지금까지의 모바일 주소록은 단순히 같은 기능만을 제공해왔으며, 현재의 SNS서비스는 새로운 사람과의 만남을 제공하고 기존의 사람들과의 관계를 이어주기는 하지만 직접적으로 사람들 간의 관계를 관리해 주는 역할을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하면서 현대인에게 가장 필요한 인맥관리를 제공하는 "SNS 강화 주소록"을 개발하게 되었다. SNS 강화 주소록의 개발목적은 SNS서비스의 발상의 전환으로 인맥관리를 할 수 있는 스마트한 주소록의 개발에 있다. 이 시스템의 구성은 기능별로 초성검색, 기념일 및 생일 알림, UI를 통한 연락빈도, SNS서비스, 주소록 교환으로 이루어져 있으며, SNS서비스를 접목시킨 안드로이드 기반의 모바일 어플리케이션을 가지고 설계 및 구현하였다.
최근 무선인터넷 기술이 급속히 발전하고 있으며 특히 스마트폰의 서비스 활성화를 기반으로 모바일 어플리케이션에 대한 활용도가 높아지고 있다. 따라서 소프트웨어 개발자들이나 IT 관련학과 학생들은 일상생활에 편리한 각종 어플리케이션들을 개발하고 있다. 본 논문에서는 남서울대학교 컴퓨터학과 캡스톤 디자인 교과목에서 모바일 프로그램 개발 능력을 키우고 특히 안드로이드 운영체제기반으로 하는 각종 툴의 학습을 위해서 개발한 소지품 분실예방 어플리케이션을 제안한다. 이것은 스마트폰을 소지한 사용자가 알람을 통하여 자신의 소지품을 관리할 수 있고 분실하지 않도록 하는 어플리케이션이다. 또한 개발하는 과정을 통해 얻게 된 실무적 교육 효과에 대해 고찰하고자 한다.
최근 발전되고 있는 정보통신 IT기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착 되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Radar Sensor나 Stereo Video 영상을 이용하지 않고 보행자 및 차선 이탈 경보를 알려주는 다기능 카메라 주행 안전 System을 구현하는 방법과 차선 이탈 경보 Software 결과 분석에 관한 연구를 제안하고 한다.
배회란 "어떤 곳을 중심으로 어슬렁거리며 이리저리 돌아다닌다." 라는 사전적인 의미를 가지고 있으며 대부분의 범죄가 발생하기 전에 이루어지는 행동이다. 따라서 배회행위를 검출함으로써 다양한 범죄를 사전에 예방할 수 있다. 본 논문에서는 Raspberry Pi를 이용한 배회행위 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 적응형 차영상을 이용해 움직이는 객체를 검출하였고, 객체검출의 정확성을 높이기 위해 모폴로지 열림 연산을 사용한다. 객체가 검출되면 객체의 무게중심점을 이용하여 무게중심점의 각도 변화와 객체의 높이에 반비례하는 픽셀 이동 거리를 이용하여 배회행위를 검출한다. 배회행위로 검출되면 Raspberry Pi를 이용하여 경고음을 출력하여 사용자에게 알려준다.
기존 사물인터넷은 보안성이 취약하기 때문에 정보유출로 인한 재산피해가 일어날 수 있다. 특히 사물인터넷을 기반으로 구축된 스마트 도어락 시스템은 그 피해가 더욱 크게 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 센서에서 발생된 데이터를 조건에 따라 분류하여 Google Cloud Message(GCM)을 통해 사용자의 스마트폰으로 알람 메시지를 전송하였다. 스마트폰 애플리케이션을 통해 실시간으로 영상을 확인할 수 있도록 하였고, TCP/IP 프로토콜을 이용하여 도어락을 제어하였다. 또한 OTP-Based Matrix SEED 알고리즘을 도어락 시스템에 적용하여 보안성을 향상시켰다.
Choi, Youngwoo;Kim, Dong Kyoo;Kang, Do Wook;Choi, Wan Sik
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제2권1호
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pp.91-100
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2013
This paper introduces an indoor sensor fusion wireless communication device which provides the Location Based Service (LBS) using fire prevention facility. The proposed system can provide information in real time by optimizing the hardware of Wi-Fi technology. The proposed system can be applied to a fire prevention facility (i.e., emergency exit) and provide information such as escape way, emergency exit location, and accident alarm to smart phone users, dedicated terminal holders, or other related organizations including guardians, which makes them respond instantly with lifesaving, emergency mobilization, etc. Also, the proposed system can be used as a composite fire detection sensor node with additional fire and motion detect sensors.
실시간으로 화재 발생을 감지하고 관리자와 사용자에게 알리기 위해 본 연구에서는 센서와 드론을 활용한 스마트 빌딩 화재 알림 시스템을 제안한다. 시스템은 스마트센서, 드론, 컨트롤서버, 관리자앱으로 구성되어 있다. 온도감지 센서를 통해 빌딩 내부의 온도를 실시간으로 전송하고 온도가 일정 범위를 벗어난 경우 관리자에 알림 메시지를 보내고 드론에게 정찰 명령을 보낸다. 관리자는 전송된 온도와 드론이 정찰한 사진을 확인하여 화재를 파악하고 화재발생의 경우 빌딩 내부의 모든 사용자에게 알림 메시지를 전송한다. 이를 통해 기존의 CCTV 보다 화재 상황에 대해 좀 더 능동적이면서 빠르고 정확하게 대응할 수 있으며 나아가 화재 신고 및 원인 규명에도 도움이 될 것이다.
Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.
기존의 알람 어플리케이션은 음향 효과를 통한 자극이라는 단순한 방식으로 과거와 같거나 알람 해제 방식이 유사한 알람 어플리케이션들이다. 이러한 기존의 방식을 벗어나, 알람을 해제하려는 사용자에게 질문을 하고 그에 대한 답변을 Google TTS로 입력받아 알람을 끌 수 있도록 하였다. 또한 알람 종료 시 블루투스 통신을 이용하여 사용자가 입력한 값에 따라 아두이노를 통하여 실내의 조명과 커튼을 제어하여 더 효과적인 알람 효과를 낼 수 있도록 구현하였다.
While commercialization of IoT technologies in the safety management sector is being promoted in terms of industrial safety of large indoor businesses, implementing a system for risk management of small outdoor work sites with frequent site movements is not actively implemented. In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which combined low-power, wide-bandwidth (LPWA) communication and low-power Bluetooth (BLE) communication technologies to support customized risk management alarm systems for each individual (driver/operator/manager). This study was designed to enable long-term low-power collection and transmission of traffic information in outdoor environment, as well as to implement an integrated real-time safety management system that notifies a whole field worker who does not carry a separate smart device in advance. Performance assessments of the system, including risk alerts to drivers and workers via Bluetooth communication, the speed at which critical text messages are received, and the operation of warning/lighting lamps are all well suited to field application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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