• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.63-71
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• 2019

4차 산업혁명시대를 맞이하여 스마트팩토리의 구축에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 스마트팩토리의 구축과 관련된 다양한 기술들 중에서 핵심기술 중의 하나는 데이터의 송수신을 처리하는 IoT용 프로토콜 부문이다. 이와 관련하여 일반적으로 MQTT 프로토콜이 가장 많이 사용되고 있으나 기존의 MQTT 기술은 메시지의 우선순위 개념이 없기 때문에 실시간성을 요구하는 산업용 현장에 적용하기에는 다소 부족한 면이 있다. 특히 특정 설비의 고장발생에 따른 관련 설비 전체의 비상정지 등과 같은 긴급 상황에서는 긴급한 메시지의 우선순위 처리가 매우 중요하다. 이를 개선하기 위해 우선순위 기반 MQTT에 관한 연구도 일부 진행되고 있으나 이러한 연구들은 MQTT 표준 규격을 변형한 방식이기 때문에 실제 현장에서 사용하기에는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구에서는 MQTT 표준을 준수하면서도 메시지의 우선순위 처리가 가능한 MQTT에 관련한 연구를 실시하고 이를 검증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.19-24
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• 2019

ICT 기술의 발달은 기존의 폐쇄형 CCTV 보안 장비 시장에도 크나큰 영향을 일으켰다. 특히 자율주행 자동차와 무인 자동차, 스마트 시티 같은 분야에서 영상 데이터의 중요성이 부각되면서, 영상을 활용한 다양한 기술이 나오고 있다. 본 논문에서는 차량용 CCTV 영상을 단순 녹화 용도로 사용하지 않고, 스마트 시티의 한 부분으로 통합하기 위해 영상과 메타 데이터를 전송하고, 그 메타 데이터를 활용하여 도시 생활 속에서 유발되는 교통, 환경, 보안 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고, 차량용 CCTV 영상을 원격지에서 접속하기 위한 방법으로 리버스 터널링 기법을 설계하고 구현하였다. 폐쇄적인 환경에서 제한적인 용도로만 사용되던 차량용 CCTV 영상과 메타 데이터를 실시간으로 통합 관리함으로써, 차량 상태 검사 뿐 아니라 도로와 각종 시설물 관리처럼 스마트시티에서 요구하는 효율적인 통합센터 운영을 가능하게 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.135-140
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• 2021

본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.105-109
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• 2021

본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 방법을 데이터 세트로 평가하고 성능을 평가한다. 그런 다음 네트워크의 특징과 성능을 분석하겠습니다. 본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 학습방법을 사용하여 300W-LP 데이터 학습을 수행했으며 AFLW2000 데이터 세트를 사용하여 평가를 평가했다. 결과는 이 성능 결과는 기존 랜드마크 대 포즈 방법보다 자유롭게 얼굴 이미지의 데이터 세트를 사용하여 학습할 수 있으므로 실제 상황에서 포즈를 정확하게 예측할 수 있다. 키포인트 세트의 최적화는 독립적이지 않기 때문에, 우리는 계산 시간을 줄일 방법을 확인했다. 이 방법은 Boosted 3-D PCA 성능을 향상시키거나 다양한 애플리케이션 도메인에 적용하는 데 매우 중요한 자원이 될 것으로 예상한다

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.155-161
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• 2021

최근, 실시간으로 카메라를 통해 동작을 인식하는 기술의 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 연구들에서는 사람의 관절로부터 특징을 추출하는 개수가 적기 때문에 동작 분류의 정확도가 낮은 한계점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 움직일 때 변하는 관절의 각도를 특징 추출하여 계산하는 알고리즘과 이미지 분류 시에 정확도가 높은 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용한 분류모델을 제안한다. AI Hub에서 제공하는 피트니스 자세 이미지로부터 5가지 운동 동작 이미지를 인용하여 분류 모델에 적용한다. 구글에서 제공하는 그래프 기반 프레임워크인 MediaPipe 기법을 사용하여, 이미지로부터 운동 동작 분류에 중요한 8가지 관절 각도 정보를 추가적으로 추출한다. 추출한 특징들을 모델의 입력으로 설정하여, 분류 모델을 학습시킨다. 시뮬레이션 결과로부터 제안한 모델은 높은 정확도로 운동 동작을 구분하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.161-167
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• 2019

최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.197-202
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• 2019

소형 밀리미터파 추적 레이다용 전원공급기는 리플노이즈가 최소인 안정적인 전원을 공급해야 하며 DC-DC 변환기의 스위칭 주파수 노이즈가 False Alarm 과 Ghost 를 유발하지 않고 운영중 모니터링을 통한 실시간 자체점검 기능을 보유하고 있어야 한다. 본 연구에서는 소형 밀리미터파 추적 레이다에 적용하기 위하여 +28VDC 입력을 받아서 최대 출력 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}W$, 효율 80% 이상(@100%부하), 출력 전원 10개의 다중 출력 스위칭 전원공급기를 개발하였고 효율 80% 이상을 달성하기 위하여 전력이 큰 출력에 대해서는 DC-DC 변환기를 적용하였고 나머지 소전력 출력에 대해서는 다중 출력 플라이백 방식을 적용하여 설계 제작하여 시험 결과 100% 부하조건에서 85%의 우수한 효율 특성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.139-143
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• 2019

여러 분야에서 유량 및 유속의 측정이 필요하다. 흔히 가정에서 보는 수도계량기가 있으며, 상하수도 플랜트, 석유화학 산업 등에서 유량계가 사용되고 있다. 유속을 실시간으로 모니터링하고 유속 이상 시 즉시 알리는 시스템이 필요하다. 최근 사물인터넷의 발달로 이런 장치를 저비용으로 구축할 수 있게 되었다. WeMos는 미니 와이파이 사물인터넷(IoT) 모듈로 Arduino IDE로 프로그래밍 할 수 있다. 유량 센서는 통과하는 유량에 비례하는 디지털 펄스를 출력한다. 본 논문에서는 유속 감지 기능을 WeMos의 사물인터넷 구현기술에 적용시켜 시스템을 제작하였다. 시스템이 작동하면 WeMos는 유량센서의 값을 받아들여 유속을 계산하고 그 값을 서버에 JSON방식으로 보낸다. 서버에서는 그래프로 유속을 시각화하여 스마트폰으로 유속 값을 모니터링하게 한다. 그리고 유속 이상 발생시 Pushbullet을 이용하여 스마트폰으로 즉시 경보 메시지를 보내는 시스템을 구현하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.279-287
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• 2019

본 논문에서는 신체의 움직임 정보와 족압 분포의 변화를 측정하여 신체 균형 능력을 분석하고자 하였다. 그래서 관성측정장치와 FSR 센서를 사용하여 관절가동범위와 신체압력중심을 측정하고 분석할 수 있는 프로그램을 개발하였고, 이에 대한 결과를 바탕으로 균형 능력 개선에 도움을 줄 수 있는 콘텐츠를 제작하였다. 이 프로그램에서 측정된 관절가동범위와 신체압력중심의 정량적인 값을 실시간으로 시각화하여 사용자가 결과를 쉽게 알 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠는 측정된 균형정보를 바탕으로 난이도가 조절되며 균형능력을 개선하고자 하는 방향에 맞춰 수행할 수 있도록 제작되었다. 이것은 사용자의 동작에 따라 움직이는 물체를 보면서 진행하는 시각 되먹임 방법을 이용하여 집중력과 참여의지를 높여 더욱 효과적인 균형 훈련 결과를 기대할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.143-149
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• 2019

플로팅 홀로그램은 광고나 콘서트와 같이 넓은 공간에서 현장감과 실존감이 뛰어난 3D 입체영상을 제공하면서, 3D 안경의 불편함, 시각적 피로, 공간 왜곡 현상 발생을 감소할 수 있는 기술이다. 따라서 본 논문은 좁은 공간에서도 사용가능한 플로팅 홀로그램 환경에서 캐릭터 조작을 위한 사용자 제스처 인식 시스템을 구현한다. 제안된 방법은 하르 특징기반의 캐시케이드((Harr feature-based cascade classifier) 분류기를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 기준으로 실시간으로 체스쳐 차영상으로부터 사용자 제스쳐의 발생 위치 정보를 이용하여 사용자 제스쳐를 인식한다. 그리고 각각 인식된 제스쳐 정보는 플로팅 홀로그램 환경에서 생성된 캐릭터 움직임을 조작하기 위하여 상응하는 행위에 맵핑된다. 제안된 플로팅 홀로그램 캐릭터 조작을 위한 사용자 제스처 인식 시스템의 성능평가를 위해서는 플로팅 홀로그램 디스플레이 장치를 제작하고, 몸 흔들기, 걷기, 손 흔들기, 점프 등의 각 제스처에 따른 인식률을 반복 측정한 결과 평균 88%의 인식률을 보였다.