• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.553-564
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• 2019

본 연구는 연중무휴로 운영되는 소이 어린이집 교사가 부모 태도에 대하여 느끼는 어려움과 대처방안에 관하여 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 1년 365일, 하루 18시간 운영되는 소이 어린이집 교사 7명을 대상으로 심층면담과 현장관찰을 진행하였다. 연구 결과 교사들은 부모의 연중무휴 운영을 위한 규정 미 준수, 휴무 시 과잉 이용, 근무 상황에 따른 지나친 개별적 요구, 직종 인식에 따른 CCTV분석의 일반화, 교실에 관여되는 직장 내 부모 직급, 부모의 서비스 직무적 요구태도 등에 어려움을 느끼는 것으로 나타났다. 이러한 어려움에 대하여 연구 참여자들은 부모의 직종과 개별적 특성 미리 파악 및 예방, 직장 어린이집 경력자 교사에게 조언 구하기, 직장 어린이집의 장점 생각하며 상황 객관화하기, 전문성 신장 등의 노력을 하고 있는 것으로 나타났다. 이는 확대되어 가고 다양화 되어가는 직장 어린이집 운영과 교사를 지원하는 프로그램 개발을 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.358-363
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• 2019

본 논문에서는 실시간으로 측정된 심박수와 OpenCV를 이용한 움직임 감지를 통해 피보호자의 위급 상황을 인식하고, 보호자에게 실시간으로 영상을 공유함으로써 사고를 방지하고 신속히 대처할 수 있도록 하는 복지 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현 시스템은 환자, 독거노인, 어린이 등 돌봄이 필요한 대상에 대한 보호자의 걱정을 덜고, 위급상황 발생 시 보다 신속하게 대처하기 위해 고안되었다. 보호자는 응급 알람뿐만 아니라 실시간 영상전송을 통해 실제 상황을 바로 인지하고 적절하게 대처할 수 있다. 또한 기존 홈 CCTV와 달리 위급 상황에서만 카메라가 동작하므로 사생활 침해의 걱정을 최소화하도록 구현하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제35권1호
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• pp.91-97
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• 2021

Marine accidents caused by ships have brought about economic and social losses as well as human casualties. Most of these accidents are caused by small and medium-sized ships and are due to their poor conditions and insufficient equipment compared with larger vessels. Measures are quickly needed to improve the conditions. This paper discusses a video-integrated collision prediction and fall detection system to support the safe navigation of small- and medium-sized ships. The system predicts the collision of ships and detects falls by crew members using the CCTV, displays the analyzed integrated information using automatic identification system (AIS) messages, and provides alerts for the risks identified. The design consists of an object recognition algorithm, interface module, integrated display module, collision prediction and fall detection module, and an alarm management module. For the basic research, we implemented a deep learning algorithm to recognize the ship and crew from images, and an interface module to manage messages from AIS. To verify the implemented algorithm, we conducted tests using 120 images. Object recognition performance is calculated as mAP by comparing the pre-defined object with the object recognized through the algorithms. As results, the object recognition performance of the ship and the crew were approximately 50.44 mAP and 46.76 mAP each. The interface module showed that messages from the installed AIS were accurately converted according to the international standard. Therefore, we implemented an object recognition algorithm and interface module in the designed collision prediction and fall detection system and validated their usability with testing.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.691-700
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• 2021

IP 카메라는 원격지에서도 감시할 수 있을 뿐만 아니라, UTP를 통해 전원 공급도 가능한 장점을 가지고 있으므로 아날로그 CCTV를 급속하게 대체하고 있다. 본 논문에서는 IP 카메라에 널리 적용되고 있는 ONVIF 표준의 프로토콜 구조와 그 외에도 이를 지원하기 위한 인터넷 프로토콜들을 소개하고, 상용보드 상에서 ONVIF 디바이스를 구현한다. 이러한 기능들은 클라이언트 (PC)의 관리 프로그램에서 제어 가능하지만, 사생활 보호 마스크나 열화상 카메라의 온도표시, 관심 영역과 같은 기능은 디바이스 상에서 웹 뷰어를 통해 구현한다. 실험을 통해 IP 카메라와 클라이언트 프로그램이 주고받는 SOAP 메시지와 스트리밍되는 영상을 통해 ONVIF Profile S와 웹 뷰어 기능을 확인한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.553-564
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• 2012

최근 물리보안과 정보보안으로 양분화 되어 있는 영역자체가 융합되고 있는 추세이며, 이러한 융합의 중심에 있는 것이 융합보안관제이다. 그러나 이러한 추세에도 불구하고, 융합보안을 위한 이들 두 영역의 보안 이벤트를 어떻게 활용할 것인지에 관한 구체적인 솔루션은 찾아볼 수 없다. 본 논문에서는 물리 보안 이벤트를 활용하여 정보 보안의 효율을 향상시킬 수 있는 정보보안 오브젝트-기반 접근법을 제안한다. 또한, 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 확장성을 고려한 많은 양의 물리 보안 이벤트의 의미 있는 이벤트 조합을 찾는 체계적인 방법을 제안한다. 특히, 출입통제시스템과 영상감시 시스템에서 발생되는 물리보안 이벤트를 이용해 컴퓨팅 시스템 접근 정보보안 효율성 향상을 위한 구체적인 실현 과정을 기술하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.234-239
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• 2021

최근 방범 및 교통관제를 위하여 다수의 고성능 CCTV의 설치가 급격히 늘어나면서, 사생활침해 요소에 대한 대응과 다수의 카메라로부터 전송되는 고화질 영상정보의 분석에 대한 시스템 요구 사항의 증가문제가 활발하게 대두되고 있다. 따라서 사생활침해에 대응하기 위한 방법과 다수의 카메라로부터 입력되는 감시영상을 효율적으로 처리하기 위한 방법들이 요구된다. 본 논문에서는 입력영상의 처리 비용을 줄이고 처리속도를 향상시키기 위해, 복수개의 카메라로부터 입력되는 영상을 그룹화하여 통합영상을 생성한다. 생성된 통합영상을 분석한 후 미리 설정된 이벤트들을 감지하고 이벤트의 감지여부에 따라 이벤트에 대응하는 편집 작업을 수행하게 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1762-1769
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• 2021

본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.495-506
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• 2022

연구목적: 일반적으로, 사람들은 일상생활 속에서 자신이 어떻게, 어디서 걷는지 등에 대해 많은 관심을 기울이지 않는 경향이 있다. 하지만, 심각한 화재나 지진이 일어났을 때, 사람들은 가능한 한 빨리 위험지역에서 벗어나려고 노력한다. 만일 사람들이 비상상황에서 의사결정 이론에 근거하여 탈출하게 된다면, 사상 자는 크게 줄어들게 될 것이다. 본 연구는 심리학적인 관점과 인지과학의 관점으로 인간의 행동을 보다 구체적으로 이해하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 유튜브, CCTV 등에서 얻은 비상상황에서의 영상자료를 수집하여 상황별 사람들의 보행 특성을 분류하였다. 연구결과: 비상상황에서의 보행자의 속도나 방향 전환이 평상시와 전혀 다른 특징을 가지는 것으로 나타났다. 재난 발생 시 탈출 방향이 주로 한 방향이기 때문에, 방향전환이 적으며, 평균 보행속도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 분석결과, 평상시에서의 인간의 행동은 살면서 학습한 습관에 기반하지만 비상 상황의 경우, 원초적인 본능에 기반하는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구에서 활용된 방법론과 연구 결과는 비상상황에서 사람들의 보행 행태에 대한 시뮬레이션과 분석에 활용 될 수 있을것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.890-895
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• 2021

최근 "중대재해 등에 관한 법률"이 제정되고 안전사고에 관한 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 제조업 현장에서 발생한 안전사고에 대해 정부 기관에서 발간한 통계 자료를 분석하고, 안전사고 발생을 줄이기 위해 위험 상황을 판정하는 모델을 구축하기 위한 딥러닝 기반에 다양한 객체 탐지 모델을 학습시켜 비교 분석하였다. 제조업 현장에 있는 CCTV에서 영상을 수집하여 직접 데이터셋을 구축하였으며, YOLO-v4, SSD, CenterNet 모델에 훈련 데이터와 검증 데이터로 이를 활용하고 학습을 진행하였다. 그 결과 YOLO-v4 모델이 mAP 81%의 수치를 얻었다. 산업 현장에서 클래스를 선정하고 데이터셋을 직접 구축하여 모델 학습을 하는 데 의의가 있으며 이를 통해 위험 상황을 판정하고 이를 추론하는 시스템의 초기 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권3호
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• pp.187-196
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• 2022

In this paper, we propose an example of designing and constructing a roof-type solar power plant structure equipped with a Pseudo-BIPV (Building-Integrated Photovoltaic) shape suitable for use as a roof of a small warehouse with a sandwich-type panel structure. As the characteristics of the roof-type solar power generation facility to be installed in the small warehouse proposed in this study, the shape of the roof is not a general A type, but a right-angled triangle shape with the slope is designed to face south. We chose a structure in which an inverter for one power plant and a control facility are linked by grouping several roofs of buildings. In addition, the height of the roof structure is less than 20 cm from the floor, and it has a shape similar to that of the BIPV, so it is building-friendly because it is almost in close contact with the roof. At the same time, the roof creates a reflective light source due to the white color. By linking this roof with a double-sided solar panel, we designed it to obtain both the advantage of the roof-friendliness and the advantage of efficiency improvement for the electric power generation based on the double-sided panel. Compared to the existing solar power generation facilities using A-shaped cross-sectional modules, the power generation efficiency of roofs in this case is increased by more than 11%, which we can confirm, through the comparison analysis of monitoring data between power plants in the same area. Therefore, if the roof-type solar structure suitable for the small warehouse we have presented in this paper is used, the facilities of electric power generation is eco-friendly. Further it is easier to obtain facility certification compared to the BIPV, and improved capacity of the power generation can be secured at low material cost. It is believed that the roof-type solar power generation facility we proposed can be usefully used for warehouse or factory-based smart housing. Sensor devices for monitoring, CCTV monitoring, or safety and environment management, operating in connection with the solar power generation facilities, are linked with the Internet of Things (IoT) solution, so they can be monitored and controlled remotely.