본 연구는 최근 널리 보급된 스마트 모바일 단말의 제한된 디스플레이에서 사용자에게 짧은 시간에 효율적으로 핵심 정보를 제공함으로써 사용자 편의성을 향상 시킬 수 있는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 연구하기 위해 사용자 위치 기반 교통 신호 안내 시스템(Location Based Traffic Signal Guide System, LBTGS) 의 UI 설계에 관한 연구이다. 시각 정보와 음성 정보를 활용하여 짧은 시간에 사용자가 전방 교통 신호 정보를 인지하도록 하여 안전한 도로 운행에 반영할 수 있는 UI 를 효과적으로 설계함으로써 신호 위반으로 인한 교통 사고의 발생을 감소시킬 수 있다. 또한 보다 직관적으로 짧은 시간에 인식할 수 있는 UI 를 설계하여 스마트 모바일 단말의 제한된 디스플레이에서 향상된 사용자 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
IoBT시장은 2023년까지 317억 달러로 성장할 것으로 예측되며, 센서 및 웨어러블 디바이스와 같은 IoBT 장비의 수가 급격히 늘어나고 있다. IoBT 장비들로부터 수집된 생체 정보와 같은 민감한 데이터를 효율적이고 안전하게 처리하기 위해 많은 노력이 필요하다. 하지만 초경량화, 저전력화된 IoBT 장비들은 보안적인 측면에서 취약한 상황이다. 본 논문은 Fog computing을 적용하여 전장과 지휘관 사이에서 결심 및 통제에 필요한 시각화 자료를 신속하게 제공하고 IoBT 장비의 보안 사항과 공격에 따른 완화 기법을 수행할 수 있는 새로운 네트워크 아키텍처를 제공하고자 한다.
This study explores the potential of utilizing video-based data analysis and machine learning techniques to estimate the number of occupants within a building. The research methodology involves developing a sophisticated counting system capable of detecting and tracking individuals' entry and exit patterns. The proposed method demonstrates promising results in various scenarios; however, it also identifies the need for improvements in camera performance and external environmental conditions, such as lighting. The study emphasizes the significance of incorporating machine learning in architectural and urban planning applications, offering valuable insights for the field. In conclusion, the research calls for further investigation to address the limitations and enhance the system's accuracy, ultimately contributing to the development of a more robust and reliable solution for building occupancy estimation.
다수의 사고가 발생되는 소형 선박에 반해 대형 선박을 위주로 제공되고 있는 스마트 해상 물류 시스템을 뒷받침하기 위하여 소형 선박에서 자주 발생할 수 있는 사고의 유형과 그 예상 확률을 제공하는 시스템을 연구하고 제공한다. 로지스틱 분류를 통해 사고의 확률을 예측하며 추천 알고리즘을 활용한 발생 가능성이 높은 사고의 유형을 도출하여 소형 선박용 e-navigation 을 제공한다.
교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System) 기반으로 한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기법으로 지도 정보를 습득 및 저장하고, 이를 기반으로 맵핑된 환경과 환경 내 장애물을 회피하여 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. ROS는 하드웨어 추상화, 장치 드라이버, 시각화 도구, 패키지 관리 등 로봇 애플리케이션을 개발할 수 있도록 라이브러리와 도구를 제공한다. 또한 로봇 동작에 사용되는 프로세스 간 TCP-IP 통신을 통해 연동할 수 있도록 한다[1]. Ubuntu 18.04 버전의 OS에 ROS Melodic 버전을 설치해서 앱으로 선택된 목적지로 이동하는 물류 이송 로봇을 구현하였다.
본 논문에서는 데이터 수집 자동화를 기반으로 한 자연재해 피해 통계 사이트를 구현한다. 자연재해 피해액 데이터는 국민 재난 안전 포털 사이트[1]에 자연재난 상황 통계 데이터를 사용하였다. Python 라이브러리인 Selenium을 활용하여 웹 브라우저를 제어해 자연재해 데이터를 쿼리문으로 변환 후 데이터베이스에 저장하는 자동화 프로그램을 사용한다. 또한 nncron을 활용해 6개월마다 한 번씩 자동으로 프로그램이 실행되도록 한다. 자연재해 종류에 따른 연도별, 시도 구역 자연재해 피해액을 웹사이트로 시각화하여 보여준다. 웹사이트 구현은 React.js와 Node.js를 활용하여 구현하였다.
본 논문은 사람과 짐의 물체 감지를 위한 YOLO 모델을 활용하여 특정 공간 내 혼잡도를 측정하는 시스템을 제안한다. YOLO를 학습시켜 기차 내에서 사람 및 짐과 같은 객체를 탐지하는 모델을 만든다. 그리고 이 모델을 이용하여 기차 내에서 객체를 탐지하고, 객체의 위치와 개수 정보를 얻는다. 이렇게 얻은 정보를 기반으로, 혼잡도를 측정하기 위해 다양한 지표를 활용한다. 이를 인터페이스에 시각적으로 보여준다. 결과적으로, 제안된 시스템은 승객들의 안전과 편의를 보장하며, 특정 공간의 혼잡도 파악에 유용한 도구로 사용될 수 있다.
시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.
방사성폐기물 처분시설에 대한 운영 전, 운영 중 및 폐쇄 후 단계에서의 부지환경자료의 지속적 수집 및 관리를 목적으로 한 체계적인 데이터베이스와 전산분석 시스템 구축의 필요성에 의하여 부지환경종합관리시스템(SITES: Site Information and Total Environmental Data Management System)을 개발하였다. 본 시스템은 부지환경 자료관리 및 안전성 재평가에 활용 할 수 있는 통합적인 시스템으로서 부지환경데이터관리시스템(SECURE), 통합안전성평가시스템(SAINT), 부지환경감시시스템(SUDAL), 그리고 SITES지리정보시스템(SITES-GIS)의 4개의 모듈로 구성되어 있다. 각 모듈은 자체 데이터베이스를 통해 자료의 검색, 저장 및 보고서 작성 기능을 가지고 있으며, 부지환경자료를 통합안전성평가시스템에서 직접이용 가능토록 되어 있다. 통합안전성평가시스템은 다수의 평가자가 동시에 이용가능하며, 대상 부지별 안전성평가 결과의 품질보증 체제가 확보되어 있다. 부지환경감시시스템은 평가 예측자료와 환경감시 자료와의 비교분석 및 시각화가 가능하며, 또한 일반인을 위한 주기적 환경감시 자료를 인터넷 홈페이지와 연계하여 공개 가능토록 되어 있다. 부지환경종합관리시스템은 현재 중 저준위 방사성폐기물 처분을 위한 월성원자력환경관리센터에 적용되고 있으며, 원자력관계시설 및 기타 유해환경 산업시설에 대한 부지 및 환경 감시기능의 수준을 고도화하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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