• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.73-79
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• 2005

최근 무선 기술의 발전으로 무선랜 분야에서 실시간 서비스의 채용 및 서비스를 위한 기술 채용이 가속화 되고 있다. IEEE 802.11 무선랜 표준은 음성이나 화상과 같은 실시간 트래픽을 제공하기 위하여 PCF 폴링 기법을 정의하고 있다. 폴링 서비스는 무선랜에서 실시간 트래픽을 서비스하기 위한 주요 개념이다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 PCF 모드에서 무효 폴 발생시 전송 지연을 줄임으로써 최대 통화 수를 증가시키는 멀티캐스트 폴링기법을 제안한다. 여기서 제안한 기법이 전송지연 및 패킷 폐기율에서 PCF의 성능을 개선시킬 수 있음을 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.17-24
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• 2005

현재 사용되고 있는 Internet상의 트래픽은 어플리케이션의 종류에 따라 다양한 수준의 QoS 요구조건, 즉, Delay, Loss 그리고 Throughput성능에 대한 요구조건을 오청하고 있다. TCP protocol을 사용하는 ETP서비스나 E-Mail 등의 서비스는 Delay나 Loss 성능보다는 Throughput성능에 대한 요구가 높은 편이기 때문에 앞의 두 성능악화의 반대급부로서 Throughput성능을 보장받곤 한다. 반면에, 대부분 UDP protocol을 사용하는 real-time streaming 어플리케이션, 예를 들면, IP telephony, Video conferencing, 혹은 network games등의 어플리케이션은 여타의 것들에 비하여 Throughput 보다는 delay나 loss에 대한 성능을 상대적으로 높게 요구한다. 하지만 현재의 AQM들은 best-effort 서비스에 초점을 맞추고 있다. 즉, throughput 성능을 위하여 delay나 loss성능을 희생하고 있기 때문에 다양한 어플리케이션에 적합한 서비스를 제공하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 각 어플리케이션이 필요로 하는 QoS 성능을 고려하여 어플리케이션들을 세 가지 클래스로 분류한 뒤 적합한 QoS 요구조건을 고려한 새로운 AQM 알고리즘을 제안한 뒤, 시뮬레이션을 통하여 다른 AQM 알고리즘과 비교 분석하고 그에 대한 결론을 도출한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.475-481
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• 2014

최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권4호
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• pp.169-179
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• 2004

There are many inductive loop detectors under the highways in Korea. Among the other detectors, some are image detectors. Almost all image detectors are focused one or two lane of the road and are measuring traffic information. This paper proposes to an algorithm for detecting traffic information automatically from CCTV camera images installed on the highway. The information which is counted in one lane or two contains some critical errors by occlusion frequently in case of passing larger vehicles. In this paper, we use a tracking algorithm in which the detection area include all lanes, then the traffic informations are collected from the vehicles individually using difference images in this detection area. This tracking algorithm is better than lane by lane detecting algorithm. The experiment have been conducted two different real road scenes for 20 minutes. For the experiments, the images are provided with CCTV camera which was installed at Kiheung Interchange upstream of Kyongbu highway, and video recording images at Chungkye Tunnel. For image processing, images captured by frame-grabber board 30 frames per second, 640${\times}$480 pixels resolution and 256 gray-levels to reduce the total amount of data to be Interpreted.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권2호
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• pp.87-92
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• 2008

본 논문은 P2P(Peer to Peer) IPTV(Internet Protocol Television) 서비스를 위한 세션 제어 모델을 제시하고, 제시된 모델에 근거한 IPTV 세션 제어 절차에 대해 논한다. 별도의 전용망에 의해 관련 트래픽이 처리되는 공중 IPTV(Public IPTV)와 달리 P2P IPTV 트래픽은 인터넷 접속 트래픽의 일부로 망에 의해 처리되어야 한다. 따라서 P2P IPTV 세션 제어는 IPTV를 구성하는 TPS(Triple Play Service) 트래픽을 기존 인터넷 트래픽과 분리하여 적절하게 제어할 수 있어야 하고, 분리된 TPS 트래픽을 차별화하여 처리하는 QoS(Quality of Service) 제어 기능을 포함해야 한다. 뿐만 아니라 P2P IPTV 세션 제어는 불특정 다수에 의한 비디오 전송을 효과적으로 지원하기 위한 적절한 멀티캐스트 제어 기능을 반드시 포함해야 한다. 본 논문의 P2P IPTV 세션 제어 모델은 상호 연동성(Inter-operability)이 보장되는 P2P IPTV 플랫폼의 조기 구축에 기여할 수 있도록 표준 SIP(Session Initiation Protocol), IGMP(Internet Group Management Protocol), 그리고 COPS(Common Open Policy Service) 프로토콜에 근거하여 설계되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.27-30
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• 2000

In this paper, we propose a new dynamic bandwidth allocation and call admission control method for the VBR video sources with QoS constraints to provide user's quality of service requirements and at the same time to achieve an efficient resource management in networks. The proposed mechanism dynamically adjusts the necessary bandwidth by the networks based on the provided quality of service satisfaction degree of each connection in respect to the user's requirements in terms of loss ratio and average delay Simulation results show that our proposed dynamic method is able to provide the desired level of quality of service and high utilization.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.182-194
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• 2017

그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1243-1244
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• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.83-99
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• 2021

4차 산업혁명의 도래와 함께 자율주행자동차의 주행관리 및 주행 전략과 관련된 연구들이 대두되고 있다. 이러한 연구를 위해서는 차량의 미시적 교통데이터의 확보가 필수적이나, 기존 교통정보 수집 방식은 개별차량의 주행행태를 수집할 수 없다. 본 연구에서는 미시적 교통정보를 수집 가능한 항공에서 내려다보는 관점의 교통정보 수집을 위해 드론 항공영상을 활용하였다. 관련 연구의 한계점을 극복하기 위하여 딥러닝 기반 다중객체추적 알고리즘과 영상정합을 활용하여 미시적 교통데이터를 추출하였다. 그 결과로 속도는 MAE 3.49km/h, RMSE 4.43km/h, MAPE 5.18km/h의 오차율과 교통량 Precision 98.07%, Recall 97.86%의 정확도를 획득하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.19-24
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• 2019

ICT 기술의 발달은 기존의 폐쇄형 CCTV 보안 장비 시장에도 크나큰 영향을 일으켰다. 특히 자율주행 자동차와 무인 자동차, 스마트 시티 같은 분야에서 영상 데이터의 중요성이 부각되면서, 영상을 활용한 다양한 기술이 나오고 있다. 본 논문에서는 차량용 CCTV 영상을 단순 녹화 용도로 사용하지 않고, 스마트 시티의 한 부분으로 통합하기 위해 영상과 메타 데이터를 전송하고, 그 메타 데이터를 활용하여 도시 생활 속에서 유발되는 교통, 환경, 보안 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고, 차량용 CCTV 영상을 원격지에서 접속하기 위한 방법으로 리버스 터널링 기법을 설계하고 구현하였다. 폐쇄적인 환경에서 제한적인 용도로만 사용되던 차량용 CCTV 영상과 메타 데이터를 실시간으로 통합 관리함으로써, 차량 상태 검사 뿐 아니라 도로와 각종 시설물 관리처럼 스마트시티에서 요구하는 효율적인 통합센터 운영을 가능하게 한다.