중전기기용 Epoxy/SiO₂ 나노복합재료의 유전분산 연구

안준호,박재준,Ahn, Joon-Ho,Park, Jae-Jun 한국전기전자재료학회 2007 전기전자재료학회논문지 Vol.20 No.4

Recently, Nanotechnology becomes a major issue in most part of industries. Nanotechnology is expected to develop various application products due to nano material mired composites is improved physical and electrical properties compared to conventional composites materials. Dielectric and insulation materials need to develop and improve like other field about nanotechnology. In this paper, we reported dielectric dispersion by size(no filler, $1.2{\mu}m$, 500 nm, 10 nm), frequencies(60, 120, 1 kHz), and temperatures($30{\sim}170^{\circ}C$). Dielectric constant of composites materials with filler shows higher than composites materials without filler and increased depending on rising temperatures in low frequency region. It was the effect that nano-filler and impurities in composites contributed to electrical conductivity. And dielectric properties depending on temperatures shows to change in low frequency region dramatically We analyzed interfacial polarization in low frequency region($10^{-2}$ Hz) and oriented polarization in high frequency region($10^{-5{\sim}6}$ Hz) on composites materials.

효경당계축문(孝敬當啓築文)에 의한 파평윤씨(坡平尹氏) 서윤공파(庶尹公派) 고택(古宅)의 원형(原形) 고찰(考察)

안준호,이희준,이달훈,Ahn, Joon-Ho,Lee, Hee-Jun,Lee, Dal-Hoon 한국주거학회 2007 한국주거학회 논문집 Vol.18 No.2

This study is to investigate the contents and status of documentary records based on "Hyogyeongdang Gyechukmun" related to the Old House of Papyeong Yun's family. This house is located in Goegok-dong, Daejeon Metropolitan city, and is considered as one of the high-class houses in the mid-Chosun dynasty. The results might be summarized as follows: First, Hyogyeongdang Gyechukmun was written by Yun Seom in 1675 (the 1st year of King Sukjong's reign), which is a kind of general drawing book containing a plane figure and a bird's-eye-view of the old house. It is an important historical record to identify the feature and characteristics of the high-class houses in those days. Second, Papyeong Yun's Old House was founded with five buildings including a shrine, women's quarters, Hyogyeongdang, servants' quarters, and a warehouse. On the southern front, there used to be a pond. Third, the standard measure used to build the old house was about 310.00/尺(chuck). Chuck(尺) is the measuring unit of the Chosun Dynasty.

영상, 음성, 활동, 먼지 센서를 융합한 딥러닝 기반 사용자 이상 징후 탐지 알고리즘

정주호 ( Ju-ho Jung ),이도현 ( Do-hyun Lee ),김성수 ( Seong-su Kim ),안준호 ( Jun-ho Ahn ) 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.5

최근 다양한 질병 때문에 사람들은 집 안에서 많은 시간을 보내고 있다. 집 안에서 다치거나 질병에 감염되어 타인의 도움이 필요한 1인 가구의 경우 타인에게 도움을 요청하기 어렵다. 본 연구에서는 1인 가구가 집 안에서 부상이나 질병 감염 등 타인의 도움이 필요로 하는 상황인 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 탐지 알고리즘과 인공지능 스피커 등을 이용한 음성 패턴 탐지 알고리즘, 스마트폰의 가속도 센서를 이용한 활동 패턴 탐지 알고리즘, 공기청정기 등을 이용한 먼지패턴 탐지 알고리즘을 제안한다. 하지만, 홈 CCTV의 보안 문제로 사용하기 어려울 경우 음성, 활동, 먼지 패턴 센서를 결합한 융합방식을 제안한다. 각 알고리즘은 유튜브와 실험을 통해 데이터를 수집하여 정확도를 측정했다. Recently, people are spending a lot of time inside their homes because of various diseases. It is difficult to ask others for help in the case of a single-person household that is injured in the house or infected with a disease and needs help from others. In this study, an algorithm is proposed to detect emergency event, which are situations in which single-person households need help from others, such as injuries or disease infections, in their homes. It proposes vision pattern detection algorithms using home CCTVs, audio pattern detection algorithms using artificial intelligence speakers, activity pattern detection algorithms using acceleration sensors in smartphones, and dust pattern detection algorithms using air purifiers. However, if it is difficult to use due to security issues of home CCTVs, it proposes a fusion method combining audio, activity and dust pattern sensors. Each algorithm collected data through YouTube and experiments to measure accuracy.

자율주행 환경기반 스마트 신호등의 향상된 칼만필터 알고리즘을 활용한 모바일 사용자의 위치 탐지

정주호(Ju-Ho Jung),송정은(Jung-Eun Song),안준호(Jun-Ho Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.5

The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.

재난 현장 물리적 보안을 위한 딥러닝 기반 요구조자 탐지 알고리즘

김다현,박만복,안준호,Kim, Da-hyeon,Park, Man-bok,Ahn, Jun-ho 한국인터넷정보학회 2022 인터넷정보학회논문지 Vol.23 No.4

화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다. If the inside of a building collapses due to a disaster such as fire, collapse, or natural disaster, the physical security inside the building is likely to become ineffective. Here, physical security is needed to minimize the human casualties and physical damages in the collapsed building. Therefore, this paper proposes an algorithm to minimize the damage in a disaster situation by fusing existing research that detects obstacles and collapsed areas in the building and a deep learning-based object detection algorithm that minimizes human casualties. The existing research uses a single camera to determine whether the corridor environment in which the robot is currently located has collapsed and detects obstacles that interfere with the search and rescue operation. Here, objects inside the collapsed building have irregular shapes due to the debris or collapse of the building, and they are classified and detected as obstacles. We also propose a method to detect rescue requesters-the most important resource in the disaster situation-and minimize human casualties. To this end, we collected open-source disaster images and image data of disaster situations and calculated the accuracy of detecting rescue requesters in disaster situations through various deep learning-based object detection algorithms. In this study, as a result of analyzing the algorithms that detect rescue requesters in disaster situations, we have found that the YOLOv4 algorithm has an accuracy of 0.94, proving that it is most suitable for use in actual disaster situations. This paper will be helpful for performing efficient search and rescue in disaster situations and achieving a high level of physical security, even in collapsed buildings.

이상 징후 탐지를 위한 영상, 소리, 활동 패턴 기반 지능형 패턴 인식 알고리즘

정주호(Ju-Ho Jung),안준호(Jun-Ho Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.5

According to the KT telecommunication statistics, people stayed inside their houses on an average of 11.9 hours a day. As well as, according to NSC statistics in the united states, people regardless of age are injured for a variety of reasons in their houses. For purposes of this research, we have investigated an abnormal event detection algorithm to classify infrequently occurring behaviors as accidents, health emergencies, etc. in their daily lives. We propose a fusion method that combines three classification algorithms with vision pattern, audio pattern, and activity pattern to detect unusual user events. The vision pattern algorithm identifies people and objects based on video data collected through home CCTV. The audio and activity pattern algorithms classify user audio and activity behaviors using the data collected from built-in sensors on their smartphones in their houses. We evaluated the proposed individual pattern algorithm and fusion method based on multiple scenarios.

스마트 홈 사용자를 위한 라이다, 영상, 오디오 센서를 이용한 인공지능 이상징후 탐지 알고리즘

김다현 ( Da-hyeon Kim ),안준호 ( Jun-ho Ahn ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.3

최근 COVID-19가 확산하고 외출 자제 권고와 같은 방역지침에 따라 집에서 생활하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 집에서 생활하는 1인 가구가 증가하고 있지만 1인 가구는 다인 가구보다 집 안에서 위급한 상황이 발생할 때 외부에 알리기 어렵다. 본 연구는 집안에서 발생하는 다양한 상황을 라이다, 영상, 음성 센서로 수집하고 센서에 따른 데이터를 각각의 알고리즘을 통해 분석하였다. 이를 이용해 위급상황 등의 비정상 패턴을 분석하여 사람의 이상징후를 탐지하는 연구를 진행했다. 각 센서에 따른 사람의 이상징후를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 연구하였으며 센서에 따른 이상징후 탐지 정확도를 측정했다. 또한, 본 연구는 다양한 상황에 대한 센서의 탐지 가능 여부를 실험하여 센서 간의 장단점을 보완한 융합 방식을 제안한다. Recently, COVID-19 has spread and time to stay at home has been increasing in accordance with quarantine guidelines of the government such as recommendations to refrain from going out. As a result, the number of single-person households staying at home is also increasingsingle-person households are less likely to be notified to the outside world in times of emergency than multi-person households. This study collects various situations occurring in the home with lidar, image, and voice sensors and analyzes the data according to the sensors through their respective algorithms. Using this method, we analyzed abnormal patterns such as emergency situations and conducted research to detect abnormal signs in humans. Artificial intelligence algorithms that detect abnormalities in people by each sensor were studied and the accuracy of anomaly detection was measured according to the sensor. Furthermore, this work proposes a fusion method that complements the pros and cons between sensors by experimenting with the detectability of sensors for various situations.

유방암의 임상적 고찰

임민균(Min Gyun Im),안준호(Jun Ho Ahn),정봉화(Bong Wha Chung),이재정(Jae Jung Lee),정경석(Kyung Suk Chung),박철재(Chul Jae Park) 대한외과학회 1994 Annals of Surgical Treatment and Research Vol.46 No.3

영상, 활동, 라이다 센서를 융합한 1인 가구 구성원 이상 징후 탐지 알고리즘

이도현(Do-Hyeon Lee),안준호(Jun-Ho Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.6

최근 코로나 19가 유행하고 더불어 고령화 시대와 1인 가구 증가로 인해 가구 구성원이 집에서 다양한 활동을 하며 머무는 시간이 매우 증가하였다. 본 연구에서는 노인을 포함한 1인 가구의 구성원들의 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 통한 영상 센서 알고리즘, 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 활동 센서 알고리즘 및 2D LiDAR 센서 기반의 LiDAR 센서 알고리즘을 이용한 사람의 움직임 및 낙상 탐지 결과를 기반으로 이상 징후를 탐지하는 알고리즘들을 제안한다. 하지만, 각 단일 센서 기반 알고리즘은 센서가 가진 한계점으로 인해 특정 상황에서 이상징후를 탐지하기 어려운 단점을 가지고 있다. 그에 따라 단일 센서 기반 알고리즘만을 사용한 것보다 다양한 상황에서 이상 징후를 탐지하기 위해 각 알고리즘을 결합하는 융합 방식을 제안한다. 우리는 각 센서로 수집한 데이터를 통해 알고리즘들의 성능을 평가하고, 특정 시나리오들을 통하여 알고리즘 하나만 사용하여 정확한 이상 징후를 탐지할 수 없는 상황에서도 융합 방식을 통해 서로 보완하여 정확한 이상 징후를 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여준다. Due to the recent outbreak of COVID-19 and an aging population and an increase in single-person households, the amount of time that household members spend doing various activities at home has increased significantly. In this study, we propose an algorithm for detecting anomalies in members of single-person households, including the elderly, based on the results of human movement and fall detection using an image sensor algorithm through home CCTV, an activity sensor algorithm using an acceleration sensor built into a smartphone, and a 2D LiDAR sensor-based LiDAR sensor algorithm. However, each single sensor-based algorithm has a disadvantage in that it is difficult to detect anomalies in a specific situation due to the limitations of the sensor. Accordingly, rather than using only a single sensor-based algorithm, we developed a fusion method that combines each algorithm to detect anomalies in various situations. We evaluated the performance of algorithms through the data collected by each sensor, and show that even in situations where only one algorithm cannot be used to detect accurate anomaly event through certain scenarios we can complement each other to efficiently detect accurate anomaly event.

1인가구에서 센서융합을 통한 이상상황탐지 알고리즘

김다현(Da-Hyeon Kim),안준호(Jun-Ho Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.4

최근 1인 고령 가구가 증가하고 있지만 1인 가구의 경우 집 안에서 위험 상황이 발생했을 때, 이를 외부에 알리기 힘들다. 이와 같은 1인 가구의 위험 상황을 탐지하기 위해 다양한 스마트홈 솔루션이 제안되고 있지만, 프라이버시 영역에 문제가 있는 홈 CCTV와 같은 영상 매체는 활용어렵다. 그리고 단일 센서만을 활용하여 집안 내 고령자의 위험 상황을 분석할 경우, 데이터양의 한계로 정확한 상황해석이 제한 된다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시를 지킬 수 있으며 실생활에 밀접한 2DLiDAR, 먼지, 음성 센서 간의 상관관계 따른 융합을 통한 집 내부의 위험 상황 탐지 융합 알고리즘을 제안한다. 또한, 본 논문은 실제 환경에서 수집한 데이터를 통해 알고리즘의 신뢰성을 증명한다. 제안하는 알고리즘이 탐지 가능한 위험 상황과 불가능한 상황을 제시한다. 본 논문은 집 안에서 위험 상황을 탐지하는 연구로써 1인 가구 사용자의 생활에 도움이 될 것이다. In recent years, the number of single-person elderly households has increased, but when an emergency situation occurs inside the house in the case of single-person households, it is difficult to inform the outside world. Various smart home solutions have been proposed to detect emergency situations in single-person households, but it is difficult to use video media such as home CCTV, which has problems in the privacy area. Furthermore, if only a single sensor is used to analyze the abnormal situation of the elderly in the house, accurate situational analysis is limited due to the constraint of data amount. In this paper, therefore, we propose an algorithm of abnormal situation detection fusion inside the house by fusing 2DLiDAR, dust, and voice sensors, which are closely related to everyday life while protecting privacy, based on their correlations. Moreover, this paper proves the algorithm’s reliability through data collected in a real-world environment. Adnormal situations that are detectable and undetectable by the proposed algorithm are presented. This study focuses on the detection of adnormal situations in the house and will be helpful in the lives of single-household users.