• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.525-530
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• 2024

The need for an environmental monitoring system that obtains and provides environmental information in real time is increasing. In particular, in the case of water quality management in public waters, regular management must be conducted through manual and automatic measurement by law, and air pollution also requires regular measurement and management to reduce fine dust and exhaust gas in connection with the realization of carbon neutrality. In this study, we implemented a system that can measure and monitor water pollution and air pollution information in real time. A hovercraft capable of moving on land and water simultaneously was used as a measurement tool. Water quality measurement and air pollution measurement sensors were installed on the hovercraft body, and a communication module was installed to transmit the information to the monitoring system in real time. The structure of a hovercraft for environmental measurement was designed, and a LoRa module capable of low-power, long-distance communication was applied as a real-time information transmission communication module. The operational performance of the proposed system was confirmed through actual hardware implementation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.44-47
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• 2003

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비곤 분석하여 평가한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.426-429
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• 2006

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.479-482
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• 2010

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소 사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적 알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1093-1098
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• 2002

본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.198-204
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• 1999

컴퓨터의 지속적인 발전은 개인용 컴퓨터에서도 멀티미디어 기능이 가능토록 되었으며, 각종 패키지와의 자료교환을 이용하여 여러 분야에서 많이 활용하고 있다. 특히 멀티미디어 툴로 이용되는 TooIBook은 하이퍼미디어 시스템 개발에 많이 이용되고 있으며, 통계 패키지인 Xlisp은 다이니믹 그래픽 통계 소프트웨어로 실시간 자료계산에 많이 이용되고 있다. 본 논문은 통계에 대한 기본 지식이 없으며, 통계패키지의 사용에 익숙하지 않은 비전문가들에게 각종 통계 자료계산에 도움을 주기 위하여 TooIBook의 하이퍼미디어 기능과 Xlisp의 기능을 DDE로 결합하여 실시간에 각종 자료를 계산하므로 모수를 추정할 수 있도록 해주기 때문에 각종 통계 자료를 보다쉽게 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문은 움직이는 거울을 사용하여 얻은 물체의 영상에서 물체의 3차원을 실시간에 복원하는 능동적 비전(active vision) 시스템을 제안한다. 거울을 사용한 기존의 스테레오 시스템에서는 거울들과 카메라가 고정되어 있어 물체의 부분적인 3차원 복원만이 가능한 반면, 제안하는 시스템은 거울에 의해 생성되는 두 개의 소실점을 이용함으로써 항상 실시간 카메라 보정이 가능하며, 간단하게 거울에 맺힌 영상들간의 대응점을 찾음으로써 물체의 3차원 복원이 가능하다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.39 no.9
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• pp.973-980
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• 2015

With their wide geographical distribution, unconventional resources are continuously compared against conventional resources, but their development is expanding because TRRs (Technical Recoverable Resources) are similar to conventional resources. In particular, there is active development of unconventional gas resources such as shale gas, tight gas, CBM (coalbed methane) and gas hydrate. However, it is difficult to calculate the material properties of unconventional resources, especially the gas content, with current geophysical logging technology. Additionally, some overseas companies have monopolies on related equipment and materials. Therefore, this study developed a reservoir PCS (Pressure Core Sampler). It can collect core samples without gaseous loss by maintaining high pressure from the moment the core is sampled and record pressure and temperature in real time. Successful performance testing was also carried out for official verification of the manufactured PCS. The reservoir PCS will contribute to the acquisition of geophysical well logging data as well as accurate and reliable cores.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.4
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• pp.1559-1564
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• 2011

This study presents the development of a machine vision inspection system(MVIS) purposely for car seat frames as an alternative for human inspection. The proposed MVIS is designed to meet the demands, features and specifications of car seat frame manufacturing companies in striving for increased throughput of better quality. This computer-based MVIS is designed to perform quality measures by detecting holes, nuts and welding spots on every car seat frame in real time. In this study, the NI Vision Builder software for Automatic Inspection was used as a solution in configuring the aimed quality measurements. The techniques for visual inspection are optimized through qualitative analysis and simulation of human tolerance on inspecting car seat frames. Furthermore, this study exemplifies the incorporation of the optimized vision inspection environment to the pre-inspection and post-inspection subsystems. The system built on this proposed MVIS for car seat frames has successfully found the possible detections.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.2
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• pp.140-152
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• 2017

This Paper is for A study of sensor fusion using Radar sensor and Vision sensor in moving object detection. Radar sensor has some problems to detect object. When the sensor moves by wind or that kind of thing, it can happen to detect wrong object like building or tress. And vision sensor is very useful for all area. And it is also used so much. but there are some weakness that is influenced easily by the light of the area, shaking of the sensor device, and weather and so on. So in this paper I want to suggest to fuse these sensor to detect object. Each sensor can fill the other's weakness, so this kind of sensor fusion makes object detection much powerful.