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차량 안전 모니터링 및 사고 예방을 위한 친사용자 환경의 첨단 무선 스마트 시스템
오세빈,정연호,김종진,Oh, Se-Bin,Chung, Yeon-Ho,Kim, Jong-Jin 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.9
This paper presents an On-board Smart Device (OSD) for moving vehicle, based on a smooth integration of Android-based devices and a Micro-control Unit (MCU). The MCU is used for the acquisition and transmission of various vehicle-borne data. The OSD has threefold functions: Record, Report and Alarm. Based on these RRA functions, the OSD is basically a safety and convenience oriented smart device, where it facilitates alert services such as accident report and rescue as well as alarm for the status of vehicle. In addition, voice activated interface is developed for the convenience of users. Vehicle data can also be uploaded to a remote server for further access and data manipulation. Therefore, unlike conventional blackboxes, the developed OSD lends itself to a user-friendly smart device for vehicle safety: It basically stores monitoring images in driving plus vehicle data collection. Also, it reports on accident and enables subsequent rescue operation. The developed OSD can thus be considered an essential safety smart device equipped with comprehensive wireless data service, image transfer and voice activated interface. 본 연구에서는 안드로이드 기기와 차량에서 발생하는 안전을 위한 제반정보를 수집, 전송시켜주는 MCU (Micro-control Unit)를 기반으로 개발한 융합형 차량용 스마트 기기인 OSD (On-board Smart Device)를 제안한다. OSD는 RRA (Record, Report & Alarm)의 핵심 기능을 제공하는 안전 및 편의지향 스마트 시스템으로 주행 중 모니터링 데이터의 저장 기능 (Recording as a blackbox), 사고 발생 후 사고 및 긴급 구조의 자동신고 기능 (Report on Accident & Rescue) 및 안전 예방 기능으로 차량의 상태를 알려주는 (Alarm for Status of Vehicle) 경고 시스템을 갖추고 있다. 또한 운전자가 기기를 편리하게 제어하기 위한 음성인식 인터페이스를 도입해 운전자의 안전 운행을 도모하였으며 차량의 정보를 Database 서버에 업로드하여 보다 쉽고 편리하게 정보에 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 OSD는 상대적으로 단순 기능만 제공하는 기존의 차량용 안전 기기와 달리, 친사용자 환경에서 종합적으로 차량안전 데이터 무선전송 뿐만 아니라 영상 그리고 음성인식 기술을 함께 적용한 스마트 기기로서 향후 차량 안전 및 사고예방을 위한 필수 차량 무선 스마트 시스템이 될 것으로 예상된다.
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Nile red/계면활성제 조합을 이용한 미세플라스틱의 수계 내 선택적 형광 염색
오세빈(Se Bin Oh),박두홍(Doo Hong Park),홍성철(Sung Chul Hong) 한국고분자학회 2022 폴리머 Vol.46 No.6
본 연구에서는 염료와 계면활성제의 조합을 통해 미세플라스틱(microplastic, MP)을 수계 내에서 바로 선택적으로 형광 염색하는 방법을 도출하고자 하였다. 계면활성제의 존재 하에서 Nile red로 대표되는 비극성 형광 염료는 MP에 흡착되고 열처리에 의하여 고분자 매트릭스에 침투되어, MP의 안정적인 형광 거동을 제공하였다. 온도, 시간, 염료/계면활성제 비율, 염료/MP 비율, 그리고 MP 농도를 포함한 다양한 염색 변수의 영향을 조사하여 보다 바람직한 염색 조건을 찾고자 하였다. 또한, 아닐린의 투입에 의하여 수용액 내 비흡착 염료에 대한 형광 소광이 가능하였으며, 이를 통하여 MP의 수계 내 선택적 형광 염색을 성공적으로 달성하였다. 이 방법을 통하여, MP의 물로부터의 분리/여과 등 통상적인 절차를 생략하고, MP의 신속한 검출 및 모니터링을 위한 형광 염색이 가능해질 수 있을 것으로 기대된다. To observe and quantify microplastics (MPs) in an aqueous environment, separation of MPs from water (e.g., filtration), drying, and staining them with a fluorescent dye by using a solvent is a common procedure. In this study, the tedious procedures were tried to be avoided, through selectively and in situ fluorescence staining of MPs in water by the combination of a dye and a surfactant. A non-polar fluorescent dye such as Nile red was adsorbed to MPs in the presence of Tergitol MIN FOAM 1x and penetrated the polymer matrix by thermal treatment, exhibiting stable fluorescence behavior. The effect of different staining parameters, including temperature, time, dye/surfactant ratio, dye/MP ratio, and MP concentration, were investigated to find better staining conditions. Fluorescence quenching of non-adsorbed dyes in aqueous solution was successfully achieved by the addition of aniline, which allowed selective fluorescence staining of MPs in water possibly for rapid detection and monitoring of MPs.
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Fuzzy Contrast Enhancement를 이용한 Rewind/Remove Camera System 연구
장현우(Hyun-Woo Jang),오세빈(Se-Bin Oh),유수희(Oh, Su-hee Yoo) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.22 No.2
본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement기법을 적용하여 대비를 개선한 후, Hear-like feature, Gaussian Model, HOG 기법 등을 적용하여 사람을 제거 하거나 얼굴영역을 변경에 관한 방법을 제시한다. Smart Phone에서 촬영한 영상을 YUV Color Model에서 RGB Color Model로 변경한 후, 명암 대비를 향상시키기 위해 Fuzzy Contrast Enhancement 기법을 적용한다. Fuzzy Contrast Enhancement 기법을 적용한 영상에서 움직이는 사람을 추적하기 위해 제거할 영상과 얼굴영역을 변경할 영상을 구분한다. 움직이는 사람을 추적하여 제거할 영상에서 움직이는 사람을 추적하기 위해 Gaussian Model로 적용할 영상과 HOG 기법을 적용할 영상을 구분한다. Gaussian Model 기법으로 적용할 영상에서 Gaussian Model을 적용한 후, Blob 기법을 적용하여 각 객체간의 정보를 이용하여 군집화 한다. HOG 기법을 적용할 영상에서 HOG 기법을 적용하여 사람객체 정보를 한 후, 추출된 두 영역의 정보를 이용하여 사람객체 영역을 추출한다. 추출된 사람객체 영역의 정보를 이용하여 사람객체가 추출되지 않은 배경과 정합하여 사람을 제거한다. 얼굴영역을 변경할 영상에서 SURF Feature 기법을 이용하여 특징점을 추출한 후, 손 떨림으로 왜곡된 영상을 Homography 기법을 이용하여 왜곡된 영상을 보정해 준다. 보정된 영상을 Hear-like feature 기법을 이용하여 얼굴객체를 추출한 후, 사용자가 원하는 얼굴객체를 선택한다. 선택한 얼굴객체의 ROI영상을 Template Matching기법을 적용하여 영상을 정합한 후, Color 왜곡 문제를 보정하기 위해 Color Transfer 기법을 적용한다. 제안된 방법을 Smart Phone을 이용하여 적용한 결과, 움직이는 사람을 추적하여 제거하는 방법과 얼굴영역을 변경하는 방법으로 적용하는 것을 확인 할 수 있었다.
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