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 > 앰뷸런스의 응급환자들의 골든타임 초과는 생존에 치명적이다. 환자 맞춤형 응급서비스 지원을 위해 도로 CCTV에서 앰뷸런스를 인식하여 앰뷸런스의 위치를 특정하는 연구를 진행한다. 이를 위해 실시간 대용량 스트림 데이터 전송에 적합한 분산 메시징 시스템 카프카를 사용한다. 또한 쿠버네티스에서 카프카를 사용하면 배포, 설정, 관리 및 사용을 간소화할 수 있다. Open CV – Yolov5 모델을 이용하여 객체인식을 진행한다.  
 
-- Code 
-[CODE] ()
+- [CODE] ()
 
 - [개발일지] (https://docs.google.com/document/d/1_wogg0mVdt0l1D9nHsocikesyC6yUH-doVVTFLo1aYU/edit?usp=sharing)
 
+- 보고서
 보고서는 [REPORT](http://khuhub.khu.ac.kr/2021-1-capstone-design2/2016104100/tree/report)
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-- 보고서
 > [기초조사서](http://khuhub.khu.ac.kr/2021-1-capstone-design2/2016104100/blob/report/capstone2-topicreport.docx)
 > [중간보고서](http://khuhub.khu.ac.kr/2021-1-capstone-design2/2016104100/blob/report/capstone2-midreport.pdf)
-> [최종보고서]()
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+> [최종보고서]()
+
+### contact
+> 경희대학교
+> 컴퓨터공학과 고수진 khucomsujin@khu.ac.kr
+> 지도교수 이영구 교수님
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