최근 딥러닝 기술 가운데 이미지데이타 분석에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱신경망 기술의 발전은 이미지 분석 영역에서 다양한 가능성을 제시하고 있다. 관광객이 게시한 사진을 딥러닝 기술을 이용하여 분류하기 위해서는 관광사진에 대한 분류와 목적에 맞는 딥러닝 모델의 훈련작업이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구에서는 관광객이 플리커에 게시한 사진을 효율적으로 분류하기 위해 관광목적으로 사진이 어떻게 분류되어야 하는지 관광목적 사진분류 체계를 개발하고자 하였다. 관광목적 사진 분류 카테고리 개발을 위해 문헌분석, 웹사이트 분석, 관광객이 게시한 약 38,000장 사진의 검토과정을 거쳐 사진 분류 카테고리를 개발하였으며, 약 8400장의 사진을 개발된 카테고리에 맞춰 분류해 봄으로써 개발된 카테고리의 검증과정을 거쳤다. 이 과정을 거쳐 최종으로 제안된 카테고리는 13개 대분류, 64개 중분류, 164개의 세분류 체계를 갖으며, 본 연구 결과는 향후 관광목적 사진을 딥러닝 모델을 이용하여 분류하고자 할 때 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

최근에는 노후된 터널의 개수가 증가함에 따라 터널의 안전성 문제가 부각되고 있으며, 특히 안전사고가 발생하였을 때 신속하게 붕괴지점을 파악하고 붕괴된 지점에 매몰된 사람 및 장비등을 찾는 문제가 쟁점화 되고 있다. 터널의 안전성 문제를 계측하기 위한 시스템으로서 종래 기술은 주로 터널 공사 현장에서 작업자의 위치 계측이나, 공사의 진행 상황을 확인하기 위한 네트워크에 관한 것에 한정되었다. 또한 터널 안전과 관련된 시스템은 장기간 유지되어야하며 유지보수 기간이 길어야하는 특징이 있지만 기존 기술들은 배터리 소모 문제, 설치 비용 문제로 운용에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 터널과 같은 폐쇄 구조물이 붕괴사고가 발생하였을 때 붕괴지점을 정확히 파악하고, 매몰된 사람 또는 장비등을 찾을 수 있는 모니터링 시스템을 제안하였다. 센서를 통해 터널 붕괴 지점을 인지하고, 붕괴 시점 및 붕괴 사고를 탐지하고, 사람이나 장비등의 위치 정보를 통해 정확한 매몰 위치 파악이 가능하게 하는 시스템을 제안한다. 또한 센서로부터 오는 정보를 수집하고, 기계학습 기반으로 분석하여 붕괴 사고의 징후를 예측할 수 있는 지능형 터널 붕괴 모니터링 시스템을 제안하였다.

In order to implement the smart home environment, we need an intelligence service platform that learns the user’s life style and behavioral patterns, and recommends appropriate services to the user. The intelligence service platform should embed a couple of effective and efficient data mining algorithms for learning from the data that is gathered from the smart home environment. In this study, we evaluate the suitability of data mining algorithms for smart home intelligent service platforms. In order to do this, we first develop an intelligent service scenario for smart home environment, which is utilized to derive functional and technical requirements for data mining algorithms that is equipped in the smart home intelligent service platform. We then evaluate the suitability of several data mining algorithms by employing the analytic hierarchy process technique. Applying the analytical hierarchy process technique, we first score the importance of functional and technical requirements through a hierarchical structure of pairwise comparisons made by experts, and then assess the suitability of data mining algorithms for each functional and technical requirements. There are several studies for smart home service and platforms, but most of the study have focused on a certain smart home service or a certain service platform implementation. In this study, we focus on the general requirements and suitability of data mining algorithms themselves that are equipped in smart home intelligent service platform. As a result, we provide a general guideline to choose appropriate data mining techniques when building a smart home intelligent service platform.

본 연구는 지능형 교통시스템(ITS)이 도로교통안전에 미치는 영향을 분석하고 국내외 ITS 기술동향을 설명하였으며, 향후 도로교통안전을 위한 ITS 산업이 나아가야 할 정책적 방향을 제안하였습니다. 교통안 전을 위한 ITS 발전 전략은 크게 다섯 가지 정도로 제언되었습니다. 첫 번째, ITS 기반시설에 대한 정부의 연구개발 지원이 규모/범위의 경제효과를 고려한 선택&집중이 필요하며, 두 번째, 교통안전 증진을 위해 서 고속도로 이외에 ITS 인프라의 지속적인 구축이 필요하다는 것이 강조 되었습니다. 세 번째, 도로-차 량이 양방향으로 연결된 V2X 기술의 선진국 수준의 연구개발 증가 및 상용화 필요가 강조되었으며, 네 번 째, ITS 인프라 구축 투자와 동시에 운전자의 직접적인 안전과 연계된 교통안전관리증가를 위한 선제적 기 술개발이 필요함이 제기되었습니다. 마지막으로, 급격한 인구구조가 야기하는 고령화 사회에 대비하여 고 령운전자를 배려한 미래지향적 고령자 교통시스템의 기술개발이 시급한 시점으로 제안되었습니다.

전 세계적으로 범죄율 감소를 위한 방범기술에 대한 관심도가 높으며, 특히 국내의 경우에는 방범 App과 CCTV구축사업이 국가중점사업으로 전국적으로 추진되고 있다. 하지만 범죄 검거율 저조 등의 효과 미비, CCTV 관제요원의 모니터링 업무 과부하 등으로 인하여 지능형 방범기술의 필요성은 높아져 가고 있다. 하지만 기술검증의 문제로 인하여 실제 지자체에서는 지능형 방범기 술 활용이 어렵다. 또한 성공적 범죄예방을 위해서는 국내 다양한 법제도적 제약 극복, 시민들과의 피드백, 관계기관들과 협력 등의 기술검증 이외 사항들을 고려해야 한다. 따라서 시민들이 거주하는 실제 환경에서 기술을 테스트하고 효과를 검증하는 실증지 구의 구축이 중요한 역할을 할 수 있으며 차후 기술의 사업화/상품화에도 유리한 측면이 있다. 성공적 실증지구의 구축을 위해 그 첫 단계라고 할 수 있는 실증지구의 선정기준이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 R&D와 성격을 달리하는 “지능형 방범기술 R&D 사업”을 대상으로 실증지구의 선정 시 고려사항 및 기준들을 객관적으로 제시하여 차후 확대될 것으로 예상되는 실증지구 선정에 기여하는 것을 목표로 한다.

The study examined the relationship between workers’safety awareness, safety performance and the components of the intelligent image analysis system in accordance with preventing the workers from safety hazard in dangerous working area. Based on the safety performance model, we include safety knowledge, safety motivation, safety compliance and safety participation, and we also define three additional factors of the intelligent image analysis system such as functional feature, penalty and incentive by using factor analysis. SEM(Structural Equation Modeling) analyses on the data from the total of 73 workers showed that functional feature of intelligent analysis system and incentive were positively related to safety knowledge and safety motivation. And mediation effects of the relationship were verified to safety compliance and safety participation through safety knowledge as well.

To prevent safety hazards in dangerous working area, we have proposed an intelligent image analysis system. Six common patterns of safety violations of workers’ are defined and its motion detection algorithms are developed for alarm to CCTV　monitoring system. Developed algorithms are implemented at 195 dangerous areas such as chemical and gas treated room. The results of violated motion detection ratio by developed system shows 94.95% of true positive cases, and 0.21% of false positive cases from all 587,645 event cases in one month implementation period. In the period, it is observed that the number of safety rule violations and the following accidents are decreased.

Most of metal cutting and processing companies are going through the difficulties such as frequent downtime and high failure rates by missing times to replace parts of CNC equipment. The reason is that the correct operation times of expensive CNC equipment can’t be calculated. In this paper, to solve this problem, we try to construct the intelligent production information system for a case company and analyze its expected effects. The effects are as follows. First, it saves money about 3 million won each year during the useful life of three years by reducing downtime and failure rates, and increasing production rates etc. Second, it makes easily find and fix the cause of faulty through traceability of the production process, and enables to perform a systematic facility management through the calculation of reliable equipment’s overall efficiency. This case can be easily applied in similar industries, and will contribute greatly to enhancing the competitiveness of related industries.

Most of metal cutting and processing companies are frequently used to mass-produce defectives by missing times to replace parts of CNC equipment. The reason is that the correct operation times of expensive CNC equipment can’t be calculated. In this paper, to solve these problems, we construct the intelligent production information system and analyze the expected effects.