• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.101-106
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• 2024

For the commercialization of automated vehicles, it is necessary to create various scenarios that can evaluate driving safety and establish a data system that can verify them. Depending on the vehicle's ODD (Operational Design Domain), there are numerous scenarios with various parameters indicating vehicle driving conditions, but no systematic methodology has been proposed to create and combine scenarios to test them. Therefore, projects are actively underway abroad to establish a scenario library for real-world testing or simulation of autonomous vehicles. However, since it is difficult to obtain data, research is being conducted based on simulations that simulate real road. Therefore, in this study, parameters calculated through individual vehicle trajectory data extracted based on roadside CCTV image-based driving environment DB was proposed through the extracted data. This study can be used as basic data for safety standards for scenarios representing various driving behaviors.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.290-292
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• 2007

현재 한국도로공사에서 운영하는 고속도로 교통관리시스템(FTMS)과 우회도로 교통정보시스템(ARTIS)은 차량 검지 장치와 CCTV 를 통해 실시간 교통 자료를 수집하고, 도로전광표지(VMS), 방송, 인터넷 등 다양한 매체로 교통 정보를 제공하는 시스템이다. 이러한 시스템들은 매일 도로에서 수집되는 엄청난 양의 교통 자료를 실시간 교통 정보 제공하는데 목적을 두고 있어, 교통 자료를 가공하고 처리하여 분석을 수행하는 연구 환경을 제공하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 여러 시스템으로부터 대용량의 교통 자료를 가져와 하나의 통합 데이터베이스로 구축하고, 이를 통해 얻은 교통 이력 자료를 연구할 수 있는 환경을 제안한다.

• 상하수도학회지
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• 제38권2호
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• pp.83-93
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• 2024

In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1303-1305
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• 2007

현재 정보통신 기술의 발달에 상응하여 지능형 교통 시스템(ITS)은 네트워크 기반으로 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 CCTV, GPS, VDS, 루프 검지기, 영상 검지기 등과 같은 다양한 방법으로 교통 정보 수집이 이루어지고 있다. 또한 정확한 정보 제공을 위해 정보의 수집 및 가공에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 기반의 효율적인 교통정보 수집을 위해 RFID 태그 정보를 이용하여 교통정보를 수집하여 보다 정확한 실시간 차량 정보를 제공하는 교통정보 수집 시스템에 관한 연구를 기술하고자 한다.

• 한국광학회지
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• 제13권2호
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• pp.92-97
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• 2002

초측정 할 수 있는 nodal slide식 실시간 OTF 측정 장치를 제작하였다. 비축 물체를 측정하기 위하여 nodal slide와 T-bar를 사용하고, 실시간 측정을 위하여 화소 간격이 가로 9.9$\mu\textrm{m}$와 세로 9.6$\mu\textrm{m}$인 2차원 CCD(charge coupled device)를 사용하며, 초점 길이 300mm의 시준 렌즈를 사용하여 장치를 소형화하였다. 그리고 F/8, 초점 길이 50 mm인 SIRA사의 표준 렌즈를 이용하여 측정 장치의 정확도를 평가하고 보정하였다. 본 장치의 신뢰도를 위하여 시야각이 10.6$^{\circ}$이고, 초점 길이가 25.0mm인 CCTV & VIDEO 렌즈(JAPAN, AVENIR-SE 2514)의 MTF를 측정하여 카메라 벤취(bench)형 OTF측정 장치로부터 구한 MTF 값들과 상호 비교한 결과 대부분의 공간주파수에서 4% 이내로 일치하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.103-112
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• 2012

본 연구는 과학대중화에 있어 중요한 역할을 수행하고 있는 국내 과학전문채널인 'YTN 사이언스'가 시청률, 콘텐츠, 제작비의 부족을 드러내고 있다는 문제인식 하에, 우선 현행 국내 과학전문채널의 프로그램 편성과 운영현황, 홍보 전략을 탐색적으로 확인하였다. 다음으로 미국(디스커버리 채널, 내셔널지오그래픽 채널), 영국(BBC Knowledge), 일본(사이언스채널), 중국(CCTV 10) 등 해외 각국의 과학방송채널 특히, 중요 프로그램들을 분석하여 향후 국내 과학전문채널에 활용 및 접목시킬 수 있는 가능성을 모색하였다. 이러한 현실진단과 해외사례분석을 통해 다양한 시사점을 확인하였으며, 이를 통해 제시될 수 있는 콘텐츠 개발 및 홍보전략은 다음과 같다. 우선 콘텐츠가치 제고를 위한 편성전략의 수정이 필요한 바, 타깃 시청집단과 시청자 라이프스타일을 고려한 편성 재조정, 줄띠편성(Stripping)을 통한 시청습관화 전략, 프라임타임(prime time)대의 전략 프로그램 배치가 필요할 것이다. 다음으로 콘텐츠제작 및 활용전략 측면에서는 콘텐츠 제작의 이중적 전략(지식전달, 흥미전달의 두 분야로의 구분), 프로그램의 대표 캐릭터의 기획과 활용, 한국적 과학기술소재의 선택, SNS와의 전략적 연계, 소재의 다변화와 심층화, OSMU 활성화 전략이 요구될 것이다. 마지막으로 홍보전략 차원에서는 과학관련 행사 개최와 중계방송을 통한 채널 인지도 제고, 잡지 및 단행본 발간 등 인쇄매체로의 확장을 통한 홍보전략 수행, 온라인/모바일 홍보 전략의 강화 등을 제시할 수 있겠다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.340-347
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• 2010

대학은 교육 연구 시설과 장비 등 다양한 첨단시설이 집약되어 있는 공간이다. 이와 같은 물적 자원의 활용을 통해 학생들을 우수한 인재로 양성하고, 새로운 지식과 기술을 개발하는 공간이다. 대학의 물적 자원은 토지, 건물, 시설의 집합체로서 첨단장비와 노후시설 등이 혼재해 있으며, 연구시설에서는 신제품의 개발, 시험, 신기술 실험연구 등의 활동으로 연구인력 양성의 기능을 수행한다. 최근에는 교육 연구시설이 첨단화, 복잡화, 대형화 추세에 있어 인테리어 등 건축내장재, 기자재 등 가연물이 다양화되고 있으며, 연구실과 강의실 등 넓은 캠퍼스에 정원과 수목 등이 조성되어 있고, 많은 건축물에 교육 연구시설물과 기자재 등이 밀집되어 있다. 또한 교직원과 학생뿐만 아니라 불특정 다수인이 이용하는 다중이용공간으로서 전문적인 안전관리 시스템이 요구된다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 우리나라 대학 캠퍼스의 안전을 확보하기 위한 전략으로서 CPTED(환경설계를 통한 범죄예방)을 중심으로 제시하였다. 이제 대학들은 학생들의 범죄피해를 해결하기 위해 적극적인 노력을 할 필요가 있다. 그 정책적 대안으로 캠퍼스 가로등의 조도를 높여야 한다. 이는 범죄에 대한 두려움을 줄일 수 있고, 또한 치한 등 여학생들을 괴롭히는 성범죄를 예방할 수 있는 가장 좋은 방법이 된다. 또한, 범죄의 사각지대와 다발지역을 파악하여 도보순찰을 실시해야 할 것이다. 아울러 대학 캠퍼스에서 각종 범죄예방을 위하여 활용할 수 있는 방안으로는 CCTV와 민간경비의 활용을 고려할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3220-3226
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• 2011

지하철 역사에 화재, 테러 등의 내 외부 위험요인을 감시하기 위하여 CCTV와 각종 센서를 이용한 감시시스템이 구축되어 왔으며, 최근 최신의 IT기술인 센서네트워크기술을 이용한 감시시스템기술 도입이 여러 분야에서 시도되고 있다. 2007년부터 정부 주도하에 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선 센서네트워크기술 및 지능 형영상감시기술 등과 접목하여 화재, 제한지역 침입, 승객 혼잡도, 우범지역, 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 구축이 추진 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 무선센서네트워크의 대표라 할 수 있는 ZigBee기반의 현장 무선통신환경 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 승강장 및 대합실에서의 ZigBee기반의 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. 승강장 및 대합실의 무선 스펙트럼분석 결과 ZigBee기반의 센서네트워크의 주파수와 중첩되는 주파수는 없었으며 인접 주파수 또한 10MHz 이상 이격되어 주파수 간섭을 받지 않는 것으로 나타났다. ZigBee를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 열차의 승강장 진출입시의 영향보다 승강장 혹은 대합실의 이용승객 수 및 유동량에 의한 멀티패스 페이딩(multi-path fading) 효과에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나, 역사에 지능형종합감시시스템 구축 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권3호
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• pp.231-239
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• 2021

4차 산업혁명 시대로 접어들면서 건설산업에서 CCTV, 홈네트워크시스템 및 장비와 같은 정보통신기술(ICT)이 활용되고 있다. 특히 공동주택에서 정보통신기술(ICT)의 자율성을 증대하기 위해 정부는 정보통신 관련법의 개정안을 행정예고하고 기업은 스마트 홈서비스와 같은 기술개발에 집중하고 있다. 또한, 정보통신공사 분야의 국내·외 연구는 대부분 정보통신기술(ICT)과 공사 관리에 관한 연구가 진행된 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 정보통신공사의 품질에 영향을 주는 물리적 하자에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 3개의 국내 건설사 프로젝트관리시스템에 등록된 하자 데이터를 수집하였고 공동주택관리법 시행령의 기준에 따라 분류하였다. 공종별 하자 빈도를 분석했을 때 홈네워크기기공사에서 하자가 88.10%로 가장 많이 발생하였다. 그리고 4개 공종의 하자 유형을 분석한 결과 작동불량이 가장 많이 나타났다. 그에 원인을 분석하고 설계·시공·유지관리 단계로 나누어 예방방안 및 대책을 제시하였다. 본 연구의 결과는 공동주택의 품질을 높이고, 추후 실질적인 하자 저감 대책 및 예방방안에 관련한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권5호
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• pp.521-535
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• 2022

Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.