• 대한안전경영과학회지
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• 제13권2호
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• pp.147-155
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• 2011

For an effective energy management in intelligent buildings it is necessary to gather information about position/absence of people and the level of population. In this paper the smart occupancy detection system based on the active RFID is developed to satisfy such a demand. The performance of the developed system is tested and verified through various experiments. Furthermore the feasibility test of the active RFID tag is performed to verify whether it can be used as a location-based occupancy sensor. The developed core technology can be also applied to other fields such as security, healthcare, smart home, etc.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.24-35
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• 2024

The combination of Artificial Intelligence and the Internet of Things (AIoT) has gained significant popularity. Deep neural networks (DNNs) have demonstrated remarkable success in various applications. However, deploying complex AI models on embedded boards can pose challenges due to computational limitations and model complexity. This paper presents an AIoT-based system for smart parking lots using edge devices. Our approach involves developing a detection model and a decision tree for occupancy status classification. Specifically, we utilize YOLOv5 for car license plate (LP) detection by verifying the position of the license plate within the parking space.

• 대한안전경영과학회지
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• 제14권4호
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• pp.117-123
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• 2012

For an effective energy management in intelligent buildings it is necessary to gather information about position/absence of people and the level of population. In this paper the smart occupancy detection system using the active RFID is developed to satisfy such a demand based on the results of previous research. First of all the design considerations and functions of the system are introduced. In sequence the functions of the system is presented, and then the performance of the developed system is tested and verified through various field tests. The developed core technology can be also applied to other fields such as security, healthcare, smart home, etc.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권6호
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• pp.1254-1269
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• 2023

This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.774-784
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• 2017

빌딩, 집에 설치되어 있는 점유센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 또한 카메라 센서는 사람의 행위 분석, 사람 트랙킹 등 PIR이 제공할 수 없는 기능을 가지기 때문에 향후 가격 대비 성능이 만족되면 PIR을 대체할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 PIR 센서의 단점을 극복하기 위해서 카메라를 이용한 점유센서 기법을 제안한다. 제안 방법은 트랙킹, 인식, 검출의 3가지 단계로 구성되어 점유검출의 효율성을 높힌다. 실시간 처리도 중요한 성능이므로 처리 속도가 향상되도록 설계되었다. 비디오 프레임은 USB로 15fps로 입력되는데, 본 소프트웨어는 14.5fps로 처리한다. 점유 성능 검증에서는 82%의 정확도를 얻었다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권2호
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• pp.29-36
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• 2023

This study explores the potential of utilizing video-based data analysis and machine learning techniques to estimate the number of occupants within a building. The research methodology involves developing a sophisticated counting system capable of detecting and tracking individuals' entry and exit patterns. The proposed method demonstrates promising results in various scenarios; however, it also identifies the need for improvements in camera performance and external environmental conditions, such as lighting. The study emphasizes the significance of incorporating machine learning in architectural and urban planning applications, offering valuable insights for the field. In conclusion, the research calls for further investigation to address the limitations and enhance the system's accuracy, ultimately contributing to the development of a more robust and reliable solution for building occupancy estimation.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.68-77
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• 2013

본 연구에서는 끼어들기 위반단속시스템 개발을 위한 교통정체판정방법에 대한 실험적 연구결과를 제시하였다. 해당 정체판정 방법은 정체를 검지하여 끼어들기 위반단속시스템의 최적 구동기준을 결정하는데 목적이 있다. ITS 분야에서 일반적으로 정체판정은 구간통행속도를 기준으로 한다. 그러나 영상검지 방식적용 시 속도오차 등으로 인해 정체판정의 오류가 높게 나타날 수 있으며, 본 연구에서는 현장실험을 통해 속도와 점유율을 종합적으로 고려한 방식을 제시하였다. 현장실험 결과 영상검지체계 기반의 끼어들기위반 단속시스템에서 정체판정 기준으로 속도의 경우 20km/h, 점유율의 경우 60% 이상의 조건을 적용할 경우 실제 정체상황과 같은 결과를 얻을 수 있었고, 정확도를 높일 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.581-586
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• 2006

우리나라 대부분의 도로에서는 교통사고를 비롯한 기대하지 않았던 비반복적인 사건 즉, 돌발상황의 발생이 증가되고 있다. 돌발상황의 증가는 교통류의 정상적인 흐름을 방해하며 용량감소를 초래하여 교통혼잡을 야기시킨다. 본 연구에서는 도시고속도로 돌발상황을 검지하기 위한 방법으로 현재 전기공학을 비롯한 많은 공학분야에서 사용하고 있는 Wavelet 기법을 적용하였다. 이 기법을 적용하기 위한 실제자료는 서울시 도시고속도로(내부순환로)의 검지기를 통해 수집된 자료 중 교통류의 주요 변수인 점유율 자료를 이용하였다. Wavelet 기법의 적용성을 평가하기 위한 비교 알고리즘으로 기존 돌발상황 검지 알고리즘 중 점유율 기반의 California 알고리즘과 Low-Pass Filtering 알고리즘을 이용하여 모형의 유의성을 검토해 보았다. Wavelet 기법의 적용결과 오경보율(False Alarm Rate)은 California 알고리즘 및 Low-Pass Filtering 알고리즘과 비슷하였으나 검지율(Detection Rate) 측면에서는 다른 두 알고리즘보다 우수한 것으로 분석되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.429-438
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• 2023

두만강 하류의 숲은 북한, 중국, 러시아를 연결하는 중요한 산림생태계로서, 국제적인 멸종위기종인 호랑이(Panthera tigris)와 표범(Panthera pardus)을 포함한 다양한 야생동물들에게 서식환경과 이동경로를 제공하여 준다. 본 연구는 두만강 하류, 특히 중국과 북한을 연결하는 잠재적인 생태통로로서 한반도의 생물다양성 보전과 복원에 중요한 역할을 할 수 있는 밀강 지역에 초점을 맞추고 있다. 2019년 5월부터 2021년 5월까지 이 지역에 설치한 48대의 무인센서카메라를 통해 출현하는 포유류 종을 확인하고 그들의 상대개체수와 점유율 및 분포 현황을 파악하는 것을 목표로 하였다. 그 결과 총 18종의 포유류가 밀강 지역에 서식하고 있으며, 그 중에는 호랑이와 표범 등 대형 육식동물도 포함되고 있음을 확인하였다. 이 지역의 주요 포유류인 유제류 4종에 대한 점유율과 탐지율, 분포를 추정한 결과, 특히 노루(Capreolus pygargus)와 멧돼지(Sus scrofa)가 높은 점유율을 보였다. 노루는 모든 지역에 분포하며 예측 점유율은 0.97로 높게 나타났으나, 고도, 도시 주거용지, 패치 밀도 등의 영향을 받는 것으로 나타났다. 멧돼지는 0.73의 예측 점유율을 보이며 전 지역에 분포했으며, 습지 비율, 방목 강도, 사면에 대한 공간이질성 등의 인자가 점유율과 탐지율에 영향을 주었다. 꽃사슴(Cervus nippon)의 예측 점유율은 0.48로서 특정 지역에 국한되어 분포하였으며, 경사도와 서식지 파편화 다양성이 탐지율에, 방목 강도와 개방된 숲의 비율이 점유율에 각각 영향을 주었다. 고라니(Hydropotes inermis)는 아주 낮은 점유율(0.06)을 보이며 두만강 유역을 따라 분포했으며, 고도가 낮은 곳의 점유율이 높고 사면의 공간이질성이 높은 곳에서 탐지율이 높았다. 본 연구는 밀강 지역이 두만강 하류의 다양한 포유류 개체군을 유지하는 서식지인 동시에, 동물의 이동성과 서식지의 연결성을 유지하는 잠재적 생태통로로서 중요한 역할을 할 수 있음을 확인하였다. 동시에 본 연구에서 개발된 점유율 예측 모형은 향후 인간의 교란에 노출된 두만강 유역의 포유류 분포를 예측하고 국경지대의 생태통로를 파악하고 보호하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.25-40
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• 2003

본 논문은 신호교차로의 정지선 검지기를 위한 수동형적외선 검지기의 검지알고리즘의 개발이다 신뢰성 있는 교통상황정보의 획득을 위하여 수동형 적외선 검지기의 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)에 세부검지영역을 설정하여 신호교차로에서 교통상황정보(교통량, 점유시간, 비점유시간)를 수집하였다. 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)의 수동형 적외선 검지기와 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한 수동형 적외선 검지기를 각각 기존PIR과 제안PIR로 명명하였다. 이와 같이 개발된 알고리즘은 교통량, 점유시간, 비점유시간, 속도 및 차로변경 유무 정보를 수집할 수 있으나 본 연구에서 알고리즘의 평가는 교통량, 점유시간 및 비점유시간으로 한정하였다. 개발된 알고리즘의 수행과정과 단계별 연구내용은 다음과 같다. (1) 제안 PIR의 검지영역은 $1.8{\times}4.0m$의 영역에 $1.8{\times}0.6m$ 영역 2개(검지영역 1, 검지영역 3)와 $1.8{\times}1.78m$ 영역 1개(검지영역 2)이 다. (2) 비디오 카메라 촬영자료는 모니터 상에 수동형 적외선 검지기의 검지영역과 동일하게 영역을 설정하여 비디오 프레임 분석을 실시하였다. (3) 검지영역 1과 검지영역 3으로 점유시간, 비점유시간, 속도자료를 수집하고, 검지영역 1, 검지영역 2, 검지 영역 3의 조합으로 차로변경 유무에 대한 정보를 수집할 수 있다. 알고리즘의 현장 적용성 검토 및 알고리즘 평가를 위하여 교통량, 점유시간, 비점유시간에 대한 평균절대편차(MAD), 평균절대비율오차(MAPE)를 정확도의 비교척도로 사용하였다. 그 결과 개발된 알고리즘을 적용한 제안검지기의 효과는 기존검지기보다 우수한 것으로 나타났고, 교통량, 점유시간 및 비점유시간은 각각 53$\%$, 40$\%$, 61$\%$의 개선효과를 보였다.