• 제목/요약/키워드: mobile edge computing

검색결과 124건 처리시간 0.018초

A Worker-Driven Approach for Opening Detection by Integrating Computer Vision and Built-in Inertia Sensors on Embedded Devices

  • Anjum, Sharjeel;Sibtain, Muhammad;Khalid, Rabia;Khan, Muhammad;Lee, Doyeop;Park, Chansik
    • 국제학술발표논문집
    • /
    • The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
    • /
    • pp.353-360
    • /
    • 2022
  • Due to the dense and complicated working environment, the construction industry is susceptible to many accidents. Worker's fall is a severe problem at the construction site, including falling into holes or openings because of the inadequate coverings as per the safety rules. During the construction or demolition of a building, openings and holes are formed in the floors and roofs. Many workers neglect to cover openings for ease of work while being aware of the risks of holes, openings, and gaps at heights. However, there are safety rules for worker safety; the holes and openings must be covered to prevent falls. The safety inspector typically examines it by visiting the construction site, which is time-consuming and requires safety manager efforts. Therefore, this study presented a worker-driven approach (the worker is involved in the reporting process) to facilitate safety managers by developing integrated computer vision and inertia sensors-based mobile applications to identify openings. The TensorFlow framework is used to design Convolutional Neural Network (CNN); the designed CNN is trained on a custom dataset for binary class openings and covered and deployed on an android smartphone. When an application captures an image, the device also extracts the accelerometer values to determine the inclination in parallel with the classification task of the device to predict the final output as floor (openings/ covered), wall (openings/covered), and roof (openings / covered). The proposed worker-driven approach will be extended with other case scenarios at the construction site.

  • PDF

라이다 기반 실내 자율주행 차량에서 신경망 학습을 사용한 성능평가 (Performance Evaluation Using Neural Network Learning of Indoor Autonomous Vehicle Based on LiDAR)

  • 권용훈;정인범
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
    • /
    • 제12권3호
    • /
    • pp.93-102
    • /
    • 2023
  • 클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

스마트 홈 헤이 홈 Air의 클라우드 아티팩트 원격 수집 방안 연구 (A Study on the remote acuisition of HejHome Air Cloud artifacts)

  • 김주은;서승희;차해성;김역;이창훈
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제23권5호
    • /
    • pp.69-78
    • /
    • 2022
  • IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.

디지털 환경에서 가로시설물의 변화에 관한 연구 (Study on Changes of Street Furniture in Digital Environment)

  • 인치호;김현수
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제28권1D호
    • /
    • pp.129-136
    • /
    • 2008
  • 첨단 디지털 기술의 발전과 함께 도시의 가로 공간도 그 변화를 하고 있다. 이동 통신 기기와 인터넷은 우리 인간의 라이프스타일에 큰 변화를 주었고, 유비쿼터스 컴퓨팅은 실내 공간에서 가로 공간으로 그 적용범위를 확대 해 나가고 있다. 가로시설물은 인간의 가로 공간의 삶을 풍요롭게 하여 주는 편의 시설로서 첨단화되어지고 있다. 본 연구는 우선 이러한 현상에 관하여 문헌조사를 통해 일반적인가로 시설물 개체 수 변화의 실태를 분석하였다. 또한 디지털세대와 관련된 대표적인 두 곳, 대학로와 홍대 걷고 싶은 거리의 가로 시설물의 개체 수 및 그 이용실태를 조사 하였다. 다음으로 홍대 앞 가로공간의 사용자와 가로시설물 관리자들과의 표적 집단 면접 조사(FGI :Focus Group Interview)를 실행하여 가로시설물의 이용 및 관리 행태와 인식도를 조사하여 정보공유 및 문화적 교류, 자동화 및 상호 작용성, 기능의 가변성등의 핵심요소를 추출하였다. 이러한 내용을 다시 연구 검토하여 3I 요소 즉 정보화(Information), 지능화(Intellectualization), 그리고 통합화(Integration)라는 디지털 환경에서의 가로시설물의 변화 요소를 정리하였다. 이는 향후 첨단 디지털화 하는 정보 관련 가로시설물의 개발 및 디자인 과정의 방향설정에 적용되질 것으로 사료된다.