• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.1
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• pp.111-116
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• 2019

The fire detectors used in the engine rooms of ships offer only a slow response to emergencies because smoke or heat must reach detectors installed on ceilings, but the air flow in engine rooms can be very fluid depending on the use of equipment. In order to overcome these disadvantages, much research on video-based fire detection has been conducted in recent years. Video-based fire detection is effective for initial detection of fire because it is not affected by air flow and transmission speed is fast. In this paper, experiments were performed using images of smoke from a smoke generator in an engine room. Data generated using LBP and GLCM operators that extract the textural features of smoke was classified using SVM, which is a machine learning classifier. Even if smoke did not rise to the ceiling, where detectors were installed, smoke detection was confirmed using the image-based technique.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.17 no.3
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• pp.26-35
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• 1980

The degradation of image due to the finite size of sensing devices has been one of the problems in all digital imaging systems. The basic study on the improvement of the spatial resolution was carried out in both spatial and frequency domains by the resolution recovery techniques which have been used in optics. Here, the techniques were applied to CT (Computerized Tomography) system, and image with finer resolution was obtained by these techniques. The basic theory is described and the results of the simulation are shown.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.33-35
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• 2011

얼굴 검출 시스템에서 얼굴의 검출율과 처리 속도는 중요한 고려사항이며 이 두 가지는 서로 비례 관계에 있다. 현재 얼굴 검출 시스템은 소프트웨어 처리가 대부분이며 소프트웨어만으로는 HD(High Definition)의 영상 처리는 어렵다. 따라서 본 실시간 얼굴 검출 영상처리를 위한 전처리 과정 중에 하나인 영상 축소기를 설계하고 이를 구현 및 검증하였으며 소프트웨어로 작성된 알고리즘과 처리 속도를 비교하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.9 no.6
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• pp.403-408
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• 2015

Hard X-ray has been widely used in medical and industrial fields because it can be applied to observe the inside of a sample. Computed tomography provides sectional images of the sample through the reconstruction of the projection images. The quality of sectional images strongly depends on that of projection images. Ring artifact appeared on the seconal image can be made by the abnormal pixels of the detector used. In this study, we examine the ring artifact ratio in the circle phantom as a function of detection error of the detector used in computed tomography. The ring artifact increased with the increment of detection error under parallel and fan beam geometries and strongly increased near the center of rotation. The corrections, dead pixel and flat field corrections, for the images taken with the detector are required before the image reconstruction process to reduce the ring artifact in the computed tomography.

• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.9 no.1
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• pp.7-15
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• 2007

This study aim to investigate image characteristics due to focus-grid and head phantom decentering from the armorphos silicon thin film transistor detector the fixed focus-grid is applied, wish to propose right use method of digital medical equipment. Acquired image according to focus-grid and head phantom position decentering using head phantom on armorphos silicon thin film transistor detector the fixed focus-grid is applied. acquired image evaluate pixel value, histogram, plot profile, surface plot using NIB (Image J) image analysis program and compared decentering image with standard image. Mean value and standard deviation value of focus-grid lateral decentering and duplex decentering of focus-grid and head phantom decreased by ratio, consequently increase of horizontality, diagonal decentering. also, deteriorated contrast of image because frequency of high pixel value decreases fairly. according increases decentering, image distortion phenomenon was increase, by next time, pixel mean value of head phantom decentering was no big change but horizontality, diagonal, mean value and standard deviation value of pixel decreased by ratio. Even if increase pixel noise of image because wide latitude and post processing ability of digital detector, radiotechnologist can not recognize. Therefore, radiotechnologist must recognize correctly the photographing factors which increases pixel noise on the grid system installation digital detector and should exam.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.120-120
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• 2013

본 발표에서는 최근 무인전투기 및 무인자율주행차량 등의 어플리케이션에 응용되고 있는 삼차원 영상 센서 시스템 기술에 관한 소개와 더불어 한국전자통신연구원에서 독자적인 구도를 기반으로 최근 시연에 성공한 스터드(STUD) 레이저 레이다의 동작원리 및 구현결과를 소개하고자 한다. 최근 전세계의 삼차원 레이저 영상 센서 시스템은 1) 한 관측점을 회전을 통해 스캔하는 2D 스캔 방식에서 벗어나, 2) 일차원 배열 형태로 구현된 관측점을 센서가 회전하면서 얻어지는 3D 스캔 방식과 3) 이차원 어레이 형태의 검출기로 삼차원 영상을 검출하는 방식으로 삼차원 영상을 확보하는 노력으로 구분되어 진행되어 왔다. 이번 시연에 성공한 제안된 방법은, 기존의구도와는 다른 독자적인 방식으로, 대면적 검출기를 기반으로 센서부가 회전하지 않으면서, 하나로 통합된 검출기 출력을 이용할 수 있는 구도인 스터드(STUD: STatic and Unitary Detector)기반의 삼차원 레이저 레이다 시스템이다. 최근 구현 결과는 수평해상도 320, 수직해상도 240인 QVGA 영상 수준으로, 이는 지금까지 세계 최고해상도인 ASC사의 128x128 해상도를 뛰어 넘는 우수한 결과이다. 제안된독자적인 구도의 삼차원 레이저 영상 시스템은 다양한 관련 기술들과의 접목하여 향후 군수용 뿐만아니라 민수용 시장의 기술발전에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.259-266
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• 2016

Recently, CCTV cameras are emplaced actively to reinforce security and intelligent surveillance systems have been under development for detecting and monitoring of the objects in the video. In this study, we propose a method for detection of upper body in intelligent surveillance system using FCM-based RBFNN classifier realized with the aid of HOG features. Firstly, HOG features that have been originally proposed to detect the pedestrian are adopted to train the unique gradient features about upper body. However, HOG features typically exhibit a very high dimension of which is proportional to the size of the input image, it is necessary to reduce the dimension of inputs of the RBFNN classifier. Thus the well-known PCA algorithm is applied prior to the RBFNN classification step. In the computer simulation experiments, the RBFNN classifier was trained using pre-classified upper body images and non-person images and then the performance of the proposed classifier for upper body detection is evaluated by using test images and video sequences.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.9
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• pp.1314-1321
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• 2010

In this paper, we study about the vehicle detection algorithm which is in the process of travelling from the road. An input image is segmented by means of split and merge algorithm. And two largest segmented regions are removed for reducing search region and speed up processing time. In order to detect the back side of the front vehicle considers a vertical/horizontal component, uses an integral image with to apply Haar-like methods which are the possibility of shortening a calculation time, classified with SVM. The simulation result of the method which is proposed appeared highly.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.64-65
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• 2014

신재생에너지원의 급속한 보급, 고신뢰 및 고효율 전원망에 대한 고객의 요구, 디지털부하의 급증 등 기술적 사회적 환경의 변화에 따라 직류배전망에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 직류배전망의 안전성에 대한 문제도 지속적으로 제기되고 있다. 특히 지락, 단락사고, 절연고장, 낙뢰, 아크, 전식 등으로부터 인체 감전과 기기의 소손, 정지 또는 오동작이 발생될 수 있으며 이로 인해 심각한 문제를 야기될 수 있다. 국제표준 IEC 60364에서는 전기설비에 따른 접지시스템을 TT, TN 및 IT접지의 3가지로 분류하고 있다. TN접지방식은 전원선과 설비외함의 노출 도전부를 보호도체를 사용하여 공통으로 접지하는 계통을 말한다. 따라서, 전원선이 외함에 접촉되거나 인체의 감전에 의한 누전사고가 발생하였을 때 전원선 전체를 통하여 흐르는 전류의 차이를 검출함으로서 사고전류의 검출이 즉각 이루어 질 수 있다. 교류계통에서는 영상전류검출기에 의하여 누설전류의 검출이 가능하지만 직류계통에서는 영상전류검출기를 사용할 수 없으므로 새로운 방식의 누전검출장치의 개발이 요구된다. 또한 감전 사고는 인체의 사고와 설비의 사고 두 가지로 구별되며, 효율적인 전력운영과 안전을 위하여 두가지 사고에 대해 통합적으로 구분 동작이 가능한 누설전류 검출기 개발이 요구된다. 본 연구에서는 TN접지계통에서 직류누설전류 검출이 가능한 홀 센서(HCT)를 사용하여 인체 및 설비의 누설전류 패턴에 따라 구분 동작이 가능한 직류용 누설전류 검출기 개발에 관한 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.230-232
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• 2011

Viola와 Jine가 제안한 AdaBoost를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 빠른 얼굴 검출 속도와 뛰어난 성능으로 인해 최근 여러분야에서 널리 사용되고 있는 알고리즘 중 하나이다. 하지만 AdaBoost를 이용하여 얼굴을 검출함에 있어 오검출이 존재하며, 이를 줄이기 위해서는 많은 연산이 요구되며, 실시간 얼굴 검출이 필요한 분야에 적용되기에는 속도 면에서 단점으로 작용한다. 기존의 Adaboost의 얼굴 검출기는 그레이스케일 영상만을 사용하므로, 영상의 컬러 정보와 부가적인 정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출률을 감소시킬 수 있고, 올바른 얼굴을 검출이 된 다음 추적 알고리즘에 적용을 시키면 동영상으로 입력되는 영상에 대해 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 얼굴 추적을 위한 사전단계로 컬러 정보와 부가적인 정보로 깊이 정보를 사용하여 얼굴을 효율적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다.