• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.278-281
• /
• 2008

본 논문은 그림자 밝기의 선형적 변화를 비균일하게 양자화하여 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 그림자의 밝기의 선형성 적용은 기하학 정보, 광원의 종류 및 방위에 독립적일 수 있다는 장점이 있다. 이 기법은 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형의존성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하기 위해 양자화 한다. 이때 선형성을 증가시키 위해 등비수열을 이용하여 비균일 양자화한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형의존성이 높은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.07a
• /
• pp.129-130
• /
• 2017

본 연구에서는 피복 손상 등으로 누전되었을 때 그 주변의 자기장을 검출하여 누전 여부를 판단할 수 있는 장치를 개발하기 위하여 표면 누전에 의한 전류의 흐름을 조사하였고, 또한 전류에 의한 자계를 검출하기 위해 센서를 제작하였다. 전선 피복 손상에 의한 도전체 표면에 누전되는 상황을 모의하여 전력을 변화시켜서 실험을 수행하였다. 한편 표면에 발생되는 자계를 검출할 수 있도록 센서는 2축으로 구성하였으며, 이를 통해 전선 주변 및 누전된 도전체 표면에서 거리 및 각도 변화에 따른 자계를 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.06a
• /
• pp.139-141
• /
• 2014

지능형 차량 시스템에 있어서 교통 표지판 검출/인식은 매우 중요한 요소들 중의 하나이다. 따라서 주행 중인 차량에서 카메라로부터 취득한 영상을 이용하여 교통 표지판을 인식하는 여러 가지 영상인식 알고리즘들이 개발되고 있다. 하지만 이러한 알고리즘은 표지판의 색상 값이 날씨와 시간에 따른 조도와 컬러의 변화에 따라 성능이 크게 변한다는 점에서 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 환경 변화에 강인한 교통 표지판 검출 및 인식 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 표지판 검출을 위하여 제안하는 알고리즘에서는 색상과 형태 정보를 이용하여 교통 표지판 후보군을 찾는다. 여러 색상 임계값에 대하여 영상 피라미드 형태를 만들고, 모든 피라미드 영상들에 대해서 인식 알고리즘을 수행함으로써 실외 빛에 변화에 강인하게 한다. 교통 표지판 후보군을 찾은 후, 후보군들을 Linear SVM을 통해 학습함으로써 교통 표지판인지 아닌지 분류해낸다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 정확하게 교통 표지판을 인식하고, 동시에 실외 빛의 변화에 상관없이 강인하게 표지판을 인식함을 보여준다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.14B no.5
• /
• pp.361-368
• /
• 2007

In this paper, we propose a smoke detection method which is based on block-wise difference of image frames in video. Our proposed method is composed of three steps which are (a) the detection step of the changed regions against the background, (b) the background update step, and (c) the smoke determination step from the changed regions. We first construct the block mean Image of frames in video. And to extract the changed regions against the background, we use a block-wise difference between background's block mean image and a current input frame's block mean image. After applying projections in block-based difference images, we can determine the changed regions as rectangles using projections of difference images. we propose a update scheme of background's block mean image using the projections. We decide the smoke region using the femoral statistics of the central position and YUV color in the changed region.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.09a
• /
• pp.341-344
• /
• 2000

본 논문에서는 복잡한 배경이나 조명 변화가 심한 영상에서도 피부영역을 정확하게 검출할 수 있는 피부영역 검출방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인(off-line) 훈련과정과 온라인(on-line) 검출과정의 두 단계로 나누어진다. 훈련단계에서는 다양한 조명하에서 얻은 피부영상과 배경영상으로 구성된 훈련영상을 다차원의 열벡터로 표현하고 열벡터에 LDA(linear discriminant analysis)를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 가지고 인덱싱 테이블을 생성한다. 검출단계에서는 카메라로 들어온 칼라영상을 여러 개의 조각영상으로 나누고 각각의 조각영상에 대하여 LDA를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 구한다. 구해진 특징벡터를 미리 생성한 LDA 인덱싱 테이블에서 찾아 피부영역을 검출한다. 제안된 방법을 조명을 변화시킨 다양한 영상에 적용하여 실험한 결과 검출률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.231-237
• /
• 2018

This paper investigates the impact of the channel variations and channel estimation errors on the error performance of convolutional coded STBC systems. We consider the orthogonal Almouti STBC and the quasi-orthogonal Jafarkhani STBC, and the error performance of the convolutional coded STBC system is investigated according to the channel variation and channel estimation error via numerical simulations. Simulation results show that, if the channel variation speed is slow, time diversity effects improve the error performance compared to the static-channel cases. However, if the channel variation speed is fast, unlike ZF or MMSE detection, the conventional STBC detection has the significant performance degradation especially with the quasi-orthogonal Jafarkhani STBC. Further, the error performance of the system is significantly degraded as the channel estimation errors become stronger, regardless of the detection scheme and channel variation speed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1709-1712
• /
• 2013

교통 신호등은 운전자 혹은 보행자들의 뚜렷한 시인성 확보를 위해 가능한 주위 배경과 구분되는 색상, 모양, 질감 등으로 구성하여 설치되어 있는 특징을 가지고 있다. 결국 기존 교통 신호등 검출 연구들에서는 대부분 교통 신호등의 색상과 모양을 기반으로 한 검출 연구가 주류를 이루고 있는 것이 사실이다. 하지만, 외부 날씨, 복잡한 시내, 다른 물체와의 겹침 등의 문제로 인해 색상 및 모양 기반의 교통 신호등, motion blur, 검출 오류가 증가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 입력 영상에서 색상정보를 배제하고 motion blur나 밝기 변화에 덜 민감하고 먼 거리에서도 뛰어난 시인성을 가진 spot light 검출을 통해 입력 영상에서 가장 밝은 교통표지판 후보 영역들을 검출한다. 그리고 교통 신호등의 특징인 가능한 원형을 유지하고 있으며 원형 외부 색상과 내부 색상이 현저하게 두드러지는 영역을 maximally stable extremal regions (MSER) 알고리즘을 사용하여 입력 영상에서 후보 영역을 선택한다. 마지막으로, 검출된 영역들에서 교통 신호등 영역을 검출하기 위해 템플릿 매칭 방법을 적용한다. 제안한 방법을 도로 상에서 실험한 결과, 평균 94% 이상의 검출율을 제시하였고, 특히 야간 시간대에 검출율이 비교적 높게 제시되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 1998.06a
• /
• pp.940-943
• /
• 1998

본 논문은 조명의 전체 혹은 국부적인 변화에 견실한 특성을 갖는 동작검출 기법에 관한 것이다. 피사체의 움직임과 조명이 변화의 특성을 파악하기 위해 본 논문에서는 두 영상의 상관계수와 영상의 차이를 종합적으로 이용하여 움직임 여부를 판단할 수 있는 지표를 산정하는 기법을 제시한다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.9
• /
• pp.1727-1737
• /
• 2018

In this paper, we propose a system to detect spatial structures in land cover maps and to detect time-series spatial structure changes. At first, the proposed system detects patches in a certain area at different times and calculates their measures to analyse spatial structure patterns of the area. Then the system conducts patch mapping among the detected time-series patches and decides 6 types of patch changes such as keeping, creating, disappearing, splitting, merging, and changing in a mixed way. Also, the system stores the patch-based spatial structure patterns of time-series land cover maps in binary form to extract changes. This demonstrated that the proposed change detection system can be used as a basis for planning the reconstruction of the urban spatial structure by measuring the degree of urban sprawl.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.318-321
• /
• 2009

누전차단기 설치 상태에서도 전기화재가 지속적으로 발생함에 따라 전기화재의 원인이 되는 전기 아크에 대한 관심이 증가하고 있는 실정으로 본 논문에서는 UL1699의 아크 저해시험(inhibition tests)에서 제시하고 있는 직렬 아크코장시험(Arc generator test)을 실시하고, 아크고장전류 분석방법으로 최근에 많이 사용되고 있는 이산 웨이블렛 변환을 이용한 3가지 분석방법에 대하여 아크고장전류 검출 확률을 분석하였다. 분석결과, (1) 근사계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 46%의 검출 확률을 얻을 수 있었고, (2) 상세계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 62%, (3) 근사계수 분석에 의한 잡음량 변화율 shoulder 변화율 분석방법은 100% 검출 확률을 얻을 수 있었다.