In this paper, we propose a system that can more precisely identify and monitor the position of the tool used in the assembling workplace such as automobile production. The proposed positioning monitoring system is a combination of UWB communication module and MEMS IMU sensor. Since UWB does not need modulation and demodulation function and has low power density, UWB is widely used in indoor positioning field. However, it may cause positioning error due to errors in RF transmission and reception process, which may cause positioning accuracy. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that uses IMU as an auxiliary means to compensate for errors that may occur in positioning using only UWB. The tag and anchor of UWB module measure the transmission / reception time by transmitting signals to each other and then estimate the distance between tag and anchor. The MEMS IMU sensor serves to provide positioning calibration information. The tag, which is a mobile node and attached to a moving tool, measures the three-dimensional position of the tool and transfers the coordinate data to the anchor. Thus, it is possible to confirm whether or not the specific tool is properly used according to the prescribed regulations.
최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권4호
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pp.382-388
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2007
Indoor location system using wireless sensor network technology was applied for the status evaluation and activity monitoring of elderly person or chronic invalid at home. Location awareness application is transparent to the daily activities, while providing the embedded computing infrastructure with an awareness of what is happening in this space. To locate an object, the active ceiling-mounted reference beacons were placed throughout the building. Reference beacons periodically publish location information on RF and ultrasonic signals to allow application running on mobile or static nodes to study and determine their physical location. Once object-carried passive listener receives the information, it subsequently determines it's location from reference beacons. By using only the sensor nodes without any external network infrastructure the cost of the system was reduced while the accuracy in our experiments. was fairly good and fine grained between 7 and 15 cm for location awareness in indoor environments. Passive architecture used here provides the security of the user privacy while at the server the privacy was secured by providing the authentication using Geopriv approach. This information from sensor nodes is further forwarded to base station where further computation is performed to determine the current position of object and several applications are enabled for context awareness.
GPS를 이용한 컨데이너 모니터링 시스템은 실시간 물류추적 및 관리시스템이라 할 수 있다. GPS는 컨레이너 위치를 정확하고 신속하게 실시간으로 추적할 수 있는 시스템이다. 항만, 공항 등의 시설관리자는 효을적인 화물의 적재, 하역, 보관이 필요하고, 운송업체 또는 화물주는 최적으로 차량을 배차해야 하며, 화물분실, 운송지연 등의 문제를 사전에 예방하거나 대처할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 GPS의 측위기법중 실시간 이동 측위 기법을 이용하여 컨테이너의 위치 및 경로를 추적하고, 실시간으로 관측함으로써 상차지에서 하차지까지의 절대위치 및 상대위치를 수치적이고 시각적으로 모니터링하였으며 컨데이너의 이동이나 정지시의 위치 정확도를 분석하였다.
Shamsan Saleh, Ahmed M.;Ali, Borhanuddin Mohd.;Mohamad, Hafizal;Rasid, Mohd Fadlee A.;Ismail, Alyani
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1585-1609
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2013
Over recent years, enormous amounts of research in wireless sensor networks (WSNs) have been conducted, due to its multifarious applications such as in environmental monitoring, object tracking, disaster management, manufacturing, monitoring and control. In some of WSN applications dependent the energy-efficient and link reliability are demanded. Hence, this paper presents a routing protocol that considers these two criteria. We propose a new mechanism called Reliable Routing Scheme for Energy-Balanced (RRSEB) to reduce the packets dropped during the data communications. It is based on Swarm Intelligence (SI) using the Ant Colony Optimization (ACO) method. The RRSEB is a self-adaptive method to ensure the high routing reliability in WSNs, if the failures occur due to the movement of the sensor nodes or sensor node's energy depletion. This is done by introducing a new method to create alternative paths together with the data routing obtained during the path discovery stage. The goal of this operation is to update and offer new routing information in order to construct the multiple paths resulting in an increased reliability of the sensor network. From the simulation, we have seen that the proposed method shows better results in terms of packet delivery ratio and energy efficiency.
디지털 저작물의 전송환경이 빠른 속도로 바뀜에 따라서 디지털 저작물의 저작권 보호가 중요한 이슈로 부각되고 있다. DRM(Digital Right Management)은 디지털 저작자나 출판업자, 그리고 인터넷 서비스 제공자들에게 디지털 저작물을 접근하고 사용하는데 있어서 신뢰할수 있는 환경을 만들수 있는 관심있는 분야이다. 본 논문에서는 라이선스 에이전트를 이용하여 기존의 DRM 기법이 가지고 있는 정적인 DRM이나 온라인환경에 제한된 어플리케이션의 단점을 개선한 디지털 저작물의 보호기법에 대하여 제안한다. 제안된 논문은 동적인 DRM기법으로 동적인 요구 제어 기술을 바탕으로 라이선스 에이전트를 이용하여 온라인과 오프라인 환경에서 동시에 모니터링과 추적을 수행한다. 제안된 시스템은 PKI 보안 환경에서 사용자의 행동이나 데이터 보안을 실시간으로 감시하여 불법적인 접근과 사용을 막는다.
본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
비디오 센서에 의한 감시 및 관측(VSAM)에 있어 사람은 중요하면서도 해석하기 어려운 목표이다. 본 논문에서는 연속 영상에서 자동으로 사람을 추적하거나 행위를 해석하는 작업에 선행하는 절차로서, 그 수를 계측하는 방법에 대해 다룬다. 정적인 비디오 카메라의 영상에서 사람만을 추출해낸 이진 영상을 얻고, 최상위 화소만을 연결한 선에서 지역최소점을 근거로 사람군을 나눈다. 이와 같이 나누어진 각 영역의 특성은 군내에서의 사람들의 상대적 위치에 따라 변화하게 되며, 이를 구분하기 위하여 완전 가림, 부분적 가림, 완전 분리된 개인, 오분리의 4가지 상태를 정의하였다. 연속적인 영상에서 나누어진 영역들의 상태가 변화하여가는 과정을 분석하여 관측 지역내 사람의 수를 추정하였으며, 이의 유용성을 실제 실험을 통하여 확인하였다.
Kim, Sang Chul;Lee, Eun-Hye;Yu, Ji Hea;Kim, Sang-Mi;Nam, Bae-Geun;Chung, Hee Yong;Kim, Yeon-Soo;Cho, Sung-Rae;Park, Chang-Hwan
Biomolecules & Therapeutics
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제27권1호
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pp.78-84
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2019
Cell therapeutic agents for treating degenerative brain diseases using neural stem cells are actively being developed. However, few systems have been developed to monitor in real time whether the transplanted neural stem cells are actually differentiated into neurons. Therefore, it is necessary to develop a technology capable of specifically monitoring neuronal differentiation in vivo. In this study, we established a system that expresses cell membrane-targeting red fluorescent protein under control of the Synapsin promoter in order to specifically monitor differentiation from neural stem cells into neurons. In order to overcome the weak expression level of the tissue-specific promoter system, the partial 5' UTR sequence of Creb was added for efficient expression of the cell surface-specific antigen. This system was able to track functional neuronal differentiation of neural stem cells transplanted in vivo, which will help improve stem cell therapies.
본 연구에서는 최근 변화무쌍한 미래 환경에 대처하기 위한 세부적인 환경분석 방법론의 하나로 활발하게 연구되고 있는 weak signal에 대한 탐색 프로세스를 체계화 하고자 하였다. 또한 글로벌 모니터링, 트렌드 분석, 브레인스토밍, 델파이 등의 기법을 토대로 한 정성적 방법과 weak signal tracking board의 개발을 통한 정량적인 방법을 적용하여, 미시적인 환경변화 분석 프로세스(NEST : New & Emerging Signals of Trends)와 이를 적용한 KISTI 이머징 시그널 분석 결과를 제시 하고자 하였다. 구체적으로 환경변화 관련 씨앗 정보를 탐색하기 위한 글로벌 모니터링 체제, weak signal 트래킹 보드를 활용한 약한 신호 분석 단계, study-watch 프레임워크를 토대로 한 up-coming trend 스캐닝 단계, 연구 결과의 객관화를 위한 전문가들의 델파이 평가 단계 등으로 세부 모듈을 설계하였다. 본 프로세스의 결과물인 미래에 큰 변화를 가져올 가능성이 있는 유망기술의 씨앗정보인 weak signal과 새로운 트렌드의 형성 가능 초기조짐정보인 up-coming trend는 우리나라의 차세대 수종 산업(유망기술)을 선정하는 데 활용가능하다. 특히 NEST 프로세스는 소규모 인력으로도 효율성을 발휘할 수 있는 weak signal 탐색 체제로 기술혁신 기업들도 독자적인 NEST 프로세스 개발이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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