• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.35-37
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• 2019

최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.11
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• pp.48-55
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• 2016

Ambient-light sensor system, which changes the brightness of a display as ambient light change, was studied to reduce the power consumption of the mobile applications such as note PC, tablet PC and smart phone. The ambient-light sensor system should be integrated on a display panel to improve the complexity and cost of mobile applications, so the ambient-light sensor and readout circuit was integrated on a display panel using low-temperature poly-silicon thin film transistors (LTPS-TFT). We proposed the new compensation method to correct the panel-to-panel variation of the ambient-light sensors, without additional equipment. We designed and investigated the new readout circuit with the proposed compensation method and the analog-to-digital converter for the final digital output of ambient light. The readout circuit has very simple structure and control timing to be integrated with LTPS-TFT, and the input luminance ranges from 10 to 10,000 lux. The readout rate is 100 Hz, and maximum differential non-uniformity with 20 levels of the final output below 0.5 LSB.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.46 no.6
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• pp.31-38
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• 2009

To improve the image quality and lower the power consumption of the mobile applications, it is the one of the best candidate to control the backlight unit of the LCD module with ambient light. Ambient light sensor and readout circuit were integrated in LCD panel for the mobile applications, and we designed them with LTPS TFT. We proposed noble start-up correction in order to correct the variation of the photo sensors in each panel. We used time-to-digital method for converting photo current to digital data. To effectively merge time-to-digital method with start-up correction, we proposed noble dual slope correction method. The entire readout circuit was designed and estimated with LTPS TFT process. The readout circuit has very simple and stable structure and timing, so it is suitable for LTPS TFT process. The readout circuit can correct the variation of the photo sensors without an additional equipment, and it outputs the 4-levels digital data per decade for input luminance that has a dynamic range of 60dB. The readout rate is 100 times/sec, and the linearity error for digital conversion is less than 18%.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.22 no.4
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• pp.229-240
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• 2019

3D geo-spatial model have been widely used in the field of Civil Engineering, Medical, Computer Graphics, Urban Management and many other. Especially, the demand for high quality 3D spatial information such as precise road map construction has explosively increased, MMS and UAV techniques have been actively used to acquire them more easily and conveniently in surveying and geo-spatial field. However, in order to perform 3D modeling by integrating the two data set from MMS and UAV, its so needed an proper registration method is required to efficiently correct the difference between the raw data acquisition sensor, the point cloud data generation method, and the observation accuracy occurred when the two techniques are applied. In this study, we obtained UAV point colud data in Yeouido area as the study area in order to determine the automatic registration performance between MMS and UAV point cloud data using ICP(Iterative Closet Point) method. MMS observations was then performed in the study area by dividing 4 zones according to the level of overlap ratio and observation noise with based on UAV data. After we manually registered the MMS data to the UAV data, then compared the results which automatic registered using ICP method. In conclusion, the higher the overlap ratio and the lower the noise level, can bring the more accurate results in the automatic registration using ICP method.

• Journal of Korea Foundry Society
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• v.41 no.6
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• pp.550-557
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• 2021

With the advent of the fourth industrial revolution, the interest in the internet of things (IoT) in manufacturing is growing, even at foundries. There are several types of process data that can be automatically collected at a foundry, but considerable amounts of process data are still managed based on handwriting for reasons such as the limited functions of outdated production facilities and process design based on operator know-how. In particular, despite recognizing the importance of converting process data into big data, many companies have difficulty adopting these steps willingly due to the burden of system construction costs. In this study, the field applicability of IoT-based devices was examined by manufacturing devices and applying them directly to the site of a centrifugal foundry. For the centrifugal casting process, the temperature and humidity of the working site, the molten metal temperature, and mold rotation speed were selected as process parameters to be collected. The sensors were selected in consideration of the detailed product specifications and cost required for each process parameter, and the circuit was configured using a NodeMCU board capable of wireless communication for IoT-based devices. After designing the circuit, PCB boards were prepared for each parameter, and each device was installed on site considering the working environment. After the on-site installation process, it was confirmed that the level of satisfaction with the safety of the workers and the efficiency of process management increased. Also, it is expected that it will be possible to link process data and quality data in the future, if process parameters are continuously collected. The IoT-based device designed in this study has adequate reliability at a low cast, meaning that the application of this technique can be considered as a cornerstone of data collecting at foundries.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1775_1776
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• 2009

위성을 이용한 통신 및 방송은 양방향 서비스 시대를 맞이하고 있으며, 위성 인프라는 통신망 back-up 개념을 벗어나 이동 휴대 그리고 지상 인프라 구축 및 운영이 어려운 지역 및 시설을 중심으로 광역통신 및 방송의 근간 망 구성으로 나아가고 있고, 재난 방재 및 긴급 복구, 산업 시설 감시 및 측정데이터 모니터링 등 지상 인프라와 상호 보완적인 이중망 또는 기간망으로 활용되고 있다. 한국수자원공사에도 1998년부터 수문관측망 및 감시제어를 포함한 원격 데이터 취득 및 정보제공 등 많은 부분에 위성통신망을 이용하고 있다. 위성통신망의 사용이 10여년이 지난 시점에서 위성통신장비의 내용년수 도래에 따른 시스템 개선과 대체방안이 필요하게 되었으며, 기존의 수위, 우량과 같은 저용량, 저속인 현재의 위성망에 비하여 기술발전 및 데이터의 다양화에 따른 화상, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 등을 전송할 수 있는 대용량, 고속인 위성망 Pilot 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템에 대하여 성능시험을 한 결과를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2093-2094
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1741-1742
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• 2008

위성을 이용한 통신 및 방송은 양방향 서비스 시대를 맞이하고 있으며, 위성 인프라는 통신망 back-up 개념을 벗어나 이동 휴대 그리고 지상 인프라 구축 및 운영이 어려운 지역 및 시설을 중심으로 광역 통신 및 방송의 근간 망 구성으로 나아가고 있다. 또한, 위성 통신 및 방송은 재난 방재 및 긴급 복구, 산업 시설 감시 및 측정데이터 모니터링 등 지상 인프라와 상호 보완적인 2 중망 또는 기간 망으로 활용되고 있다. 한국수자원공사에도 수문관측망 및 감시제어를 포함한 원격 데이터 취득 및 정보제공 등 많은 부분에 위성통신망이 적용되고 있으며, 수문관측망에 사용중인 위성통신망의 주파수 임대기간과 위성통신장비의 내용년수 도래에 따른 시스템 개선 및 대체방안 모색이 필요한 실정으로이다. 또한 수위, 우량과 같은 기존의 저속 위성망에 비하여 기술발전 및 데이터의 다양화에 따른 화상, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 등 초고속, 광대역 위성통신망을 구축할 수 있는 방안에 대하여 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.16-25
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• 1998

In this paper, we propose features extraction method using Rough sets theory for efficient data classifications in hyperspectral environment. First, analyze the properties of multispectral image data, then select the most efficient bands using discemibility of Rough sets theory based on analysis results. The proposed method is applied Landsat TM image data, from this, we verify the equivalence of traditional bands selection method by band features and bands selection method using Rough sets theory that pmposed in this paper. Finally, we present theoretical basis to features extraction in hyperspectral environment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.362-363
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• 2017

본 논문에서는 작물 재배에서 전문가들의 재배데이터를 활용하여 농작물 재배 시스템을 제안한다. 베이비 붐 세대의 은퇴가 진행되면서 전원생활에 대한 수요가 증가되고, 농촌으로의 귀향이 증가하고 있어 이에 필요한 농작물 재배자료에 대한 수요가 증대되고 있다. 이에 각각의 작물에 따른 최적의 재배데이터를 계측하여 데이터베이스를 작물재배에 적용하는 연구를 진행하고자 한다. 전문가로부터 취득된 작물재배 데이터는 서버로부터 에 단말장치의 제어기를 이용하여 재배가 가능함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 구축하는 IOT를 이용한 DB 기반 농작물 재배에 대한연구는 작물 재배는 필요한 데이터베이스의 구축과 최적의 작물 생장 환경을 제공함으로서 비전문가의 농업활동에 새로운 방향을 제시하리라 사료된다.