본 논문에서는 재난안전통신망의 전체 구조가 아닌 재난현장에서 소방대원과 현장 지휘통제실간의 정보교환이 효과적으로 이루어질 수 있도록 재난현장 지역 내의 독립적 네트워크 인프라(무선통신, 영상전송 및 현장상황파악 등) 확보를 위한 현장형 스마트 통합관제시스템을 제안하였다. 제안한 재난환경 스마트 통합 관제시스템은 재난현장에서 현장대원간의 무선통신을 지원하고, 재난현장 영상정보 수집을 위한 드론과의 통신을 지원함으로써 현장 관제시스템에서 재난상황에 대한 전체 주변 영상확보 및 현장대원의 효율적 지휘가 가능하게 된다.
Due to the inconsiderateness of human capability and inappropriate arrangement of display and control unit at the industrial site, the human error leads to a various accidents. This study was performed to investigate the visual range at the eye field and stationary field at the various angles with three different visual stimuli of alphabetic character, color slip and light-emitting diode. Three kinds of various alphabetic characters depending on length and breadth ratio (1:1, 3:5, 5:3) and three different colors (red, yellow, green) were used for the stimuli. Twenty-five subjects (11 males and 14 females) participated for this study. The results showed that female had wider visual range than male at the eye field, however no significant difference was found at the stationary field. The light-emitting diode had a widest visual range then color slip and characters are in order at the eye field and stationary field. For the character stimulus, the widest visual range was shown at length and breadth ratio of 1:1. The other ratios (3:5 and 5:3) showed no significant difference. The color of red had a widest visual range on the light-emitting diode, however, the color of yellow showed a widest visual range on the just color slip at the eye field. The result of this study would be valuable in applying to the design of visual display and the panel layout of control and displays in the industrial site.
현재의 지능형 안전 및 유지관리 방법은 자연재해 및 시설물 사용성능 향상 등의 환경변화 대응에 아직 미흡하고, 기술역량도 부족하다. 국내의 시설물의 점검 및 관리 시스템은 대부분 수작업으로 이루어진다. 이러한 수동적인 관리는 시설물의 상태 변화에 실시간으로 대응하지 못함으로서 여러 사고를 초래하기도 한다. 하지만 사람이 일일이 검사하는 수동적인 시설물 관리에서는 이러한 문제점을 완벽히 해결할 수 없으며, 시설물 관리를 위해 많은 유지보수 인력이 필요하지만 예산상의 문제로 인해 관리가 미흡하다. 본 논문에서는 4G 무선네트워크 기반의 영상카메라 및 감지센서 융합형 시각정보화 M2M 게이트웨이를 활용하여 간단한 시설물 관리 시스템 구성으로 인한 기존 원격 영상 감시 시스템과 차별화된 저전력, 저비용, 고효율, 고성능의 무인 시설물 관리 시스템을 설계하였다.
부유사량을 알기위해 측정하는 방법은 여러 가지가 있다. 대표적인 방법으로는 측정기기를 이용하여 수심에 따라 일정하게 시료를 채취하는 방법과 일정 수위에서 포인트 개념으로 시료를 채취하는 방법이 있다. 이 측정법들은 일반적으로 수심에 따른 유속과 부유사농도가 다르게 나타나기 때문에 오차를 최소화하기위해 측정하는 방법들이다. 홍수 시 부유사량 농도는 유역특성, 하상재료, 강우특성 등에 따라 부유사농도가 다양하게 나타나지만 측정현장에서 발생하는 부유사농도는 사람의 시각적으로 판단 할 수 없을 정도의 황토빛 흐름이 발생한다. 또한, 여러 안전상 문제점이 발생하기도 하며 수위 상승부에서는 수위가 급격히 증가하는 현상을 보여 측정에 어려움이 발행하는 등 예상할 수 없는 여러 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 부유사량 채취 시 표면채취법과 수심적분법을 비교 검토하여 차이점을 분석하고 부유사량 산정 및 측정지점의 특성을 확인하여 보았다.
고속의 군용 항공기는 인명피해 최소화를 위해 생존 장비들과 경고 시스템으로 적의 위협 또는 내부 구성품 불량을 조종사가 파악하고 해결할 수 있어야 한다. 경고 전달은 디스플레이에 심볼 전시를 통한 시각적 방법과 통신 장비의 소리를 통한 청각적 방법으로 구분되는데, 청각적 방법이 반응 시간이 짧고 단순한 메시지 청취를 통해 조종사 혼란을 유발하지 않는다는 점에서 우월하다. 이에 본 논문은 군용 항공기용 음성/톤 경고 시스템의 효과적인 설계방법을 생명주기 관점에서 제시하고 평가하였다. 안전에 민감한 군용 항공기이므로 각 경고에 우선순위와 Inhibitible, Interruptible, Deactivatable의 세 가지 속성들을 적용하여 중대성과 긴급성을 반영했다. 그 결과 음성경고 재생까지 40ms가 소요되었으며, V모델 기반 개발 및 테스트를 통해 요구도를 모두 충족했고 제품 신뢰성이 향상됨을 확인하였다.
The purpose of this study is to establish a crime prevention system through the Crime Prevention Through Environmental Design (CPTED). The research method went through the double diamond process and discovered the user's needs through the persona analysis. The most representative features are the functions that informs users of the safe and optimal route, checks the presence of streetlights or cctvs in real time to update them, and allows people with similar routs to return home together. It is a function to help safe return home with the help of an autonomous method, and a self-defense function to protect themselves. Therefore, the application presented in this study was intended to be of great help when actually returning home by adding these new functions. In particular, we help users to return home most safely by recommending the best safe route. Through the persona analysis, research method which we had chosen, the needs of users were discovered and implemented in a design that reflected those needs and requirements.
본 논문에서는 MVLS(Multipurpose Visual Language System)를 이용한 모바일 쇼핑 시스템을 설계하였다. 점자에 기반을 두고 있는 MVLS는 정방형 색상표로 나열하여 시각화시킴으로써, 기본적인 개인 정보의 암호화를 꾀하는 한편, 사용의 편리성도 동시에 이룰 수 있으며 주고받는 정보의 양이 비교적 극히 미비하여 보다 빠른 시간에 통신이 가능하다. 설계된 모바일 쇼핑 시스템은 MVLS와 핸드폰, 스마트폰, 타블렛PC 등을 접목시켜 쇼핑에 적용시킨 것이다. 사용자는 TV나 PC 모니터, 인쇄물 등에 나타난 코드를 핸드폰 등의 카메라로 촬영한 후, 내장시킨 프로그램을 이용하여 접속 버튼을 누름으로써 원하는 쇼핑을 한 번에 끝낼 수 있어서, 보다 빠르고 편하며 안전하게 원하는 상품을 구매할 수 있을 것이다.
해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.
항로표지는 해상상황 정보를 수집하고 선박들의 항해에 안전을 도모하기 위해 설치 및 운용되고 있다. 관련해 개별 지방청에서 운영되는 데이터를 빅데이터 형태로 활용하고자 하는 경우 수집된 데이터의 품질에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 수집된 항로표지 데이터의 누락 정보를 중심으로 데이터 수집에 있어 장애 생성의 주된 원인을 찾고자 하였다. 수집된 데이터의 분석 결과 기상악화와 표지의 전압이 하락한 날에 데이터 결측 발생률이 톺음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기상 상황, 표지의 전압 상태 그리고 수집된 데이터 개수의 비교를 통해 기상악화가 영향을 미쳤을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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