• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.35-42
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• 2024

본 연구에서는 움직임 센서 모듈과 딥러닝을 활용하여 반려견의 행동을 실시간으로 인식하고 분석하는 방법을 제안한다. 일반적으로 반려견의 행동을 파악하는 홈 CCTV(Closed-Circuit Television)는 개인의 사생활 보호 문제와 보안 이슈가 있어 이를 극복하기 위한 새로운 기술의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 움직임 센서에서 측정되는 데이터를 기반으로 반려견의 행동을 분석하고 케어할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 비교하여 반려견 행동 분석에 적합한 모델을 선정하고 최적화를 하였으며, 실험 결과, 제안된 MLP 모델은 평균 82.19%의 정확도를 보이는 것을 확인하였으며, 모델 경량화를 통해 임베디드 환경에서 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1228-1231
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• 2017

The development of ICT brings the change in daily life and the digitized data are increasing in usage. The combination between GPS and internet results in extensive diffusion of space related information by way of smartphone, sensor and SNS. Jeju Island is only one special self-governing province in Republic of Korea and deserves to be proud of the unique culture, having those designated Intangible Cultural Heritage from UNESCO such as Culture of Jeju Haenyeo or Women Divers and Jeju Chilmeoridang Yeongdeunggut or Exorcism of Praying big Catch. In this paper, I suggest how to preserve fadable tradition economically and technically and expect to develop Haenyeo fitted portable sensors and IoT platform.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권4호
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• pp.329-332
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• 2017

본 연구는 기존 운동기기에 부착 가능한 새로운 운동중량, 횟수 자동측정기기의 개발을 위하여 센서모듈과 운동정보획득 알고리즘을 이용하여 운동의 양을 측정할 수 있는 시스템의 운동 계측성능 평가에 관한 것이다. 개발된 시스템은 기존 사용되고 있는 운동기기에 손쉽게 장착할 수 있도록 설계하였으며 측정된 데이터는 스마트폰에 블루투스로 전달 가능하도록 하였다. 실험결과 운동습관이 다른 3명의 사용자로부터 무게 및 횟수를 작은 오차로 검출할 수 있었다. 본 시스템은 사용자의 운동을 측정하여 운동데이터 활용이 가능한 각종 기기에 전달함으로써 개인 맞춤형 헬스케어 시스템 및 재활치료 시스템에도 적용이 가능하다는 장점을 가지고 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.35-45
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• 2016

인간의 생체리듬 조절에 관여하는 멜라토닌 호르몬은 빛의 특정 단파장 비율에 따라 민감하게 반응한다. 단파장 비율이 고정된 기존 조명 빛은 재실자 생체리듬 교란 및 수면장애 현상을 초래한다. 특히 교대근무자의 경우, 일정치 않은 근무시간과 항시 동일한 빛 환경으로 인해 생활패턴이 불규칙적으로 변화하여 집중력 저하로 사고 발생의 위험도가 높아지거나 퇴근 이후 숙면을 취하지 못하는 등 건강한 일상생활을 유지하는 데 부정적 영향을 초래한다. 본 논문에서는 교대근무자를 대상으로 근무 또는 퇴근 시점에 따라 각성 및 수면에 적합한 조명 빛을 손쉽게 계측 및 제어할 수 있는 스마트폰 기반의 파장 제어 가능한 LED 조명시스템을 제안한다. 먼저, LED 조명을 대상으로 조광제어비율에 따라 변화하는 조명 빛 특성을 스마트폰에 내장된 컬러센서 및 외부에 연동된 소형 스펙트로미터(Mini-Spectrometer)를 통해 계측한 후 데이터베이스에 저장하고, 저장된 광 특성 데이터를 기반으로 계측 모듈과 조명제어모듈을 구현한다. 교대근무자를 대상으로 시스템 처리 절차에 따라 '근무' 시간대에는 각성이 필요한 시점으로 파악하여 작업유형에 따라 분류한 목표조도를 고려하여 단파장 비율이 최대치인 제어비율로 서비스하고, '퇴근' 무렵에는 자연스럽게 수면 상태에 진입할 수 있도록 단파장 비율이 최소치인 제어비율로 조명 빛을 가변화한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1019-1024
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• 2019

본 논문에서는 영상 및 인체 감지 센서를 활용한 새로운 슬리핑 차일드 체크 시스템을 설계 및 제작 할 계획이다. 그에 따라 아두이노 기반의 주 제어 장치로 인체감지 센서 및 온도 센서의 데이터 수집을 통해 차량 내부에 사람 유무와 특정한 온도에 따라 발생 할 수 있는 차량 내 사고에 대해서 방지 할 수 있는 시스템을 구현할 계획이다. 또한 센서들의 값을 블루투스 통신이나 와이파이 통신 방식과 연동하여 휴대폰에 정보 전송을 하여 어플 화면에 센서값을 텍스트로 출력 할 수 있다. 또한 라즈베리파이와 카메라 모듈을 활용하여 차량 내부에 상황을 디스플레이와 스마트폰 스트리밍 서비스를 구축할 계획이다. 이를 통해 본 논문에서 실험과 연구를 통해 정량적 목표인 인체감지 센서로 차량 내부를 100% 인식하게 함으로써 통학 차량 내 안전사고를 방지 하는 것이 본 연구의 목표이다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.199-206
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• 2016

대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.146-152
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• 2022

라즈베리 파이나 아두이노를 이용하여 온도, 습도, 기울기, 압력 센서 등에서 수집한 정보는 자동 항온, 항습 시스템 등에 활용되고 있다. 또 농축산업에 활용하여 원격에서 스마트폰만으로 시스템을 제어함으로써 농축산업 종사자들이 편리하게 활용하기도 한다. 일반적으로 온도, 습도는 꺾은선 그래프 등으로 표현하여 변화를 실시간으로 감시하는 역할을 수행하기도 한다. 온도를 시각적으로 표현하는 기술은 최근 코로나19의 발열 검사를 위해 적외선 기기를 이용해 직관적으로 활용되기도 한다. 본 논문에서는 라즈베리 파이와 DHT11 센서에서 수집된 정보를 직관적인 시각화를 통해 공간상의 온도변화를 예측하고 즉각적인 대응이 가능하도록 제안한다. 이를 위해 온도, 습도를 효과적으로 시각화하기 위해 알고리즘을 만들었고, 일부 센서에 결함이 발생하는 경우에도 데이터 표현이 가능하다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.61-69
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• 2022

Earthmoving operations account for approximately 25% of construction cost, generally executed prior to the construction of buildings and structures with heavy equipment. For the successful completion of earthwork projects, it is crucial to constantly monitor earthwork equipment (e.g., trucks), estimate productivity, and optimize the construction process and equipment on a construction site. Traditional methods however require time-consuming and painstaking tasks for the manual observations of the ongoing field operations. This study proposed the use of a GPS sensor embedded in a smartphone for the tracking and visualization of equipment locations, which are in turn used for the estimation and simulation of cycle times and production rates of ongoing earthwork. This approach is implemented into a digital platform enabling real-time data collection and simulation, particularly in a 2D (e.g., maps) or 3D (e.g., point clouds) virtual environment where the spatial and temporal flows of trucks are visualized. In the case study, the digital platform is applied for an earthmoving operation at the site development work of commercial factories. The results demonstrate that the production rates of various equipment usage scenarios (e.g., the different numbers of trucks) can be estimated through simulation, and then, the optimal number of tucks for the equipment fleet can be determined, thus supporting the practical potential of real-time sensing and simulation for onsite equipment management.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.119-127
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• 2020

The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.