Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.572-573
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2021
By optimizing the development of IoT-type thermal image-based photovoltaic fault detection equipment and interworking with drones using a drone with an intelligent path movement function, real-time analysis of the acquired image data facilitates fault reading of solar power plants. , design a system that can read out the failure of a solar panel using the image subtraction analysis technique and the presentation of the basic technology that can improve the power generation rate of the solar power plant and make an efficient maintenance model.
본 논문은 ESS(Energy Storage System)의 과충전, 과방전으로 인한 열 폭주 현상을 방지하기 위한 사전 연구로 원통형 리튬이온 단일 셀의 충/방전에 따른 열 분포를 열화상 카메라로 촬영하여 분석하였다. 실험을 통한 열 분포 이미지를 학습 데이터로 구성하여, SOC(State of Charge)를 추정하는 CNN(Convolution Neural Network) 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.04a
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pp.165-169
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2000
인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크의 발전에 따라, 오디오 ,이미지, 비디오 EH는 텍스트 문서와 같은 멀티미디어 데이터에 대해 어느 정도의 열화없이도 지적 재산권의 불법적인 이용이 가능해졌다. 본 논문에서는 불법으로 배포되거나 복제되는 텍스트 문서의 저작권 보호를 위한 워터마팅 스킴을 제안한다. 이 스킴에서는 텍스트 문서 이미지에 대한 diagonal 프로파일을 이용하여 문서상에 원소유자의 비밀정보, 즉, 저작권 정보를 삽입하여 불법 복제를 억제하기 위한 새로운 워터마킹 미치 추출방법을 소개한다. 이 방법에 따른 diagonal 프로파일의 특성으로 인해 공격자에 의한 워터마크의 제거나 문서의 형태 변경을 쉽게 검출할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.15-26
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2023
The purpose of this study is to determine the artificial intelligence-based degradation index from the image of the cross-section of the microstructure taken with a scanning electron microscope of the specimen obtained by the creep test of DA-5161 SX, a nickel-based superalloy used as a material for high-temperature parts. It proposes a new method of quantification and proposes a model that predicts degradation based on Bayesian inference without destroying components of high-temperature parts of operating equipment and a creep life prediction model that predicts Larson-Miller Parameter (LMP). It is proposed that the new degradation indexing method that infers a consistent representative value from a small amount of images based on the geometrical characteristics of the gamma prime phase, a nickel-base superalloy microstructure, and the prediction method of degradation index and LMP with information on the environmental conditions of the material without destroying high-temperature parts.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2020.06a
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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.
Finding texts in general scene images and recognizing their contents is a very important task that can be used as a basis for robot vision, visual assistance, and so on. However, for the low-resolution text images, the degradations, such as noise or blur included in text images, are more noticeable, which leads to severe performance degradation of text recognition accuracy. In this paper, we propose a new Korean text image super-resolution based on a Transformer-based model, which generally shows higher performance than convolutional neural networks. In the experiments, we show that text recognition accuracy for Korean text images can be improved when our proposed text image super-resolution method is used. We also propose a new Korean text image dataset for training our model, which contains massive HR-LR Korean text image pairs.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.278-280
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2011
본 논문은 이미지가 갖는 R, G, B 비율의 분산을 이용하여, 공간 영역에서 정보를 은닉하는 알고리즘을 제시한다. 웹 상에서 Jpeg, bmp, gif 등의 포멧을 갖는 이미지를 raw 파일로 변환한 후, R,G,B 비율을 구한다. 그 중 사람의 눈에 가장 둔감한 B 비율 분산을 조작하여 정보를 은닉하는데 이용한다. 또한 오류율을 낮추기 위하여 (15,7)BCH Code 를 사용한다. 제안된 알고리즘이 JPEG(Joint Photographic coding Experts Group) compression, scale(이미지의 크기 변화), Mediancut 과 같은 이미지 변화에 강한 특성과 정보은닉 후에도 화질열화가 발생하지 않는 특성을 실험을 통해 보인다.
Kim, Min Sung;Koo, Jaye;Kim, Heuy Dong;Kim, Jeong Soo
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.20
no.4
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pp.1-8
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2016
An experimental study was performed for the combustion-field visualization of the burner which burns the liquid hydrocarbon fuel atomized by an ultrasonic oscillator. Configurations of the flame and combustion-field were caught by both high-speed camera and thermo-graphic camera, and those images were analyzed in detail through a post-processing. As a result, the combustion-field grew and reaction-temperature rose due to the strengthening of combustion reaction with the increasing flow-rate of carrier-gas. In addition, a phenomenon of flame flickering was discussed through the comparative analysis of the variational behaviors between the visible flame and IR (Infrared) flame-field.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.621-628
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2021
This paper proposes a method to calibrate a thermal camera with three different perspectives. In particular, the intrinsic parameters of the camera and re-projection errors were provided to quantify the accuracy of the calibration result. Three lenses of the camera capture the same image, but they are not overlapped, and the image resolution is worse than the one captured by the RGB camera. In computer vision, camera calibration is one of the most important and fundamental tasks to calculate the distance between camera (s) and a target object or the three-dimensional (3D) coordinates of a point in a 3D object. Once calibration is complete, the intrinsic and the extrinsic parameters of the camera(s) are provided. The intrinsic parameters are composed of the focal length, skewness factor, and principal points, and the extrinsic parameters are composed of the relative rotation and translation of the camera(s). This study estimated the intrinsic parameters of thermal cameras that have three lenses of different perspectives. In particular, image enhancement based on a deep learning algorithm was carried out to improve the quality of the calibration results. Experimental results are provided to substantiate the proposed method.
Kim, Suhyun;Lee, Seung-Jae;Son, Seungwon;Cho, Sungsik;Jo, Eunsu;Kim, Kyurang
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.2
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pp.95-114
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2022
This study presented the possibility of automatic frost observation and the related image data acquisition through the design and installation of a Multiple-sensor based Frost Observation System (MFOS). The MFOS is composed of an RGB camera, a thermal camera and a leaf wetness sensor, and each device performs complementary roles. Through the test operation of the equipment before the occurrence of frost, the voltage value of the leaf wetness sensor increased when maintaining high relative humidity in the case of no precipitation. In the case of Gapyeong- gun, the high relative humidity was maintained due to the surrounding agricultural waterways, so the voltage value increased significantly. In the RGB camera image, leaf wetness sensor and the surface were not observed before sunrise and after sunset, but were observed for the rest of the time. In the case of precipitation, the voltage value of the leaf wetness sensor rapidly increased during the precipitation period and decreased after the precipitation was terminated. In the RGB camera image, the leaf wetness sensor and surface were observed regardless of the precipitation phenomenon, but the thermal camera image was taken due to the precipitation phenomenon, but the leaf wetness sensor and surface were not observed. Through, where actual frost occurred, it was confirmed that the voltage value of leaf wetness sensor was higher than the range corresponding to frost, but frost was observed on the surface and equipment surface by the RGB camera.
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