• Title/Summary/Keyword: Intelligent Control System

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음향 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템 (Emergency vehicle priority signal system based on deep learning using acoustic data)

  • 이소연;장재원;김대영
    • Journal of Platform Technology
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    • 제9권3호
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    • pp.44-51
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    • 2021
  • 일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.

K-ISMS 기반의 한국형 스마트 그리드 정보보호 관리체계 평가 기준 제안 (Evaluation Criteria for Korean Smart Grid based on K-ISMS)

  • 김기철;김승주
    • 정보보호학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.1375-1391
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    • 2012
  • 스마트 그리드란 전력망에 정보통신기술을 적용하여 에너지 이용 효율을 극대화하는 차세대 지능형 전력망으로 최근 전 세계적으로 관련 기술 및 제도가 개발되고 있다. 정보보호는 스마트 그리드 개발에 필수적인 요소로써 지속적인 관리가 필요하다. 국내에서는 조직의 위험을 관리하기 위해 정보보호 관리체계 인증 제도가 이미 시행 중인 가운데 스마트 그리드에 적용할 수 있는 정보보호 관리체계 기준 마련의 필요성이 제기되고 있으나 구체적인 방법은 제시되지 않고 있다. 본 논문은 미국 스마트 그리드 제도와 비교 분석을 통해 기 시행중인 정보보호 관리체계 기반의 한국형 스마트 그리드를 위한 핵심 평가 기준과 추가적인 평가 기준을 제안한다. 기존의 정보보호 관리체계 인증을 받은 스마트 그리드 관련 사업자는 추가 평가 기준만으로 중복되고 불필요한 인증 평가 작업을 최소화할 수 있다.

LIBS를 이용한 흑색 플라스틱의 자동선별 시스템 개발 (Development of Automatic Sorting System for Black Plastics Using Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS))

  • 박은규;정밤빛;최우진;오성권
    • 자원리싸이클링
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    • 제26권6호
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    • pp.73-83
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    • 2017
  • 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.

미래 동물생명산업 발전전략으로써 스마트축산의 응용: 리뷰 (Applying a smart livestock system as a development strategy for the animal life industry in the future: A review)

  • 박상오
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.241-262
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    • 2021
  • 본 논문은 과학논문을 통해 30년 후인 2050년까지 가축과 동물성식품의 동향을 예측하면서 미래 동물생명산업 발전 전략으로써 ICT-기반 스마트축산 기술의 필요성을 검토하였다. 전 세계적으로 가축사육과 동물성식품 소비는 인구증가, 고령화, 농촌인구 감소, 도시화 및 소득증가에 대한 반응으로 빠르게 변화하고 있다. 기후변화는 가축 환경, 생산성과 번식효율성을 바꿀 수 있다. 가축생산은 온실가스 배출 증가, 토지 황폐화, 수질오염, 동물복지 및 인간의 건강 문제로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동물생명산업의 다양한 측면에서 4차 산업혁명과 융합된 ICT-기반 스마트축산을 활용하여 기후변화 대응, 생산성 향상, 동물복지, 동물성식품 영양품질 개선, 동물의 질병예방을 위한 선제적인 미래 대응전략이 필요하다. 미래 동물생명산업은 지속 가능성과 생산효율성을 향상시키기 위해 자동화를 통합해야 한다. 디지털 시대에 IoT와 빅 데이터를 사용하는 지능형 정밀가축사양, ICT-기반 스마트축산은 동물생명산업의 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있다. 축사 내부와 외부의 환경 매개 변수를 정밀하게 원격 제어할 수 있는 디지털 시스템으로 구성되어있다. ICT-기반 스마트축산은 인터넷과 휴대폰을 통한 원격 제어를 위해 센싱 기술을 사용하여 동물의 행동복지 및 사양관리를 모니터링 할 수 있다. 농가가 필요로 하는 광범위한 정보의 수집, 저장, 검색 및 보급에 도움이 될 수 있고 새로운 정보서비스를 제공할 수 있다.

통합 센서 시스템을 이용한 고기능 순찰 로봇의 연구모델 제안 (Proposal for Research Model of High-Function Patrol Robot using Integrated Sensor System)

  • 유병천;신승중
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.77-85
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    • 2024
  • 본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

지능형 교통체계 기반 인간-기계 인터페이스 시스템 평가를 위한 정신적부하 측정방법의 비교 연구 (Comparative Study of Subjective Mental Workload Assessment Techniques for the Evaluation of ITS-oriented Human-Machine Interface Systems)

  • Cha, Doo-Won;Park, Peom
    • 대한교통학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.45-58
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    • 2001
  • 교통시스템 및 차량의 인간-기계 상호작용 및 인간공학적 평가에 널리 사용되는 운전자의 시각행위분석, 생체신호측정(심박수, 호흡수, 뇌파, 피부전기반사 등), 부가작업의 수행도분석, 반응시간 분석, 차량조작변수 분석(속도, 핸들조작, 가속페달조작) 등의 방법들과 함께 운전자 판단에 의한 주관적평가(Subjective Mental Workload Assessment)는 기존 시스템의 평가뿐만 아니라, ITS(Intelligent Transport Systems) 기반 인간-기계 시스템(항법장치, Head-UP Display, AHS Flat Panel Display, Changeable Message Sign, Cellular Phone, 등)의 인간-기계 상호작용 평가, 안전도 평가, 경쟁시스템 및 디자인 대안의 의사결정, 설계가이드라인 제작 등을 위한 하나의 표준화된 평가도구로 자리 잡고 있다. 이에 본 연구에서는 가장 많은 적용빈도와 효과 및 감도를 제시하는 주관적 평가방법인 NASA-TLX (National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index), SWAT(Subjective Workload Assessment Technique), MCH(Modified Cooper-Harper) scale, RNASA-TLX(Revision of NASA-TLX)를 대상으로 항법 장치를 사용한 운전자 부하 비교평가 실험결과를 이용하여, 제시된 방법들의 감도 및 피 실험자의 주관적 판단을 통한 상호 비교분석을 실시하였으며, 결과로 위에 제시된 방법들의 사용가이드라인과 ITS 기반 인간-기계 시스템의 인간공학적 평가를 위한 주관적 평가방법의 비교평가결과를 제시하였다.

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진입제어 전략 적용 시 적정 운영영역 설정에 관한 연구 (A Study on the Operation Boundary of Ramp Metering System)

  • 김규옥;박준형;박지은;신희철
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.9-21
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    • 2011
  • 첨두시 고속도로의 혼잡이 심각할 경우 수요와 용량을 조절하는 운영방안이 필요하다. 고속도로의 연결로에서 본선으로 진입하는 교통류가 본선의 용량을 초과하지 않도록 진입제어 시스템을 이용하여 혼잡을 감소시키고, 안전성을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 램프부에 위치한 차량들을 본선의 교통상황을 고려하여 진입시키는 진입제어 전략을 보다 효과적으로 운영하기 위한 방안으로 진입제어 실시영역에 대하여 연구하였다. 본선의 교통상황에 따라 진입제어를 실시하거나 미실시하는 교통영역이 존재할 것이라 판단하고, 제어 불필요 제어 필요 제어 최소화 등으로 교통량 수준에 따라 진입 제어 전략이 운영될 수 있는 교통상황 영역을 도출하였다. 이를 위해 고속도로 본선 및 램프부의 교통량에 따라 시나리오를 수립하고 널리 이용되고 있는 진입제어 알고리즘 중의 하나인 ALINEA를 미시적 교통류 시뮬레이터에서 구현하여 모의실험을 수행하였다. 밀도와 평균속도를 효과척도로 하여 본선교통량과 본선으로 투입되는 교통량에 따라 진입제어를 운영해야하는 적정 교통수요 영역을 도출하였다. 분석결과, 본선의 교통량이 많아질수록 밀도는 감소하는 경향을 보이며 감소폭도 크게 산출되었다. 또한, 평균속도는 진입제어를 운영하는 것이 15%의 개선효과를 보였으며, 본선교통량 이 3000~5000대/시이고 진입교통량이 700~900대/시일 때 통행속도의 증가폭이 크게 나타났다. 본 연구에서 도출된 교통수요 영역은 적정 진입제어 영역으로 볼 수 있으며 이에 따라 본선으로 진입하는 교통류를 제어할 경우 밀도와 평균속도 측면에서 유의미한 효과가 있을 것으로 판단된다.

광폭교차로에서 2단 횡단보도 설치 효과분석 (The Effect of Staggered Pedestrian Crossings at Wide Width Intersections)

  • 김동녕;홍유민
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.23-35
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    • 2011
  • 광폭의 도로에서는 횡단거리가 길어 보행자의 녹색시간이 길게 할당된다. 부도로의 교통량이 적을 때에도 보행자의 최소녹색시간으로 인해 일정시간 이상의 녹색신호시간을 보장해 주어야 하기 때문에 신호주기가 길어지고 주도로의 g/C 비율이 감소하게 되어 교차로 전체의 지체가 증가되는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 2단 횡단보도의 설치 효과를 차량 측면과 보행자 측면으로 나누어 분석하였다. 차량당 제어지체를 TRANSYT-7F와 VISSIM을 활용하여 산출하였고 그 결과 2단 횡단보도의 차량당 제어지체가 일반 횡단보도에 비해 최소 14.9%에서 최대 85.6% 감소하는 것으로 나타났다. 보행자 측면에서는 해석적 방법으로 두 횡단보도의 보행자 평균 횡단시간을 비교하였으며, 또한 VISSIM을 통한 평균 보행자지체를 산출하여 비교분석하였다. 해석적 방법으로 보행자 평균 횡단시간을 산출한 결과, 두 횡단보도의 큰 차이는 없는 것으로 분석되었다. VISSIM을 활용하여 보행자 지체시간을 산출한 결과, 일반 횡단보도에 비해 2단 횡단보도의 평균 보행자 지체가 13.4%~22.3%까지 감소하는 것으로 분석되었다. 따라서 교통 및 기하조건이 연구결과와 유사한 경우에는 일반 횡단보도에 비해 2단 횡단보도가 차량 및 보행자측면에서 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

중소·중견기업의 스마트팜 교육 수요 분석: 전남지역을 중심으로 (An Analysis on the Educational Needs for the Smart Farm: Focusing on SMEs in Jeon-nam Area)

  • 황두희;박금주
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.649-655
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    • 2020
  • 본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.

저노출 카메라와 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트를 이용한 야간 자동차 전조등 및 후미등 인식 (Vehicle Headlight and Taillight Recognition in Nighttime using Low-Exposure Camera and Wavelet-based Random Forest)

  • 허두영;김상준;곽충섭;남재열;고병철
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.282-294
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    • 2017
  • 본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.