• 한국항해항만학회지
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• 제30권10호
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• pp.779-785
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• 2006

선박의 충돌회피 방법을 제시하는 관점에 있어, 두 선박의 조우각도에 따라 속력이 충분히 고려되어야 할 것이다. 하지만 선박의 충돌회피를 위해 새롭게 연구된 근접상황 선박충돌회피지원 모델의 안전경계영역(Safe-Guard Ring) 설정은 본선과 상대선박의 속력비가 약 1.7이하로 제한되어 있으므로 제한된 범위 이외의 경우에서 충돌 위험이 존재 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 두 선박이 조우하는 각도 및 속력을 고려한 안전경계영역 설정을 연구함으로써 안전한 충돌회피 조종을 위한 선박충돌회피모델을 제시하고자 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.52-59
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• 2009

현대의 레이더는 큰 클러터 환경에서 동작하기 위해 넓은 동적 영역을 요구한다. ADC(Analog-to-Digital Converter)가 발생시키는 스퓨리어스(spurious) 신호는 넓은 동적 영역을 구현하는데 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 ADC의 비선형 특성에 따른 능동 위상 배열 레이더 수신기의 이득을 분석하였다. ADC SFDR(Spurious Free Dynamic Range)은 시스템이 요구하는 동적 영역을 한정하고, 제한된 영역내에서 ADC SNR(Signal-to-Noise Ratio) 손실을 고려하여 ADC 동적 영역을 설정하였다. 그리고 계산된 능동 위상 배열 레이더의 안테나단 출력 잡음 전압과 ADC 입력 잡음 전압을 비교하여 수신기의 이득을 구하였다. 끝으로 응용 예제를 통한 전체적인 내용을 살펴보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.55-60
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• 2011

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정할 근육 영역으로 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역을 기반으로 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 368개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.418-424
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• 2014

본 논문에서는 영상감시 시스템을 위한 감시영역 입력방법을 제안한다. 이동물체의 침입 여부는 감시영역과 비교를 통해 이루어지므로 이를 입력하는 방법은 영상감시의 가장 기본적인 기능이다. 기존의 방법은 각 카메라 별로 획득된 영상을 기반으로 감시영역을 설정하기 때문에 감시영역의 크기. 카메라 수, 카메라 위치 등 감시환경의 변화에 대응하기 어려운 단점이 있다. 제안하는 입력방법은 위성지도를 기반으로 감시영역 전체를 다각형으로 정의하고, 이를 각 카메라 환경으로 변환하는 접근방법을 사용한다. 이 방법의 특징은 감시환경에 독립적이라는 점이다. 다각형의 정점의 수를 n이라 하면 침입탐지 수행시간은 O(n)의 복잡도를 보인다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 3D 시뮬레이션을 수행하였으며, 각 카메라 수와 위치에 무관하게 입력된 감시영역을 재사용할 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제17권3호
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• pp.129-136
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• 2014

전자 탐사는 신호원의 파형에 따라 주파수 영역과 시간 영역법으로 나누어진다. 주파수 영역과 시간 영역은 수학적으로 Fourier 변환 관계에 있으므로, 주파수 영역 자료를 Fourier 변환하여 시간 영역 자료를 얻어낼 수 있다. 즉, 시간 영역 전자 탐사의 모델링 자료는 주파수 영역에서 수행한 모델링 자료의 적절한 변환을 통해 얻어질 수 있다. 따라서 주파수-시간 영역 변환은 전자 탐사에서 매우 중요한 부분이다. 분산 전개법(DEM)은 신속하고 효과적인 주파수-시간 영역 변환 기법 중의 하나이다. 분산 전개법에서는 전자기장은 분산 함수와 분산 시간의 급수로 전개하며, 분산 시간은 주어진 주파수 자료에 의해 결정된다. 특히 적정 분산 시간의 설정은 분산 전개법의 정확성을 결정하는 주요 요소이다. 이 연구에서는 급수 전개에 의해 얻어진 주파수 영역 자료의 오차를 최소화하는 방법을 사용하여 적정 분산 시간의 설정 방법을 개발하였다. 반무한 공간 및 2층 구조 모델에 대하여 이 방법을 적용한 결과, 분산 전개법은 상당히 넓은 시간 대역에서 정확한 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.416-426
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• 2003

본 논문은 시스템 공학의 인식에 관련된 여러 분야에서 널리 쓰이는 클러스터링 기법인 Expectation-Maximization의 초기값 설정문제에 관하여 새로운 방법을 제안한다. 기존의 임의로 지정하는 랜덤한 초기치 선정 문제점을 지적하고, 새로이 제안하는 균등 영역 분할과 분할 된 데이터의 통계적 특성을 이용한 초기치 설정 방법을 사용한 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 EM에서 초기값 설정 방법으로 랜덤한 설정 방식의 약점을 보완하기 위하여 K-means 방법을 많이 사용하고 있다. 하지만, K-means 초기치 설정 방법도 근본적인 문제는 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제의 하나의 해결 방안으로 논문이 제안한 균등 분할 및 통계적 특성을 이용한 초기치 선정의 방법을 EM 알고리즘에 적용하였다. 제안된 방법은 기존보다 EM 알고리즘의 특성을 극대화하는 방향으로 더 좋은 결과를 가져온다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성을 제안한 초기치 선정 방법을 적용한 EM과 기존 EM의 시뮬레이션 결과를 비교 분석하여 그 우수성을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.583-585
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• 2012

본 논문은 웹카메라를 이용하여 얼굴이 바라보고 있는 방향을 인식하는 시스템을 제안한다. 얼굴 검출 방법으로 Haar-like Face Detect를 이용하여 얼굴을 검출하고 전체 이미지에서 검출된 얼굴 영역만을 관심영역으로 설정하여 Haar-like Eye Detect를 이용하여 눈 영역을 검출하였다. 검출된 눈 위치에 대한 평균값으로 얼굴이 왼쪽 방향을 보고 있는지 오른쪽 방향을 보고 있는지를 판단하였다. 제안된 방법의 실험 결과, 얼굴 및 눈 영역을 비교적 정확하게 검출하였으며 계산된 눈 위치를 이용하여 얼굴 방향 인식에 대해서 우수한 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.99-102
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• 2016

교통표지판 검출 및 인식은 차량의 자율주행 및 ADAS (Advanced Driver Assistance System)의 필수적인 요소이다. 교통표지판의 각종 표식을 인식하기 위해서는 먼저 교통표지판 영역을 검출해야 하며, 이 작업은 통상적으로 교통표지판에 포함된 빨간색을 추출하는 컬러 필터링을 통해 이루어진다. 하지만 차량 영상에 나타나는 색상 성분은 태양광의 방향이나 날씨 등에 상당한 영향을 받으며 이러한 조도 환경은 차량이 주행하게 되면 시간적으로도 수시로 변화한다. 더군다나 사용하는 카메라의 내부적인 특성에 따라서도 색상 성분의 분포가 달라지기 때문에 컬러 필터링을 위한 임계값은 고정값을 사용하기 보다는 적응적으로 변화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 조도 환경과 다양한 카메라 종류에 따라서 영상 내 교통표지판의 빨간색 성분의 분포를 분석하고 이를 바탕으로 임계값을 가변적으로 설정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안 방법을 적용하면 고정된 임계값을 사용한 방법보다 조도변화에 강인하게 교통표지판 영역을 검출할 수 있음을 확인하였다.