• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.641-644
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• 1999

스테레오 물체 추적기는 좌. 우측 카메라의 스테레오 입력 영상에서 이동 물체의 주시각을 제어하면서 자동으로 추적 물체가 항상 영상의 중앙에 위치하도록 제어해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 배경이 존재하고 카메라가 움직이는 경우 스테레오 물체 추적을 위한 방법으로 블록 정합 알고리즘(BMA)으로 추적 물체와 배경을 분리하고, JTC를 이용해 주시각 및 팬/틸트 제어 값을 구하여 좌, 우측 카메라를 제어하는 스테레오 자동 물체 추적 시스템을 제시하였다. 추적결과 배경잡음에 상관없이 적응적으로 작용하여 정확히 이동 물체의 위치를 스테레오로 추적할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.437-439
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• 2011

본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.3B
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• pp.549-556
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• 2000

In this paper, we propose a new adaptive stereo object tracking system that can be used when the back ground image is complex and the cameras are not fixed . In this method, we used the Block Matching Algorithm to separate the tracking object form the background image and then the optical JTC system is used to obtain the convergence-controlling and pa/tilt-controlling values fro the left and right cameras. the experimental results are found to track the object robustly & adaptively for the object tracking in various background images, and the possibility of real-time implementation of the proposed system by using the optical JTC is also suggested.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.6
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• pp.40-46
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• 2010

It is an important element increasing ship production to manage an accurate position of transporters(TP) and ship blocks in a shipyard. However, most works are presently being performed by judgment of a system manager and skilled workers. This paper introduced about the system for tracking an accurate position of the transporters and the blocks which are main mobile objects in the shipyard, and proposed a method to decide whether or not a loading/unloading state of the blocks, which is one of the most important functions of the tracking system. Three sensors were used in order to implement the method. One is a RFID reader to identify a target block, another is a RFID reader to estimate a position of the TP as it recognizes a underground tag. The other is a ultrasonic sensor to detect an object. Two experiments were carried out in the shipyard. After correcting errors found on the first experiment. we confirmed that the result could be applied to the shipbuilding yard from the final experiment.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2001.02a
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• pp.68-69
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• 2001

스테레오 물체 추적을 위해서는 추적 물체의 현재 위치를 추출하는 것이 선행 되어야한다. 입력된 좌측 영상과 이전 프레임에서 얻은 윈도우 마스크(window mask)의 기준 영상간에 식 (1)의 MSE 알고리즘을 적용하였다. 여기에서 윈도우 마스크의 기준 영상은 초기에만 추적을 원하는 물체를 마스크로 잡아(locking) 초기화 시켜 주면, 이후에는 스스로 계속 갱신(update)하게 된다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.235-239
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• Smart Media Journal
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• v.8 no.2
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• pp.94-98
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• 2019

In this paper, we developed the tools enabling to manage the IoT systems owned by managers. Since equipment agents consists based on open-source block-chain framework, we can secure the invariance on data and furthermore can locate the resources by searching the AP connected to the equipments. Also the manager can trace the connecting details on equipments from their block-chain accounts. In addition, we work on the possibility of protecting ARP poisoning attacks by removing the credibility on additional ARP requests being generated during the process of network creation.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.43 no.1 s.145
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• pp.87-95
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• 2006

There are hundreds of ship blocks which are under the block assembly, painting, and outfitting assembly works in the pre-erection shops of shipyard. Generally, each block is planned to be processed in a pre-erection shop according to the block type by the long-term production-scheduling before six months. However, many blocks can't be processed in the planned time and the planned shop since the before and after block-processing changes or delays the planned sequential works in pre-erection shops. Therefore, it is essential to monitor the current location of each block and work in process to cope with the changed situation of pre-erection shops. Present study integrates PDA, GPS, and CDMA not only to chase the location of each block but also to exchange the pre-erection work order and the work report between the production-scheduling server and the production managers in the pre-erection shops. This study shows a prototype for the block tracing and process monitoring in the pre-erection shops.

• Special Issue of the Society of Naval Architects of Korea
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• 2008.09a
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• pp.68-75
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• 2008

This paper describes the design and implementation of a low cost inertial navigation system(INS) using an inertial measurement unit(IMU), a digital compass, GPS, and an embedded system. The system has been developed for a transporter that load and unload ship blocks in a shipbuilding yard. When the transporter would move from place to place, they would periodically pass under obstructions that would obscure the GPS signal. This increases the error when estimating the position. Thus the INS has been used to improve position accuracy. INS is also capable of providing continuous estimates of the transporter's position and orientation. Even though IMU is typically very expensive, this INS is made of "low cost" components and the indirect Kalman filtering algorithm.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.