• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.98-100
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• 2008

최근 무선통신 기술의 발달과 편리성으로 무선 랜의 활용 증가하고 있다. 이와 더불어 무선 랜의 보안 위협과 취약성에 대하여 이슈화 되고 있다. 따라서 IEEE에서는 802.11 표준안을 제정하고 무선 랜의 보안 취약점을 보완하기 위해 802.11i등 새로운 표준들을 제정하고 있지만, 아직까지 해결되지 않은 보안 위협들이 존재한다. 본 논문에서는 액세스 포인트의 비콘 프레임을 이용하여 건물 내 액세스 포인트의 보안 상태 와 비인가 액세스 포인트를 탐지하는 시스템과 RSSI, 삼각측량범 및 칼만필터 알고리즘을 사용한 위치탐지 알고리즘을 제안하고, 기존 탐지 알고리즘과 제안 알고리즘의 결과 비교로 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.278-281
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• 2008

본 논문은 그림자 밝기의 선형적 변화를 비균일하게 양자화하여 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 그림자의 밝기의 선형성 적용은 기하학 정보, 광원의 종류 및 방위에 독립적일 수 있다는 장점이 있다. 이 기법은 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형의존성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하기 위해 양자화 한다. 이때 선형성을 증가시키 위해 등비수열을 이용하여 비균일 양자화한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형의존성이 높은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.356-358
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• 2013

본 논문은 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템의 3가지 알고리즘을 제안한다. 낙상감지시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 계산한 낙상 파라미터인 가속도 크기와 각도를 이용한다. 제안한 낙상감지시스템의 성능평가를 위해서 남자 2명과 여자 2명에 대해서 4가지 일상생활과 3가지 낙상상황에서 560개 데이터 값을 얻은 후에 3 가지의 알고리즘을 적용하여 최대 98.33%의 sensitivity와 94.37%의 specificity 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.207-208
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• 2021

본 논문에서는 스마트 폰의 가속도(Accelerometer) 센서와 GPS 센서 및 Kakao Map, Kakao OPEN API 기반을 이용하여 아동, 기저질환자 및 노약자 등의 사용자들이 위험한 상황에 노출되었을 때 자동으로 구조 요청 서비스를 제공하는 낙상 감지 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 낙상, 넘어짐 등을 감지하여 보호자에게 SMS 및 카카오톡으로 구조 요청 메시지를 자동으로 전송한다. 안드로이드의 가속도 센서는 사용자의 가속도 및 각도를 계산하여 낙상 및 넘어짐을 감지하고, GPS 센서를 통해 사용자의 현재 위치를 카카오 맵에 표시하고, 구조 요청 메시지를 자동으로 전송함으로써 사용자가 긴급한 상황에서 구출되도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.547-550
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• 2020

노인인구의 급증에 따라 노인 건강에 대한 관심이 증가하였고 노인 낙상을 발견하는 방법에 대한 관심도 함께 대두되기 시작하였다. 낙상 사고의 경우 낙상을 일으킨 원인보다 낙상이 제때 감지되지 않아 발생하는 이후의 상황이 더욱 심각한 결과를 초래한다. 따라서 낙상이 발생했을 때, 바로 낙상을 감지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 다양한 낙상 검출을 위한 방법이 존재하지만 그 중 착용이 쉽고 원격지에서 관찰 및 관리가 가능한 웨어러블(Wearable) 기기의 센서 데이터를 사용한 낙상 검출을 진행하였다. 본 논문에서는 머신 러닝 모델들을 사용해서 낙상 검출 성능 비교 및 적절한 모델을 제안한다. 기계 학습 기반의 모델인 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 실제 측정된 데이터에 낙상 검출 학습 능력을 정량화하였다. 또한, 모델의 입력 값에 적용한 데이터 분할, 전처리 및 특징 추출 방법을 통해서 효율적인 낙상 검출을 위한 기계학습 관점에서의 타당성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.21-22
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• 2023

본 논문에서는 낙상과 비낙상 구별을 위한 분류 모델을 제안한다. 일상생활과 낙상을 구분해 내는 것은 낙상이 발생하기 이전에 감지하고 사고를 예방할 수 있다. 낙상은 일상생활 중 일어나기 쉬우며, 노인들에게는 골절 및 기관 파열 등과 같은 심각한 부상을 초래할 수 있기 때문에 낙상 방지를 위한 낙상과 비낙상 행동의 구분은 중요한 문제이다. 따라서 실시간으로 수집되는 다양한 활동에서의 센서 데이터를 활용하여 낙상과 비낙상의 행동을 구분하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.287-288
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• 2023

우리 사회가 고령화시대로 접어들면서 낙상은 매우 심각한 사회문제가 되고 있으며 정확한 낙상 감지 기술의 수요도 늘고 있다. 본 연구는 웹 캠을 이용한 개선된 낙상감지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 RGB 영상을 기반으로 스켈레톤 포즈 추출, 데이터 가공, GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 알고리즘을 적용한 낙상 감지 실험 및 감지 결과 분석의 과정이 포함된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.422-423
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• 2023

고령화 사회로 인한 노인의 건강과 안전에 대한 관심이 증가함에 따라 낙상 문제는 더욱 중요해졌다. 기존 연구들은 영상에서 인체의 관절위치를 측정하고 이것만을 활용하여 낙상을 감지했지만, 본 논문에서는 방향과 속력 정보를 추가하여 탐지 능력을 향상시켰다. 실험결과 기존 방식에 비해 향상된 성능을 관찰할 수 있었다.

• Korean Journal of Veterinary Service
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• v.38 no.2
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• pp.89-94
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• 2015

Respiratory disease in pigs is common in modern pork production worldwide and is often referred to as porcine respiratory disease complex (PRDC). PRDC is polymicrobial in nature, and results from infection with various combinations of primary and secondary respiratory pathogens. The control of swine respiratory disease requires an understanding of the interactions between the organisms that can cause this illness, the pig and management of the environment. This study was carried out to investigate the lesion of red internal organs in slaughtered pigs and provided assistant data for pig farms. A total of 900 lung samples, 45 farms were collected randomly from slaughtered pigs in Jeonbuk province from April to December in 2014. Gross lesions such as swine enzootic pneumonia (SEP), pleuritis, pleuropneumonia, pericarditis, liver white spots were examined for the pigs. Overall prevalence of SEP was 70.8%. According to season, the incidence occurred higher in summer than winter, fall and spring. The mean SEP score was 1.4, the highest incidence occurred in fall. The prevalence of pleuropneumonia, pleuritis, pericarditis, and milk spot was 26.1%, 71.4%, 2.8%, 21.6%, respectively. In the detection of pathogens, PRRS was not detected, PCV2 was positive in 87.6%.