• 한국도로학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.69-78
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• 2009

경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권6호
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• pp.87-102
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• 2023

Existing child car seats do not have a monitoring means for the driver or guardian to effectively recognize the status of whether the seat belt of car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened to the inside device of the vehicle. In this paper, we propose a smart car seat system which can monitor in real time, whether the seat belt of a child seated in the car seat is fastened and whether the ISOFIX of the car seat is fastened. The proposed system has been developed with a prototype, in which a Hall sensor, magnet, Bluetooth, and display device are used to detect whether these are fastened and to display the detection results. The prototype system provides the detection results as texts and alarm signal to the display for driver or guardian' smartphone in the car in motion. With functional tests of the prototype system, it was confirmed that the detection functions are properly operated, and the detection results were transmitted to the display device and smartphone via Bluetooth within 0.5 seconds. It is expected that the development system can effectively prevent safety accidents of child car seats.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.249-254
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• 2007

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.

• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.627-636
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• 2011

본 연구는 단순 입력 기반 유니모달 인터랙션의 한계를 극복하고 단순 입력 방식이 아닌 멀티모달 기반 사용자의 행위, 의도, 및 집중도를 활용하여 실감적이고 몰입도를 향상시키는 인터랙션 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 선행연구에서 기존 문헌연구를 토대로 메타분석방법을 활용하여 인터랙션을 위한 3차원 동작 인식 기술의 정확도를 분석하여 최종적인 센서 기반 인터랙션 방법이 선정되었고, 직관적 제스쳐 인터랙션 요소를 추출하여 본 시스템에 반영하였다. 또한 생리반응을 이용한 집중력 판단 기술을 개발하여 사용자 의도를 판단하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 3부분으로 나눌 수 있다. 선행연구에서 선정된 인터랙션 요소들을 적용하여 가속도(Accelator) 센서와 연성(Flexible) 센서를 활용하여 손 동작을 인식하는 시스템을 구현하였고, 동공 인터랙션을 통한 안경형 시선 추적기를 구현하여 인터랙션이 가능하게 하였으며, 심혈관 반응과 피부 온열 반응을 측정하여 사용자의 의도를 반영한 시스템을 최종 구현하였다. 실감형 디지털 엔터테인먼트 플랫폼 기술 개발을 위한 기초 연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.79-88
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• 2009

본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.942-943
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• 2016

스테레오 감마선 탐지장치는 감마선을 신호를 측정하여 위치값을 통한 2차원의 감마선 영상을 생성 한후, 가시광영상과 중첩하여 실제 공간상의 감마선 분포를 나타낸다. 스테레오 감마선 탐지장치는 감마선 탐지센서를 포함하는 탐지부와 감마선 신호를 검출하는 신호측정부 그리고 탐지부의 위치를 제어하기 위한 모션제어부로 구성된다. 본 논문에서는 개별적으로 구성된 각각의 모듈을 효율적으로 운용하기 위한 시스템 운용 알고리즘을 개발하였고, 이를 통해 감마선 조사시험장에서 감마선에 대한 영상화 및 분포정보 출력을 확인하였다.

• PNF and Movement
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• 제22권1호
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• pp.43-54
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• 2024

Purpose: Falls among persons older than 65 years are a significant concern due to their frequency and severity. This study aimed to develop a vest-type embedded artificial intelligence (AI) system capable of detecting and predicting falls in various scenarios. Methods: In this study, we established and developed a vest-type embedded AI system to judge and predict falls in various directions and situations. To train the AI, we collected data using acceleration and gyroscope values from a six-axis sensor attached to the seventh cervical and the second sacral vertebrae of the user, considering accurate motion analysis of the human body. The model was constructed using a neural network-based AI prediction algorithm to anticipate the direction of falls using the collected pedestrian data. Results: We focused on developing a lightweight and efficient fall prediction model for integration into an embedded AI algorithm system, ensuring real-time network optimization. Our results showed that the accuracy of fall occurrence and direction prediction using the trained fall prediction model was 89.0% and 78.8%, respectively. Furthermore, the fall occurrence and direction prediction accuracy of the model quantized for embedded porting was 87.0 % and 75.5 %, respectively. Conclusion: The developed fall detection and prediction system, designed as a vest-type with an embedded AI algorithm, offers the potential to provide real-time feedback to pedestrians in clinical settings and proactively prepare for accidents.

• 한국자기학회지
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• 제25권3호
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• pp.83-86
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• 2015

무기체계가 첨단, 고도화되면서 탄약을 정밀 제어하여 목표를 타격하기 위하여 공중폭발탄(ABM)이 개발되어 전장에서 운용되고 있다. 이러한 공중폭발탄의 시한정밀도를 향상시키기 위하여 총구를 이탈하는 탄의 속도를 측정하여 표적까지의 정확한 비행시간을 계산한 후 탄에 입력하여야 한다. 본 연구에서는 K4 기관총의 소염기 부분에 탄을 감지할 수 있는 장치를 도입하였다. 탄약의 주요 금속 부품은 신관 부분의 알루미늄과 파편 효과를 발휘하는 탄체의 철 부분, 총열의 강선부를 통과할 때 직진운동을 회전운동으로 전환시키는 회전탄대의 구리로 구성되어 있는데 알루미늄 부분을 탐지하기 위하여 와전류 탐촉자의 원리를 도입하였다. 탄이 총구를 벗어나는 수십 us 동안 탄속을 측정하기 위하여 U 자형의 MnZn Ferrite 코어에 코일을 권선하여 200 kHz의 교류 전류를 인가하여 탄의 총구 이탈 속도를 측정하였으며, 도플러 레이더와 병행 계측한 결과 ${\pm}1%$ 이내에서 잘 일치하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.685-691
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• 2020

본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국자기학회지
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• 제16권3호
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• pp.157-162
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• 2006

이온빔 증착 스퍼터링법과 고아 리소그래피법으로 FeMn-스핀밸브 바이오 센서를 제작하였다. 혈액내의 Fe를 포함한 헤모글로빈(Hemoglobin)과 나노 자성입자의 자성검출은 최대 자장감응 약 $0.1{\sim}0.8%/Oe$인 거대자기저항 스핀밸브 바이오 센싱소자를 이용하였다. 사용된 혈액은 인체의 피였고, Co-페라이트 나노 자성입자는 수용성 무정형 실리카로 코팅이 되었으며, 그 크기의 평균직경의 범위는 9nm에서 50nm이었다. 실제 크기가 $5x10{\mu}m^2 $ 혹은 $2x6{\mu}m^2 $로 제작된 센싱소자의 4 전극 중 전류 입력단자에 흐르는 감지전류는 1 mA로 하였다. 혈액과 나노자성 입자가 소자의 중앙부분으로 떨어졌을 때, 출력신호는 각각 자성 여부의 검출 특성을 알 수 있는 충분한 크기로 나타났다.