• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.17 no.6
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• pp.616-624
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• 2013

When jamming signal is received, there would be malfunctions in GPS-based precise location systems. Especially, in aviation fields, these malfunctions may lead to more serious damages. Naturally, there are some research results about the prevention or location method for one jammer, but it is hard to identify and obtain measurements when multiple and various type signals are received. Therefore, we propose a method of identification and measurements acquisition algorithm in order to localize the multiple jammers which transmit CW, DSSS and SCW type signals. Also, a computer simulation is carried out so as to validate the feasibility of the proposed method by using MATLAB. From the simulation results, it is confirmed that the proposed method successfully identified the signal type and acquired the measurements of CW, DSSS and SCW type signals.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.2299-2304
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• 2010

A sensorless vector control of an induction motor provides a good performance in the middle and high speed region. However, in the low speed region, it is very difficult to implement the sensorless vector controller because the feeding voltage measured by the motor is very low. In this paper, we designed the sensorless vector controller of an induction motor using the estimate of the slip frequency. To verify the performance of the proposed controller, an experiment has been performed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.705-708
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• 2023

다중밀집 사고를 사전에 방지하기 위해 군중 밀집도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 기존 방법 중 일부는 군중 계수를 기반으로 군중 밀집도를 추정하거나 원근 왜곡이 있는 데이터를 그대로 학습한다. 이 방식은 물체의 거리에 따라 크기가 달라지는 원근 왜곡에 큰 영향을 받는다. 본 연구는 보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 알고리즘을 제안한다. 보행자의 깊이 정보를 계산하기 위해 편차가 적은 머리 크기를 이용한다. 머리를 탐지하기 위해 OC-Sort를 학습모델로 사용한다. 탐지된 머리의 경계박스 좌표, 실제 머리 크기, 카메라 파라미터 등을 이용하여 보행자의 깊이 정보를 추정한다. 이후 깊이 정보를 기반으로 밀도 맵을 추정한다. 제안 알고리즘은 혼잡한 환경에서 객체의 위치와 밀집도를 정확하게 분석하여 군중밀집 사고를 사전에 방지하는 지능형 CCTV시스템의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 더불어 보안 및 교통 관리 시스템의 효율성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.200-204
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• 2008

In this paper, to solve localization problem for out-door navigation of robotic vehicles, a particle filter based 3D object recognition framework that can estimate the pose of a building or its entrance is presented. A particle filter framework of multiple evidence fusion and model matching in a sequence of images is presented for robust recognition and pose estimation of 3D objects. The proposed approach features 1) the automatic selection and collection of an optimal set of evidences 2) the derivation of multiple interpretations, as particles representing possible object poses in 3D space, and the assignment of their probabilities based on matching the object model with evidences, and 3) the particle filtering of interpretations in time with the additional evidences obtained from a sequence of images. The proposed approach has been validated by the stereo-camera based experimentation of 3D object recognition and pose estimation, where a combination of photometric and geometric features are used for evidences.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.10 no.5
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• pp.421-427
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• 2005

A closed-loop sensorless stroke control system for a linear compressor has been designed. The motor parameters are identified as a function of the piston position and the motor current. They are stored in ROM table and used later for the accurate estimation of piston position. Also it was attempted to approximate the identified motor parameters to the 2nd-order surface functions. Some experimental results are given in order to show the feasibility of the proposed control schemes for linear compressors.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.592-594
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• 2002

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2005.07a
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• pp.535-537
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• 2005

최근의 산업용 서보 구동 응용 분야에서는 전 운전 영역에서 위치 추종에 대한 높은 정밀도와 빠른 응답 특성이 요구된다. 그러나 부하 외란은 시스템의 속도 응답 특성을 나쁘게 하여 위치 추종에 대한 빠른 응답 특성과 높은 정밀도를 기대하기 어렵게 만든다. 따라서 고성능 위치/속도 제어를 위해서는 부하 토크의 추정이 필수적이다. 본 논문에서는 SVR에 기반한 실시간 부하 토크 관측기를 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 SVR 학습을 통하여 부하 토크 관측기를 만들고, 운전 데이터로부터 부하 토크를 추정하여 실시간으로 전향 보상한다. 제안된 방법의 타당성을 위해 다양한 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2352-2354
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• 2001

본 논문에서는 컴퓨터의 사용자가 모니터의 스크린 상의 어느 곳을 바라보고 있는지 추정하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 적외선 LED와 CCD카메라를 이용하는 이 방법은 기존의 방법과 다르게 5개의 적외선 LED를 사용하는데 적외선의 반사에 의해 눈의 각막에는 네 개의 밝은 점들이 나타나고 이 점을 꼭지점으로 하는 사각형 안에서 동공의 중심이 움직인다는 사실을 이용한다. 이 방법은 눈의 3차원 위치, 카메라의 위치, 모니터의 위치에 따른 관계식을 구할 필요 없이 간단한 계산으로 눈의 응시점을 찾아낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 여기서는 이 방법을 소개하고 실험결과를 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1419-1420
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• 2015

본 연구는 무구속 신장측정 기초연구로 웹캠을 기반으로 한 무구속 신장측정 시스템을 모델링하고 실험을 통해 가능성을 평가한다. 시스템 모델링은 웹캠의 수직화각, 피사체까지의 거리, 웹캠의 높이, 웹캠 해상도 등을 고려하여 수행되었다. 개발된 모델의 정확도는 실제높이를 마커로 표시하고, 획득된 영상에서 마커를 추출한 뒤 실제높이를 추정하는 방법으로 평가 되었다. 실험에서 마커는 150 cm부터 200 cm까지 5 cm 간격으로 위치하였다. 결과적으로 영상기반으로 추정된 높이는 실제 높이를 과추정(over-estimated)하며, 높이에 따라 -4.5% ~ -1.6%의 오차율을 가지는 것으로 나타났다. 하지만, 오차율이 높이와 일관된 비례양상을 보여 보상 파라미터를 통해 정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 보였다.