• Journal of the Korean institute of surface engineering
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• v.31 no.4
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• pp.199-208
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• 1998

자벽고착 개념에 기초를 둔 새로운 조화센서는 다음과 같이 설명되어진다. 2단계 열처리된 Co계 비전질 percursor은 특이한 signal을 유발시키는데 이는 자속의 단계적인 변화를 나타내는 hystresisloop에 기인한다. 자장하에서의 1단계 열처리는 M-H loop에서 일축유도 자기이방성을 발생시킨다. 2단계 무자장하의 열처리는 고착된 자벽의 stepped hystresis의 특성을 나타내는데 이로인해 유용한 marker로서의 특징을 가지게 된다. 열처리동안 비정질재료의 표면과 내부에서 상당량의 산화와 결정화 과정을 거치는 것이 관찰되었다. 이오인한 표면 자벽 고착 모델의 제안은 자벽의 고착이 비정질부분과 semi-hard Co 층간의 접합면에서 가장 효과적으로 얻어지다는 것으로써 확신되어진다. 또한 자벽 고착 자장과 결정화된 Co층의 두께간의 상당한 연관성도 관찰되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.129-132
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• 2019

본 기술의 발달에 따라 실내 공간이 점차 대형화되면서 실내공간은 복잡해졌으며, 이로 인해 원하는 장소를 찾기가 어려워졌다. 4차 산업혁명에 힘입어 앞서 언급한 문제들을 해결하기 위해 실내 내비게이션을 도입하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 실내 내비게이션의 기술들로는 Wi-Fi, Bluetooth, Beacon, RFID, UWB 등이 있지만, 실내 건물 구조 특성상 여러 장애물들에 의해 신호 정보의 오차가 심하여 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰에 내장된 IMU 센서 및 카메라 센서를 이용하여 동시적 위치 인식 및 지도 작성을 하는 SLAM 알고리즘으로 실내 내비게이션을 구현하고, 사용자가 보다 쉽게 길을 찾을 수 있게 접근성이 높은 스마트폰과 AR을 이용하여 어플리케이션을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.179-181
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• 2022

동적 비전 센서(Dynamic Vision Sensor)라고도 알려진 이벤트 카메라는 생체에서 영감을 받은 새로운 시각 센서이다. 고정된 속도로 이미지를 생성하는 기존 카메라와 달리 이벤트 기반 카메라의 픽셀은 독립적이고 비동기적으로 작동한다. 기존 프레임 기반 카메라보다 이벤트 기반 카메라가 움직임을 포착하는데 더 적합하며 모션 블러(Motion Blur)가 없고 시간 해상도가 높다는 이점을 통해 고속카메라로 활용할 수 있다. 본 논문은 이벤트 카메라의 높은 시간 해상도와 동적 범위, 낮은 지연시간, 전력 소비량의 이점을 활용하여 움직이는 물체를 모션 블러 없이 포착하는 이벤트 기반 물체 추적 시스템을 제안한다. 실험을 통해 전체 영상을 포착하는 기존 프레임 기반 카메라에 비해 밝기 변화에 따른 동적 변화만을 추적하는 이벤트 기반 카메라는 모션 블러가 없다는 점을 검증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.12
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• pp.265-274
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• 2012

In this paper, we propose a method for preceding vehicle detection and tracking with motion estimation by radar-vision sensor fusion. The motion estimation proposed results in not only correction of inaccurate lateral position error observed on a radar target, but also adaptive detection and tracking of a preceding vehicle by compensating the changes in the geometric relation between the ego-vehicle and the ground due to the driving. Furthermore, the feature-based motion estimation employed to lessen computational burden reduces the number of deployment of the vehicle validation procedure. Experimental results prove that the correction by the proposed motion estimation improves the performance of the vehicle detection and makes the tracking accurate with high temporal consistency under various road conditions.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.465-469
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• 2017

In this paper we propose a human body tracking method for application of smartphones. The conventional human body tracking method is divided into a sensor-based method and a vision-based method. The sensor-based methods have a weakness in that tracking accuracy is low due to cumulative error of position information. The vision-based method has no cumulative error, but it requires reduction of the computational complexity for application of smartphone. In this paper we use the improved HOG algorithm as a human body tracking method for application of smartphone. The improved HOG algorithm is implemented through downsampling and frame sampling. Gaussian pyramid is applied for downsampling, and uniform sampling is applied for frame sampling. We measured the proposed algorithm on two devices, four resolutions, and four frame sampling intervals. We derive the best detection rate among downsampling and frame sampling parameters that can be applied in realtime.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.2
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• pp.17-32
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• 2022

This study explored an approach to estimate a flow-density diagram(FD) on a link in highway traffic environment by utilizing probe vehicles' time headway records. To study empirical flow-density diagram(EFD), the probe vehicles with vision sensors were recruited for collecting driving records for nine months and the vision sensor data pre-processing and GIS-based map matching were implemented. Then, we examined the new EFDs to evaluate validity with reference diagrams which is derived from loop detection traffic data. The probability distributions of time headway and distance headway as well as standard deviation of flow and density were utilized in examination. As a result, it turned out that the main factors for estimation errors are the limited number of probe vehicles and bias of flow status. We finally suggest a method to improve the accuracy of EFD model.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.642-655
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• 2018

Occupancy sensors installed in buildings and households turn off the light if the space is vacant. Currently PIR(pyroelectric infra-red) motion sensors have been utilized. Recently, the researches using camera sensors have been carried out in order to overcome the demerit of PIR that cannot detect stationary people. The detection of moving and stationary people is a main functionality of the occupancy sensors. In this paper, we propose an on-line human occupancy tracking method using convolutional neural network (CNN) and self-organizing map. It is well known that a large number of training samples are needed to train the model offline. To solve this problem, we use an untrained model and update the model by collecting training samples online directly from the test sequences. Using videos capurted from an overhead camera, experiments have validated that the proposed method effectively tracks human.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.5B
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• pp.824-832
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• 2010

In construction structure management, the effects of investigation by the professional manager is dependent on the cost, the inspection periods and methods. Therefore, effective and automated maintenance system for the target structure is required. Although some bridge monitoring systems are operating using wire based networks, the performance is not good enough to show sufficient ability as integrated bridge management system. In this paper, we design and implement an integrated bridge management system based on sensor networks. Two expert modules for bridge management and the integrated system management are provided. Moreover, web-based monitoring system is also designed for users at anywhere. The results show that the system is effective and readily available.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.2 s.104
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• pp.48-57
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• 2007

본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2002.10a
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• pp.158-163
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• 2002

This paper presents a multiple sensor system for rapid and high-precision coordinate data acquisition in the OMM (On-machine measurement) process. In this research, three sensors (touch probe, laser, and vision sensor) are integrated to obtain more accurate measuring results. The touch-type probe has high accuracy, but is time-consuming. Vision sensor can acquire many point data rapidly over a spatial range but its accuracy is less than other sensors. Also, it is not possible to acquire data for invisible areas. Laser sensor has medium accuracy and measuring speed among the sensors, and can acquire data for sharp or rounded edge and the features with very small holes and/or grooves. However, it has range- constraints to use because of its system structure. In this research, a new optimum sensor integration method for OMM is proposed by integrating the multiple-sensor to accomplish mote effective inspection planning. To verify the effectiveness of the proposed method, simulation and experimental works are performed, and the results are analyzed.