Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.439-440
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2022
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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.75-84
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2003
Current techniques for road-traffic monitoring rely on sensors which have limited capabilities, are costly and disruptive to install. The use of video cameras coupled with computer vision techniques offers an attractive alternative to current sensors. Video based traffic monitoring systems are now being considered key points of advanced traffic management systems. In this paper, we propose the new method which extract the traffic information using video camera. The proposed method uses an adaptive updating scheme for background in order to reduce the false alarm rate due to various noises in images. also, the proposed extraction method of traffic information calculates the traffic volume ratio of vehicles passing through predefined detection area, which is defined by the length of profile occupied by cars over that of overall detection area. Then the ratio is used to define 8 different states of traffic and to interpret the state of vehicle flows. The proposed method is verified by an experiment using CCTV traffic data from urban area.
The climate of Korea has clear rainy and dry season due to seasonal wind. In general, The rainy season in Korea is from early summer through to early fall. And precipitation accounted for more than half of the total annual rainfall in this period. This study is aiming to analysis of variation in saturation flow rate at signalized intersection during rainfall. The range of spatial is urban signalized intersections in Seoul and temporal is rainfall or ideal condition in daylight. Traffic data are collected through CCTV of Seoul Metropolitan Police Agency, and on-site video recordings directly. Weather condition data are collected from the Korea Meteorological Administration. In addition, the value of saturation headway and saturation flow rate, in rainfall condition, are derived through video frame analysis. As a results of analysis, decrease of saturation flow rate and increase of saturation headway during rainfall were confirmed by comparison with non-rainfall. The higher rainfall rate is, the more decreased saturation flow rate at the intersections. Rainfall rate is divided three area by the results of statistical test, and saturation flow rate decrease 7%, 17%, 21%, respectively.
The number of one person households has grown steadily over the recent past and the population of lonely and unnoticed death are also observed. The phenomenon of one person households has been occurred. In the dark side of society, the remarkable number of lonely and unnoticed death are reported among different age-groups. We propose an unusual event detection method which may give a remarkable solution to reduce the number of the death rete for people dying alone and remaining undiscovered for a long period of time. The unusual event detection method we suggested to identify abnormal user behavior in their lives using vision pattern, audio pattern, and dust pattern algorithms. Individually proposed pattern algorithms have disadvantages of not being able to detect when they leave the coverage area. We utilized a fusion method to improve the accuracy performance of each pattern algorithm and evaluated the technique with multiple user behavior patterns in indoor areas.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.5
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pp.691-700
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2021
The IP cameras have rapidly replaced the analog CCTVs as the cameras have the advantages of not only being able to remotely monitor, but also supplying power through the UTP cable, In this paper, we introduce the protocol architecture of the ONVIF standard which is widely applied to the IP camera and other Internet protocols to support it, and implement the ONVIF Device on a commercial board. Although these functions can be controlled by the Client (PC), several functions such as privacy masks, temperature display of the thermal camera, and ROI (Region of Interest) are implemented through a web viewer on the device. Through the experiment, the functions of ONVIF Profile S and web viewer are verified through SOAP messages exchanged between Device (IP camera) and Client program and streamed images.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.6-6
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2022
최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.149-162
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2005
This paper suggest a way to detect a specific wanted figure in public places such as subway stations and banks by comparing color face images extracted from the real time CCTV with the face images of designated specific figures. Assuming that the characteristic of the surveillance camera allows the face information in screens to change arbitrarily and to contain information on numerous faces, the accurate detection of the face area was focused. To solve this problem, the normalization work using subsampling with $20{\times}20$ pixels on arbitrary face images, which is based on the Perceptron Neural Network model suggested by R. Rosenblatt, created the effect of recogning the whole face. The optimal linear filter and the histogram shaper technique were employed to minimize the outside interference such as lightings and light. The addition operation of the egg-shaped masks was added to the pre-treatment process to minimize unnecessary work. The images finished with the pre-treatment process were divided into three reception fields and the information on the specific location of eyes, nose, and mouths was determined through the neural network. Furthermore, the precision of results was improved by constructing the three single-set network system with different initial values in a row.
This study aims to maintain the safety of an outdoor storage tank through the fundamental case analysis of explosion and fire accidents in the storage tank. We consider an accident caused by the explosion of fire inside the tank, as a result of the gradual spreading of the residual fire generated by wind lamps flying off a workplace in the storage tank yard. To determine the cause of the accident, atmospheric diffusion conditions were derived through CCTV image analysis, and the wind direction was analyzed using computational fluid dynamics. Additionally, the amount of oil vapor inside the tank when the floating roof was at the lowest position, and the behavior of the vapor inside the tank when the floating roof was at the highest position were investigated. If the cause of the explosion in the storage tank is identified and the level of the storage tank is maintained below the internal floating roof, dangerous liquid fills the storage tank, and the vapor in the space may stagnate on the internal floating roof. We intend to improve the operation procedure such that the level of the storage tank is not under the Pontoon support, as well as provide measures to prevent flames from entering the storage tank by installing a flame arrester in the open vent of the tank.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.40-51
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2014
This study aims to investigate urban inundation considering building footprints based on dual-drainage scheme. For this purpose, LiDAR data is cultivated to generate two original data set in terms of DEM with $1{\times}1$ meter and building layer of the study drainage area in Seoul and then the building layer is overlapped as vector polygon with the mesh data with the same size as DEM. Then, terrain data for modeling were re-sampled to reduce resolution as $10{\times}10$ meters. As results, the simulated depth without considering building footprints has a tendency to underestimate the inundation depth compared to observed data analized by CCTV imagery. Otherwise, the simulation result considering building footprints revealed definitely higher fitness. The difference of inundation depth came from the variation of inundation volume which was relevant to inundation extent. If the building footprints are enlarged, the possible inundation depth is increased, which results in being inundation depth higher because hydrological conditions such as rainfall depth are conservational. Otherwise, according to comparison of inundation extents, there were no significant difference but the case of considering building footprint was revealed slightly higher fitness. Thus, it is concluded that the considering building footprint for inundation analysis of urban watershed should be required to improve simulation accuracy synthetically.
In this paper, we have implemented the living waste analysis system based on IoT and AI(Artificial Intelligence), and proposed effective waste process and management method. The Jeju location have the strong point to devise a stratagem and estimate waste quantization, rather than others. Especially, we can recognized the amount variation of waste to the residence people compare to the sightseer number, and the good example a specific waste duty. Thus this paper have developed the IoT device for interconnecting the existed CCTV camera, and use the AI algorithm to analysis the waste image. By using these decision of image analysis, we can inform their deal commend and a decided information to the map of the waste cars. In order to evaluate the performance of IoT, we have experimented the electromagnetic compatibility under a national official authorization KN-32, KN61000-4-2~6, and obtained the stable experimental results. In the further experimental results, we can applicable for an data structure for precise definition command by using the simulated several waste image with artificial intelligence algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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