본 연구는 재난에 특히 취약한 노인에게 재난 경고시의 행동 요령과 정보전달에 도움을 줄 수 있는 방안을 모색하기 위하여, 재난 시 경고시간(warning phase) 동안의 노인들의 대처행동을 분석하고 대처 행동에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 하였다. 연구대상자는 2006년 집중호우로 인해 직접적인 피해가 있었던 강원도 인제군과 평창군에 거주하는 60세 이상 노인 130명이었다. 조사결과를 살펴보면, 대부분의 노인들이 자연 징후를 보고 수해를 알게 되었다고 응답하였으며 대처행동을 6단계로 나타내는 Perry & Lindell(1997)'s index를 통해 재난시의 노인들의 대처행동이 높은 수준임을 알 수 있었다. 또한 노인의 일상생활 수행 능력(ADL)과 거주기간이 대처 행동에 영향을 주는 요인인 것으로 나타났는데, 수해 노인들은 ADL이 높을수록 높은 수준의 대처행동을 보였으며, 거주 기간이 길수록 낮은 수준의 대처행동을 보였다. 이러한 결과를 통하여 약 70%의 노인들이 재난시의 대처 행동에 충실하게 따랐으며, 노인들이 재난 시 비협력적이거나 비순응적인 집단이 아니라는 것을 보여주었다. 이는 노인에 대한 신속하고 정확한 경고의 발령과 전달의 중요성을 강조해주는 결과이며, 자연재해에 대한 사전 정보와 지식 전달, 그리고 대피에 대한 인식과 비상시의 대피계획 등에 관한 학습과 훈련의 필요성을 나타내 주었다.
본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.
현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 생산성 향상을 위한 모니터링 솔루션에 대해 제안한다. 생산성 향상을 위한 모니터링 솔루션은 제품 조립의 각 단계마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
지하 공동구는 전력, 통신, 상하수도 등 다양한 인프라 시설이 밀집해 있는 공간으로, 내부 환경 관리가 매우 중요하다. 공동구에서 발생한 사고 사례 및 현장 요구를 조사한 결과, 가장 많이 발생하는 사고 형태는 화재 및 침수였지만, 실제 공동구에서 근무하는 현장 관리자들의 의견에 따르면 실시간 결로 예방 및 대응에 대한 요구가 빈번한 것으로 확인되었다. 결로 현상은 공동구 내부 습도와 내부 및 외부의 온도 차이로 인해 발생하며, 빈번하게 발생하거나 장시간 지속될 경우 금속 관로 부식, 전기적 고장, 장비 수명 단축 등의 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지하 공동구 내 결로 생성을 방지하기 위한 경고 알고리즘 및 모니터링 시스템을 개발하였다. 제안된 경고 알고리즘은 실시간으로 측정되는 온도와 습도를 바탕으로 결로 발생 가능성을 추정하고, 각 단계에 따른 관리자의 대응 방식을 제안한다. 마지막으로, 개발된 알고리즘을 바탕으로 실제 구동 가능한 결로 예방 모니터링 시스템을 구축하여, 해당 기술의 현장 적용 가능성과 활용성을 검증하였다.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
이 연구에서는 변형률계를 사용하여 변위를 추정하는 이론식을 제안 및 검증하고 하중 작용점과 크기를 추정하여 강재보의 건전도 평가 시스템을 개발하고자 하였다. 실험결과 160kN(항복하중의 56%)가력시 최대처짐 점에서 변형률계를 사용하여 얻는 처짐과 변위계의 측정처짐과의 오차율이 2%이내로 나타났으며 하중작용점 및 크기의 추정도 오차율1% 이내로 나타났다. 이를 통해 변형률계로 강재보의 변위 및 하중을 계측 할 수 있으며 나아가 변위계와 하중계의 생략으로 경제적인 센서설계를 할 수 있다. Lab VIEW로 구현된 건전도 평가 프로그램은 측정된 데이터가 일정 범위(강도 한계상태, 사용성 한계상태, 항복변형률)를 넘어설 때 단계별 경고를 발생하였고 변형률계 만으로 사용성한계상태와 강도한계상태를 동시에 모니터링 할 수 있었다.
본 논문에서는 multi-camera를 이용한 인터넷 기반의 지능적 감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 두 종류의 카메라, static camera와 pan-tilt camera, 를 이용하여 출입구를 감시하고, 비인가자를 추적한다. static camera는 출·입을 검출하고 출입자를 인가자와 비인가자로 분류하는데 이용되고, pan-tilt camera는 비인가자로 분류된 출입자를 추적하는데 이용된다. 제안된 시스템은 세 가지 단계: 출입구 감시, 출입자 검출 및 분류(인가자/비인가자), 비인가자 추적으로 구성된다 출입구 감시는 출입문의 밝기값 변화를 이용한다 출입자 검출 및 분류는 skin color 모델과 얼굴 크기, 위치와 관련된 휴리스틱을 이용하여 얼굴을 검출하고, PCA(Principal Component Analysis)를 이용한 eigenspace상에서의 유클리디언 디스턴스로 템플릿 얼굴과 입력 얼굴의 유사도를 계산하여 인가자인지 비인가자인지 분류한다. 비인가자 추적은 pan-tilt 카메라를 이용하여, static camera에서 분류된, 비인가자의 움직임을 검출하고 카메라를 제어함으로써 추적한다 제안된 시스템은 무인 감시 상황에서 비인가자의 출입시 감시자에게 경고 신호를 제공하고, 감시지역에서 사건 발생시, 사건의 개요를 파악하는 중요한 정보를 빠른 시간에 제공할 수 있다는 장점을 가진다.
최근 승용차의 설계는 일반적으로 고속화, 경량화 추세에 있다. 이에 따라 심각하게 대두되고 있는 것이 진동문제로서, 그중에서도 조향계(steering system)의 진동은 보다 쾌적한 승차감 내지 조정성능을 저해하고 운전자에게 불쾌감을 초래하는 진동으로서 이에 대한 개선책이 요구되어 왔다. 따라서 이러한 조향계의 진동인 쉬미(shimmy)현상을 저감시키기 위해서는 다음과 같은 방법등이 있다. 1) 가진원이 되는 타이어의 불균형 질량을 줄이거나 타이어의 정밀도를 증가시키는 방법. 2) 진동전달 경고상의 감쇠특성과 조향계의 강성을 변화시켜 전달률을 줄이는 방법. 3) 차체의 동특성 변화를 통하여 고유진동수를 변화시켜 공진영역을 옮기는 방법. 이 글에서는 쉬미에 큰 영향을 줄 것으로 생각되어지는 여러 중요한 인자들을 단계적으로 포함 시켜가면서 이론해석 결과와 실험결과를 비교 . 검토 . 보완해갈 것이며, 그 결과 이론적으로 쉬미현상을 예측할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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