유비쿼터스 사회에서는 사용자의 요구를 충족시키기 위하여 사용자가 갖고 있는 기기에 대한 정밀한 위치측정을 필요로 한다. 위치 측정은 송수신기간에 신호의 전송을 기반으로 한 거리측정을 통해 이뤄지기 때문에 위치측정의 오차는 거리측정의 오차로부터 발생한다. 신호가 전송되는 기기 간에 장애물이 존재하게 되면 LoS(Line of Sight)신호 성분이 줄어들게 되어 NLoS(Non-Line of Sight) 채널이 발생하게 되고 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 된다. 일반적인 위치측정 알고리즘은 참조기기(Reference Device)의 거리측정 성능에 관계없이 참조기기와 목표기기(Target Device)간의 거리측정 값을 위치 계산에 그대로 사용하기 때문에 거리측정 값으로부터 발생되는 오차가 위치 계산에 더해지게 된다. 따라서 본 논문에서는 각 참조기기가 속해 있는 채널특성을 판별하고 NLoS채널로부터 계산된 거리와 LoS채널로부터 계산된 거리를 다른 비율로 적용하여 위치측정의 오차를 줄이는 Iterative Calculation 기법을 제안한다. 참조기기는 수신된 신호의 Kurtosis, Mean, Excess Delay, RMS Delay spread를 통해 NLoS와 LoS 채널을 구분한다. 이를 통해 구분된 채널마다 각기 다른 비율로 랜덤 거리를 계산된 거리에 더하여 위치를 계산하는 것을 반복적으로 수행한 뒤 평균값을 계산하여 확률적으로 존재할 가능성이 높은 목표기기의 위치를 찾아감으로써 NLoS채널로부터 계산된 거리오차가 위치측정에 미치는 영향을 줄이는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 방식과 비교했을 때 성능향상을 확인하였다.
This paper presents the design and development of network for housing estate security system. The system can cover up to 961 houses which can be up to 1,200 meters long transfer rate of 9,600 bps. This system uses checking and warning the abnormal situation. More over this system has ability to control switch on/off the electrical equipment in the house via AC line control system. The system consists of 4 parts. The first part is a security system of each house using MCS-51 microcontroller as a central processing unit scan 32 sensors and control 8 appliances and send alarm. The MCS-51 microcontroller received control signal via telephone used DTMF circuit. The second part is distributed two levels master/slave network implementing after RS-485 serial communication standard. The protocol its base on the OSI (Open Systems Interconnection) 7 layers protocol model design focus on speed, reliability and security of data that is transferred. The network security using encrypt by DES algorithm, message sequence, time stamp checking and authentication system when user to access and when connect new device to this system. Flow control in system is Poll/Select and Stop-and-Wait method. The third part is central server that using microcomputer which its main function are storing event data into database and can check history event. The final part is internet system which users can access their own homes via the Internet. This web service is based on a combination of SOAP, HTTP and TCP/IP protocols. Messages are exchanged using XML format [6]. In order to save the number of IP address, the system uses 1 IP address for the whole village in which all homes and appliance in this village are addressed using internal identification numbers. This proposed system gives the data transfer accuracy over 99.8% and maximum polling time is 1,120 ms.
국제해상기구는 국제해상인명안전협약을 통해 국제항해 선박에 대하여 AIS와 VHF를 의무화하고, 국내 또한 선박안전법과 선박설비기술기준을 통해 특정 선박에 의무화 하고 있다. 그러나 다양한 통신장비 및 복잡한 사용법으로 인해 오동작이 발생하고 실제 구조신호에 대한 응답지연으로 인하여 인명사고가 발생하는 경우가 많다. 그래서 최근 해상통신장치는 국제해상안전조난시스템 현대화의 일환으로 차세대 해상통신시스템 구축을 위해 여러 종류의 해상통신시스템을 연동 및 통합하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 AIS와 VHF의 연동 및 통합을 통한 DSC 기능을 구현하는 기법에 대하여 기술하였다. AIS에서 선박의 정보를 추출하고 VHF의 DSC 기능에 활용할 수 있는 데이터의 연동 알고리즘을 통해 향 후 국내기술기준 및 표준화를 달성하기위한 근거를 제시하고자 한다.
최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 스마트 워치와 스마트 밴드 등 다양한 웨어러블 디바이스(Wearable Device)들이 연구되고 있다. 그러나 기존의 웨어러블 디바이스들은 측정된 생체정보를 단순 모니터링이나 질병 예방법, 운동량 등을 제공하는 형태로만 서비스하고 있어 실제 사용자가 위험상황이 발생할 경우에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 위험상황 알림 시스템을 제안한다. 아두이노를 통해 가속도 센서와 심박 센서로 측정된 생체정보를 실시간으로 어플리케이션에 전송하고 센서 우선순위 측정과 위험상황 식별 알고리즘을 통해 위험상황을 식별한 후 위험상황이 발생하면 보호자에게 사용자의 현재 위치를 알림 메시지를 전송한다. 이에 따라 보호가 필요한 사용자에게 위험한 상황이 발생하면 신속하게 대처할 수 있을 것으로 사료된다.
눈 움직임만으로 물건을 집고자 하는 사지장애자를 위한 웨어러블 로봇을 소개한다. 이 로봇에서는 시선위치추적 알고리즘을 적용하여 파지하고자 하는 물체를 보는 동공의 움직임을 확인하여 물체의 2차원 정보를 구하고 물체까지의 깊이는 로봇 어깨위에 올려져 있는 Kinect라는 장치를 사용하여 구한다. 물체와 로봇, 그리고 카메라간의 좌표변환과 매칭을 통하여 최종 물체의 3차원 정보를 추출하고 이 정보는 로봇제어기인 DSP로 전송되어 물체를 잡을 수 있도록 제어하게 되어 궁극적으로 사용자가 물체를 정확히 잡을 수 있도록 한다.
차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다.
본 논문은 프레임 단위의 영상을 탐색하기 위한 이미지 코드 생성 시스템으로, 이를 위해 시스템은 영상 내에 기계판독 및 식별 가능한 코드를 생성한 후, 생성된 코드를 이미지에 삽입한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 녹화일자, 녹화시간, 녹화장소 또는 촬영방향 등을 포함하는 녹화된 영상을 프레임 단위로 외부 노이즈에 상관없이 탐색할 수 있다. 시스템은 CCD 카메라와 전자나침반, GPS로부터 데이터를 입력받는 데이터 입력부와 GPS 위치값 및 방향값과 같은 연속된 값을 표현하기 위해 정해진 코드 생성 규칙을 적용하여 연속성을 갖는 데이터 영상코드를 생성하는 데이터 영상코드 생성부, 영상의 각 프레임에 데이터를 이미지로 삽입하는 이미지 삽입부로 구성된다. 또한 영상 내에 삽입된 이미지를 녹화과정, 복사과정 또는 보관과정에 있어서 외부로부터 추가된 노이즈에 대하여도 실시간으로 판독하며, 검색조건에 의해 영상 정보를 검색하는 영상 판독 검색부 및 제어부로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 디코더를 이용하여 구현되었으며, 이를 이용하여 영상내에 데이터 코드를 손쉽게 삽입하고 검색할 수 있는 시스템을 제공함으로써 영상 검색에 대한 정확성과 사용 만족도를 극대화 시킬 수 있다.
교통연계 환승센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통한 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해 테스트베드(김포공항)의 통신환경 설계 및 효율적인 보행자 위치측위의 보정기술을 연구하였다. 통신환경 구축을 위한 설계는 환승 센터 구역에서 이용자에게 신뢰성이 보장된 데이터 전송이 가능하여야 한다. 또한, 위치 측위를 위해 고려 되어야 할 사항도 병행하여 검토해야 한다. 따라서 우리는 데이터 통신과 위치 측위 효율을 동시에 만족하는 통신환경 설계를 수행하였다. 그리고 효율적인 위치 측위 기술 적용을 위해 상용기술 기반의 실시간 위치 인식에 관련한 문제를 판단하고 문제를 해결하고자 새로운 접근 방법을 고안하여 테스트베드에 적용 및 분석하였다. 본 논문에서 전자지도상에 실제 건물이 가지고 있는 특성(구조물)을 인가하여 실제 환경과 최대한 흡사한 상황에서 무선접속점(AP: Access Point)을 위치시켰으며, 각각의 위치에서 특정한 조건을 만족하도록 통신환경 구축 설계를 수행하였다. 또한, 교통연계 환승 서비스에서 보행자 위치측위를 필요로 하는 주요지점(POI:Point Of Interest)을 기준점으로 설정하고 해당 지점을 표출할 수 있도록 하는 방법을 고안하였다. 그 설정방법과 알고리즘에 대해서 테스트베드에서의 실험을 통해 얻어진 원시데이터를 바탕으로 시뮬레이션 수행하고 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.
소형가전 제품은 종류가 다양할 뿐만 아니라 구성부품의 재질도 복잡하여 폐기시 재활용이 매우 어려운 실정이다. 특히, 폐소형가전의 경우 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 재질이 다양하여 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱의 재질을 인식하여 효율적으로 선별 회수하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 기존 선별기술이 가지고 있는 흑색 플라스틱의 재질별 선별에 대한 기술적 한계 및 단점을 보완하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 기반으로 하는 흑색 플라스틱의 재질별 자동선별 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 정량 공급장치, 위치 자동인식 장치, 레이저유도기반분광분석(LIBS) 장치, 선별분리장치 및 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저유도붕괴분광법(LIBS)을 이용하여 흑색 플라스틱의 재질별 특성 스펙트럼 데이터를 획득하고, 인공지능형 알고리즘을 적용한 분류기를 설계하여 적용함으로써 흑색 플라스틱의 재질을 효율적으로 인식하고 분류할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방사형기저함수신경회로망(RBFNNs) 분류기의 분류율은 약 97% 이상으로 나타났으며, 자동선별 시스템의 흑색 플라스틱의 재질별 인식률은 약 94.0% 이상, 선별효율은 80.0% 이상으로 조사되었다. 본 연구에서는 실험실 규모의 자동선별장치를 개발하였으며, 본 장치에 대한 실험결과를 바탕으로 흑색 플라스틱 재질인식 및 선별효율 등을 분석하므로써 향후 폐소형가전의 재활용 현장에 적용할 예정이다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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