• 비파괴검사학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-6
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• 2003

배관 내의 스케일은 통수비를 감소시키므로 배관을 적절히 관리하기 위해서는 스케일량에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 상수도 급수관내의 스케일량을 평가하기 위해서 유도초음파를 사용하였다. 가변각 ??지를 사용하여 유도 초음파의 여러 모드를 발생시키고, 노후 배관을 따라서 전파하는 특성을 분석하였다. 실험적으로 관내의 스케일이 증가함에 따라서 $f{\times}d=1.5MHz\;mm$인 경우에 F(M,2) 모드들의 진폭이 크게 감소하는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과로 상수도 급수관의 스케일량 평가에 적합한 유도 초음파는 F(M,2) 모드들임을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.357-360
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• 2019

본 논문은 임베디드 GPU에서 실시간 동작하는 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 보행자 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 영상 내 보행자 크기에 대한 통계적 분석을 통해서 최적의 컨볼루션 층의 개수를 결정한다. 또한, 본 논문에서는 다중 스케일 CNN 학습 기법을 적용하여 영상 내의 보행자 크기 변화에 강인한 탐지 기법을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 임베디드 GPU에서 실시간 동작하면서도 기존의 기법과 비교하여 평균적으로 높은 정확도를 보임을 확인한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권1호
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• pp.66-74
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• 2008

This paper presents a new small target detection method using scale invariant feature. Detecting small targets whose sizes are varying is very important to automatic target detection. Scale invariant feature using the Laplacian scale-space can detect different sizes of targets robustly compared to the conventional spatial filtering methods with fixed kernel size. Additionally, scale-reflected adaptive thresholding can reduce many false alarms. Experimental results with real IR images show the robustness of the proposed target detection in real world.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1351-1367
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• 2018

다중 센서 영상을 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석에 활용하기 위해서는 두 영상 간의 영상 등록 과정이 필수적이다. 영상 등록을 위해서는 서로 다른 공간 해상도를 가지는 다중 센서 영상 사이의 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중 해상도 영상 간의 영상 등록을 위하여 가변 원형 템플릿을 이용한 새로운 특징 정합 기법을 제안한다. 제안하는 정합 기법은 스케일이 작은 영상의 특징점을 중심으로 원형 템플릿을 설정하고 스케일이 큰 영상에서는 가변 원형 템플릿을 생성한다. 가변 원형 템플릿의 스케일을 일정한 스케일 단위로 변경한 후에 가변 원형 템플릿을 일정 각도 단위로 회전시키면서 두 원형 템플릿 사이의 상호 정보량이 최대가 될 때의 가변 원형 템플릿의 스케일, 회전 각도 그리고 중심 위치를 각각 검출한다. 제안한 방법을 서로 다른 공간 해상도를 가지는 Kompsat(Korea Multi-Purpose Satellite) 2호, 3호, 3A호 영상 조합에 적용한 결과, 스케일 팩터 오차는 0.004 이하, 회전 각도 오차는 $0.3^{\circ}$ 이하, 제어점의 위치 오차는 1 화소 이하의 정합 성능을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.131-137
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• 2016

본 논문에서는 지하에 매설된 관 주변에 발생한 지하 공동의 탐지를 위해 지하 탐사 레이다의 가능성을 모의실험으로 조사하였다. 실험 장치는 임펄스형 지하 탐사 레이다 시스템, xy 직교 좌표 로봇, 지하 매질을 채운 탱크, 금속관, 모의실험용 공동 모델로 구현하였다. 특히, 모의실험용 공동 모델은 공기로 채워진 지하 공동의 전기적 특성과 유사하면서 견고한 형상을 유지할 수 있는 스티로폼 ?과 볼을 포장해서 구성하였다. 대표적인 3가지 실험을 통해서 지하 탐사 레이다의 B-scan 자료를 획득하여 2차원 그레이 스케일 영상으로 가시화하였다. B-scan 영상들의 비교를 통해 지하에 매설된 관 주변에 존재하는 지하 공동을 지하 탐사 레이다로 탐지할 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.183-194
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• 2009

본 논문에서는 인터넷상에 업로드되는 음란 영상물을 차단하기 위해 활동적 형태 모델(active shape model)을 이용한 유해 영상 탐지 방법을 제안한다. 본 논문에서는 활동적 형태 모델을 이용하여 가슴선의 형태를 주성분 분석(Principle Component Analysis)과 정렬을 통해서 학습하고, 각 제어점에 대응하는 화소값 분포를 학습한다. 그리고 학습된 형태와 화소값 분포를 이용하여 가슴선을 찾는다. 본 논문에서는 형태 모델의 초기 위치를 정확하게 선택하기 위해 스케일, 회전, 이동에 관한 파라미터를 추출한다. 이 정보를 획득하기 위해서 본 논문에서는 유두 부분의 위치를 찾고, 유두 위치로부터 모든 방향으로 방사하여 후보 가슴선을 찾는다. 이와 같이 검출한 가슴선 정보를 이용하여 스케일과 회전 값을 찾아 평균 형태(mean shape)를 위치시키고, 활동적 형태 모델을 반복적으로 탐색한다. 최종적으로 수렴한 형태의 제어점(landmark)과 후보 가슴선과의 거리 평균을 계산하여 유해영상의 유무를 판단한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-114
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• 2019

주파수변조연속파형(FMCW) 레이더 시스템을 사용하는 이동 객체탐지가 최근 각광을 받고 있다. 레이더 객체탐지는 탐지범위 내 존재하는 고정된 객체 및 클러터들로부터 반사되는 잡음신호로 인해 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 FCMW 레이다를 이용하여 잡음배경하 이동객체탐지를 위해 강인한 주성분분석법(RPCA)을 이용한다. 먼저 원 레이더 입력신호에 보상과 보정을 적용한다. 다음 경사하강법을 사용하는 RPCA가 저계수의 성질을 갖는 잡음배경 모델을 구하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 RPCA 계산을 위해 소요계산량이 적은 새로운 업데이트 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 이동객체는 자동 다중스케일에 기반한 피크 탐지법에 의해 정위한다. 모든 단계는 슬라이딩 윈도우 방법 기반하여 처리된다. 제안된 방법을 타 RPCA 기반의 방법들과 다양한 실험 시나리오 상에서 비교했을 때, 처리 속도와 정확도 척도에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.400-400
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• 2022

관로 내 빈번히 발생하는 수격압의 발생은 관망 구조물에 피로가 누적되고 관벽에 손상을 발생시켜, 관로 내 누수가 다양한 형태로 생성된다. 관 내 누수가 발생되는 경우 관 내부의 수격압의 발생 시 생성되는 부압으로 인하여 외부 물질이 관으로 흡수되거나 혼합되어 스케일과 미생물의 생성되는 등 관 내의 수질에 악영향을 끼치며 마찰을 증가시켜 통수능이 감소하고 관리에 추가적인 비용을 발생시킨다. 이러한 영향을 방지하기 위해 관 내에서 생성되는 누수를 탐지하기 위하여 수격압을 발생시켜 압력파를 분석하거나 추적을 수행하는 여러 가지 연구들이 수행되었다. 본 연구에서는 현장 관망과 연결된 100A 대구경 관로에 관로 수압 발생장치를 연결하여 기존의 수격압을 발생시켜 분석하는 방법 대신 안전하고 용이한 방법인 압력파를 주입하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 획득한 데이터를 시간상에서 분석하고 Fourier 변환을 통한 빈도상 분석과 Wavelet 분석으로 신호주기에서 누수가 미치는 영향을 파악하였다. 실험 결과에서는 누수에 의한 영향으로 반사파가 직접적으로 변형되는 형태보다 시스템 전체에서 반영되어 수두가 감쇠되는 형태로 나타났다. Fourier 변환을 통해 무누수 조건과 누수조건의 비교에서 누수의 유무에 따른 신호의 형태가 차이를 보였다. 앞선 연구들에서의 누수의 특정한 위치를 찾아내는 형태 대신 신호처리 후 분석을 통해 시스템 전체에서 일어나는 감쇠를 통해 누수 존재 유무를 판별하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.190-196
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• 2023

최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.

• KNOM Review
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• 제21권2호
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• pp.18-25
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• 2018

사토시 나타모토에 의해 블록체인 기술이 개발되고 비트코인이 새로운 암호화폐 시장을 개척한 이후 여러 암호 화폐들이 등장하고 그 수와 규모는 나날이 증가하고 있다. 또한 블록체인 기술의 익명성과 여러 취약점을 이용한 범죄들이 발생하고 있으며 이에 취약점 개선과 범죄 예방을 위한 많은 연구들이 진행되고 있으나 범죄를 저지르는 사용자들을 탐지해내기엔 역부족이다. 따라서 네트워크 내 자금 세탁, 자금 탈취 등 이상 행위를 탐지 하는 것은 매우 중요하며 이에 본 논문에서는 비트코인 네트워크의 트랜잭션 및 유저 그래프의 특징들을 수집하고 이로부터 통계정보를 추출한 후 이를 로그 스케일 상에서 플롯으로 나타낸다. 시각화된 플롯을 Densification Power Law와 Power Degree Law에 따라 분석하고 결과적으로 비트코인 네트워크 내 비정상 트랜잭션 및 비정상 유저를 포함하는 이상 탐지에 적절한 특징들을 제시한다.