• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.59-61
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• 2014

본 논문에서는 단일의 카메라로부터 획득한 영상에 있는 동공 중심을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 원에서 현의 수직이등분선은 그 원의 중심을 지난다는 사실을 이용하여 동공의 현을 찾고 동공 중심을 계산하는 것이다. 먼저 VPF(Variance Projection Function)을 이용해 일차적으로 동공 중심을 탐지한다. 탐지된 중심점을 기준으로 원을 탐색하여 정확한 동공 중심점을 찾는다. 실험을 통하여 제안한 방법은 높은 검출율과 처리시간 관점에서 우수함을 보인다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.5
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• pp.22-33
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• 2021

In the case of open phase faults caused by the disconnection of distribution feeders interconnected to a PV system, many problems can occur depending on the core type and wiring method of the grid-connected transformers. Moreover, open phase faults are difficult to detect because the open phase voltage of the existing protection relay (Open Phase Relay (47)) can be maintained, even though a disconnection fault occurred, depending on the wiring method and the iron core type of the grid-connected transformer for a PV system. Therefore, this paper proposes a novel algorithm to detect open phase faults by comparing the currents and phases between the primary and secondary sides of a grid-connected transformer. In addition, this paper presents the modeling of a distribution system and protection devices for detecting open phase faults using PSCAD/EMTDC S/W, and implements a test protection device for detecting open phase faults based on the above-mentioned modeling. The simulation and test results confirmed that the proposed algorithm is useful for detecting open phase faults according to the wiring method and iron core type of grid-connected transformer for a PV system because operation slope and unbalance rate of the primary current exceed the setting value (30[%]) of the protection device.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.2953-2960
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• 2014

In the field of image recognition, circle detection is one of the most widely used techniques. Conventional algorithms are mainly based on Hough transform, which is the most straightforward algorithm for detecting circles and for providing enough robust algorithm. However, it suffers from large memory requirements and high computational loads, and sometimes tends to detect incorrect circles. This paper proposes an optimal circle detection and approximation method which is applicable for inspecting fiber optic connector endface. The proposed method finds initial center coordinates and radius based on the initial edge lines. Then, by introducing the simplified K-means algorithm, the proposed method investigates a substitute-circle by minimizing the area of non-overlapped regions. Through extensive simulations, it is shown that the proposed method can improve the error rate by as much as 67% and also can reduce the computing time by as much as 80%, compared to the Hough transform provided by the OpenCV library.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.17 no.3
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• pp.321-328
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• 2019

The detection performances of the NaI(Tl), $LaBr_3$(Ce) and $CeBr_3$ scintillation detectors, which can be used to rapidly evaluate the major artificial radionuclides deposited on the soil surface in a nuclear accident or radiological emergency, were compared. Detection performance was assessed by calculating the minimum detectable activity (MDA). The detection efficiency of each detector for artificial radionuclides was semi-empirically determined using mathematical modelling and point-like sources having certified radioactivity. The background gamma-ray energy spectrum for MDA evaluation was obtained from relatively wide and flat grassland, and the MDA values of each detector for the major artificial radionuclides that could be released in nuclear accidents were calculated. As a result, the relative MDA values of each detector regarding surface deposition distribution at normal environmental radiation level were evaluated as high in the order of the NaI(Tl), $LaBr_3$(Ce), and $CeBr_3$ detectors. These results were compared based on each detector's intrinsic and measurement environment background, detection efficiency, and energy resolution for the gamma-ray energy region of the radionuclide of interest.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.177-186
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• 2001

A digital watermark Is a perceptually unobtrusive signal embedded in some multimedia asset such as an Image for copyright protection. In many cases watermark detection amounts to thresholding a correlation vague between a watermark and a received image. Watermarking detection schemes can be classified into two types. Type 1 is based on a correlation process that is applied to the difference between an original image and an input Image to be tested. Type 2 is based on a correlation process that is directly applied to an input Image. The type 1 fails to prove the rightful ownership, while type 2 has an advantage in terms of rightful ownership compared with type 1. However, type 2 has a problem that doesnt appear in type 1. The problem is that correlation between a watermark and an original Image to be watermarked is trio significant to be ignored, when it Is normalized by watermarks energy. In this paper, based on the analysis of the correlation, we propose a novel watermarking scheme to minimize the effect and also verify the performance of the proposed scheme by experiments.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.407-407
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• 2021

토양수분량은 그 양은 작지만 다양한 수문현상에 관여하는 주요한 수문인자 중 하나이다. 특히, 강우, 유출, 홍수 및 가뭄 등과 직접적인 연관이 있어 국내에서도 그 중요성이 점차 강조되고 있다. 일찍이 해외에서는 토양수분량 위성자료나 관측기기의 검증 및 교정을 위해 다수의 지상 관측소를 운영해왔으며, ISMN(International Soil Moisture Network)과 같은 기관을 통해 자료의 취합 및 품질관리, 배포 등도 활발하게 이루어지고 있다. 최근 국내에서도 최신 관측기기의 도입이나 수자원위성의 개발 등 토양수분량에 관한 연구가 점차 활발하게 이루어지고 있으며, 위성자료와 관측기기의 검증 및 교정을 위한 지상관측소도 점차 확대되고 있는 추세이다. 하지만, 국내 지상관측소는 현재 다양한 기관과 단체에 의해 운영되고 있으며, 품질관리 기준이 통일되어 있지 않아 자료의 접근 및 활용 측면에서 개선이 필요한 실정이다. 이에 한국수자원조사기술원은 국내 환경에 맞는 품질관리 기준을 제시하고, 자료의 접근성 및 활용성 개선의 토대를 마련하고자 품질관리 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 정량화된 품질관리 기준을 바탕으로 spike를 판별하는 알고리즘에 대한 성능평가를 다루고 있으며, 청미천 토양수분량 관측소 2020년 자료에 임의의 튀는 값(spike)을 추가하고, 해당 이상치의 검출여부를 확인하는 방식으로 진행되었다. 각각의 지점자료에서 강우사상 중 하강부, 무강우기간 중 하강부를 1개씩 선정하고, 해당 구간에 positive spike를 추가한 case와 negative spike를 추가한 case를 생성해 강우조건 및 spike 유형에 따른 검출성능 차이를 평가했다. 평가 결과, 강우기간 검출률 84.3%, 무강우기간 검출률 96.3%로 강우조건에 따른 성능차이가 명확하게 나타났으며, positive spike는 91.7%, negative spike는 88.9%로 spike 유형에 따른 검출성능차이는 미미했다. 강우조건과 spike 유형을 동시에 고려했을 때는 무강우기간의 positive spike가 98.2%로 가장 높은 검출률을 보인 반면에 강우기간의 negative spike는 83.3%로 가장 낮은 검출률을 보였다. 알고리즘이 검사시간대를 중심으로 24시간 동안의 토양수분량 변화를 감지하기 때문에 강우기간에 검출성능이 저하되는 것으로 판단되며, 이를 개선하기 위해선 강우사상에 따른 유동적인 window size 조절 알고리즘의 추가가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.07a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문에서는 전력품질 향상용 전력전자기기의 제어에 중요한 정보인 전원의 위상각을 검출하는 기존의 방법들에 대해서 먼저 알아보고, 그 중 불평형한 전원단 전압조건에서도 정확한 위상각을 검출할 수 있는 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL(Phase Locked Loop) 방법을 제안한다. 제안된 PLL 방법은 기존의 전역 통과 필터(APF, All Pass Filter)를 이용한 정상분 전압추출기 대신 전차원 상태관측기를 사용함으로써 불평형사고 발생 시 과도상태 응답특성을 개선하였다. 기존의 정상분 전압 추출 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 PLL 방법의 성능을 비교하기 위해, 전원단 전압에 불평형 사고 발생시 위상각을 검출하는 모의실험과 실험을 하였고, 이를 통해 기존의 전역 통과 필터를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법보다 제안된 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법의 과도상태 응답특성이 개선됨을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.584-587
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• 2010

이차원 바코드는 인식이 편리하고 영상의 변이나 손실에 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 이차원 바코드의 한 종류인 데이터매트릭스를 검출하고 인식하는 방법을 소개한다. 모바일 안드로이드 환경에서 빠른 속도로 검출 및 인식 과정을 수행하기 위해 JNI를 이용하여 C로 기능을 구현하였다. 먼저, 이차원 영상을 이진화한 후 연결 성분 탐색을 통해 바코드 후보영역을 추출한다. 그리고 직선을 검출하여 데이터매트릭스의 주요소인 L 인식 패턴과 타이밍 패턴을 찾는다. 각 패턴을 이용하여 바코드 영역의 꼭지점을 찾아낸 후, 회전이나 기울어짐을 정규화하여 정사각형 형태로 교정한다. 그 후, 타이밍 패턴을 기준으로 데이터 영역을 인식한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.637-639
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• 2022

장면 전환 검출을 위해 히스토그램 등 단일 특성만 고려할 경우 움직임이 많은 영상과 조명의 변화가 다양하거나 단조로운 색상으로의 장면 전환이 일어나는 영상에 검출이 어렵다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 프레임 간 색상 히스토그램을 비교 후, SURF를 적용하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.53-56
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• 2021

국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.