• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.781-788
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• 2013

본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.

• 한국도시철도학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.269-278
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• 2018

철도용 지장물검지장치는 2004년 고속철도와 함께 도입되어 산사태, 낙석 및 과선교로 부터의 낙하물과 같은 장애물에 의한 사고를 예방하고 있다. 다만 기존의 시스템은 검지선의 단선 여부에 대한 사항밖에 검지가 불가능 하여 산사태나 과선교 위로의 물체 낙하 등에 대한 검지에 제약이 있는 것이 사실이다. 이에 이번 연구에서는 OTDR, 광펜스 및 검지용 카메라로 구성되어 개선된 지장물검지시스템을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 시스템은 단선 상태에 대한 검지 이외에도 광펜스에 대한 가압 및 특정지역에 대한 영상 검지가 가능하도록 구성된다. 개발 시스템의 핵심부인 광펜스 및 OTDR에 대한 프로토타입 시작품을 제작하고 기능시험을 실시하였으며, 개선된 검지 능력을 입증하기 위한 결과들을 획득하였다. 추후 연구에서는 현장함 설계 및 환경시험을 실시할 예정이며 이후 현장 시험을 진행할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.279-287
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• 2006

이 논문은 스테레오 영상을 이용하여 응급상황을 인식하기 위하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사람의 다양한 동작에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 3차원 정보를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 두 대의 카메라 영상에서 각각 배경을 생성한 다음에 배경 영상과 입력 영상의 차이를 이용하여 움직임 객체를 추출하였다. 그리고 움직임 객체를 포함하는 사각형을 생성한 다음 두 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 3차원 정보를 추출하였다. 3차원 공간상에서의 사각형의 너비와 높이의 변화량과 사각형 중심점 위치의 변화량 각각에 대하여 동작 인식률을 실험하였다. 실험 결과 너비와 높이의 특징 값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.197-206
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• 2003

With the growing usage of the networks, the world-wide Internet has become the main means to exchange data and carry out transactions. It has also become the main means to attack hosts. To solve the security problems which occur in the network such as Internet, we import software products of network security elements like an IDS (Intrusion Detection System) and a firewall. In this paper, we have designed and constructed the General Simulation Environment of Network Security model composed of multiple IDSes and a firewall which coordinate by CNP (Contract Net Protocol) for the effective detection of the intrusion. The CNP, the methodology for efficient integration of computer systems on heterogeneous environment such as distributed systems, is essentially a collection of agents, which cooperate to resolve a problem. Command console in the CNP is a manager who controls tie execution of agents or a contractee, who performs intrusion detection. In the Network Security model, each model of simulation environment is hierarchically designed by DEVS (Discrete EVent system Specification) formalism. The purpose of this simulation is to evaluate the characteristics and performance of CNP architecture with rete pattern matching algorithm and the application of rete pattern matching algorithm for the speeding up the inference cycle phases of the intrusion detection expert system.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1180-1183
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• 2020

최근 들어 IoT와 스마트홈의 발전에 따라 낙상 사고 감지, 화상 위험 감지와 같이 일상 생활에서의 안전 감지 기능이 많이 보급되기 시작했다. 이러한 안전 감지 기능은 대부분 인공지능에 의해 수행된다. 그러나 실험실 환경에서 안전 감지의 정확도만 평가하는 경우에는 실제로 일상 생활 환경에서 체감하게 되는 성능과 꽤 큰 차이를 보이는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 사용하는 두 가지 기법인 리빙랩과 혼동 매트리스를 소개한다. 리빙랩은 단순히 일상 생활환경의 모사를 넘어서 사용자가 직접 기술 개발 및 제품 설계에 참여할 수 있는 통로가 된다. 또한 혼동 매트리스에서 도출되는 다양한 성능 척도는 사용 목적에 적합하게 인공지능 시스템의 성능을 평가하는데 큰 도움을 준다.

• 센서학회지
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• 제22권1호
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• pp.54-64
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• 2013

In this study, we developed a falling recognition system to transmit SMS data through CDMA communication using a three axises acceleration sensor and a two axises gyro sensor. 5 healthy men were selected into a control group, and the fall recognition system using the three axises acceleration sensor and the two axises gyro sensor was devised to conduct an experiment. The system was attached to the upper of their sternum. According to the experiment protocol, the experiment was carried out 3 times repeatedly divided into 3 specific protocols: falling during gait, falling in stopped state, and falling in everyday life. Data obtained in the falling recognition system and LabVIEW 8.5 were used to decide if falling corresponds to that regulated in an analysis program applying an algorithm proposed in this study. In addition, results from falling recognition were transmitted to designated cellular phone in a SMS (Shot Message Service) form. These research results show that an erroneous detection rate of falling reached 19% in applying an acceleration signal only; 6% in applying an angular velocity; and 2% in applying a proposed algorithm. Such finding suggests that an erroneous detection rate of falling is improved when the proposed algorithm is applied incorporated with acceleration and angular velocity. In this study therefore, we proposed that a falling recognition system implemented in this study can make a contribution to the recognition of falling of the aged or the disabled.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.461-462
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• 2022

최근 지속적인 출산율의 감소와 평균수명의 증가로 인하여, 대한민국의 초고령 사회는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 핵가족 형태가 보편화되며 1인 가구도 함께 늘고 있어서 홀로 사는 노인의 수 역시 증가하는 추세이다. 주거 공간에서 낙상사고와 같은 고령화 안전사고가 많이 발생하고 있다. 혼자 사는 독거노인들의 경우 사고 발생 즉시 대처가 가능한 보호자가 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MediaPipe를 이용한 낙상사고 감지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 MediaPipe를 이용해서 카메라를 통해 실시간으로 수신된 영상에서 사람을 인식하고, 자세 유형 분석을 통해 낙상사고 발생 여부를 판별하여 애플리케이션을 통해 보호자에게 현장 상황을 알려주는 시스템이다. 낙상사고가 발생했다면 보호자용 애플리케이션을 통해 사고 발생 알림 및 현장 사진을 보여준다. 이와 같은 기술을 활용하여 응급상황에 처한 노인을 빠르게 구조하며 독거노인의 생활안전사고 문제를 해결하는 데에 기여하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2377-2398
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• 2023

In our daily lives, we engage in a variety of tasks that rely on our senses, such as seeing. Blindness is the absence of the sense of vision. According to the World Health Organization, 2.2 billion people worldwide suffer from various forms of vision impairment. Unfortunately, blind people face a variety of indoor and outdoor challenges on a daily basis, limiting their mobility and preventing them from engaging in other activities. Blind people are very vulnerable to a variety of hazards, including falls. Various barriers, such as stairs, can cause a fall. The Internet of Things (IoT) is used to track falls and send a warning message to the blind caretakers. One of the gaps in the previous works is that they were unable to differentiate between falls true and false. Treating false falls as true falls results in many false alarms being sent to the blind caretakers and thus, they may reject the IoT system. As a means of bridging this chasm, this paper proposes an intelligent shoe that is able to precisely distinguish between false and true falls based on three sensors, namely, the load scale sensor, the light sensor, and the Flex sensor. The proposed IoT system is tested in an indoor environment for various scenarios of falls using four models of machine learning. The results from our system showed an accuracy of 0.96%. Compared to the state-of-the-art, our system is simpler and more accurate since it avoids sending false alarms to the blind caretakers.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.287-295
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• 2010

Water level of the Tonle Sap is largely influenced by the Mekong River. During the wet season, the lacustrine landform and vegetated areas are covered with water. Change detection in this area provides information required for human activities and sustainable development around the Tonle Sap. In order to detect the changes in the Tonle Sap floodplain, fifteen ALOS-PALSAR L-band data acquired from January 2007 to January 2009 and examined in this study. Since L-band is able to penetrate into vegetation cover, it enables us to study the changes according to water level of floodplain developed in the rainforest. Four types of images were constructed and studied include 1) ratio images, 2) correlation coefficient images, 3) texture feature ratio images and 4) multi-color composite images. Change images (in each 46 day interval) extracted from the ratio images, coherence images and texture feature ratio images were formed for detecting land cover change. Two RGB images are also obtained by compositing three images acquired in the early, in the middle and at the end of the rainy season in 2007 and 2008. Combination of the methods results that the change images present the relationship between vegetation and water level, leaf fall forest as well as cultivation and harvest crop.

• 대한환경공학회지
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• 제37권5호
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• pp.303-311
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• 2015

이 연구는 영산강 수계 중 수체를 대상으로 10종의 과불화 화합물 (perfluorinated compounds, PFCs)로 인한 오염실태를 파악하기 위한 모니터링을 수행 하였다. 시료채취는 영산강 전수계에 걸쳐 있는 총 18지점에서 이루어졌고, 5-6월인 봄철과 10월인 가을철 두 번에 걸쳐 시료가 채취되었다. 10종의 PFCs 오염물을 대상물질로 하여 분석한 결과, 물 시료 중 농도는 PFOS (perfluorooctanesulfonate)가 20.8-92.0 ng/L, PFOA (perfluorooctanoate)가 method detection limit (MDL)-28.40 ng/L로 검출되었으며 PFNA (Perfluorononanoate)가 MDL-42.20 ng/L, PFHxS (perfluorohexanesulfonate)가 MDL-11.47 ng/L로 나타났다. PFOS는 봄과 가을철 모두에서 검출빈도와 그 농도가 높았고, PFOA와 PFNA는 대체로 봄철이, PFHxS의 경우는 가을철에 검출빈도와 농도가 높은 것으로 조사되었다. 하지만 상기 4종을 제외한 다른 PFCs 화학종은 검출빈도가 낮고 매우 낮은 농도인 것으로 나타났다. 하 폐수처리장이 위치한 광주의 도심지역 수계지역의 수체 시료에서 검출된 PFCs의 농도는 타 영산강 수계내 수체 시료에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다.