• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.78-88
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• 2023

Medication safety and medicine delivery challenge the well-being of the elderly and the management of the elderly center. With the outbreak of COVID-19, the elderly in the care center were challenged by the inconvenience of the medication restocking. The purpose of this paper accentuates the importance of the design and development of an UAV-based Smart Medicine Case (UAV-SMC) to improve the performance of medication management and medicine delivery in the elderly center. The researchers came up with the design of UAV-SMC in the light of the UAV and IoT technology to improve the performance of both Medication Practice Management (MPM) and Low Inventory Detection and Delivery (LIDD). Based on the result, with UAV-SMC, the performance of both MPM and LIDD was significantly improved. The UAV-SMC improves the efficacy of medication management in the elderly center by 26.97 to 149.83 seconds for each medication practice and 9.03 mins for each time of medicine delivery in Subang Jaya Malaysia. This paper only investigates the adoption of UAV-SMC in the content of elderly center rather than other industries. The authors consider integrating the UAV-SMC with the e-pharmacy system in the future. In conclusion, the UAV-SMC has significantly improved the medication management and guard the safety of elderly and caretaker in the elderly in the post-pandemic times.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.556-559
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• 2020

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.107-112
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• 2022

드론과 같은 임베디드 시스템에서 데이터를 서버로 전송해 실시간 분석을 진행함에 있어진행하는 데 초분광 영상 전체를 저장, 전송, 분석하는 데 전력 소모와 시간이 많이 소요되어 어려움이 있다. 그래서 초분광 영상 데이터는 차원 축소 또는 압축 전처리를 통해 서버로 전송하게 된다. 분석에 필요한 밴드만 보내기 위해서는 피처 선택 기법을 사용하는데 이러한 알고리즘은 대게 효율은 높더라도 영상 크기에 따라 처리 시간이 매우 소요가 크다. 본 논문에서는 밴드선택 알고리즘의 시간적인 단점을 개선하여한 기댓값 기반의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 8GB 데이터의 40000*682 해상도 이미지 기준 평균 소요 시간인 24시간을 60~180초 내외로 감소시키고, 150개 밴드 중에 45개를 활용하여 7.6GB 램 사용을 2.3GB로 크게 감소시켰다. 시간은 크게 줄였음에도 픽셀 분류 성능은 기존과 유사하게 98% 이상의 분석 결과를 도출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.667-669
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• 2021

최근 RFID/USN 기술은 물류, 환경, 교육, 홈 네트워크, 방재, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 적용되고 있으나 RFID/USN 기술의 눈부실 발달에도 불구하고 열악한 해양 환경의 특성상 해양 산업현장에 적용하기에는 많은 애로사항이 있다. 따라서 해양분야에서는 주로 위성을 사용하고 있으며 연안에서는 기존 통신망을 사용하고 있어 원양에서의 선반 단독 근거리 네트워크 형성을 위한 방안이 고려되고 있다. 본 논문에서는 기존 PS-LTE 및 LTE 네트워크에서의 USN을 활용하여 기지국 역할 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 활용하는 방안을 고려하고 있다. 자율운항선박은 시스템의 지능화를 지향하므로 선원의 수와 노동력을 절감하고 보다 안정적이고 지능화된 ICT융합 기술형태의 자율적 네트워크 형성 기능이 강화되어야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.29-37
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• 2023

기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.362-365
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• 2022

4차 산업혁명 기술의 발전으로 인하여 다양한 분야에서의 스마트화가 가속화되고 있다. 해운물류 산업 역시 선진국들을 중심으로 디지털트윈, 사물인터넷, 인공지능 등 첨단 신기술을 접목한 스마트화를 추진 중이다. 국내에서도 변화하는 글로벌 해운물류 흐름에 맞추어 해양수산부를 중심으로 스마트 해운물류 체계 확산전략을 추진하고 있으며 이를 통해 해운물류 스마트화 기반을 조성하고 있다. 본 연구는 이러한 해운물류 스마트화 기반 조성에 따라 입출항, 접안, 상하역 등 변화하는 해운물류 프로세스에 대응하기 위하여 각 운영주체 간 커뮤니케이션의 중요성을 인지하고, 가상의 디지털트윈 환경에서 운영주체 간 의견을 교환할 수 있는 커뮤니케이션 도구의 개념을 제시하고자 한다. 또한, 이러한 커뮤니케이션 도구의 점진적인 개발을 위하여 아키텍처를 비롯한 소프트웨어 설계 모델을 도출하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.867-876
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• 2023

본 연구에서는 감마족 분포(Erlang, Log-Logistic, Rayleigh)을 적용한 NHPP 소프트웨어 개발 비용 모형의 속성을 새롭게 분석하였고, 모형의 속성을 검증하기 위해 Goel-Okumoto 기본 모형과 비교한 후, 이를 근거로 최적의 모형도 제시하였다. 소프트웨어 신뢰도를 분석하기 위하여 시스템 운영 중 랜덤하게 발생한 고장 시간 데이터를 활용하였고, 모수의 계산은 최우추정법을 사용하여 해결하였다. 다양한 속성 분석(평균값 함수, 개발 비용, 최적의 방출시간)을 통하여 종합적으로 평가한 결과, Rayleigh 모형이 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존 연구 사례가 없는 감마족 분포를 적용한 소프트웨어 개발비용 모형의 속성을 새롭게 규명하였다. 또한, 개발자들이 초기 단계에서 본 연구 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 기초적인 설계 데이터도 제시할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권8호
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• pp.671-680
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• 2021

본 논문은 정찰용 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 제작하여 캔위성 플랫폼과 지상국에 탑재 후 기능을 검증한 내용을 다루고 있다. 주요 정찰 임무는 크게 2가지로 구성되는데, 레이더와 GPS, IMU 센서를 이용해 주변 지형을 3D로 렌더링하는 지형탐색과 광학 카메라 영상분석을 통한 실시간 주요 물체 검출이다. 그리고 캔위성 시스템의 완성도를 높이기 위해 GUI 소프트웨어를 통해 데이터 분석효율을 향상하였다. 구체적으로 지형정보와 물체 탐지정보를 실시간으로 지상국에서 확인할 수 있는 소프트웨어를 제작하였으며, 비정상패킷 예외처리와 시스템 초기화 기능을 통해 임무 실패를 방지하였다. 통신계는 LTE와 AWS 서버를 통한 통신을 메인 채널로 사용했고, 보조 채널로 지그비를 사용하였다. 완성된 캔위성을 로켓 발사 방식과 드론 탑재 방식으로 공중 낙하 실험하였다. 실험 결과, 지형탐색과 물체 검출 성능이 우수하였으며, 모든 결과를 실시간으로 처리 후 지상국 소프트웨어에 성공적으로 시현하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제34권12호
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• pp.863-870
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• 2012

본 연구에서는 디지털 수도계량기(smart water meter) 연계형 상수도 원격검침시스템(automatic meter reading)의 국외 시장동향 및 원격검침시스템의 각 구성 요소기술의 개발현황과 현장적용 사례 등을 조사 분석하였다. 국외의 디지털 수도계량기 제조업체는 주로 미국 또는 유럽업체들로서 최근에는 북미뿐만 아니라 아시아 및 유럽에서도 원격검침시스템 사업을 확장하고 있다. 대부분의 디지털 수도계량기 제조업체는 원격검침용 디지털 수도 계량기에서 측정된 데이터를 활용하여 실시간 소비량 검침 및 비용 고지, 절수, 누수탐지, 수질 모니터링, 유량제어 등의 기능이 부가된 통합관리시스템(integrated water management system)과 연계하여 운영하고 있다. 데이터 전송방식은 디지털 수도계량기, 센서를 통해 검출된 데이터를 근거리 통신망(neighborhood area network)을 통해 수집기(data concentration unit)로 전송 후 광역 통신망(wide area network)을 통해 검침서버로 전송하였으며, 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 일반적인 검침방식은 (1) 고정망(fixed network)을 통한 중앙 검침, (2) 차량(drive by)을 이용한 검침, (3) 사람(walk by)에 의한 검침, 그리고 (4) 비행식(fly by) 검침방식 등이 적용되었다. 전 세계적으로 디지털 수도계량기 연계형 원격검침시스템이 확산되어 용수 및 에너지를 절감하고 수도 요금을 절약하여 온실가스의 배출을 최소화하고 있는 것으로 판단된다.