 센서인지를 구별하기 위해 센서의 종류를 이벤트 센서와 폴링 센서로 구분하고 이들을 지원하기 위한 스케쥴러를 설계하였다. 성능 분석을 위해 기존 센서네트워크 운영 체제인 Nano-Q+에서 센서에 대한 표준 인터페이스를 지원하는 센서 투명성 기능을 구현하고, MCU와 함께 센서를 자동으로 슬립모드로 바꿀 수 있는 전력 관리자를 설계, 구현하여 성능을 분석하였다.