최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은 정차를 기반으로 하고 있으며 차량의 입출입 인식 방법으로 루프 코일을 사용하고 있다. 이러한 방법은 교통 정체를 유발하고 유지보수 비용이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차량의 입출입 인식 방법으로 카메라 영상을 사용한다. 차량 통행 관제 시스템의 특성상 카메라가 고정되어 있다. 이에 차량이 접근하면 카메라의 배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후 한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이 변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.
IATA (International Air Transport Assosiation)의 운송용 항공기 사고 집계에 의하면, 사고 건의 61%가 비행의 접근 및 착륙단계에서 발생 되었으며, 이중 항공기의 불안정한 접근으로 인한 사고가 16%인 것으로 파악되었다. 이는 조종사의 불안정한 접근 및 수정 조작 미흡에 따른 복행을 시행하지 않고, 무리하게 접근을 지속하여 사고로 이어진 것으로 식별되었다. 불안정 접근의 원인으로는 공항의 접근 절차, 조종사의 실수, 잘못된 계획, 업무 부하 (workload), ATC (Air Traffic Control) 혼잡 등 다양하게 있을 수 있다. 본 연구에서는 비행 데이터 분석 시스템을 활용하여, 불안정 접근 이벤트가 반복해서 발생하는 국내의 사례 공항과 기종을 선정하여, 주요 발생 이벤트, 공항 접근 절차, 조종사의 조작 뿐만이 아니라 공항의 기상, 지리적 여건 등 다양한 환경적 요인을 포함한 비행 데이터 분석을 통해 불안정 접근 이벤트의 경향성과 발생 원인 및 위험 요소를 식별하고 제거하여 불안정 접근 이벤트의 경감조치 및 항행 안전 증진 방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.
본 연구는 기존에 연구된 다양한 라우팅 기법들보다 노드의 이동에 따른 적응력 향상과 에너지 관리의 효율성을 향상하는데 목적이 있다. 본 연구의 목적은 각각의 센서 노드들에 의해 수신되는 RSSI 값과 센서의 위치 정보를 라우팅에 활용하는 기법이다. 본 연구는 주변 1-홉(hop) 거리의 노드 정보를 저장하지 않는다. 그리고 근거리 다중홉 전송 기법에서 중계 노드 선택을 위한 정보 교환 과정에서 발생하는 에너지 비효율적인 트래픽 문제를 해결한다. 본 연구에서 제안하는 라우팅 프로토콜 기법은 각각의 노드들이 수신하는 RSSI 값이 설정된 전송 범위에 해당하는 노드를 선택하고 그리고 선택된 노드의 위치 정보를 바탕으로 목적지 노드에 가장 가까운 노드를 중계 노드로 선정하는 기법이다. 따라서 목적지 노드까지 데이터 전달 홉 수를 줄이고, 에너지를 효율적으로 관리하여 노드의 에너지 고갈을 방지하기 위한 것이다.
This paper describes a automatic video surveillance system(AVSS) with long range and 360$^{\circ}$ coverage that is automatically rotated in an elevation over azimuth mode in response to the TTM(tracked target message) signal of vessels tracked by ARPA(automatic radar plotting aids) radar. This AVSS that is a video security and tracking system supported by ARPA radar, CCTV(closed-circuit television) camera system and other sensors to automatically identify and track, detect the potential dangerous situations such as collision accidents at sea and berthing/deberthing accidents in harbor, can be used in monitoring the illegal fishing vessels in inshore and offshore fishing ground, and in more improving the security and safety of domestic fishing vessels in EEZ(exclusive economic zone) area. The movement of the target vessel chosen by the ARPA radar operator in the AVSS can be automatically tracked by a CCTV camera system interfaced to the ECDIS(electronic chart display and information system) with the special functions such as graphic presentation of CCTV image, camera position, camera azimuth and angle of view on the ENC, automatic and manual controls of pan and tilt angles for CCTV system, and the capability that can replay and record continuously all information of a selected target. The test results showed that the AVSS developed experimentally in this study can be used as an extra navigation aid for the operator on the bridge under the confusing traffic situations, to improve the detection efficiency of small targets in sea clutter, to enhance greatly an operator s ability to identify visually vessels tracked by ARPA radar and to provide a recorded history for reference or evidentiary purposes in EEZ area.
VC 통합은 동일한 VC 레이블을 가진 VC들에서 각 VC의 해당 셀들을 구분하는 기능이 필요하다. 이러한 확인절차(identification process)를 돕는 다양한 접근 방법들이 제안되어 왔지만, 대부분이 추가적인 버퍼링을 필요로 하거나 프로토콜상의 오버헤드나 전송 지연을 가져옴으로써 QoS 규정을 만족시키기에 어려웠다. 이러한 단점을 극복하는 동시에 VC-통합을 지원하는 스케줄러(VCMS)가 제안되었으나 모든 VC들이 통합되거나 유입 트래픽이 매우 작은 경우 snoop하기 위한 비통합 셀들이 부족하게 되는 현상이 발생한다. 이 경우 비어 있는 슬롯들을 채우기 위해 특별한 제어 셀들을 사용하게 되나 제어 셀의 개수가 많아지면 셀 유실률이 높아질 수 있으며 부가적인 패킷 전송지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비어있는 큐를 갖는 VC의 시퀀스들은 건너뛰고 단지 이를 표시하기 위한 SS 셀만을 채워 넣는 Sequence Skipping(SS)을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 SS가 셀 유실률과 평균 패킷 전송지연을 줄일 수 있으며 따라서 VC 통합에 적합한 방안임을 보인다.
자동차 페인트는 안료층과 도색된 페인트층의 색상, 도막층의 배열 및 화학적 성분에 의해 구별되어 질 수 있다. 법과학 시료로 채택된 페인트 도막의 미세편에 의한 뺑소니 차량의 성공적인 확인은 표준시료의 포괄적인 수집 및 전처리 과정 없이 직접 분석하는 기법이 무엇보다 중요하다. 열분해 가스크로마토그래피는 고분자 시료뿐만 아니라 법과학적 시료의 정성 및 정량분석을 수행하는데 정확하고 신뢰성 있는 방법으로 널리 이용되고 있다. 본 실험실은 국내에서 선호도가 높은 각 자동차 회사의 4개 색상 73종에 대해 Curie Point Pyrolyzer(JHP-3) 및 Capillary Column(Ultra Alloy-5)이 장착된 가스크로마토그래프를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 분석방법은 용의차량의 페인트와 유류된 페인트의 비교뿐만 아니라 자동차의 제조회사, 차종검객까지 확인하는 데에 이용이 가능하였다.
근래에 들어 해상안전, 교통 및 해상환경보호를 위한 노력으로 전자적인 수단을 사용하여 해상 정보를 효과적으로 이용하는 기술이 도입되고 있다. 이와 관련하여 국제항로표지협회(IALA)를 중심으로 한 국제사회는 기존의 항로표지(AtoN)에 선박자동식별시스템(AIS) 기술을 혼합한 최첨단 기술로서 앞에서의 정보들을 수집 및 전달하는 핵심 방법으로 도입하였다. 본 논문은 이와 같은 국제 동향에 맞추어 AtoN AIS에 관련한 국내외 규정을 철저히 분석하여 현행의 무선설비규칙에 포함되어 적용할 수 있는 방안을 마련하고자 한다.
This paper analyses the data collected from the $2^{nd}$ Jindo Bridge, a cable-stayed bridge in Korea that is a structural health monitoring (SHM) international test bed for advanced wireless smart sensors network (WSSN) technology. The SHM system consists of a total of 70 wireless smart sensor nodes deployed underneath of the deck, on the pylons, and on the cables to capture the vibration of the bridge excited by traffic and environmental loadings. Analysis of the data is performed in both the time and frequency domains. Modal properties of the bridge are identified using the frequency domain decomposition and the stochastic subspace identification methods based on the output-only measurements, and the results are compared with those obtained from a detailed finite element model. Tension forces for the 10 instrumented stay cables are also estimated from the ambient acceleration data and compared both with those from the initial design and with those obtained during two previous regular inspections. The results of the data analyses demonstrate that the WSSN-based SHM system performs effectively for this cable-stayed bridge, giving direct access to the physical status of the bridge.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.279-286
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2013
This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.
우리나라의 급속한 경제성장은 여객과 물자의 수송수요 증가 및 도시집중화를 가져왔다. 여기에 국민소득수준의 향상과 더불어 자동차는 없어서는 안 될 생활필수품으로 각광을 받고 있다. 그러나 자동차의 도로 교통 활동으로 인한 교통정체와 교통사고로 인해 국민경제에 대한 평가를 절하시키거나 감소시키고 있다. 이에 우리나라에서는 교통안전개선사업의 필요성이 대두되기 시작하여 개선사업을 실행에 옮기고 있다. 본 연구에서는 이러한 개선사업의 분석을 실시하여 첫째, 개선사업의 성공여부와 또한 성공적이었다면 그 효과의 정도를 분석하고 둘째, 개선사업의 효과에 관한 데이터를 공급과 개선사업의 개발의 필요성을 인식시켜주고 셋째, 정책입안자 또는 사업 관계자들에게 효과성이나 개선안에 대한 정보를 제공하고자 한다. 본 연구에서는 사고다발지점 선정에 관한 연구를 통하여 종합지수법에 의하여 선정된 각각의 사고다발지점에 대한 개선사업 전 후의 사고건수와 사고율에 의한 효과성을 분석하였다. 다음으로 선정된 사고다발지점에 대한 개선 전과 개선 후의 사고비용과 개선사업비를 년차별로 산출하여 경제성 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 개선사업 전 후의 사고선수와 사고율에 대한 효과성 분석을 통하여 개선사업 후에 사고가 상당히 감소하였음을 보였다. 둘째, 개선사업 전 후의 경제성 평가를 실시함으로써 안전시설물에 의한 사고다발지점의 개선사업의 경제적 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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