• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.212-220
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• 2024

A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.

• 방송공학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.203-213
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• 2007

지상파 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)에서 비디오 서비스에 이어, 본격적인 데이터 서비스가 시작되고 있는데, 교통여행정보 서비스는 그 중에서도 핵심적인 데이터 서비스로 간주되고 있다. 본 논문은 교통여행정보 서비스를 제공하기 위한 방송시스템의 설계와 구현방안을 제안하기 위한 것이며, 전체 시스템은 저작 시스템, DB 시스템, 송출 시스템 및 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 구현한 시스템은 국내 지상파 DMB 교통여행정보 서비스 표준인 TPEG(Transfer Protocol Expert Group) 프레임을 따른다. 본 시스템은 실시간 혼잡교통정보(CTT), 혼잡교통정보(CTT SUM)를 비롯하여 다양한 비실시간 관심지점정보(POI), 안전운전정보(SDI) 등을 저작 및 자동 송출할 수 있도록 설계하였으며, 양질의 콘텐츠를 효율적으로 제작하고 제작한 콘텐츠를 비디오 및 오디오와 함께 안정적으로 송출하는데 중점을 두어 구현하였다. 구현한 시스템은 다양한 수신기와의 실내외 정합실험을 통하여 그 성능을 검증하였으며, 지속적인 업그레이드를 거쳐 현재 방송 서비스에 활용하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.167-172
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• 2008

자동차, 로봇 등의 분야에서 실시간 운영체제의 사용이 증가하고 있다. PICmicro의 마이크로컨트롤러는 산업현장에서 많이 사용되고 있는 마이크로컨트롤러로서, 이 제품군에 실시간 운영체제(RTOS)를 탑재하려는 연구가 폭 넓게 이루어지고 있으나 일부 제품군에서는 리소스의 제한으로 RTOS의 탑재가 어려운 경우가 많다. 이 연구에서는 교육적 목적으로 리소스가 제한된 PIC16F87x 시리즈에 대해 RTOS의 기능을 구현한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권4호
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• pp.75-82
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• 2018

Efforts to reduce damages from micro dust and harmful gases in life have been led by national or local governments, and information on air quality has been provided along with real-time weather forecast through TV and internet. It is not enough to provide information on the individual indoor space consumed. So in this paper, we propose a IoT-based Real-Time Air Quality Sensing Board Corresponding Fine Particle for Air Quality Management in Buildings. Proposed board is easy to install and can be placed in the right place. In the proposed board, the air quality (level of pollution level) in the indoor space (inside the building) is easy and it is possible to recognize the changed indoor air pollution situation and provide countermeasures. According to the advantages of proposed system, it is possible to provide useful information by linking information about the overall indoor space where at least one representative point is located. In this paper, we compare the performance of the proposed board with the existing air quality measurement equipment.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권4호
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• pp.76-85
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• 2019

We introduce a vision-based object detection method for real-time video surveillance system in low-end edge computing environments. Recently, the accuracy of object detection has been improved due to the performance of approaches based on deep learning algorithm such as Region Convolutional Neural Network(R-CNN) which has two stage for inferencing. On the other hand, one stage detection algorithms such as single-shot detection (SSD) and you only look once (YOLO) have been developed at the expense of some accuracy and can be used for real-time systems. However, high-performance hardware such as General-Purpose computing on Graphics Processing Unit(GPGPU) is required to still achieve excellent object detection performance and speed. To address hardware requirement that is burdensome to low-end edge computing environments, We propose sub-frame analysis method for the object detection. In specific, We divide a whole image frame into smaller ones then inference them on Convolutional Neural Network (CNN) based image detection network, which is much faster than conventional network designed forfull frame image. We reduced its computationalrequirementsignificantly without losing throughput and object detection accuracy with the proposed method.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.137-145
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• 2010

본 연구는 LBS(Location Based Service) 기반에 5.8-5.9Ghz RSU를 이용한 실시간 교통 시스템(RTS)에 관한 연구이다. 제안된 LBI(Location based Broadcast system on ITS)는 방송국 T-DMB 시스템과 ITS 기반 실시간 교통 시스템을 융합하고, 노변기지국(RSU:Road Side Unit)을 중심으로 제공되는 운전자를 위한 지역정보 기반 서비스이다. 본 방송국과 ITS의 융합은 IP기반 양방향 통신은 IP 기반으로 이루어지며, RSU를 이용하여 차량 위치의 파악을 통한 LBS(Location Based Service)를 제공한다. 지역 매크로 관리자(LMM)과 지역 방송국과 상호 정보 교환으로 정보 전달의 실시간성과 서비스의 다양성을 제공할 수 있었다. 기존 실시간 교통시스템에서 전송 범위(transmission area)의 한계와 기존 T-DMB의 단방향 서비스 문제를 상호 보완하였다. 이를 통해 개별 운전자의 실시간 양방향 서비스를 제공할 수 있었다. 또한 운전자들에게 실시간 교통 및 지역정보를 제공함으로써 분산효과와 서비스 확대를 제시하였다. 마지막으로 연구소 주변에 테스트 베드 구축과 구현으로 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.938-941
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• 2011

본 연구에서 디지털 방송 수신 및 저장을 위하여 이동식 멀티미디어 플레이어를 이용하여 도킹스테이션을 설계하였다. 디지털 방송 콘텐츠 수신 및 저장은 셋탑박스를 이용하며 이동식 미디어 플레이어와 탈부착 기능을 부가하였고, 이동식 미디어플레이어의 OS는 안드로이드를 사용하였다. 구현결과 이 시스템은 디지털방송, 지상파, 위성방송, DMB 등의 수신이 가능하며 비디오 영상은 실시간으로 저장된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.182-185
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• 2014

현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 많다는 것을 의미하며, 과거의 데이터 정제 기술로는 유의미한 정보로 가공하기에는 상당한 노력이 필요하다는 것을 암시하고 있다. 현재 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나, 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 'TVzzik' 서비스는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 'TVzzik' 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.141-152
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• 2012

극장이나 대형 빌딩에서 현재 사용되고 있는 대표적인 화재감지기 기반의 피난 유도시스템은 대체적으로 아날로그 방식으로 운영되어 화재 발생 시 선로와 센서의 손실로 주 장치로 제대로 전달되지 않아서 정확한 발화위치 및 화재 진행위치를 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 재난이 발생하였을 때 실시간으로 화재경보 사이렌과 상황에 맞는 최적의 피난유도 기능을 갖는 재난관리 안내방송 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 유효성을 확인하기 위해 객체지향 기법으로 설계하여 재난안내시스템과 시뮬레이션프로그램을 구현하였다. 이 시스템은 실제 화재와 같은 비상상황이 발생할 경우 화재센서 네트워크를 통해서 건물 내의 LCD에 피난유도를 위한 정보(발생지점, 발생시간, 대피경로)를 출력하는 시뮬레이션프로그램과 연동하도록 구현하였다. 또한 이 시스템을 이용하여 화염연기 확산경로를 고려한 최적의 재난대피경로를 찾는 실험을 하였고 그 결과 제안한 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권3호
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• pp.29-37
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• 2017

The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.