• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.29-30
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• 2018

전 세계적으로 급증하고 있는 에너지 수요로 인해 오일, 가스 등의 에너지 생산 매체를 운송 할 수 있는 수송 수단인 배관에 대한 수요도 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 배관을 장시간 사용할 경우 노후화로 인해 발생되는 파공은 배관에 흐르는 유체 누설의 원인이 되고, 나아가서 경제 및 재난 피해를 야기할 수 있다. 따라서 다양한 배관 누설 검출 기술들이 개발되고 있는 추세이며, 이를 위해서는 신뢰성 있는 결함 모사 데이터의 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 데이터 수집을 위해 배관의 누설 상황을 모사 할 수 있는 테스트베드를 제어하고, 테스트베드에서 데이터를 안정적으로 취득할 수 있는 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템을 제안한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.3
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• pp.105-110
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• 2008

The cross-section data are generally used for hydraulic and hydrologic modeling. However, when the detailed data of river channel are required, it is not available to use because of too wide distance of the offset between cross-sections. Also, the actual form of river channel cannot be reflected with the general interpolation methods which is considering straight line between acquired points. The aim of this paper is to present an algorithm which is to interpolate point using bilinear method and to estimate random cross-section between two surveyed cross-section data. And it is supposed that the proposed algorithm can be able to offer available data for hydraulic and hydrologic modeling.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.63-67
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• 1999

This study investigated the management environment of medium and small business by examining the role of medium and small business in national economics, the change in management condition, and the problems in quality and technique. Also we analyzed problems in the past quality control activity of our medium and small business, and examined the driving direction and intorduction method of QM. And to understand the effect of manager's concern in quality management to observe the quality system before and after introduction of QM A target for this investigation is the medium and small business which has introduced QM through ISO 9000.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.387-392
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• 2005

최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.544-546
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• 2003

홍채인식 기술에서 홍채영역 추출 방법은 필요한 데이터를 추출, 변환하는 과정에서 발생하는 홍채정보의 손실을 최소화하는데 그 목적이 있다. 그러나 기존의 홍채인식에서 사용되는 홍채영역 추출 방법은 초기 눈 영상 획득 시 얻은 영상의 눈 기울기가 일정하다는 가정에 기초하거나, 하나의 홍채 데이터를 기준으로 삼고, 다른 홍채데이터를 비교하여 기울기를 보정하기 때문에 동일인에게서 취득한 영상이라 하더라도 영상간의 기울기가 크다면 두 홍채 데이터의 공통된 특징 역시 상대적으로 적거나 차이가 날 수밖에 없다. 결국, 이는 실제 필드에서 사용할 시스템의 인식률에 영향을 줄 수밖에 없다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, 눈 영상 내에서 내안각을 찾아내고 이를 기준으로 하여, 눈 영상의 특정 부분에서 일정한 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.596-601
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• 2003

위성영상으로부터 수계영역을 분류하는 일은 홍수관련 분석을 위해서 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 홍수 발생시 취득된 RADARSAT 영상을 이용해서 산악지역의 수계영역의 분류를 목적으로 하였다. SAR 영상은 능동적 영상취득을 수행하므로 광학영상에 비해서 수계영역이 확실하게 나타나는 반면에 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡현상이 발생한다. 본 연구에서는 RADARSAT 영상으로부터 수계영역의 분류를 위해 방사보정, 그림자 효과제거, 고도자료 및 경사도 자료의 활용 등의 경우로 구분하여 연구를 수행하였다. 그 결과 RADARSAT 영상만을 활용할 경우 분류의 정확도에 한계를 보였으며, RADARSAT 영상에 지형정보를 추가로 활용함으로서 정확한 수계영역을 분류할 수 있었다. 특히 RADARSAT 영상과 경사도 자료를 동시에 활용하여 수계지역을 분류하는 것이 가장 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.491-493
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• 1998

영상인식은 최근 시각정보의 중요성과 영상을 취득장비의 발달, 처리기술의 향상으로 여러 분야에서 그 중요성과 활용도가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 도심지 항공 영상에서 자동표적인식에 관한 문제에서 탐색 물체 주변에 건물들이 밀집되어 있고, 배경이 존재하는 경우에서 fused 분할 방법을 이용하여 기존의 에지 기준 방법인 허프 변환, 에지연결 등에서 발생하는 군집화 문제점을 해결하다. 취득환경의 차이에 다른 농도치 차이를 BCT 방법으로 정규화하여 유사도 기준치로 편차오차를 계산하여 인식하였다. 실험에서는 다양한 탐색물체를 대상으로 회전, 이동, 신축 등의 복합적인 변형에 대하여 불변적으로 인식한 결과를 보였으며, 영상 정합, 컴퓨터 비전, 영상 분석, 영상 이해등의 분야에 적용 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.595-596
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• 2016

열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.123-128
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• 2004

최근 디지털 카메라(Digital camera), 다중/고분광 영상(Mumltispectral/Hyperspectral image), LiDAR(Light Detection and Ranging), InSAR(Interferometric SAR)와 같이 지상을 보다 상세하고 높은 정확도로 지상을 매핑할 수 있는 센서들이 출현하고 있다. 이러한 다양한 정보 취득 자료를 충분히 활용하여 통합하기 위해서는 영상에 대하여 정확한 기하보정 또는 정사영상의 제작과 LiDAR 자료와 같은 경우 평면위치의 오차를 조정하여 다중자료들 간의 정확한 지형보정(Coregistration)이 필요하다. 본 연구에서는 AIR-MS 자료를 이용하여 즉, 항공기로부터 취득한 LiDAR(Height와 강도(Intensity) 자료), digital camera을 통합하고, 기존의 컬러항공사진 및 1:1000 수치지도를 이용하여 3D GIS 자료의 생성을 시도하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.720-723
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• 2017

돼지 호흡기 질병은 돈사에 막대한 경제적 손실을 초래하는 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 저비용으로도 구축이 가능한 소리 센서 기반의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안하며, 특히 잡음 환경에서도 강인한 시스템의 구성에 초점을 두었다. 제안하는 시스템은 먼저, 돈사 내의 소리 센서로부터 취득한 돼지 소리를 2차원 회색조 이미지로 변환한다. 이후, 잡음에 강인한 성능을 보이는 Dominant Neighborhood Structure(DNS) 알고리즘을 이용하여 질감정보를 추출한다. 마지막으로, 이미지 분류에서 그 성능이 이미 입증된 딥러닝의 대표적 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 사용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 분류한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지 소리를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 96%가 넘는 안정적인 시스템임을 확인하였다.