• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1676-1686
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• 2021

In this paper, we propose a general cross-chain solution based on the idea of modularity, abstraction, and layering, which decoupling the cross-chain function from the consensus algorithm and specific application logic, and utilize a Merkle proof to ensure the validity and legality of cross-chain operations. Since the underlying implementations of homogeneous and heterogeneous blockchains are different, we treat them separately. For homogeneous blockchains, we suggest a TCP-like cross-chain transport protocol (CCTP). While for heterogeneous blockchains, we present a method to construct the relay chain to realize the cross-chain function. The proposed scheme can enable the correct, effective, reliable, orderly, and timely transmission of cross-chain data. However, the essential difference between the operations within a single blockchain and the interoperability between different blockchains is that the trust domain is different. Cross-chain interoperation itself breaks the completeness of the blockchain, therefore, some efficiency and safety must sacrifice to trade-off.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.26 no.1
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• pp.113-119
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• 2023

In this paper, we propose an optimization of a pose estimation deep learning model for recognition of abnormal behavior in unmanned stores using radio frequencies. The radio frequency use millimeter wave in the 30 GHz to 300 GHz band. Due to the short wavelength and strong straightness, it is a frequency with less grayness and less interference due to radio absorption on the object. A millimeter wave radar is used to solve the problem of personal information infringement that may occur in conventional CCTV image-based pose estimation. Deep learning-based pose estimation models generally use convolution neural networks. The convolution neural network is a combination of convolution layers and pooling layers of different types, and there are many cases of convolution filter size, number, and convolution operations, and more cases of combining components. Therefore, it is difficult to find the structure and components of the optimal posture estimation model for input data. Compared with conventional millimeter wave-based posture estimation studies, it is possible to explore the structure and components of the optimal posture estimation model for input data using genetic algorithms, and the performance of optimizing the proposed posture estimation model is excellent. Data are collected for actual unmanned stores, and point cloud data and three-dimensional keypoint information of Kinect Azure are collected using millimeter wave radar for collapse and property damage occurring in unmanned stores. As a result of the experiment, it was confirmed that the error was moored compared to the conventional posture estimation model.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.17 no.8
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• pp.2124-2139
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• 2023

In this article, the authors focus on the use of smart CCTV, a combnation of biometric recognition technology and AI algorithms. In fact, the advancements in relevant technologies brought a significant increase in the use of biometric information - fingerprint, retina, iris or facial recognition - across diverse sectors. Both the public and private sectors, with the developments of biometric technology, widely adopt and use an individual's biometric information for different reasons. For instance, smartphone users highly count on biometric technolgies for the purpose of security. Public and private orgazanitions control an access to confidential information-controlling facilities with biometric technology. Biometric infomration is known to be unique and immutable in the course of one's life. Given the uniquness and immutability, it turned out to be as reliable means for the purpose of authentication and verification. However, the use of biometric information comes with cost, posing a privacy issue. Once it is leaked, there is little chance to recover damages resulting from unauthorized uses. The governments across the country fully understand the threat to privacy rights with the use of biometric information and AI. The EU and the United States amended their data protection laws to regulate it. South Korea aligned with them. Yet, the authors point out that Korean data aprotection law still requires more improvements to minimize a concern over privacy rights arising from the wide use of biometric information. In particular, the authors stress that it is necessary to amend Section (2) of Article 23 of PIPA to reflect the concern by changing the basis for permitting the processing of sensitive information from 'the Statutes' to 'the Acts'.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.102-102
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• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증 절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측 방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.118-121
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• 2022

국내 산업재해 사고 사망자의 상당수가 건설업에서 발생하고 있다. 건설 현장에는 굴삭기, 크레인과 같은 중장비가 많고 높은 곳에서 작업하는 경우가 흔해 위험 요소에 노출될 가능성이 높다. 물리적 사고 외에도 작업 중 발생하는 미세먼지에는 여러 유해 인자가 존재하여 건설근로자들에게 호흡기질환과 같은 직업병을 유발한다. 정부에서는 산업현장 안전 관리의 중요성이 증가함에 따라 각종 산업재해로부터 근로자를 보호하기 위한 법안을 마련하였다. 따라서 건설 현장의 경우 산업재해를 방지하기 위해서 위험요소를 사전에 인지하고 즉각 대응할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 통한 자동화 기술을 활용하여 24시간 안전 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 IoT 기반 통합안전 관리 시스템은 AI를 적용한 CCTV를 통해 산업 현장을 모니터링하고, 다수의 IoT 센서가 측정한 수치를 근로자 및 관리자가 실시간으로 확인할 수 있게 하여 산업 현장 내 안전사고를 예방한다. 구체적으로 어플리케이션을 통해 미세먼지 농도, 가스 농도, 온도, 습도, 안전모 착용 여부 등을 모니터링할 수 있다. 모니터링 중에 유해물질의 농도가 일정 수치를 넘기거나 안전모를 착용하지 않은 근로자가 발견될 경우 근로자 및 관리자에게 경고 알림을 발송한다. 유해물질 농도는 IoT 센서를 통해 측정하며 안전모 착용 여부는 카메라 센서에 딥러닝 모델을 적용하여 인식하였다. 본 연구에서 제시한 통합안전관리시스템을 통해 건설현장을 비롯한 산업현장의 산업재해 감소와 근로자 안전 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.2
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• pp.355-360
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• 2023

Fire is a disaster that causes irreversible damage to many people due to personal injury and property damage. Various fire detection equipments are installed around us to detect and cope with it quickly. However, due to various problems such as artificial, environmental, and aging, fire detection equipment is activated even though it is not a actual fire, and there are many problems such as delaying the support to the necessary fire scene. In this paper, we analyze the non-fire alarm of the fire detection equipment and propose a system that enables the field staff to check the scene situation through the video as a way to prevent the mobilization due to the misinformation by checking the fire. The purpose of the present invention is to stably cope with a disaster by suggesting a customized automatic guidance system which induces a rapid evacuation by sending an evacuation guidance notification to a range of a fire occurrence neighboring area, and supports a rapid and accurate processing by a rapid dispatch of a firefighter, rather than a wide range of guidance such as an existing emergency disaster guidance letter when it is determined to be an actual fire through the confirmation procedure.

• Animal Bioscience
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• v.36 no.5
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• pp.810-817
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• 2023

Objective: The aim was to compare the behavioral response to full separation of cows and calves maintained together for 100 days or 24 h. Methods: Twelve Holstein-Friesian cow-calf pairs were enrolled into either treatment or industry groups (n = 6 cow-calf pairs/group). The treatment cows and calves were maintained on pasture together for 106±8.6 d and temporarily separated twice a day for milking. The Industry cows and their calves, were separated within 24 h postpartum. Triaxial accelerometer neck-mounted sensors were fitted to cows 3 weeks before separation to measure hourly rumination and activity. Before separation, cow and calf behavior was observed by scan sampling for 15 min. During the separation process, frequency of vocalizations and turn arounds were recorded. At separation, cows were moved to an observation pen where behavior was recorded for 3 d. A CCTV camera was used to record video footage of cows within the observation pens and behavior was documented from the videos in 15 min intervals across the 3 d. Results: Before separation, industry calves were more likely to be near their mother than Treatment calves. During the separation process, vocalization and turn around behavior was similar between groups. After full separation, treatment cows vocalized three times more than industry cows. However, the frequency of time spent close to barrier, standing, lying, walking, and eating were similar between industry and treatment cows. Treatment cows had greater rumination duration, and were more active, than industry cows. Conclusion: These findings suggest a similar behavioral response to full calf separation and greater occurrence of vocalizations, from cows maintained in a long-term, pasture-based, cow-calf rearing system when ompared to cows separated within 24 h. However, further work is required to assess the impact of full separation on calf behavior.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.15 no.2
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• pp.35-41
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• 2023

On December 19, 2015, as Article 29-3 (Installation of Accident Recording Devices and Provision of Information) of Motor Vehicle Management Act came into force, In Korea, the EDR (Event Data Recorder) reports are often used for the analysis of various traffic accident cases such as multiple collisions, traffic insurance crimes, and sudden unintended acceleration (SUA), and the others. So many investigators have analyzed the driver's behavior and vehicle situation by comparing the time zero in the EDR report to the actual crash time in dash-cam (or CCTV). Time zero (T0) is defined as the reference time for the record interval or time interval when recording an accident in Article 56-2, Enforcement rule of Performance and Standard for Automobile and Automotive parts. Also in the EDR report, time zero (T0) is defined as whichever of the following occurs first; 1. "wake-up" by an air-bag control system, 2. Continuously running algorithms (by monitoring of longitudinal or lateral delta-V), 3. Deployment of a non-reversible deployment restraint. We have already proposed the "Flowchart & Checklist" to adopt the EDR report for traffic accident investigation and the necessity of specialized institutions or courses to systematically educate or analyze the EDR data. Therefore, in this paper, we report to traffic accident investigators notable points and analysis methods based on some real-world traffic accidents that can be misjudged in specifying time zero (T0).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.107-107
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• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.12 no.4
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• pp.208-216
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• 2023

The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.