본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 녹화 도중에 검출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차 영상을 이용하였고, MPEG-4 동영상 녹화 시 EPZS(Enhanced Predictive Zonal Search)에서 검출되는 움직임 벡터의 값을 이용하였다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 세 가지의 {Active, Inactive}, {Moving, Non-moving}, {Walking, Running} 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 각 단계에서는 단계별 임계값을 이용하여 구분하였다. 실험을 위해서 약 150개의 상황을 연출하였으며, 실험 영상에서 각 단계를 구분하는데 약 86% ~ 98% 까지의 높은 인식률을 보였다.
미래 전쟁은 과거의 재래식 전쟁과는 판이하게 변화된 환경 속에서 새로운 전투 형태와 방법으로 전개될 것이다. 특히, 첨단 기술의 급속한 발전은 전장에서 싸우는 방법을 변화시키는 주요 요인이라고 할 수 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적 획득 및 첩보 수집과 정확한 상황판단 및 적시적인 지휘가 요구되기 때문에 정보 수집 자산이 부족한 사 여단급 부대를 대상으로 감시 정찰 센서 네트워크 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 그러나 평시 체계와 전시 체계의 운용 개념이 부족한 상태에서 실 세계에 적용하는 것은 유지비용의 증가, 감지 오류, 야전 환경과의 부적합 등을 야기한다. 따라서, 이러한 문제점의 해결 대안으로 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장 가시화에 필요한 전장감시 센서 네트워크 시스템을 위한 상황 인식 프레임 워크를 제안하였다.
대한민국 국회는 "가"급 국가중요시설임에도 불구하고 테러 발생에 대한 가능성과 국회 청사내 집회 및 시위와 금지물품 반입은 점점 증가하고 있으며, 열린국회를 지향함으로써 많은 출입문 개방과 다수의 이용자로 인해 출입통제에 있어 취약점이 많다고 할 수 있다. 또한, 국회를 공격함으로써 얻게 되는 상징적인 효과는 매우 높지만 보안관리 수준은 상대적으로 매우 낮아 테러 공격의 대상이 될 가능성이 매우 높다. 이러한 보안상의 취약점을 해결하기 위해서는 제3선인 외곽에서부터의 적절한 출입통제시스템을 운용해야 한다. 하지만 외곽에서 적절한 출입통제가 이루어지지 않고 있으며, 외곽 경비를 담당하고 있는 국회경비대는 2023년 의무경찰 폐지에 따라 2020년 6월에 철수할 예정이므로 이에 따른 외곽 경비 대체 방안과 더불어 외곽 경호·경호경비시스템을 강화할 수 있는 방안을 조속히 마련할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국회사무처 보안 분야 담당 공무원 114명을 대상으로 외곽 경호·경비시스템에 대한 인식조사를 실시하였다. 연구 결과 국회 외곽에서 위협상황이 발생할 가능성이 높다고 인식하고 있으며, 지능형 영상감지 시스템 및 침입탐지시스템과 드론 등 4차 산업혁명 기술 도입에 긍정적으로 인식하고 있다. 또한, 3선 경호 체계를 중장기적으로 일원화하고 전담부서를 설치하는 방안에 대해 긍정적으로 인식하고 있으며, 국회경비대 대체 방안으로는 청원경찰이 가장 높은 응답률을 보였고, 중장기적으로 의회경찰을 도입하는 것에 긍정적으로 인식하고 있다.
국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.
2004년부터 시행된 국가적 사업인 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 100병상 이상 의료기관 퇴원환자들중 65세 이상 노인환자의 의료이용을 분석하였다. 시행 초기자료부터 2008년까지의 자료를 분석한 결과 매년 노인환자의 퇴원비율이 증가하는 것으로 나타났다. 남성보다 여성의 퇴원환자 비율이 높고 재원일수, 사망비율이 65세 미만 퇴원환자에 비하여 65세 이상 노인환자가 높은 것으로 나타났다. 입원중 수술을 경험하는 비율은 노인환자가 낮았다. 호발하는 주된 질병을 분석한 결과 순환기 계통에 해당하는 뇌경색, 협심증 그리고 호흡기 계통에 해당하는 폐암, 폐렴, 기타 만성 폐쇄성 폐질환이 많고, 기타 위암, 당뇨병, 간암, 대장암의 진단 비율이 높은 것으로 나타났다. 진단과 관련한 신경계통, 심혈관 계통 수술이 많은 것으로 분석되었다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 노인의 건강증진을 위한 정책수립에 있어 자원을 우선 배분하고 의료기관들은 앞으로 초고령 사회를 대비하기 위하여 노인환자의 의료이용 특성을 고려하여 경영전략을 수립하여야 할 것이다.
Background: The epidemiology of tuberculosis (TB) has been assessed based on the data of the analysis of TB patients notified to the surveillance system in Korea. However, the national status of TB is not validated through this surveillance system. The objective is to determine the epidemiology of TB and to understand the accurate status of TB patients treated in private institutions. Methods: Medical records of 53,579 patients who had been diagnosed with TB in 2008 were analyzed. Results: Among 53,579 patients, the number of sputum smear positive cases was 15,639(29.2%) and the number of new cases was 39,191 (73.1%). The drug resistance rate of new cases was 5.3%, while the rate stood at 13.3% for TB patients with treatment history. The number of multi-drug resistant TB (MDR-TB) patients was 2,472 (4.6%), which consists of 2.9% of new cases and 9.3% of TB patients with prior treatment history. The number of extensively drug-resistant TB patients was 749 (1.4%), consisting of 1.1% of new cases and 2.2% of TB patients with prior treatment history. In terms of treatment outcomes, 66.4% of all TB patients, 70.5% of new cases, 64.4% of relapse cases, and 46.8% of MDR-TB cases were cured or completed. It was inferred that in 2008, the total number of TB patients reached 70,767, 145.6 per 100,000 people (95% confidence interval, 145.5~145.7). Conclusion: We conclude that the medical records review of the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) data can be very effective in promoting the understanding of the current status of TB in private institutions.
An unmanned aerial vehicle (UAV) is a powered aerial vehicle that does not carry a human operator, uses aerodynamic forces to provide vehicle lift, can fly autonomously or be piloted remotely, can be expendable or recoverable, and can carry a lethal or non-lethal payload. An UAV is very important weapon system and is currently being employed in many military missions (surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike, etc.) in the war. To accomplish UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is a local path planning to maximize survivability for UAV on the battlefield of dynamic threats (obstacles, surface-to-air missiles, radar etc.). A local path planning is capable of producing a new path in response to environmental changes. This study suggests a $Smart$$A^*$ (Smart A-star) algorithm for local path planning. The local path planned by $Smart$$A^*$ algorithm is compared with the results of existing algorithms ($A^*$$Replanner$, $D^*$) and evaluated performance of $Smart$$A^*$ algorithm. The result of suggested algorithm gives the better solutions when compared with existing algorithms.
The purpose of this study is to suggest prevention policy by analyzing accident cases related with school facilities. The results of study are as follows: First, policy enforcement that follows disaster management process such as prevention, preparation, response and recovery is required for school safety policy. Second, in order to proceed with the effective safety policy through collection, analysis, interpretation of data and result monitoring against accident case, the systematic safety infrastructure such as injury surveillance system and the composition of policy consultative group among safety organizations should be established. Third, the school facilities should be installed and managed according to the safety design. Fourth, the systematic education is needed to done for the managers who are concerned with safety regarding the establishment of safety management plan for each school. Fifth, the evaluation and feedback system is required for the results of proceeding with safety policy.
Kim Hee-sun;Nishimura Y.;Jin Young-Woo;Kim Chong-Soon
한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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한국방사성폐기물학회 2005년도 춘계 학술대회
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pp.513-517
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2005
This study examined the possibility of using striped field mice as a biological dosimeter or indicator for the environmental radio-surveillance. For this study, the external morphological characteristics and isoenzymic types of dark-striped field mice were studied after they were captured. Among the morphological external characteristics, the dark-brown coat, dark back stripe, head-to-tail length, tail length, and ear length matched the taxonomical characteristics of dark-striped field mice. The analyses on L-lactate dehydrogenase, aspartate aminotransferase, and malate dehydrogenese revealed that one species of dark-striped field mice, called Apodemus agrarius, was inhabitated throughout a wide range of Korea. On the other hand, A. agrarius and ICR mice to analyze their survival rate and frequency of micronuclei in peripheral polychromatic erythrocytes after irradiation (0, 0.5, 1, 3, 5, 7, 9 Gy). The $LD_{50/30}$ of A. agrarius and ICR mice were approximately 5 Gy and 7Gy, respectively. The results of the study reveal that wild A. agrarius have a high potential as a biological monitoring system to determine the impact of radiation effect in areas such as those within the vicinity of nuclear power plants.
Ke, Shian-Ru;Thuc, Hoang Le Uyen;Hwang, Jenq-Neng;Yoo, Jang-Hee;Choi, Kyoung-Ho
ETRI Journal
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제36권4호
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pp.662-672
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2014
Human action recognition is used in areas such as surveillance, entertainment, and healthcare. This paper proposes a system to recognize both single and continuous human actions from monocular video sequences, based on 3D human modeling and cyclic hidden Markov models (CHMMs). First, for each frame in a monocular video sequence, the 3D coordinates of joints belonging to a human object, through actions of multiple cycles, are extracted using 3D human modeling techniques. The 3D coordinates are then converted into a set of geometrical relational features (GRFs) for dimensionality reduction and discrimination increase. For further dimensionality reduction, k-means clustering is applied to the GRFs to generate clustered feature vectors. These vectors are used to train CHMMs separately for different types of actions, based on the Baum-Welch re-estimation algorithm. For recognition of continuous actions that are concatenated from several distinct types of actions, a designed graphical model is used to systematically concatenate different separately trained CHMMs. The experimental results show the effective performance of our proposed system in both single and continuous action recognition problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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