• 한국건축시공학회지
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• 제18권1호
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• pp.81-87
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• 2018

2017년 2월부터 개정된 건축법에 의해 소규모 건축 프로젝트에 현장관리인을 투입해야 한다. 본 연구에서는 이들의 업무능률 향상을 위하여 이론 고찰을 통해 문제점을 도출하고, 현장관리인의 보다 나은 업무 진행을 돕고자 현장 감리업무의 개선방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 기존의 체크리스트를 대상으로 전문가 설문조사를 수행하여, 소규모 비상주감리 현장관리를 위한 체크리스트를 작성하고자 하였다. 또한 작성된 체크리스트를 기반으로 하는 현장관리 시스템의 활용 방안을 제안하고자 하였다. 이러한 BIM기반의 현장관리 시스템을 활용하면 현장에서 발생하는 다양한 이슈에 대해 실시간으로 모니터링 가능하여 프로젝트를 효과적으로 운영할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.986-992
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• 2012

스마트폰과 같은 스마트 모바일 단말의 활용이 급증하면서 군에서도 스마트 단말을 이용하여 전투를 지휘하고 전장에서 활용하고자 하는 움직임이 있다. 이에 따라 미래전은 각종 정보통신기술이 융합된 스마트 모바일 단말이군의 지휘통제체계를 포함한 각종 무기체계에 접목되면서 전쟁양상의 일대 변화를 일으킬 가능성이 존재하며, 합동 전투지휘를 위한 스마트폰 기반의 실시간 정보기술은 감시정찰, 지휘통제체계에 융합되어 국방-IT 융합에 대표적인 사례가 될 것이다. 더 나아가서 이동망과 무선망 환경에 최적화된 모바일 단말 보안기술은 무인화체계인 국방로봇에 적용이 가능할 것이다. 이 논문에서는 전투지휘체계를 지원하거나 군사용으로 쓰이는 스마트 단말 동향을 살펴보고 보안 위협요소와 함께 이들 위협에 대응하기 위한 군사용 모바일 단말 보안기술 동향을 소개하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1197-1199
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• 2003

ROCSAT-2 mission is to daily image over Taiwan and the surrounding area for disaster monitoring, land use, and ocean surveillance during the 5-year mission lifetime. The satellite will be launched in December 2003 into its mission orbit, which is selected as a 14 rev/day repetitive Sun-synchronous orbit descending over (120 deg E, 24 deg N) and 9:45 a.m. over the equator with the minimum eccentricity. National Space Program Office (NSPO) is developing a ROCSAT-2 Image Processing System (IPS), which aims to provide real-time high quality image data for ROCSAT-2 mission. A simulated ROCSAT-2 image, based on Level 1B QuickBird Data, is generated for IPS verification. The test image is comprised of one panchromatic data and four multispectral data. The qualification process consists of four procedures: (a) QuickBird image processing, (b) generation of simulated ROCSAT-2 image in Generic Raw Level Data (GERALD) format, (c) ROCSAT-2 image processing, and (d) geometric error analysis. QuickBird standard photogrammetric parameters of a camera that models the imaging and optical system is used to calculate the latitude and longitude of each line and sample. The backward (inverse model) approach is applied to find the relationship between geodetic coordinate system (latitude, longitude) and image coordinate system (line, sample). The bilinear resampling method is used to generate the test image. Ground control points are used to evaluate the error for data processing. The data processing contains various coordinate system transformations using attitude quaternion and orbit elements. Through the qualification test process, it is verified that the IPS is capable of handling high-resolution image data with the accuracy of Level 2 processing within 500 m.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.13-24
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• 2008

지능형 교통체계(ITS)는 검지시스템의 지원으로 도로 현장에서 전개되는 교통상황을 실시간 모니터링 한다. 또한 이렇게 수집된 교통자료는 다양한 처리 및 가공 기법을 적용하여 교통운영, 교통계획, 교통안전 등 교통분야에서 다양하게 추가 활용된다. 그러나 실시간으로 검지되는 교통자료에 대한 활용 및 신뢰성이 선진 외국에 비해 낮은 실정으로 신뢰성 있는 교통정보 제공 및 분석을 위하여 교통자료의 품질확보가 우선 되어야 한다. 품질확보를 위한 기존의 연구에서는 기본 자료처리 3단계인 이상치 검지 및 제거, 결측자료 보정, 평활화 각각에 대한 알고리즘 및 관련 파라메터 추정에 초점이 맞추어져 왔다. 그러나 각각의 자료처리 과정은 사용자의 궁극적인 자료 활용목적에 따라 다양한 상호연관성을 나타낸다. 따라서 사용자에게 보다 신뢰성 높은 교통자료를 제공하기 위해서는 자료처리 기법을 통합평가할 수 있는 방법론 및 도구가 필요하다. 본 연구에서는 차량 검지기로부터 수집되는 교통자료의 통합평가 방법론을 연구하였고, 사용자의 자료 활용 목적에 부합하는 교통자료를 손쉽게 추출할 수 있는 도구를 개발하였다. 교통자료 품질확보를 위하여 자료처리 방법선택, 입력파라미터 선택, 자료처리 알고리즘 등록이 가능하도록 하였으며 품질확보를 위하여 반복적 자료처리가 가능하도록 하였다. 또한, 실제 경부선 2개구간에서 수집된 교통자료를 본 연구에서 개발한 방법론 및 도구에 적용한 사례를 제시하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제45권2호
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• pp.99-112
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• 2019

Objective: This study aims to analyze the characteristics of airborne radon and thoron level ($Bq/m^3$) generated from household products containing monazites, and estimate the effective doses (mSv/yr). Method: Radon & Thoron detector EQF3220 was used to monitor real-time airborne radon and thoron level ($Bq/m^3$), and their daughters ($Bq/m^3$) were recorded every two hours. Effective doses (mSv/yr) for radon and thoron were estimated according to models developed by International Commission on Radiological Protection (ICRP) and United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation (UNSCEAR). Results: The average levels of radon and thoron were $87.8Bq/m^3$ (range; $20.8-156.3Bq/m^3$) and $1,347.5Bq/m^3$ (range; $4-5,839.7Bq/m^3$), respectively. The average equilibrium factors (F) were 0.23 and 0.007, respectively. The levels of radon progeny were far higher than that thoron. Latex mattress showed the highest F (0.38). The average effective doses were estimated to be ICRP (1.9 mSv/yr) and UNSCER (1.3 mSv/yr) for radon and UNSCEAR (1.6 mSv/yr) for thoron. Conclusions: Our results have far exceeded the allowable effective dose for general population (1 mSv/yr). The government's actions such as the ban of use of consumer products containing monazite and the establishment of surveillance system to evaluate health effects for the people affected should be taken as early as possible.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권12호
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• pp.65-72
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• 2018

최근 무인항공시스템의 활용으로 농작물 작황조사, 접근위험지역의 시설물 현황조사, 재해재난 모니터링 및 3차원 모델링 등 그 활용 분야가 확대되고 있는 실정이며, 건설, 인프라, 영상, 측량, 농업, 감시, 수송 등 실제로 여러 분야로 활용사례가 계속 늘어나고 있다. 특히, 산사태와 같은 사면 붕괴 발생 시 무인항공시스템 적용에 대한 시도가 많아지고 있으며, 무인항공시스템은 3차원 비행이 가능하기 때문에 접근하기 어려운 공간 정보를 확인할 수 있다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 사면 붕괴 발생시 무인항공시스템 활용은 아직도 제한적인 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계성 극복을 위하여 사면 붕괴로 인한 토사량을 무인항공시스템의 영상정보로 산정하는 기법을 고찰하였다. 본 연구를 통해 산악지역 등 접근이 어려운 지역에서 사면 붕괴 발생시 복구공사에 필요한 토사량의 정보를 취득하는데 무인항공시스템 영상정보를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.282-290
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• 2019

최근 어린이집이나 유치원 등 교육기관에서 아동학대가 빈번히 발생하고 있다. 정부는 CCTV 설치를 의무화하였지만 CCTV 영상을 열람하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 CCTV 영상을 이용하여 아동학대를 판단하는 모델을 제안한다. 먼저 아동학대란 성인이 물리적으로 아동에게 가해를 하는 것이므로 성인과 아동을 분류하는 모델이 필요하다. 기존의 Haar기법을 사용하여 성인과 아동을 분류하려면 정면 영상이 필요하지만 OpenPose를 사용하면 정면과 측면에 구애받지 않고 성인과 아동을 분류할 수 있다. 본 연구에서는 아동이 학대를 당할 때 성인과 아동의 자세의 특성을 적용하여 아동 학대 판단 모델을 설계 및 구현하였다. 구현한 시스템은 현재 설치되어있는 CCTV를 활용하므로 추가적인 설치가 필요하지 않고 실시간으로 아동학대가 발생하고 있는지 모니터링 할 수 있으므로 이에 따른 빠른 대처가 가능할 것으로 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.751-770
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• 2019

Action recognition is an essential task in computer vision due to the variety of prospective applications, such as security surveillance, machine learning, and human-computer interaction. The availability of more video data than ever before and the lofty performance of deep convolutional neural networks also make it essential for action recognition in video. Unfortunately, limited crafted video features and the scarcity of benchmark datasets make it challenging to address the multi-person action recognition task in video data. In this work, we propose a deep convolutional neural network-based Effective Hybrid Learning (EHL) framework for two-person interaction classification in video data. Our approach exploits a pre-trained network model (the VGG16 from the University of Oxford Visual Geometry Group) and extends the Faster R-CNN (region-based convolutional neural network a state-of-the-art detector for image classification). We broaden a semi-supervised learning method combined with an active learning method to improve overall performance. Numerous types of two-person interactions exist in the real world, which makes this a challenging task. In our experiment, we consider a limited number of actions, such as hugging, fighting, linking arms, talking, and kidnapping in two environment such simple and complex. We show that our trained model with an active semi-supervised learning architecture gradually improves the performance. In a simple environment using an Intelligent Technology Laboratory (ITLab) dataset from Inha University, performance increased to 95.6% accuracy, and in a complex environment, performance reached 81% accuracy. Our method reduces data-labeling time, compared to supervised learning methods, for the ITLab dataset. We also conduct extensive experiment on Human Action Recognition benchmarks such as UT-Interaction dataset, HMDB51 dataset and obtain better performance than state-of-the-art approaches.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.73-82
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• 2022

Marine fisheries resources face major anthropogenic threat from unregulated fishing activities; thus require precise detection for protection through marine surveillance. Korea developed an efficient land-based small fishing vessel monitoring system using real-time V-Pass data. However, those data directly do not provide information on fishing activities, thus further efforts are necessary to differentiate their activity status. In Korea, especially in Busan, longlining is practiced by many small fishing vessels to catch several types of fishes that need to be identified for proper monitoring. Therefore, in this study we have improved the existing fishing status classification method by applying Hidden Markov Model (HMM) on V-Pass data in order to further classify their fishing status into three groups, viz. non-fishing, longlining and other types of fishing. Data from 206 fishing vessels at Busan on 05 February, 2021 were used for this purpose. Two tiered HMM was applied that first differentiates non-fishing status from the fishing status, and finally classifies that fishing status into longlining and other types of fishing. Data from 193 and 13 ships were used as training and test datasets, respectively. Using this model 90.45% accuracy in classifying into fishing and non-fishing status and 88.23% overall accuracy in classifying all into three types of fishing statuses were achieved. Thus, this method is recommended for monitoring the activities of small fishing vessels equipped with V-Pass, especially for detecting longlining.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1045-1052
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• 2021

현대전은 감시체계, 지휘통제체계, 타격체계가 첨단 정보통신기술로 상호 연결되어 전장상황을 공유하는 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)으로 변화해 가고 있다. 한국군은 각 군의 전장상황에 맞게 Link-K, Link-16, Link-11, KVMF 등 다양한 전술데이터링크(TDL: Tactical Data Link)를 활용하고 있다. 한국형 합동 전술데이터링크체계(JTDLS : Joint Tactical Data Link System)는 지상/해상/공중 합동전력간 근실 시간으로 전술정보를 공유하는 체계로 Link-K, Link-16, KVMF에 Link-22를 추가 개발하고 있다. 본 논문에서는 JTDLS체계에 Link-22를 적용하기 위하여 체계 구성, Link-22 메시지 분석 및 전술 데이터 링크 처리기와 Link-22의 연동 구조를 제시하고자 한다.