현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
의약품 정보에 대한 접근이 쉽지 않은 시각장애인을 위해 의약품 정보 안내 단말기를 개발하였다. 본 연구에서는 시각장애인에게 의약품 관련 정보를 전달하기 위하여 RFID 기술을 사용하였다. 안내단말기로 의약품에 부착된 RFID 태그를 인식하면 태그의 고유 ID에 따라 단말기를 통해 음성으로 의약품 정보를 안내하도록 하였다. 의약품 정보는 식품의약품안전청에서 운영하는 이지드럭 사이트를 통해 의약품 정보를 취득하도록 하였다. 정보 안내 단말기는 휴대가 간편하도록 목걸이 형태로 제작 하였으며, 평상시에도 유용하게 사용할 수 있도록 mp3 재생기능을 탑재하였다. 본 연구에서는 단말기의 코어칩으로 ARM 계열의 Cortex M3 칩을 사용하였고, RFID 회로를 구현하기 위하여 저전력의 NXP의 MFRC523 칩셋을 사용하였다. MFRC523 칩은 모바일에 적용되는 저전력 기능이 탑재되어 있다. 음성회로를 구현하기 위해서는 VS1003B MP3 Decoder IC를 사용하였고 의약품 정보서버와의 무선 통신을 위해는 CC2500 칩셋을 사용하였다. RFID 프로토콜은 ISO 14443A 타입과 B타입을 모두 지원하도록 개발하여 다양한 프로토콜로 확장이 가능하도록 개발하였다. 본 시스템을 사용하면 시각장애인에게 의약품 정보를 편리하게 전달할 수 있어 시각장애인의 의약품 오남용을 줄일 수 있다.
MANET은 전형적인 무선 네트워킹과는 다른 새로운 무선 네트워킹 파라다임으로써 기존 유선 망의 하부 구조에 의존하지 않고 이동 호스트틀로만 구성된 네트워크이다. Ad Hoc망에서 통신을 하기 위해서는 출발지 노드에서 목적지 노드까지 데이터 전송을 위한 라우팅에 관한 문제이다. Ad Hoc망에서는 모든 단말기의 위치변화가 가능하기 때문에 경로설정에 어려움이 따른다. 노드간에 정보를 보내고자 할 때 노트가 인접한 상태가 아니면 정보를 직전 보낼 수 없고 여러 중간 노드들을 거쳐서 정보를 보내는 다중-홉 라우팅 방식을 사용해야 한다. 따라서 중간 노드들은 패킷 라우터의 역할을 해야하는데 무선 통신 자체가 좁은 대역폭과 한정된 채널을 가지고 전송 범위가 제한되는 문제가 있다. 또한 노트 자체의 이동성과 전력 소모 등으로 인한 이탈은 망 위상을 수시로 변화시키므로 노트간에 정보를 전송하는데 가장 종은 경로는 수시로 변경될 수 있으므로 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결방안으로 경로유지 과정에서 Ad Hoc망 내의 노드들은 이동성의 특성으로 인해 현재 사용되는 경로 보다 더 짧고 효율적인 경로가 발생하고 중간 노트가 이동 될 때 새로운 경로로 갱신하여 솔기없는 최적의 경로를 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 ZRP의 IERP에서 감청모드를 통하여 사공중인 경로보다 최적의 경로를 감지하여 새로운 경로로 갱신하는 방법과 중간 노드가 이동하여 경로가 깨진 경우 부분적으로 경로를 복구하는 방법을 제시하여 항상 최적화된 경로를 유지함으로써 Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유
본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.
맥박산소측정기는 비침습적으로 사용자의 혈중 산소포화도(percentage oxygen saturation of haemoglobin: SpO2)를 측정 및 모니터링 하는 기기이다. 맥박산소측정기를 포함한 대부분의 개인건강기기 (Personal Health Device: PHD) 들은 데스크톱 컴퓨터에 비해 제한된 리소스를 가지므로, 측정한 데이터를 근거리의 매니저 (스마트폰, PC)에 전송하고, 매니저를 통해 원격의 모니터링 서버로 전송하는 방식을 사용한다. 따라서 개인건강기기와 매니저 간의 통신 프로토콜은 상호호환성의 관점에서 중요한 연구 분야이다. 이에 본 논문에서는 개인건강기기에 관한 국제 표준인 ISO/IEEE 11073 (X73) 프로토콜 기반 산소포화도 전송 에이전트의 설계 결과를 제시한다. 본 논문의 에이전트는 맥박산소측정기가 측정한 사용자의 산소포화도 및 맥박 수를 X73 메시지로 생성하여 매니저에게 전송하는 임베디드 프로그램으로 세션핸들러, 메시지 핸들러, 그리고 메모리 핸들러로 구성된다. 세션 핸들러는 원격 모니터링 서버와의 통신 세션 연결, 해제를 담당하고, 메시지 핸들러는 X73 메시지의 생성 및 해석을 담당한다. 메모리 핸들러는 맥박산소측정기 메모리에 저장된 맥박 및 산소포화도를 추출한다. 본 논문의 산소포화도 전송 에이전트를 사용함으로써, 맥박산소측정기는 x73 표준을 따르는 여러 매니저들과의 통신이 가능하게 되며, 이를 통해 맥박산소측정기와 매니저 간 상호호환성을 보장할 수 있다.
최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.
1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
Kim, Byunghyun;Lee, Junhwa;Sim, Sung-Han;Cho, Soojin;Park, Byung Ho
Smart Structures and Systems
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제30권5호
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pp.521-535
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2022
Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.
Changes in elimination behavior, including urination and defecation, are common clinical signs of numerous disorders in cats. Therefore, this study attempted to automatically measure the elimination behavior of cats using the litter box and develop an early warning system for the guardian in case of abnormalities. To construct an early warning system for abnormal changes through cat elimination behavior, it consisted of a litter box, an automatic sensor for data collection and data wifi transmission, a server for data analysis, and a mobile phone app for result transmission and early warning. To establish the reference interval (RI), the elimination behavior was monitored for more than 2 weeks using a motion sensor within a litter box in 37 healthy cats and 19 diseased cats. The data were expressed as daily total visits, daily total stay duration, average stay duration per elimination, weekly total visits, and weekly total stay duration. Healthy cats showed median daily total visits of 3 times/day (RI 1.0-7.0) and daily total stay duration of 192 s/day (RI 8.0-452.0). For weekly data, the median total visits were 20 times/week (RI 3.0-35.25) and the median total stay duration was 1,147 s/week (RI 80.0-2,249.5). The average stay duration per elimination was 59 s/elimination (RI 4.67-132.0). Diseased cats showed more frequent elimination behavior than healthy cats (p < 0.001). Otherwise, for each elimination, diseased cats had shorter stay durations than healthy cats (p < 0.001). This study established the RIs of elimination behavior parameters (frequency and duration) in healthy cats. The present study might help guardians and veterinarians detect changes in elimination behaviors in diseased cats at an early stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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