• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.91-96
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• 2022

현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권7호
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• pp.217-226
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• 2023

공유 전동킥보드의 사용이 급증하면서 공유 모빌리티의 불법 주차 사례가 많이 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 지자체에서는 불법 주차된 공유 전동킥보드 견인 등의 조치를 취하고 있지만 악의적인 이용자에 대한 관리는 이루어지지 않고 있으며 비효율적인 방안이다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인 기반의 공유 전동킥보드 이용자 관리 모델을 제안한다. 공유 전동킥보드에는 주차 상태를 확인할 수 있는 카메라 센서, GPS 등이 탑재되어 있으며 이용자가 공유 전동킥보드 이용을 종료를 하게 되면 반납 시 주차 상태에 대한 정보를 탑재된 센서들을 통해 수집하여 공유 전동킥보드 회사가 이용자가 올바르게 주차했는지 확인할 수 있다. 또한 이용자의 주차 내역에 따라 신뢰점수를 부여하고 신뢰점수에 따라 인센티브를 지급하여 이용자가 스스로 공유 전동킥보드를 올바르게 반납할 수 있도록 유도한다. 해당 정보들은 공유 전동킥보드 회사들이 참여하는 컨소시엄 블록체인을 통해 공유되어 공유 전동킥보드 회사들의 통합적인 이용자 관리가 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.469-472
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• 2022

최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.877-884
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• 2023

본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.17-27
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• 2024

수산자원의 남획, 기후변화 및 어업종별 경쟁 조업 등으로 어업생산량은 지속적으로 감소하고 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 개별어종에 대해 연간 어획량을 설정하여, 그 한도 내에서만 어획을 허용하는 수산자원 관리제도인 TAC(총허용어획량 제도)를 제정하였다. TAC 제도의 일환으로 육상 조사원이 위판장 어종의 체장, 체고를 측정하여 무게를 산출하여 TAC 소진량을 산출한다. 하지만 육상 조사원의 숙련도에 따라 취득 데이터의 정확도가 상이하고 노동 집약적 업무로 인해 지속가능 하지 못하다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 물제와의 거리를 측정할 수 있는 스마트 패드의 카메라를 이용하여 TAC 관리 여덟 어종의 체장, 체고를 측정하고 무게를 산출하고 자동화하는 어종 인식 및 체장 측정 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 현행 노동 집약적 업무의 스마트화와 데이터 누락을 최소화하여 TAC 제도 확립을 기대할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.97-104
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• 2016

우리나라의 인구 10만명당 차대사람 사망자 수는 OECD평균보다 약 3배 높고, 특히 생활도로에서 60% 이상 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보행자 및 차량의 통행실태 조사를 통해 사고원인을 분석하여 생활도로의 실질적인 안전성 증진방안을 도출하고자 하였다. 최근 보행환경은 우측보행 비율이 증가하고, 보행 중 스마트폰 사용자가 증가하는 등 많은 변화가 일어나고 있다. 통행실태 조사결과, 우측보행이 65%로 높고, 보행중 스마트폰 사용율도 17%로 나타났다. Eye Camera 실험을 통한 운전자의 운전부하량은 생활도로가 도시부 도로에 비해 4배 이상 높게 나타났으며, 속도조사 결과 30km/h이상 주행하는 차량이 62%로 높게 나타났다. 생활도로의 사고특성은 가장자리 통행사고 비율이 전체도로 대비 2.3배 높으며, 우측보행 시 사고가 좌측보행 시에 비해 2.5배 더 많고 우측에서 좌측으로 횡단할 때 더 위험한 것으로 분석되었다. 사고원인은 대부분 안전운전불이행(84.4%)이고, 차량이 좌회전할 때 사고가 우회전대비 2.3배 높고 후진사고의 비율이 14%로 높게 나타났다. 생활도로에서는 운전자가 일반도로에 비해 4배 이상 많은 운전집중력을 가져야하기 때문에 차량을 등지고 보행하거나 부주의한 행동을 하는 것은 사고로 이어질 개연성이 큰 것으로 분석되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.333-338
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• 2012

인적자원관리는 IT기술을 접목하여 다양한 변화를 가져오고 있다. 특히 HRM이 집단차원의 관리, 물리적 사업장, 근무시간의 제약, 개인적 접촉 등 비과학적 방법으로 이루어졌다면, 현재의 전자적 인적자원관리(e-HRM)는 개별 차원의 관리, 가상 작업 공간의 등장(예. 스마트워크센터, 홈워크 등), 근무시간의 유연화 및 탄력화, 컴퓨터 기반의 통계자료 및 과학적 방법에 의한 분석 및 관리를 근간으로 이루어지고 있다는 점에서 큰 차이가 있다. 따라서 환경의 변화에 따라 기업들은 보다 효율적이고 전략적인 인적자원 관리 체계를 구축하기 위하여 RFID 카드, 지문인식 근태관리 시스템 등 다양한 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 전사적 인적자원 관리를 위한 멀티 카메라를 이용하여 2D 및 3D 얼굴인식기술 기반의 근태관리, 출입통제관리 시스템을 개발하였다. 여기서는 기존 2D방식의 얼굴인식기술이 가지고 있는 문제점인 조명 및 자세에 따른 인식률 저하를 극복하여 90% 이상의 인식률을 확보하였다. 또한 3D 얼굴인식방식의 문제점인 많은 계산량을 개선하기 위하여 3D와 2D 인식기술을 병행하여 처리함으로써 하이브리드 영상인식 및 인식속도를 개선할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.50-58
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• 2017

최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권4호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 스마트폰과 Wi-Fi통신을 이용한 로봇의 조종과 장착된 카메라를 통한 영상처리 기술에 대하여 서술하였다. 제안된 로봇은 바퀴와 4족을 환경에 따라서 선택적으로 사용할 수 있도록 메커니즘을 구성하였다. 카메라의 스트림 데이터 중 이미지 데이터만을 이용하도록 네트워크를 형성하였으며 영상처리 기법을 응용하여 약병을 구분하고, 로봇 팔을 이용하여 약병을 사용자에게 전달해주는 로봇 메커니즘에 대해서도 서술한다. 본 논문에서 개발된 영상처리 알고리즘과 처리는 별도의 컴퓨터 없이 스마트폰만을 이용하여 구현이 가능하도록 설계하였으며 스마트폰의 강력한 기능과 연산능력을 최대로 활용하여 약병 로봇의 지능화 및 소형화 방안을 제시하였다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.137-144
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• 2018

본 연구에서는 가변 통기성 스마트 의류의 제작을 위해 필요한 형상기억합금 액추에이터의 작동 조건을 파악하였다. 의복의 개방, 폐쇄와 같은 양방향 작동 시 형태 변형 시에만 전력을 소모하는 저전력 소모 액추에이터 개발을 위해 복수 채널의 일방향 형상기억합금을 이용하여 스위치로 작동되는 액추에이터를 설계하였으며 가장 효율적으로 작동할 수 있는 와이어의 직경과 전압인가 단위시간을 도출하였다. 선행연구 결과 도출된 양방향 작동이 가능한 일방향 형상기억합금의 직경 범위 내에서 Arduino 스위치를 제작하여 3.7V 전압인가 시 변화량을 분석한 결과 $0.4{\Phi}$의 액추에이터가 가장 적합한 것으로 나타났다. $0.4{\Phi}$ 형상기억합금와이어를 사용한 양방향작동 액추에이터의 개방, 폐쇄에 필요한 최적전압인가 시간을 도출하기 위해 액추에이터의 최대개방, 최소폐쇄 도달 전압인가 시간으로부터 50ms씩 감소, 증가 시키며 냉각 후 액추에이터의 내경을 비교하는 방식으로 측정한 결과 개방 동작에 필요한 최적 전압인가 단위시간은 4,100ms로 나타났다. 각 채널간의 발열에 의한 간섭을 최소화하기 위한 양방향간 작동 시 필요 딜레이 분석을 위해 상온에서 형상기억합금에 최적 전압입가 시간인 4.1초 동안 전원을 공급하고 가열 후 냉각까지의 과정을 열화상카메라로 촬영하여 형상기억합금 와이의 온도가 냉각시의 상변태온 이하로 하강하는 시점을 파악한 결과, 액추에이터의 양방향간 작동 딜레이는 1.8초 이상이 확보되어야 함을 파악할 수 있었다.