• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.536-546
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• 2022

A society will lose a lot of something in this field when the forest fire broke out. If a forest fire can be detected in advance, damage caused by the spread of forest fires can be prevented early. So, we studied how to detect forest fires using CCTV currently installed. In this paper, we present a deep learning-based model through efficient image data construction for monitoring forest fire smoke, which is unstructured data, based on the deep learning model YOLOv5. Through this study, we conducted a study to accurately detect forest fire smoke, one of the amorphous objects of various forms, in YOLOv5. In this paper, we introduce a method of self-learning by producing insufficient data on its own to increase accuracy for unstructured object recognition. The method presented in this paper constructs a dataset with a fixed labelling position for images containing objects that can be extracted from the original image, through the original image and a model that learned from it. In addition, by training the deep learning model, the performance(mAP) was improved, and the errors occurred by detecting objects other than the learning object were reduced, compared to the model in which only the original image was learned.

• 상하수도학회지
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• 제31권1호
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• pp.29-37
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• 2017

To estimate pollution sources in the watershed with various industries, the simulation of contamination route and distribution of 2-methyl-4,6-dinitriophenol(DNOC) were performed with a numerical model Hydro Geo Sphere. This study was performed calculations of the load using the measured concentration and simulated flow rate. And, the river was divided by the sampling sites at the mainstream, and the contribution rate at downstream sampling sites was calculated for each section. The results showed the concentration of the downstream sampling sites were decided by the concentration of upstream sites, and the contribution rates of the tributaries were calculated below 10%. The results also showed that the impact of the potential sources in Section 1(Geumho1 ~ Geumho2) and Section 5(Geumho5 ~ Geumho6) was larger than in the other area. In Section1 and Section5, It seemed to require detailed investigation.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.142-145
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• 2017

현재 활용되는 영상 데이터가 고화질 고화소 추세이며, 정보통신기술의 발달로 인해 이미지 데이터의 사이즈와 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 영상데이터를 효율적으로 처리한다면 다양한 컨텐츠로 활용할 수 있지만 기존의 단일컴퓨터로 처리하기에는 늘어나는 데이터를 처리하기에는 한계가 있다. 본 논문은 분산 처리 프레임워크인 Hadoop을 이용하여 번호판 인식 시스템을 제안한다. SequenceFile 포맷을 이용하여 매퍼당 여러 개의 이미지 데이터를 가지고 있는 데이터 블록을 인풋으로 받아 번호판 인식을 수행한다. 실험결과 하둡의 데이터 노드 1개와 비교하여 데이터 노드 16개에서 최대 14.7배의 속도향상을 보였으며, 데이터 셋의 크기를 10배 증가하여도 데이터 노드가 점진적으로 늘어남에 따라 번호판 인식 속도의 강인함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.547-557
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• 2016

Due to threats caused by social disasters, operating surveillance devices are essential for social safety. CCTV, infrared cameras and other surveillance equipment are used to observe threats. This research proposes a method for searching for the optimum location of surveillance sensors. A GA (Genetic Algorithm) was used, since this algorithm is one of the most reasonable and efficient methods for solving complex non-linear problems. The sensor specifications, a DEM (Digital Elevation Model) and VITD (Vector Product Interim Terrain Data) maps were used for input data. We designed a chromosome using the sensor pixel location, and used elitism selection and uniform crossover for searching final solution. A fitness function was derived by the number of detected pixels on the borderline and the sum of the detection probability in the surveillance zone. The results of a 5-sensor and a 10-sensor were compared and analyzed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권12호
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• pp.5485-5506
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• 2016

In this article, a video based fire detection framework for CCTV surveillancesystems is presented. Two novel features and a novel image type with their corresponding algorithmsareproposed for this purpose. One is for the slow-smoke detection and another one is for fast-smoke/flame detection. The basic idea is slow-smoke has a highly varying chrominance/luminance texture in long periods and fast-smoke/flame has a highly varying texture waiting at the same location for long consecutive periods. Experiments with a large number of smoke/flame and non-smoke/flame video sequences outputs promising results in terms of algorithmic accuracy and speed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.160-169
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• 2012

국내 유일의 과학전문채널인 'YTN사이언스 TV'는 과학 대중화라는 그간의 성과와 의의에도 불구하고 시청률 저조와 채널 접근의 한계로 여전히 어려움을 겪고 있어 이에 대한 개선방안이 시급하다. 본 연구는 과학전문채널의 활성화를 위해 재정적 관점에서 해외 유사채널과 비교함으로써 바람직한 대안과 발전과제를 모색하고자 한다. 공익성 구현과 상업성을 동시에 추구하며 성공적인 해외 채널 진출과 자국민에 대한 과학교육에 이바지하고 있는 BBC Knowledge의 운영 사례를 검토함으로써 국내 과학전문채널의 활성화에 유의미한 시사점을 제공하자 한다.

• KIEAE Journal
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• 제14권5호
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• pp.89-96
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• 2014

This study provides the basic resource for establishing the environment design policies around elementary school for the students and analyzes the actual pedestrian environment conditions of elementary school in order to improve safety of from crime for them. For this, the field survey are conducted on risk of from crime in 10 sidewalks of 5 elementary schoolin Ilsan new town. The result of this are the followings ;1) There are schools which have difference between the height of road and the height of pedestrian path. 2) There are schools which are insufficient distance for securing front sight because of shape of pedestrian path. 3) In entrance there are facilities interfering with natural surveillance within school boundaries such as stone written school motto, storehouse, wash room, doorpost. 4) In entrance there are schools with no security office, emergency bell and CCTV. 4) The openness in the bottom of fence is lower than that of upper because of shrubs and material of fence. 5) There are concealed places and cars in back gate area interfering with natural surveillance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.606-608
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• 2018

최근 CCTV나 블랙박스 등 멀티미디어 데이터를 생성해내는 장치의 사용이 늘어나고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 사용자가 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 내의 객체를 식별하기 위해서는 많은 시간을 할애하여 매뉴얼하게 일일이 찾아야 하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 동영상 및 이미지에서와 같은 멀티미디어 데이터에서 객체를 자동으로 식별할 수 있 수 있는 딥러닝 기반의 객체 식별 및 검색 모델을 제안한다. 제안하는 객체 식별 검색은 이미지 검색과 동영상 검색을 지원한다. 이미지 검색에서는 이미지에 존재하는 동일한 객체를 검색 대상 이미지들에서 객체를 식별하고, 이미지에 존재하는 객체를 검색하여 결과로 반환한다. 또한 동영상 검색에서는 동영상에서 검색하고자 하는 객체를 식별하고 객체가 출현하는 시간을 전처리과정을 통해 기록하며, 검색하고자 하는 동영상 내에 존재하는 객체의 검색이 가능하다. 따라서 사용자가 동영상에서 객체의 검색 시 키워드 검색이 가능하여 동영상을 모두 재생하서 객체를 식별해야 하는 번거로움을 해결할 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제10권6호
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• pp.87-96
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• 2010

최근 대형쇼핑몰이 들어서며 변화의 과정에서 과다하고, 원칙과 기준에서 벗어난 임대료 인상으로 많은 선의의 임차인들이 피해를 보는 경우도 다수 발생하고 있으며, 경쟁 입찰로 인한 임대시장의 교란을 초래하여 왜곡을 유발하고 있어 적정 임대료 산정에 대한 연구 분석이 시급히 요구되고 있는 실정이다. 이와 같은 상황으로 볼 때 현재 활용되고 있는 길별 기준가격과 주요 거점과의 관계, 보행량을 감안한 임대료를 산정한다면 앞으로 임대료 분쟁에 큰 도움이 될 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1420-1423
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• 2015

기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.