본 논문에서는 유비쿼터스 기반 인프라를 이용한 실시간 유괴방지 시스템을 구축하였다. 급속한 사회 발전과 더불어 강력사건이 증가되고 있으며 그중에서 어린이 유괴 범죄 같이 질적으로 흉악한 범죄가 해마다 증가되고 있는 실정이다. 이러한 유괴 범죄를 예방하기 위하여 현재 GPS(Global Positioning System)을 이용한 위치인식 기술 및 이동통신 기지국을 이용한 위치인식 기술이 사용되고 있다. 단순히 위치인식 기술은 위험상황이 발생하였을 때, 상황을 정확히 인지하기 어려워 유괴된 어린이 44%가 1시간 이내 사망하고 74%가 3시간 이내 사망 한다는 통계를 감안하면 기존 시스템은 어린이 생명 보호 능력에 한계가 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 도시 기반 인프라를 구축하여 WPAN(Wireless Personal Area Network)환경에서 RF만으로 거리 측정이 가능한 IEEE 802.15.4a의 ISM Band CSS(Chirp Spread Spectrum)방식을 이용하여 보다 저 전력으로 정확한 위치정보 시스템을 적용하였다. 이에 CSS방식을 통하여 얻은 위치정보를 지능형 CCTV와 융합하여 CCTV가 단말기 위치로 자동 초점하는 시스템을 구성하였다. 도시통합운영센터에서 상황을 정확히 인지하고 신속하게 출동할 수 있도록 단말기 위치를 지속적으로 요원의 PDA 및 핸드폰으로 통보하고 현장 주변의 미디어 보드 표시와 음성 경고로 경찰의 적절한 대응 및 주변의 도움을 받을 수 있는 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 실시간 동적 차분 위성항법과 관련하여 근래에 제안된 위치영역 Hatch 필터의 오차 특성을 해석하였다. 위치영역 Hatch 필터에 의하여 생성되는 잉여값 순열 (residual sequence)이 고장검출에 유용한 백색잡음 (white noise) 특성을 가짐을 보였으며, 위치영역 Hatch 필터는 기존에 알려진 위치영역 Kalman 형 필터에 비하여 전 상태 추정치 (a priori state estimate) 의 정확도 면에서 오히려 더 우수함을 해석적으로 보였다. 이와 같은 특성에 의하면 차분 위성항법의 다양한 응용분야에서 위치영역 Hatch 필터가 고장검출 및 정밀측위에 효율적으로 사용될 수 있음을 알 수 있다.
사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
최근 건설 산업의 규모가 대규모, 초고층화 됨에 따라 공기단축, 원가절감, 품질항상 등의 각종 관리 분야에 대한 더욱 능률적인 관리 방법이 요구되고 있다. 이러한 요구사항과 맞물려 현재 건설 산업에서는 이를 지원하기 위한 방법의 일환으로 IT산업과의 연계를 통한 해결책이 점차 설득력을 얻어하고 있다. 최근 Bar Code, Personal Digital Assistant(PDA), Global Positioning System(GPS), Radio Frequency Identification(RFID) 등의 다양한 IT기술들이 그 해결방안으로 개발되고 있다. 본 연구는 이러한 다양한 IT기술 중, 최근 여러 분야에 대한 적용 가능성을 인정받은 실시간 위치추적 기술(RTLS)에 대해 분석하고, 이를 바탕으로 건설 현장에 적용 가능한 위치추적 기술을 개발하며, 검증하고자 한다. 본 연구에서 개발하고자 하는 위치추적 기술은 작업자 및 기인물의 실시간 관리를 통하여 재해를 예방하기 위한 것으로 추후 안전관리 분야에 효과적인 적용 가능성을 예상하며, 이 외에도 건설 현장에 적합한 위치추적 기술이 개발된다면 건설 자재 실시간 모니터링 분야, 건설 자동화 분야, 건설 품질 분야, 유지 관리 분야 등에 있어서도 효과적인 적용이 가능할 것으로 예상된다.
네트워크 RTK는 다수의 기준점에서 관측된 반송파 위상정보를 이용하여 네트워크 내부에 위치한 이동점의 좌표를 실시간으로 cm의 정확도를 제공할 수 있다. 따라서 많은 분야에서 네트워크 RTK의 가용성이 확대되고 있으며, 이에 따른 활용연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국토지리정보원 FKP 시스템은 접속 무제한 서비스라는 장점에도 불구하고 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 미비하여, FKP의 가용성 범위의 확대가 더딘 실정이다. 따라서 FKP의 활용성을 증가시키기 위해서는 FKP 시스템의 정확도 검증 및 안정성에 관한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 장기적이고 연속적인 실시간 위치결정을 통하여 FKP 시스템 안정성에 대한 분석을 수행하였으며, 오차의 크기와 수신환경에 따른 오차변화 및 실시간 위치결정 안정성을 분석하였다. FKP는 관측시간대에 따라 위치 정확도에서 상당한 차이를 보였으며, 낮 시간대의 위치 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 그러나 모호정수가 결정된 경우 평면성분의 오차가 ${\pm}0.05m$ 이내에 포함될 확률이 약 90% 이상으로서 실시간 이동측위로써 가용성을 확인하였다. 또한 FKP 보정신호를 분석한 결과, 전리층 환경에 따라 보정값의 크기와 분산이 변화되며, 낮 시간대에서 보정값의 분산과 모호정수 결정율간의 높은 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 수신기는 전리층 환경이 급격히 변화되는 상황에 대응하기 위하여, 보정신호를 실시간으로 연속적으로 수신하는 구간이 나타났으며, 전리층 환경이 안정적인 경우, 보정신호를 최대 1시간 이상 수신하지 않는 경우도 분석되었다. FKP는 과대오차의 위치형태가 바이어스를 포함한 군집을 이루며, 이것은 FKP를 이용한 이동측위 시 수 미터 이상의 오차를 포함할 가능성을 내포하고 있으므로 이에 대한 적절한 대비책을 마련하는 것이 필요하다.
본 논문에서는 분산시스템을 위한 메시지 전달 기능이 있는 실시간 운영체제에 대한 설계 및 개발에 대한 내용을 다루고 있다. 개발된 실시간 운영체제의 메시지 전달 기능은 네트워크로 연결되어 있는 각 프로세서 내부 태스크의 물리적 위치에 대하여 투과성을 보장함으로써 응용층에서는 메시지를 전송받는 태스크가 원격인 경우에 대해서도 내부 태스크에 대하여 메시지를 전송하는 처리와 동일하게 운영할 수 있다. 또한 실시간 운영체제의 특징인 이벤트 전달 기능을 통해서 수신 태스크는 메시지가 수신되었을 때 메시지 수신 이벤트를 받으며 이에 대한 실시간 처리가 가능하다. 개발된 실시간 운영체제는 CAN(Controller Area Network) 기반의 네트워크 환경에서 마이크로 컨트롤러와 같은 비교적 저성능의 프로세서를 대상으로 개발되었으며, 서로 다른 프로세서로 이루어진 분산 시스템에서 동일한 인터페이스를 통해서 메시지의 실시간 전달 및 응답이 가능하므로 시스템의 통합 및 확장이 용이하다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 변환은 MPEG과 JPEG 표준에 의하여 영상이나 비디오 영상을 압축하는데 사용되어져 왔다. 본 연구에서는 이상적인 경계가 관련된 특성을 유도하고, 실시간 처리를 위하여 모델에 바탕을 둔 DCT 영역에서의 불연속 경계 평가 방법을 제안한다. 이 방법은 방향 검증과 위치 정렬 등의 평가로 구성된다. 두 가지의 평가 방법에 의하여 경계의 다양한 방향과위치를 알 수 있으며, DCT 계수들을 표준화된 형식으로 정렬시킬 수 있고, 표준화된 DCT 계수에서 이상적인 계단 경계의 특성과 비교하여 경계의 크기를 산출할 수 있다. DCT 계수가 8x8의 블록 단위로 이루어져 있어 경계의 표현이 조밀하지는 않지만 처리 시간이 빠르고 잡음에 강한 특성을 가지고 있어 다양한 실시간 응용분야에 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 GIS, GPS, Web기술을 이용하여 레미콘 차량의 운행상황과 이동경로 등을 실시간으로 파악 한 후 차량의 위치와 목적지 도착시간, 복귀예정시간 등을 예측하는 레미콘 차량 관제 시스템을 레미콘 배치플랜트의 도입 시 효율성을 평가하였다. 그 결과 공사현장에서 복귀하는 레미콘 차량의 도착시간이내 복귀거리등을 사전에 미리 차량관제서버로 전송해 주는 알림기능으로 인해 배치플랜트의 다음 배차를 위한 레디믹스가 반자동적으로 작동하여 차량의 대기나 다음 배차를 위한 차량 위치 파악 등의 지연시간이 현저히 감소되었다. 이는 1일 8시간을 기준 20대의 레미콘 차량을 분석 한 결과 실시간 운행정보를 통한 배치플랜트의 가동으로 인해 1일 155분의 시간이 절감되어 일 평균 2.5대의 레미콘 차량의 추가적 운행이 가능하였으며, 이를 비용으로 환산시 일 평균 90만원, 월 약 1920만원의 추가적인 이익이 발생하여 레미콘차량 관제 시스템에 따른 배치플랜트의 작동은 기업차원에서의 경제적 측면을 고려할 때 매우 효율적인 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 운행중인 차량이 수집한 위치별 교통 이벤트 (지체, 정체, 사고, 노면상태 등)를 다른 운행 차량과 실시간으로 공유하여 안전운행 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 운행중인 차량은 차량내의 스마트 기기나 전용 기기를 이용해 수집한 교통이벤트를 실시간으로 서버로 전송하고 서버는 전송된 교통이벤트를 위치별, 시간별로 색인하고 중복된 교통이벤트를 분류하여 저장한다. 이런 모든 과정은 처리 속도 향상을 위해 Spark의 RDD를 이용해서 인-메모리에서 처리된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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