• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.8-10
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• 2019

열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 따라서 기존 방식인 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈은 민수 시장의 다양한 요구사항과 환경을 반영하기에는 힘들 실정이다. 그에 따라 FPGA 기반 시스템의 단점을 보완하고 추가적인 요구사항을 만족하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서 기반 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 처리 방식이 아닌 상용 이미지 프로세서 기반 구조 설계로 함으로써 다양한 영상 입·출력 인터페이스 수신 및 표준 영상 출력 포멧을 지원한다. 따라서 상용 프로세서 기반 열상 처리 모듈을 통한 시스템 개발 시 뛰어난 접근성으로 시스템 구축이 용이하고 다양한 요구사항 적용이 가능함에 따라 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용에 사용이 가능할 것으로 예상한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.12
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• pp.30-38
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• 2021

In this paper, we propose a method for extracting thermal data from thermal image and improving detection of heating equipment using the data. The main goal is to read the data in bytes from the thermal image file to extract the thermal data and the real image, and to apply the composite image obtained by synthesizing the image and data to the deep learning model to improve the detection accuracy of the heating facility. Data of KHNP was used for evaluation data, and Faster-RCNN is used as a learning model to compare and evaluate deep learning detection performance according to each data group. The proposed method improved on average by 0.17 compared to the existing method in average precision evaluation.As a result, this study attempted to combine national data-based thermal image data and deep learning detection to improve effective data utilization.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.2
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• pp.25-30
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• 2020

The thermal image system was widely used in the defence-related industry because of detect infrared light from the object without light. but, as the demand in the security system and automobile market increases, the civilian industry are expanding to the private sector. There are difficult to apply various requirement because of previous systems are based by FPGA, so it need new system that apply to various requirement. The proposed paper is thermal image processing system using common image processor. It has various requirement and scalable to support image input/output interface and device driver. If it is used to proposed system, it reduce development cost and period than previous system based FPGA. Because there has very high accessibility. In addition, it expect to have satisfaction of customer requirements, development cost, development period, release date of product.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.1
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• pp.1-8
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• 2020

The thermal image device support image to detect infrared light from the object without light. It can use not only defence-related industry, but also civilian industry. This paper presents a new thermal image processing module using common image processor. The proposed module shows 10~20% performance improvement with normal mode and 50% performance improvement with sleep mode compared with the previously thermal image module based FPGA. and it guarantees high scalability according to modular system. In addition, the proposed module improves modulation and reuse, so it expect to have reduction of development period, low development cost. various application. In addition, it expect to have satisfaction of customer requirements, development design, development period, release date of product.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.30 no.2
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• pp.98-103
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• 2010

In this paper, imaging processing study obtained from CCD image and thermography image was performed in order to treat easily thermographic data without any risks of personnels who conduct the condition monitoring for the abnormal or failure status occurrable in industrial power plants. This imaging processing is also applicable to the predictive maintenance. For confirming the broad monitoring, a methodology producting single image from the panorama technique was developed no matter how many cameras are employed, including fusion method for discrete configuration for the target. As results, image fusion from quick realtime processing was obtained and it was possible to save time to track the location monitoring in matching the images between CCTV and thermography.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.85-86
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• 2007

본 논문은 기존에 사람의 인력이나 열화상 카메라에 의존하고 있는 배전선 기자재 점검을 사람대신 로봇이 점검 작업을 하고 기존의 열화상 카메라만 사용하는 점검 방법에 CCD 카메라를 추가로 사용하여 열화상 이미지와 실영상을 같이 획득하도록 하여 배전선 점검 작업의 안전성 확보와 고장진단의 결과 값들의 객관성 있고 정확한 데이터를 획득을 할 수 있도록 하였다. 그리고 로봇이 가공지선을 자율주행하면서 발생하는 포스트 간 이동, 가공지선 회피, 가공지선 다 분기와 같은 문제가 발생하게 되는데 이러한 문제점들은 센서 융합 방법을 사용하여 로봇이 가공지선을 원활하게 자율주행을 할 수 있도록 하였다. 그리고 배전선 기자재들의 자연적 현상 때문에 발생하는 기자재의 부식과 열화로 변하게 되는 기자재들의 온도를 열화상 카메라로 분석하여 배전선 기자재들의 불량 기준 온도를 초과하게 되면 열화상 이미지와 CCD 카메라의 실영상 이미지가 자동으로 캡쳐 되고 저장 될 수 있게 하였다. 이러한 모든 동작들은 로봇이 자율주행을 하면서 이루어진다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.301-307
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• 2024

This study introduces a novel cascade fusion architecture aimed at enhancing thermal images across various scale conditions. The processing of thermal images at multiple scales has been challenging due to the limitations of existing methods that are designed for specific scales. To overcome these limitations, this paper proposes a unified framework that utilizes cascade feature fusion to effectively learn multi-scale representations. Confidence maps from different image scales are fused in a cascaded manner, enabling scale-invariant learning. The architecture comprises end-to-end trained convolutional neural networks to enhance image quality by reinforcing mutual scale dependencies. Experimental results indicate that the proposed technique outperforms existing methods in multi-scale thermal image enhancement. Performance evaluation results are provided, demonstrating consistent improvements in image quality metrics. The cascade fusion design facilitates robust generalization across scales and efficient learning of cross-scale representations.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.737-745
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• 2023

This paper discusses a study on developing an artificial intelligence model to detect incidents of fires in distribution switchboard using thermal images. The objective of the research is to preprocess collected thermal images into suitable data for object detection models and design a model capable of determining the occurrence of fires within distribution panels. The study utilizes thermal image data from AI-HUB's industrial complex for training. Two CNN-based deep learning object detection algorithms, namely Faster R-CNN and RetinaNet, are employed to construct models. The paper compares and analyzes these two models, ultimately proposing the optimal model for the task.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.5-7
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• 2019

열화상 시스템은 물체로부터 발산되는 적외선을 영상화하여 물체를 탐지하는 장점으로 인해 군사 분야는 물론 현재 민수 분야(자동차, Security 시스템)에 활용분야가 넓어지고 있다. 기존에는 대부분 FPGA 기반으로 열화상 열상 모듈을 개발하였지만 민수 분야에 다양한 요구사항 및 범용성에 유연한 대처가 힘든 실정이다. 따라서 다양한 요구사항과 범용성을 만족하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서를 이용한 열화상 영상 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 FPGA 기반 시스템이 아닌 상용 이미지 프로세서를 사용함으로써 범용 영상 입·출력 인터페이스 및 각종 디바이스를 지원함에 따라 다양한 요구사항과 범용성을 만족한다. 따라서 시스템이 구축이 되면 뛰어난 접근성으로 인하여 시스템 추가/변경 시 기존의 시스템에 비해 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있으며 그로 인하여 다양한 고객 요구사항 만족, 개발 비용 및 시간 단축, 제품 출시일 등 다양한 이점을 얻을 것으로 예상한다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.31 no.2
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• pp.127-133
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• 2011

A LabVIEW program has been developed together with simple infrared thermography(IRT) system to control the lock-in conditions of the system efficiently. The IR imaging software was designed to operate both of infrared camera and halogen lamp by synchronizing them with periodic sine signal based on thyristor(SCR) circuits. LabVIEW software was programmed to provide users with screen-menu functions by which it can change the period and energy of heat source, operate the camera to acquire image, and monitor the state of the system on the computer screen. In experiment, lock-in IR image for a specimen with artificial hole defects was obtained by the developed IRT system and compared with optical image.