As the drone industry has grown greatly in recent years, drones are being used or developed in many industrial fields such as image shooting, pesticide application, delivery service, food delivery etc. In this paper, therefore, we developed a program that takes a user's desired area at a certain height using a camera-equipped drone and obtains the area of the zone the user wants through image processing. The first user selects an area or a path. Afterwards, the drone flies and takes pictures, and then measures the user's needs. A digital image taken at a constant height and with the same resolution is composed of pixels, the area can be calculated easily if we know the number of pixels in the zone the user wants. Particularly, it is easy to calculate the area of various shaped zones, not terrain shapes such as triangles and squares. In addition, the total area of specific places of the entire zone can be calculated. With the program of this paper, anyone can easily calculate the area of the place the user wants using a drone rather than calculating the area through difficult formulas or specialized equipment.
Crimes related to illegal cameras are steadily increasing and causing social problems. Owing to the development of camera technology, the miniaturization and high performance of illegal cameras have caused anxiety among many people. This study is for detecting hidden cameras effectively such that they could not be easily detected by human eyes. An image sensor-based module with 940 nm wavelength infrared detection technology was developed, and an image processing algorithm was developed to selectively detect illegal cameras. Based on the Android smartphone environment, image processing technology was applied to an image acquired from an infrared camera, and a detection sensor module that is less sensitive to ambient brightness noise was studied. Experiments and optimization studies were conducted according to the Gaussian blur size, adaptive threshold size, and detection distance. The performance of the infrared image-based illegal camera detection sensor module was excellent. This is expected to contribute to the prevention of crimes related to illegal cameras.
현대사회의 산업 현장에서 기계가 사람들을 대체하면서 작업의 효율을 높이고 있다. 많은 산업 분야에서 사람들을 기계로 대체하고 있는데, 재해 및 사고 현장이나 위험 지역 조사 등에 대한 탐사 활동은 대부분 인력이 차지하고 있으며, 탐사 활동에 참여하는 많은 인력들은 2차, 3차 사고에 쉽게 노출되어 있으며, 그로 인한 인력소모가 심하다. 따라서 우리는 인력 투입 전 사고 및 재난 현장이나 위험 지역에 인력을 투입하기 전 피해를 최소화 하면서 탐사 인력에 대한 안전이 보장된 근무 환경을 개선 시키기 위해서 무인 탐사차량을 생각하게 되었다. 무인 탐사 차량에는 아두이노와 라즈베리파이를 메인으로 삼았고, 현장의 온도와 습도, 화재여부, 가스여부를 측정하기 위한 센서들은 아두이노에 연결하고, 카메라와 라이다센서의 경우 라즈베리파이에 연결을 하였다. 그리고 모든 데이터값은 블루투스와 와이파이 모듈을 통해서 수신받을 수 있게 프로그램을 구성하였다.
본 논문은 유아기 아이들에게 올바른 위생관리 습관 확립과 화장실 내 안전사고 예방을 도와주는 "Kids Self Care Mirror" 시스템을 제안한다. 제안하는 주요 기능은 다음과 같다. 첫째, 적외선/온습도 센서 등을 통해 실내 LED 및 환풍기 제어와 습도로 인한 미끄러움을 경고등과 경고음을 사용하여 방지한다. 둘째, 카메라 모듈을 사용하여 사용자를 인식하고 디스플레이를 통해 아이들을 위한 양치 교육 동영상을 재생시킬뿐만 아니라 치아 상태에 따른 치약을 추천한다. 또한 액체비누 디스펜서 버튼을 누르면 손 씻기 교육 동영상이 재생된다. 셋째, 액추에이터를 사용하여 사용자의 키에 맞게 거울의 높낮이를 자동으로 조절한다. IoT 기술과 OpenCV, 치아 관리 알고리즘을 활용한 "Kids Self Care Mirror" 시스템을 통해 아이들에게 발생할 수 있는 각종 질병과 사고를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 주거환경은 가전제품이나 전등 등을 수동적으로 제어하는 방식이 일반적이다. 본 연구에서는 주거환경을 스마트화함으로써 사용자의 불편함과 번거로움을 줄이고 효율적인 환경관리와 보안을 강화를 할 수 있도록 한다. 본 논문은 아두이노, 여러 센서와 블루투스모듈을 사용하여 집 내부 환경을 자동제어관리하고 사용자가 스마트폰 어플로 집 내부 환경을 파악하고 가전제품을 제어함으로써 편리함을 추구함과 동시에 에너지 절약에 도움이 될 수 있게 한다. 또한 와이파이로 연결된 카메라로 영상을 스트리밍하여 집 내부를 확인하고 대응할 수 있게 하여, 현대인의 집을 스마트하게 관리할 수 있는 "아두이노를 이용한 스마트홈"을 제안한다. 기존의 주거환경과 다르게 집 내부의 환경을 자동제어 및 환경정보를 확인하고 사용자가 직접 가전제품을 제어할 수 있으며, CCTV를 통해 집 내부를 확인 할 수 있도록 한다. 또한 화재가 감지되면 경보와 스프링클러가 작동하여 초기진압을 할 수 있다.
고속도로에 낙하물이 있으면 사고 방지를 위해 바로 치워야 하지만 순찰차가 발견하거나 신고가 들어오기 전까진 낙하물을 바로 발견하기 힘들며, 대다수의 사람들은 신고하지 않고 지나치는 경우가 있기에 이러한 문제점들을 개선하기 위해 드론과 YOLO를 이용하여 도로의 낙하물을 인식하고 낙하물에 대한 정보를 보내 줄 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5를 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였고, F450 프레임에 픽스호크와 모듈, 카메라를 장착하여 실시간으로 도로를 촬영할 수 있는 드론을 직접 제작하였다. 개발한 시스템은 낙하물에 대한 인식 결과와 정보를 제공하며 지상관제 시스템과 웹을 통해 확인할 수 있다. 적은 인력으로 더 빠르게 낙하물을 발견할 수 있으므로 빠른 상황 조치를 기대할 수 있다.
우리 농촌은 시장개방화와 생산 비용 상승으로 수익성 악화에 직면하고 있다. 최근, 정부는 농업 및 농촌의 보유자원과 정보통신기술을 결합한 6차산업의 활성화를 독려하고 있다. 이에 따라 시설 원예 작물의 생육 환경을 원격 모니터하고 제어할 수 있는 '스마트 그린하우스' 보급에 투자를 하고 있다. 본 과제의 목표는 하우스를 이동하는 작물 생장 모니터링 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 이동형 센싱 모듈, 제어 모듈, 서버 PC로 구성된다. 이동체는 고해상도 IP 카메라, 온습도 센서, 아이파이 중계기를 포함하고 있다. 이 장치는 그린 하우스 천정에 매달린 레일에 걸려 굴러간다. 제어 모듈은 임베디드 PC, PLC, 와이파이 라우터, 그리고 이동체를 끌기위한 BLDC 모터를 포함한다. 그리고 서버 PC는 통합 농장관리 소프트웨어, 홈페이지, 그리고 작물의 영상과 환경정보가 저장된 데이터베이스를 포함한다. 이동체는 하우스 내에서 넓게 이동하며 여러 정보를 수집한다. 서버는 이 정보들을 저장하고 직거래 장터 웹 페이지를 통해 고객에게 제공한다. 이 시스템은 농부들이 하우스의 환경을 제어하고 온라인 시장에 그들의 작물을 판매하는데 도움을 줄 것이다. 궁극적으로 농가 소득증대에 기여할 수 있을 것이다.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
최근 어린이 통학버스 사용이 증가함에 따라 통학버스 운전자 및 동승 보호자의 과실로 인한 사고도 큰 폭으로 증가하고 있다. 정부에서는 이를 방지하기 위한 다양한 정책들을 내놓고 있다. 이에 우리는 어린이 통학버스 사고 방지 및 안전 관리를 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템을 이용하면 버스 운전자는 각 좌석별 어린이의 착석 여부와 안전벨트 사용 여부를 동시에 쉽게 확인할 수 있으므로 운전 중에도 어린이들의 상태에 따라 빠르게 대처 할 수 있다. 카메라로 찍히는 이미지를 실시간 분석하여 얼굴을 인식하는 기능이 있어서, 어린이들은 각자의 키에 맞게 길이가 자동 조절된 안전벨트를 사용할 수 있다. 따라서 교통사고 발생 시 발생 가능한 2차 상해를 방지할 수 있다. 또한 어린이들이 버스에서 내린 것을 확인하기 위한 슬리핑 차일드 체크 시스템과 실시간으로 어린이의 위치를 부모에게 알려주기 위한 문자 서비스도 제공된다. 라즈베리파이를 기반으로 하여 모터, 카메라, 압력센서, 블루투스 모듈 등을 이용하여 구현되었다. 이것을 버스 모형에 부착하여 일련의 기능들이 정확하게 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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