• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.117-118
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• 2022

본 논문에서는 재난 및 안전관리 기본법에서 정의하는 사회재난의 산불발생시 인원과 장비를 효율적으로 활용하기 위해 드론에 부착 가능한 열화상카메라, 소화탄, AI기능 등 활용에 관한 연구이다

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.206-207
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• 2020

Accurate estimation of concrete strength development at early ages is a critical factor to secure structural stability as well as to speed up the construction process. The temperature generated from the heat of hydration is considered as a key parameter in predicting the early age strength. Conventionally, concrete temperature has been measured by temperature sensors installed inside concrete. However, considering the measurement on building structures with multiple floors, this method requires reinstallation and repositioning of hardware such as sensors, data loggers and routers for data transfer. This makes the temperature monitoring work cumbersome and inefficient. Concrete temperature monitoring by using thermal remote sensing can be an effective alternative to supplement those shortcomings. In this study, image processing was carried out through K-means clustering technique, which is a unsupervised learning method, and the classification results were analyzed accordingly. In the future, research will be conducted on how to automatically recognize concrete among various objects by using deep learning techniques.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.109-117
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• 2014

본 논문에서는 저해상도 영상들 사이의 움직임 정보를 사용하지 않고 서로 다른 형태의 열화영상들로부터 초해상도 영상을 복원하는 기술을 제안한다. 초해상도 영상 복원을 위해서 직사각형 조리개 마스크를 90도 회전하여 두 장의 영상을 취득하기 위한 렌즈시스템을 제안한다. 제안한 기술은 저해상도 영상에서 발생한 초점열화를 프레임마다 추정할 필요가 없고, 조리개 마스크 형태에 해당하는 초점열화만 추정하면 된다. 취득한 영상 간에는 평행 이동이 없기 때문에 영상정합이 필요하지 않다. 직사각형 조리개 마스크를 직교하여 취득한 두 장만의 영상으로 충분히 배타적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 저해상도 영상들 사이의 정합오류와 정합을 위한 계산량을 감소시킬 수 있기 때문에 고해상도 영상을 추정하기에 용이하다. 또한 기존의 카메라 렌즈 시스템에 조리개 마스크를 추가하여 적용할 수 있기 때문에 새로운 형태의 렌즈 시스템을 제작할 필요 없이 초해상도 영상을 복원할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방향성 직사각형 열화를 사용한 초해상도 영상복원 기술의 성능을 검증하기 위해서 기존의 초해상도 영상복원 기술과 비교하였으며, 그 결과 해상도가 상당히 개선되었음을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.11-18
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• 2022

주간 및 야간의 보행자 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 교통사고의 위험성이 높은 교차로에서 횡단보도 근처의 보행자를 24시간 검출하기 위해 컬러 카메라 및 열화상 적외선 카메라를 사용하였다. 보행자 탐지를 위해서 YOLO v5 객체 검출기를 사용하였으며 컬러 이미지와 열화상 이미지를 동시에 사용하여 감지 성능을 향상 시켰다. 제안된 시스템은 실제 횡단보도 현장에서 확보한 주·야간 다중 스펙트럼(색상 및 열화상) 보행자 데이터 셋에서 Iou 0.5 기준 0.94 mAP의 높은 성능을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권7호
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• pp.545-551
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• 2016

적외선 열화상 방식을 사용하여 초음속 풍동모델 표면온도를 측정하였다. 표면온도를 정량적으로 파악하기 위해 적외선 카메라 감지신호의 흑체 보정, 카메라와 렌즈의 불완전한 평형 등으로 야기되는 왜곡 보정, 그리고 모델표면 시야각에 따른 방사율 보정을 수행하였다. 본 연구를 통해 적외선 카메라를 이용한 표면온도측정의 왜곡보정 기술을 확보하였으며, 공력특성 실험을 통해 통상적으로 사용되는 이차원 시험모델 사용시 정성적일 뿐만 아니라 정량적인 계측을 위해서는 왜곡보정이 고려되어야 함을 입증하였다.

• 한국안광학회지
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• 제20권2호
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• pp.247-253
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• 2015

목적: 열화상카메라를 이용하여 정상안 군과 건성안 군의 검결막과 안구표면의 서모그래피를 객관적으로 알아보고자 하였다. 방법: 각막질환, 안외상, 누도이상자, 안과수술 병력 등 안구표면의 눈물막에 영향을 주는 질환이 없고 콘택트렌즈를 사용하지 않는 대학생 72명(144안)을 대상으로 하였다. TBUT, Schirmer I test, McMonnies test를 시행하여 정상안 군과 건성안 군으로 분류하고 열화상카메라(Cox CX series, Answer co., Korea)를 이용하여 안구표면과 검결막의 온도변화를 분석하였다. 결과: 정상안 군에서 안구표면 눈물막의 중심부, 코방향, 귀방향, 위, 아래방향에서 온도변화량은 $-0.13{\pm}0.08$, $-0.14{\pm}0.08$, $-0.12{\pm}0.08$, $-0.14{\pm}0.08$, $-0.10{\pm}0.09(^{\circ}C/sec)$이었고 건성안군에서는 $-0.17{\pm}0.08$, $-0.16{\pm}0.07$, $-0.16{\pm}0.08$, $-0.17{\pm}0.09$, $-0.15{\pm}0.08(^{\circ}C/sec)$로 중심부, 귀방향, 아래방향에서 유의성을 띠었다(p<0.05). 정상안 군으로 분류된 대상자의 중심부, 코방향, 귀방향의 검결막 온도는 $34.36{\pm}1.12$, $34.17{\pm}1.10$, $34.07{\pm}1.12^{\circ}C$였고, 건성안 군은 $34.17{\pm}1.10$, $33.43{\pm}0.97$, $33.51{\pm}1.06^{\circ}C$로 중심부에서 유의한 차이를 보였다(p=0.05). 결론: 건성안 군에서 정상안 군보다 안구표면의 온도 감소가 빠르게 나타났고 검결막의 온도도 낮은 것으로 관찰되었다. 열화상카메라를 활용한 안구표면의 온도변화는 눈물막의 안정성을 평가하는데 객관적이었으며 건성안 연구에 유용할 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제25권2호
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• pp.3-19
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• 2018

경찰이 범죄예방과 수사를 위해 영상장비를 활용하고 있는 것은 비단 최근의 일만은 아니다. 과거 캠코더나 열화상 카메라와 같은 새로운 영상장비들이 개발되어 사용되면서부터 꾸준히 범죄에 대응하기 위한 수단으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 들어 지능형 CCTV나 드론의 영상장비, 개량된 열화상 카메라 등과 같이 관련 기술들이 더욱 진화하고, 해당 영상 장비들을 범죄대응 목적으로 사용할 수 있는 근거 법령들이 뒷받침 되면서 그 활용범위가 보다 넓어지고 있다. 그에 따라 범죄예방 목적 뿐 아니라 범죄수사, 형사소송절차에도 널리 사용되고 있다. 그러나 영상장비의 활용이 많아짐에 따라 다양한 문제점들도 제기되고 있다. 최근 범죄대응 영상장비의 활용과 관련된 문헌들을 살펴보면 근거규정 미비, 개인정보 침해 위험성, 사생활 자유침해, 그리고 영상장비의 보안침해에 대해 꾸준히 문제점들을 제시하고 있다. 앞으로 영상장비는 보다 다양한 모습으로 범죄대응을 위해서 사용될 것이고, 그 기술 또한 더욱 발전할 것이다. 하지만 지금 시점에서 제기되고 있는 문제점을 해결하지 않는다면 앞으로 더욱 큰 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 입법자들과 정부는 제기되는 문제점들을 면밀히 검토하여 영상장비들이 시민의 인권을 침해하지 않으면서 시민의 안전을 위해 활용될 수 있도록 노력해야 할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.740-742
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• 2023

객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1307-1308
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• 2011