연구소개

과제구성 및 연구내용

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2-3 사건기록 장치 및 플랫폼

연구참여자
TOPIC 1 : 오픈 플랫폼 이벤트 로거 (OPEL) 소프트웨어 기반 차량용 장치 및 플랫폼 개발
연구 참여자 (책임자)
  • 양진영 연구교수, (재)스마트IT융합시스템연구단
  • 이강 교수, 한동대학교 전산전자공학부 / 정경훈 교수, 국민대학교 전자공학부
  • 하동삼 교수, 버지니아공대
연구목표
  • 저전력 및 고신뢰성 등 핵심 요소기술이 적용된 스마트 블랙박스 하드웨어 플랫폼 개발
  • 전후방 카메라 활용 ADAS 알고리즘 개발 및 제품 적용
연구내용
  • 차량용 블랙박스 단말 개발
    - 저가/고성능 AP 기반 FullHD 2Ch@2.3W, 기 개발 기술 적용
    - 차량 운행 데이터 수집용 단말 (6DoF+BLE), 차량용 환경데이터 수집 단말 연동
    - OPEL 플랫폼 기반 차량용 인포테인먼트 단말
  • 전후방 카메라 활용 ADAS 알고리즘 개발 및 제품 적용
    - 후방 카메라 활용 강인한 BSD (Blind Spot Detection) 알고리즘 개발
    - 후방 카메라를 활용한 후방위험 상황 감지 시스템 개발
    - 전후방 카메라를 활용한 LDW, FCW, FVSA+ (Front Vehicle Start Alarm) PMIC 및 배터리 SoH 추정기 개발

기대효과
  • 기 개발 기술의 차량용 블랙박스 제품 적용 및 차량내 센서 단말 연동을 통한 신규 서비스 창출
  • 차량용 블랙박스 시장 확대
  • 스마트폰을 통한 Cloud service 연결 툴 확보
TOPIC 2 : 오픈 플랫폼 이벤트 로거 (OPEL) 소프트웨어 기반 개인용/고정형 장치 및 플랫폼 개발
연구 참여자 (책임자)
  • 최진욱 연구교수, (재)스마트IT융합시스템연구단
  • 이승철 연구교수, (재)스마트IT융합시스템연구단
  • 백윤주 교수, 부산대학교 정보컴퓨터 공학부
연구목표
  • 딥러닝(인공지능)을 이용한 고정도 지능형 감시 카메라 시스템 및 이동형 감시카메라 개발 및 사용화
  • 영아 돌연사 방지를 위한 ‘발’에 착용 가능한 웨어러블 의료기기 개발
  • 개인용 OPEL 장치 플랫폼 개발
연구내용
  • 지능형 감시 카메라 시스템 및 이동형 감시카메라 개발 및 상용화
    - 카메라의 입력 이미지에 기반한 이벤트 감지 인공지능 엔진 개발 및 상용화
    - 리소스가 제한되어 있는 임베디드 프로세서기반에서 돌릴 수 있는 경량화 된 인공지능 엔진 최적화
    - 저전력 모바일 프로세서에 기반한 이동형 카메라 로깅시스템 개발

  • 영아 돌연사 방지를 위한 발에 착용 가능한 웨어러블 의료기기 개발
    - 영유아의 멀티 생체정보 측정을 위한 플렉시블 인터페이스 개발
    - 고성능 디지털 신호처리 센서노드 개발 (홈헬스케어 의료기기 성능평가 기준)
    - 실시간 움직임 제거 및 생체정보 추출 알고리즘 개발
    - 헬스케어 표준 통신 모듈 개발
    - 웨어러블 의료기기를 위한 PC 시뮬레이션 툴 / 안드로이드 어플리케이션 설계
    - 영아의 발에 가볍게 신을 수 있는 인체공학적 양말 및 모듈 수정 설계

  • 개인용 OPEL 장치 플랫폼 개발
    - 소형화가 용이한 저사양 프로세서를 활용한 휴대용 하드웨어 플랫폼 개발
    - 카메라 영상을 컴퓨터 비전 라이브러리를 통해 분석하고 이벤트를 추출
    - Wi-Fi 기반 무선 네트워크를 통해 클라우드 서버 및 스마트 장치와 통신
  • 이벤트 인식 및 전달 기술 개발
    - 카메라 영상이나 각종 센서 정보를 기반으로 사용자 정의 이벤트를 추출
    - 사용자가 원하는 이벤트를 설정하여 동작 계획 수립
    - 추출한 이벤트 정보를 내부에 저장하고 무선 네트워크를 통해 해당 이벤트를 전달
  • 클라우드 기반 서비스 개발
    - 영상 혹은 센서 정보를 기반으로 추출한 이벤트를 클라우드 서버에 저장
    - 사용자의 휴대용 스마트 장치 혹은 컴퓨터를 통해 클라우드 서버에 접속하여, 이벤트와 영상을 조회
    - 휴대용 장치의 이동성을 고려한 클라우드 서비스 제공
  • 응용 소프트웨어 기술 개발
    - 사용자 환경, 서비스 및 기술, 상용화를 고려한 서비스 플랫폼 연구 및 구축

기대효과
  • 운전보조 장치의 시장 선점 및 조속한 보급률 확보를 통한 실질적 주행안전 확보
  • 지능형 감시 카메라 시장에 인공지능에 기반한 고정도 사건 감지 시스템의 개발 공급으로 국제 경쟁력을 갖출 수 있는 기술 확보와 기술 생태계 조성과 발전에 기여
  • 영유아 헬스케어 시장의 선점을 통한 지속적 수요 창출 기대
  • U-Health 응용 및 뇌파를 이용한 컴퓨터 제어 기술 개발의 가속화 가능
  • 영유아 돌연사 방지 시스템을 위한 원천기술 확립
  • 카메라 기반의 감시 및 관리 서비스가 필요한 환경에서 용이한 플랫폼
  • 사용자의 일상 기록이나 감시가 필요한 물품의 추적 등 개인에게 적합한 관리 플랫폼을 구축하여 각종 편의를 제공
  • 개인 물품의 도난 사고를 예방하거나 해결하여 금전적 손실을 줄임
TOPIC 3 : OPEL 소프트웨어 플랫폼 개발 및 Kernel-level OPEL 소프트웨어 최적화
연구 참여자 (책임자)
  • 신동군 교수, 성균관대학교 컴퓨터공학과
  • 최종무 교수, 단국대학교 컴퓨터학부
연구목표
  • OPEL 플랫폼 및 카메라, 센서, P2P 통신 성능 최적화
  • OPEL용 고신뢰 파일 시스템 및 SD카드 수명 예측 기법 개발
연구내용
  • 이벤트 로거 플랫폼 OPEL의 JavaScript App 플랫폼, 영상 처리 프레임워크, 센서 프레임워크, P2P 통신 성능 최적화



  • FAT 호환 고신뢰 파일 시스템 개발. 파티셔닝/선할당 등의 기법을 도입하여 성능 향상 (Format-free), Checksum을 도입하여 파일 수준 무결성 보장
  • SD 카드 수명 예측 기법 개발. 쓰기량/읽기 응답 시간 기반. 하드웨어 수정 필요 없음. WAF(Write Amplification Factor) 고려. 수명을 스마트폰을 통해 확인

기대효과
  • 카메라, 센서, P2P 통신 기반의 저전력 고성능 사물 인터넷 기반 서비스 플랫폼 구축
  • OPEL 파일 시스템의 성능 및 무결성 향상. 플래시 기반 스토리지의 수명 예측
TOPIC 4 : 딥러닝 기술 개발
연구 참여자 (책임자)
  • 신진우 교수, 한국과학기술원 전기 및 전자공학과 / 한동수 교수, 한국과학기술원 전기 및 전자공학과
  • 김태성 교수, 경희대학교 생체의공학과 / 이상민 교수, 경희대학교 생체의공학과
연구목표
  • 대규모 영상 및 사진 자료에서 긴급 상황 및 이상 징후 탐지
    - 사진 및 영상 데이터를 통해 이상 징후를 높은 정확도로 탐지하는 핵심기술 개발
    - 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 핵심기술 개발
  • 딥러닝 기반 휴먼 동작 인식 및 운동 측정 가능 웨어러블 디바이스 개발
    - 사람의 행위 인식이 가능한 IMU센서 기반의 웨어러블 디바이스 개발
    - 딥러닝 기반 사람의 다양한 일상 행위 인식 기술 개발
    - 인식된 일상 행위에 대한 운동정보 생성 기술 개발: 운동량, 거리, 칼로리 소모량, 걸음수 등
    - IMU센서, 신호처리, 무선통신 기능이 통합된 웨어러블 디바이스 개발
    - 라이프로깅이 가능한 웨어러블 디바이스 개발
연구내용
  • Deep CNN 아키텍처(Alexnet 및 GoogLeNet)를 활용한 event classification 모델 구현 및 학습
  • Video 데이터의 특징을 고려하여 다중 frame을 input으로 받는 CNN 모델로 확장
    - 시간에 따라 변하는 순간 장면 정보를 융합(fusion): Single frame, early fusion, late fusion, gradual fusion 등을 구현



    - Multi-resolution CNNs: 성능을 유지하면서 학습 및 분류 속도 향상
  • Classification 성능 개선을 위한 data augmentation 및 추가 데이터 수집
    - Web으로부터 대량의 이미지 수집
    - Noisy한 데이터로부터 classification 성능 개선
  • ImageNet competition에 사용된 localization 적용
    - Event classification을 위한 deep network 학습 진행 후, softmax output layer를 bounding box regressor로 대체하여
      fine-tune 적용
    - 학습된 classification deep network의 feature map과 weight parameter를 활용하여 localization 수행



  • 딥러닝(Deep Learning)기반의 사람 동작 행위 인식 기술 개발: Convolutional Neural Network (CNN),
    Recurrent Neural Network (RNN) 기반의 행위 인식기 개발
  • 인식된 각 동작 행위별 운동 정보 연산 기술 개발: 운동량 및 칼로리 소모량 , 고정확도 스텝수, 운동거리 등의 운동 정보 연산 및 생성 기술 개발
  • 상용화 사용 가능한 C/Python기반의 SW 라이브러리 및 SDK 개발
  • 인체의 동작 및 행위 인식을 위한 IMU 센서, 신호처리부, 통신부가 결합된 소형 웨어러블 디바이스 개발
  • 소형 패치 형태의 웨어러블 디바이스 개발을 위한 플랙서블/스트래쳐블 디바이스 플랫폼 개발
  • 라이프로깅이 가능한 IMU 센서 기반의 웨어러블 디바이스 개발



기대효과
  • 실시간 영상 탐지 시스템에 관련된 원천특허 확보
  • 불법 주정차 단속, 도난 방지 등 여러 분야에 응용 가능한 기술 확보를 통한 산학협력 선도
  • 사람의 다양한 동작 행위를 실시간으로 인식하게 됨으로서, 자동화된 라이프로깅이 가능
  • 자동화된 라이프로그를 기반으로 맞춤형 개인 라이프스타일 및 건강관리가 가능하게 되며, 새로운 패러다임의 라이프케어 및 헬스케어 산업에 기여할 것으로 기대됨
  • 개인형 건강관리 서비스를 제공할 수 있게 되며, 병원등과의 연계를 통하여 질병 예방이나 치료를 위한 상품이나 서비스를 제공하는 분야로 활용범위를 확장할 수 있음
  • 새로운 ICT기술과 융합하여 헬스케어 신산업을 창출할 수 있을 것으로 기대
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