시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.
19세기말 Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis(Map)이 요네병(Johne's disease)의 원인균임이 밝혀진 이후, 불현성 감염된 동물들의 국제적 이동은 요네병을 전세계로 퍼뜨리기 시작하였다. 이러한 요네병이 축산분야에 나타남과 동시에 새로운 형태의 대장염으로서 요네병과 같은 증상을 나타내는 질병(크론병)이 사람에게서도 나타나기 시작하였다. 그러나 Map이 이러한 새로운 대장염의 원인균이며 인수공통전염병의 원인체라는 인식은 20세기 후반 이러한 질병을 앓고 있는 사람의 조직으로부터 Map을 검출할 수 있게 되고서야 나타나기 시작했다. 본 총설은 어떻게 Map이 축산분야와 사람의 공중보건 측면에서 심각한 문제를 야기시키게 되었고, Map 감염에 의한 대장염 환자의 치료가 어떻게 발전되어 왔는지 간단히 요약하고, 축산에서 Map의 통제를 위한 새로운 백신개발 전략에 대하여 소개한다.
세계 각국은 기후 및 홍수사상의 변화와 이에 따른 각종 수재해 시나리오에 대응하기 위하여 하천제방 유지관리기술을 고도화하고 있는 추세이다. 이러한 세계적 동향에 따라 본 연구에서는 하천제방을 효율적으로 유지관리할 수 있도록 하천제방 안전도맵 평가체계를 제안하고자 한다. 하천제방 안전도맵의 개념은 현행 하천제방의 활동, 파이핑, 육안점검 등의 안전도 지표를 GIS맵 상에 지도형태로 표출함으로써 하천관리자의 유지관리효율을 극대화하는 것이다. 이러한 평가체계를 구축하기 위해서 관련 문헌 및 자료 조사를 통해 활동, 파이핑, 육안점검 등 주요 안전도 지표를 선정하였으며, 각각의 안전도 지표를 A, B, C 등 3등급으로 평가할 수 있는 합리적인 기준을 제시하였다. 제시된 기준을 바탕으로 수치해석을 활용하여 시범구간(남강)에 대한 홍수위지속시간 변화에 따른 활동 및 파이핑 안전도 특성을 평가하였다. 시범평가 결과, 활동의 경우 제내외지 구분 없이 모두 A등급을 만족하였으며, 파이핑의 경우 R2에서 홍수위지속시간이 증가함에 따라 파이핑 등급 C등급으로 감소하는 경향을 확인하였다. 본 연구는 하천제방 안전도맵 평가체계를 제안하는 기획연구로서 하천제방 안전도맵 평가체계를 구축하기 위해서는 추후 개선된 추가 연구, 하천제방 자료의 표준화, 제도 및 관련 법 개선 등이 필요할 것으로 판단된다.
Nanotechnology is the fastest growing area in scientific research and it has important applications in a wide variety of fields. Nevertheless, consumers encountered this new technology without any identification of risks and benefits. Also until now, there are no specific safety evaluation methods for nanotechnology. For this reason, we studied risk communication strategy for nanotechnology to prepare its application in commercialized products on public. A survey was conducted to identify the differences in perception between public (N=110) and expert (N=37) toward applied nanotechnology in food, drugs and cosmetic products. The survey results were used to draw up a risk cognitive map which was introduced by Paul Slovic, and the perception level of public and expert on nanotechnology was evaluated. As a result of the survey, public recognized nanotechnology as "unknown but low dread" risk factor, but expert recognized it as "unknown and high dread" risk factor. These results indicate that there are perception differences between two groups. Several risk communication strategies are reported including care, consensus and risk communication. In the case of nanotechnology, it contains both risks and benefits. Considering the nature of nanotechnology, the "consensus communication" which informs consumers about risks and benefits of issues is the most appropriate strategy.
It is essential to estimate the vehicle localization for an autonomous safety driving. In particular, since LIDAR provides precise scan data, many studies carried out to estimate the vehicle localization using LIDAR and pre-generated map. The road marking always exists on the road because of provides driving information. Therefore, it is often used for map information. In this paper, we propose to generate the Gaussian mixture map based on road-marking information and localization method using this map. Generally, the probability distributions map stores the single Gaussian distribution for each grid. However, single resolution probability distributions map cannot express complex shapes when grid resolution is large. In addition, when grid resolution is small, map size is bigger and process time is longer. Therefore, it is difficult to apply the road marking. On the other hand, Gaussian mixture distribution can effectively express the road marking by several probability distributions. In this paper, we generate Gaussian mixture map and perform vehicle localization using Gaussian mixture map. Localization performance is analyzed through the experimental result.
In 2002 Product Liability Act newly got into effect in Korea so that efforts for Product Safety got a new chance to promote safety standardization. Under the supervision of the Korean Agency for Technology and Standards (ATS) and the Korea Standards Association (KSA), the enterprise titled "Standardization of Product Safety" took the first step in 2000. Thenceforth a lot of standards and guidelines for product safety have been developed. The results of the enterprise were in the type of technical manual as well as report, technical guidelines, and specific technical safety standards. In this paper, the authors narrated those sequential efforts for Product Safety, and introduced the basic concept on which standardization of Product Safety Management System was conducted and individual safety standard has been developed. Based on this systematic concept, a global road-map as well as specific road-maps for developing safety standards in individual industry were supplied. Finally, suggestions for proceeding to the whole risk management system including other risky factors were appended.
최근 기후 및 홍수사상이 변화함에 따라 하천제방 붕괴 및 범람으로 인한 수재해 위험성이 증가하고 있는 추세이기 때문에 각종 수재해 시나리오에 대응 가능한 하천제방 유지관리 기술을 고도화할 필요가 있다. 본 논문에서는 하천제방의 효율적인 유지관리 및 재해 대응성 향상을 위하여 하천제방 안정성에 영향을 주는 주요 요소별 안전도맵 평가체계를 제안하고자 한다. 하천제방 안전도맵은 활동, 파이핑, 육안점검, 세굴, 제체재료 등의 안전도 지표를 GIS맵 상에 지도형태로 표출함으로써 육안으로 신속하게 위험지역을 파악할 수 있고, 피해발생 이후 피해복구를 실시하는 현 국내 제방관리 수준에서 벗어나 선제적인 대응을 통해 하천제방 유지관리의 효율성을 극대화 할 수 있다. 본 논문은 기 제안된 활동, 파이핑, 육안점검 등을 포함한 하천제방 안전도맵 평가체계에 세굴, 제체재료 등을 추가 및 보완한 후속논문으로서, 1)문헌 및 자료 조사를 통한 세굴 및 제체재료 3등급 기준을 제시하였으며, 시범평가를 통해 2)남강지역 좌안 5개소의 홍수위지속시간에 따른 활동 및 파이핑 특성, 3)남강지역 좌/우안 9개소의 세굴 및 제체재료 특성 등을 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 하천제방 안전도맵 평가체계는 향후 하천관리자 행동요령, 보수 보강공법 선정, 소요 예산 산정 등을 연계한 연구가 진행된다면 보다 현실적이고, 활용성 높은 연구가 될 것으로 판단된다.
The scale of disaster and damage witnessed in the 2004 Indian Ocean Tsunami and the 2011 Great East Japan Tsunami has motivated researchers in developing foolproof disaster mitigation techniques for safety of coastal communities. This study focuses on developing tsunami hazard map by numerical modeling at Imwon Port to minimize losses of human beings and property damage when a real tsunami event occurs. A hazard map is developed based on inundation maps obtained by numerical modeling of 3 past and 11 virtual tsunami cases. The linear shallow-water equations with manipulation of frequency dispersion and the non-linear shallow-water equations are employed to obtain inundation maps. The inundation map gives the maximum extent of expected flooded area and corresponding inundation depths which helps in identifying vulnerable areas for unexpected tsunami attacks. The information can be used for planning and developing safety zones and evacuation structures to minimize damage in case of real tsunami events.
An autonomous driving system based on a precise digital map is developed. The system is implemented to the Hyundai's Tucsan fuel cell car, which has a camera, smart cruise control (SCC) and Blind spot detection (BSD) radars, 4-Layer LiDARs, and a standard GPS module. The precise digital map has various information such as lanes, speed bumps, crosswalks and land marks, etc. They can be distinguished as lane-level. The system fuses sensed data around the vehicle for localization and estimates the vehicle's location in the precise map. Objects around the vehicle are detected by the sensor fusion system. Collision threat assessment is performed by detecting dangerous vehicles on the precise map. When an obstacle is on the driving path, the system estimates time to collision and slow down the speed. The vehicle has driven autonomously in the Hyundai-Kia Namyang Research Center.
This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally ineffective since the density of LiDAR layer is low. Our approach solved this problem by applying probability theory. First, we converted all LiDAR point to Gaussian distribution to considers an uncertainty of LiDAR point. This Gaussian distribution represents likelihood of obstacle. Second, we modeled dynamic transition of a static obstacle map by adopting the Hidden Markov Model. Due to the dynamic characteristics of the vehicle in relation to the conditions of the next stage only, a more accurate map of the obstacles can be obtained using the Hidden Markov Model. Experimental data obtained from test driving demonstrates that our approach is suitable for mapping static obstacles. In addition, this result shows that our algorithm has an advantage in estimating not only static obstacles but also dynamic characteristics of moving target such as driving vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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