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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.

최근 영상을 이용하여 비정상 행위를 자동으로 찾아내는 시스템이 각광받고 있다. 작업장에서의 안전에 대한 관심과 사고가 크게 늘어남에 따라 인간 행동 을 자동으로 분석하고 비정상 행동이 일어났을 때 이를 자동으로 알려주는 시스 템이 널리 필요하게 되었다. 본 논문에서는 미래의 사고를 방지하기 위하여 작 업자의 비정상 행동을 찾아내는 시스템을 제안한다. 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘들을 이용하여 작업자의 방독면 미착용, 이종복장 착용, 쓰러짐, 달리기 행위를 찾아낼 수 있으며 드럼통의 밀기나 기울임의 행위도 찾아낼 수 있다.

Recently, automatic detection of abnormal events in surveillance videos has become a popular research topic. With the growing workplace safety interest and the increasing number of industrial accidents, a smart safety supervision system is needed which can automatically monitor human activity and send an alarm once an abnormal event occurs. Here, we have proposed a method for abnormal events detection which will help prevent future. Using the computer vision and machine learning algorithms, we can detect the mixed smock, fall and slip, running, not wearing mask and tilting and pushing drum.

1973년 대덕연구단지특구가 조성된 후 대덕연구단지특구의 중요성은 국내외 많은 전문가들이 인정하고 있다. 대덕벤처기업들은 대덕연구단지에서 기술혁신활동을 통해 급변하는 경쟁 환경과 글로벌 경쟁 속에서 생존하기 위해 노력을 계속하고 있다. 과학기술 발전을 위해 많은 개발도상국들의 벤치마킹 대상으로 부상되 고 있으며 대덕연구단지에서 배출되는 지식재산 또한 대덕연구단지를 지탱하는 큰 원동력이 되고 있다. 이러 한 대덕연구단지의 벤처기업에게도 변화가 일어나고 있다. 이러한 기술혁신 속에 대기업의 떠난 자리를 기술 창업을 대표하는 두 기업이 인수하면서 새로운 기술혁신의 성과로 평가받고 있다. 본 연구의 목적은 이론연구를 통해 기술혁신의 이론적 배경을 살펴보고 기존의 선행요인에서 도출된 기술 혁신의 성공요인을 알아본다. 이를 위해 기술혁신의 선행연구와 대덕연구개발특구 벤처기업인 아이쓰리시스 템과 쎄트렉아이의 사례를 성공요인을 중심으로 살펴봄으로써 대덕벤처기업의 핵심전략인 기술혁신이 변화 하는 대덕연구개발특구의 환경에서 지속적 경쟁우위를 위한 제언을 제시하고자 한다.

군사 분야에서 사용 중인 기존 영상 판독 시스템은 판독관들이 직접 영상을 분석 및 식별하여 관련 내용을 보고서에 작성하고 전파하는 방식으로 진행되는데 이 과정에서 반복 작업이 빈번하여 업무 과부하가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자, 기존의 문장 단위로 동작하는 Seq2Seq 모델을 단어 단위로 동작할 수 있는 알고리즘을 제안하고, Attention 기법을 적용해 정확도를 향상시키고자 한다. 또한 Beam 탐색 기법을 응용하여 특정 지역의 과거 식별내용을 바탕으로 현재 식별 문장을 다양하게 추천하고자 한다. 실험을 통해 Beam 탐색 기법이 기존 Greedy 탐색 기법보다 효과적으로 문장을 추천하는 것을 확인하였고, Beam의 크기가 클 때 추천의 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.

Existing image analysis systems in use in the military field are carried out by readers analyzing and identifying images themselves, writing and disseminating related content, and in this process, repetitive tasks are frequent, resulting in workload. In this paper, to solve the previous problem, we proposed an algorithm that can operate the Seq2Seq model on a word basis, which operates on a sentence basis, and applied the Attention technique to improve accuracy. In addition, by applying the Beam Search technique, we would like to recommend various current identification sentences based on the past identification contents of a specific area. It was confirmed through experiments that the Beam Search technique recommends sentences more effectively than the existing greedy Search technique, and confirmed that the accuracy of recommendation increases when the size of Beam is large.

We analyzed image factors to determine the characteristic factors that need for intelligent replenishment system of the auto film processor. We processed the serial 300 sheets of radiographic films of chest phantom without replenishment of developing and fixation replenisher. We took the digital data by using film digitizer which scaned the films and automatically summed up the pixel values of the films. We analyzed characteristic curves, average gradients and relative speeds of individual film using densitometer and step densitometry. We also evaluated the pH of developer, fixer, and washer fluid with digital pH meter. Fixer residual rate and washing effect were measured by densitometer using the reagent methods. There was no significant reduction of the digital density numbers of the serial films without replenishment of developer and fixer. The average gradients were gradually decreased by 0.02 and relative speeds were also gradually decreased by 6.96% relative to initial standard step-densitometric measurement. The pHs of developer and fixer were reflected the inactivation of each fluid. The fixer residual rates and washing effects after processing each 25 sheets of films were in the normal range. We suggest that the digital data are not reliable due to limitation of the hardware and software of the film digitizer. We conclude that average gradient and relative speed which mean the film's contrast and sensitivity respectively are reliable factors for determining the need for the replenishment of the auto film processor. We need more study of simpler equations and programming for more intelligent replenishment system of the auto film processor.