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.

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.

LaVO₃ 두께 조절에 따른 광대역 MoS₂/LaVO₃ 광검출기의 성능 향상

김다현(Da Hyeon Kim),노한(Han Noh),오시덕(Si Duck Oh),신동희(Dong Hee Shin) 한국물리학회 2024 새물리 Vol.74 No.3

화학 기상 증착법으로 합성된 2차원 물질과 LaVO₃ 접합하여 광대역 광 검출기를 제작하였다. 우리는 LaVO₃ 두께 (thickness, t) 변화에 따른 광 검출기의 성능을 체계적으로 측정하였다. 모든 소자는 0 V에서 광전류/암전류 비율이 가장 높았으며, “자체 전력 공급”이 가능함을 의미한다. 광검출기의 성능 특성은 t에 의존하였다. 특히, 소자의 검출능은 광 반응도와 암전류의 트레이드오프(trade-off)에 의해 t = 200 nm에서 2.8×10<SUP>12</SUP> cmHz<SUP>1/2</SUP>W<SUP>−1</SUP>가로 가장 높은 검출능을 보였다. 또한, 290μs 상승/580 μs 하강 응답 속도는 기존 보고된 MoS₂ 기반 광 검출기 소자보다 우수한 성능을 보여주었다. A broadband photodetector (PD) was successfully fabricated by combining LaVO₃ with a chemical vapor deposition-MoS₂. We systematically measured the performance of the PD by varying the LaVO₃ thickness. All devices had the highest photocurrent/dark current (DC) ratio at 0 V, meaning “self-powered”. The performance characteristics of the PD depended on t. In particular, the highest detectivity of the device was 2.7 × 10<SUP>12</SUP> cmHz<SUP>1/2</SUP>W<SUP>−1</SUP> at t = 200 nm due to a trade-off between photoresponsivity and DC. Additionally, the 290 μs rise/580 μs decay times showed better performance than previously reported MoS₂-based devices.

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.

일부 성인의 치과위생사의 이미지에 미치는 영향요인

박시현(Si-Hyeon Park),강민이(Min-i Kang),김다현(Da-Hyun Kim),김윤희(Yun-Hee Kim),김태희(Tae-Hee Kim),손아름(A-Reum Son),유송현(Song-Hyeon Yoo),김유린(Yu-Rin Kim) 한국구강보건과학회 2021 한국구강보건과학회지 Vol.9 No.1

Objectives: This study is intended to be used as basic data to enhance the image of dental hygienists by confirming the effect of the importance of dental hygienists on the image of dental hygienists. Methods: Hierarchical regression analysis was performed to determine the effect of dental hygienist importance and dental visit intervals on the dental hygienist image step by step. Results: As factors influencing the dental hygienist image, the younger, the more office workers, the shorter the dental visit interval. the higher the importance of the dental hygienist, the more significant the influence on the dental hygienist image was confirmed. Conclusions: In order to establish a professional image of dental hygienists, we expect continuous publicity that can increase the importance of dental hygienists and an increase in occupational ethics awareness that can increase the professional value of dental hygienists themselves.

간호대학생의 자기인식, 공감능력이 의사소통능력에 미치는 영향

김건희(Gun-Hee Kim),한은경(Eun-Kyoung Han),김다현(Da-Hyeon Kim),김수현(Su-Hyun Kim),김지은(Ji-Eun Kim),김현진(Hyun-Jin Kim),김혜인(Hye-Inn Kim),민소희(So-Hee Min),박수경(Soo-Kyung Park),방윤선(Yun-Seon Bahng),오현정(Hyeon-Jeong Oh) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.7

본 연구는 간호대학생의 자기인식, 공감능력이 의사소통능력에 미치는 영향을 알아보기 위한 서술적 조사 연구이다. 자료 수집은 2019년 4월 25일부터 6월 27일까지 경기도에 소재한 E대학교에 재학 중인 간호대학생 300명을 대상으로 구조화된 설문지를 배부하여 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 25.0 프로그램을 이용하여 기술통계, Pearson’s correlation, hierarchical multiple regression을 실시하였다. 연구결과 간호대학생의 의사소통능력은 자기인식(r=.51, p<.001), 공감능력(r=.53, p<.001)과 모두 유의한 양의 상관관계가 있었다. 위계적 회귀분석 결과, 가족과의 의사소통 만족도(β=.11, p=.023), 자기인식(β=.35, p<.001), 공감능력(β=.40, p<.001)이 유의한 영향요인으로 확인되었으며, 의사소통능력을 45% 설명하였다. 따라서 간호대학생의 의사소통 능력을 증진시키기 위하여 의사소통 교과목과 임상실습 교육과정을 통해 자기인식과 공감능력을 증진시킬 수 있는 다양한 교수법 및 프로그램 개발이 필요하다. This study is a descriptive study to find out the influence of self-awareness and empathy on the communication ability of nursing students. The data collection was conducted from April 25 to June 27, 2019, distributing structured questionnaires to 300 nursing college students attending E University in Gyeonggi-do. The collected data were conducted using the SPSS/WIN 25.0 program for descriptive statistics, Pearson correlation, and Hierarchical Multiple Regression Analysis. According to the study, the communication ability of nursing college students had a positive correlation with self-awareness(r=.51, p<001) and empathy(r=.53, p<001). As a result of a hierarchical regression analysis, satisfaction to family communication(β=.11, p=.023), self-awareness(β=.35, p<001), and empathy(β=.40, p<.001) were identified as significant influencing factors and 45% explained communication ability. Therefore, in order to enhance the communication ability of nursing college students, it is necessary to develop various teaching methods and programs that can increase self-awareness and empathy through communication courses and clinical practice curriculum.

환경 과학 분야의 연구 성과 및 동향 분석

신원기,박문기,김다현,장현주,민태선,Shin, Won-Gi,Park, Moon-Ki,Kim, Da-Hyeon,Jang, Hyun-Ju,Min, Tae-Sun 한국환경과학회 2020 한국환경과학회지 Vol.29 No.3

Technology used by human beings has developed drastically over the years. Although people enjoy affluent lives as a result of this development, the depletion of resources has brought about a variety of environmental problems such as emission of fine dust, treatment of waste water, and global warming. Although studies on environmental pollution are being conducted continuously, there are a limited number of studies that analyze research trends from quantitative and qualitative perspectives. In order to examine the current research landscape, we employed Scopus to combine research interest in environmental science with bibliographic analysis. Among 74,089 papers published in 57 journals of environmental science, 3,212 papers were published by Korean authors and citations per publications and Field-Weighted Citation Impact (FWCI) of those papers were 7.3 and 1.0, respectively. By assessing the bibliometric indicators in the field of environmental science, this study provides insight into research trends and related data to aid researchers in developing research strategies.

공유 공간에서의 효과적인 사용 시간 관리를 위한 라즈베리 파이와 다중 센서 활용에 관한 연구

김성진(Sung Jin Kim),정현빈(Hyun Bin Jeong),안채령(Chae Ryeong Ahn),양현빈(Hyeon Bin Yang),김다현(Da Hyeon Kim),이주헌(Ju Heon Lee),백재순(Jai Soon Baek) 한국컴퓨터정보학회 2023 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2