• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.289-292
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• 2022

본 논문에서는 실제 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 소음 및 진동, 차량 및 보행자 사고와 같은 위험 요소로부터 발생하는 위험 상황들을 분류하고, 철도 건널목(교차로) 운행 상황을 구현한 모형 철도 주변에 센서를 부착하여 철도 건널목에서 발생하는 위험 요소들을 아두이노 센서로 감지해 데이터를 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 활용하여 사용자의 상황에 맞는 철도데이터 운영시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.237-240
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• 2023

본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.491-494
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• 2008

최근 유비쿼터스의 활용이 확장되고 있다. 헬스분야에도 예외는 아니다. 기존의 헬스 싸이클은 단지 고정된 싸이클에 현재 자신의 속도와 맥박 등의 일반적인 정보만 제공하기 때문에 장시간이나 장기간의 운동을 하기에는 시간이 지날수록 흥미도가 떨어지고, 자신에 맞는 운동을 하기도 어렵다. 본 논문에서 논의하는 헬스 싸이클은 센서 네트워크와 DB를 접목한 상증 인식 시스템을 이용하여 자신이 현재 상태와 운동 진행 상태를 분석한 맞춤 운동을 할 수 있다. 사용자는 부착된 체온센서와 심전도센서를 통해서 자신의 상태를 실시간으로 확인하게 된다. 센싱된 신호들을 효율적으로 관리하기 위해서 센서네트워크를 형성하여 모든 신호들은 싱크노드에 집중되게 된다. 이 신호들과 DB에 기록된 사용자의 과거 운동기록을 활용하여 현재 운동중인 사용자의 신체적인 상태를 체하게 된다. 이러한 상황인식을 통해서 운동자에게 위험한 요소를 제거하거나 효과적인 운동이 가능하도록 자동으로 제어해주는 것이 이 헬스싸이클의 특징이다. 또한 여기에 충격감지 센서, 유압펌프제어, Python을 이용한 3D 게임엔진을 더하여 운동시에 가상현실적인 상황을 만들고자 하였으며 장시간의 운동에도 흥미가 떨어지지 않도록 하는 것도 상기 헬스싸이클의 특징이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.213-221
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• 2012

In this paper, a dynamic power management system is proposed to reduce energy consumption for multiple clients in cloud computing environments. The proposed system monitors both keyboard and mouse input from the user, available memory, and CPU usage in the virtual machine. If the system detects no keyboard and mouse input for a certain amount of time and both available memory and CPU usage reach predefined threshold value, the manager in the virtual machine orders the client to shutdown the client machine, which results in significant power save. The developed system is applied to the real university computer lab and the performance of the system is evaluated.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2200-2202
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• 2008

최근 건축구조물의 복잡화, 다양화로 인하여 화재발생시 유독가스의 심각성과 공간의 특수성으로 인하여 대형 참사가 발생될 위험이 더욱 커짐에 따라 인명피해와 직접적으로 연결되는 피난탈출에 있어서 조속한 대책 마련이 시급한 실정이다. 기존 방식의 고정식 단방향을 표시하는 피난유도등은 효율적인 인명 대피 및 구조가 이루어지지 못하기 때문에 화재 발생 시 빠른 피난이 가능하도록 화재감지기와 연동하여 위험에 처한 피난자들을 탈출시키고 화재의 발생위치를 정확히 파악하여 초기 진압할 수 있는 시스템 구축이 절실히 요구된다. 이러한 점에 착안하여 ID를 가지는 화재 감지기 및 수신반과 연동하여 화재가 발생하면 화재가 발생된 방향의 반대 방향으로 모든 유도등의 방향을 제어하여 안전한 비상출입구로 사람들을 유도시키고 화염 및 연기의 방향과 속도를 계산하여 초기진압 및 최적 대피로로 방향을 표시하는 인공지능형 방향성 유도등 개발에 본 연구의 목적이 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.3
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• pp.26-32
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• 2011

This paper proposed that the method be searched for optimal route of evacuation by algorithm using potential field in specific situation, fire. When robot met an obstacle to be indicated it to ignition point, the installed sensor could be detected the point in restricted area. In according as the data of a fire detection sensor and a sensor complex in a building, the information was transmitted to server which computed optimal route of evacuation by algorithm using potential field. After that, it was able to blow a siren and mark the safe-path with using wireless device such as smart-phone. It was confirmed that the proposed method in functional test, fire emergency evacuation algorithm using potential field, was advanced in circumstance of simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1384-1387
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• 2015

고령화 사회로 진입하면서 노인들은 노화과정에 의한 보행능력의 감소 및 근력 약화와 같은 신체적 변화로 인해 잦은 낙상을 경험한다. 이에 따라 낙상 사고를 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 낙상은 사전 예방도 중요하지만 사고 발생 후의 신속한 대처도 중요하다. 낙상을 감지하고 의료진에게 즉시 낙상정보를 제공하여 후속적 조치를 취하는 것은 사고 후 대처의 핵심이다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 사용자의 낙상 후 방향을 판별하기 위해 두 가지 센서 데이터의 특정 값들을 추출하였으며, 이에 5 가지 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 사용자는 스마트폰을 착용한 상태로 전후좌우 4 방향 낙상 실험을 진행하며 스마트폰 내에 내장된 3 축 가속도 센서와 3 축 자이로 센서값을 측정한다. 피험자 11 명을 대상으로 낙상 실험 결과, 5 가지의 분류기 중 k-NN에서 98.6%의 인식률을 나타내었다. 뽑아낸 특징 값과 분류 알고리즘은 낙상의 방향 검출에 유용한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.443-444
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• 2019

본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.243-246
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• 2019

In cognitive radio networks, secondary transmitters should cease its transmission immediately under the detection of primary transmission in the spectrum they are using. Then they need to exploit another idle spectrums and resynchronize to the newly found idle spectrums. Most of related work presume the existence of separate control channel used by secondary users commonly for exchanging the information of idle spectrums. However, this presumption is not feasible in real world cognitive radio scenario. Therefore we address a proactive spectrum synchronization scheme with no need of separate control channel. Our scheme lets secondary users exchange the spectrum information periodically during normal communication process and determine the next spectrum band in advance of detecting primary transmission. We evaluate our scheme in a real world cognitive radio environments set up with USRPs.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.231-234
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• 2009

일반적으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 과정에서 '상황'을 사용하는 경우 이를 상황인식 시스템으로 정의한다. 상황인식 컴퓨팅 기술이 내장된 기기나 컴퓨터는 상황을 감지하여 적절하고 유용한 서비스를 제공하는 능력을 갖게 된다. 이러한 기술은 교육, 의료, 사무실 환경 등 다양한 분야에 걸쳐 활용된다. 특히 현대화된 강의실 환경은 각종 매체의 설치로 인해 전력소모가 심해지며, 매체들과 강의 환경의 효율적인 관리가 어려워지는 문제를 발생시키므로 상황인식 컴퓨팅 기술이 적용될 필요가 있다. 본 논문에서는 상황인식 기술을 이용한 강의실 관리 시스템을 제안한다. 이 관리 시스템은 다양한 센서 (온도, 조도, $CO_2$, 인체감지) 로부터 획득되는 저수준의 데이터를 사용자가 식별할 수 있는 추상화된 고수준의 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 강의실 내부에 설치된 매체들과 환경요소에 대한 상황을 쉽게 인식 할 수 있고, 강의실 내부의 상황변화에 대해 능동적으로 관리 할 수 있게 된다. 또한 강의실에 대한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 사전관리가 가능해짐에 따라 수동적인 관리로 인한 전력소비에 비해 전력절감 효과가 있고 쾌적한 강의실 환경을 학생들에게 제공 해 줄 수 있게 된다.