So, In-Mi;Han, Dae-Kyung;Kang, Sun-Kyung;Kim, Young-Un;Jong, Sung-tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.97-103
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2008
This study is to present a fainting motion recognizing method by using fish-eye lens images to sense emergency situations. The camera with fish-eye lens located at the center of the ceiling of the living room sends images, and then the foreground pixels are extracted by means of the adaptive background modeling method based on the Gaussian complex model, which is followed by tracing of outer points in the foreground pixel area and the elliptical mapping. During the elliptical tracing, the fish-eye lens images are converted to fluoroscope images. the size and location changes, and moving speed information are extracted to judge whether the movement, pause, and motion are similar to fainting motion. The results show that compared to using fish-eye lens image, extraction of the size and location changes. and moving speed by means of the conversed fluoroscope images has good recognition rates.
Kim, Jae-Woo;Lee, Dong-Goo;Kim, Tae-Jung;Lee, Jung-Ho;Kim, Sun-Jung;Choi, Sun;Hwang, Heon
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.173-173
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2017
드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다
Purpose: SAPHO syndrome is well known to various disease entities including synovitis, acne, pustulosis, hyperostosis and polyarthritis. The purpose of this study is to evaluate sicntigraphic findings and to compare with radiologic findings in SAPHO syndrome. Materials and Methods: Five patients (M:F=5.0, Age $22.8{\pm}4.78$ yrs) with SAPHO syndrome were enrolled in our study. All patients underwent whole-body bone scintigraphy with intravenous administration of 740 MBq of Tc-99m MDP. Among them, two patients were additionally perfomed SPECT of the spine to evaluate the location and extort of spinal lesion. Results: All patients were demonstrated abnormal increased uptakes in sternoclavicular joint (SC), sacroiliac joint (SI), and small joints of both hands. Among them, three patients were bilateral involvement (3/5) and two were unilateral (2/5) in SC. involvement of SI showed bilateral in four patients (4/5) and unilateral in one (1/5). SPECT images demonstrate that the lesion sites of the lumbar spine are more likely facet joints than vertebral bodies or pedicles. Conclusion: As SAPHO syndrome is the disease entity involved polyarticular joints with various dermatologic manifestations, the bone scintigraphy may be a very useful method to evaluate the location and extent of joint involvement, and to avoid inadequate surgical management or ineffective antibiotic treatment.
Kim, J.;Kim, J.;Choi, Y.;Chung, Y.;Park, D.;Kim, H.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.955-957
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2017
감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.
This paper proposes a novel upward-looking camera-based global localization using a ceiling image map. The ceiling images obtained through the SLAM process are integrated into the ceiling image map using a particle filter. Global localization is performed by matching the ceiling image map with the current ceiling image using SURF keypoint correspondences. The robot pose is then estimated by the coordinate transformation from the ceiling image map to the global coordinate system. A series of experiments show that the proposed method is robust in real environments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.6
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pp.536-541
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2015
In this paper, we propose a the image-based automatic flight control system for the mini drone. Automatic flight system with a camera on the ceiling and markers on the floor and landing position is designed in an indoor environment. Images from the ceiling camera is used not only to recognize the makers and landing position but also to track the drone motion. PC sever identifies the location of the drone and sends control commands to the mini drone. Flight controller of the mini drone is designed using state-machine algorithm, PID control and way-point position control method. From the, The proposed automatic flight control system is verified through the experiments of the mini drone. We see that known makers in environment are recognized and the drone can follows the trajectories with the specific ㄱ, ㄷ and ㅁ shapes. Also, experimental results show that the drone can approach and correctly land on the target positions which are set at different height.
Image-based 3D reconstruction is to restore the shape and color of real-world objects, and image sensors mounted on mobile platforms are used for positioning and mapping purposes in indoor and outdoor environments. Due to the increase in accidents in underground space, the location accuracy problem of underground spatial information has been raised. Image-based location estimation studies have been conducted with the advantage of being able to determine the 3D location and simultaneously identify internal damage from image data acquired from the inside of pipeline-type underground facilities. In this study, we studied 3D reconstruction based on the images acquired inside the pipe-type underground facility and reference data. An unmanned mobile system equipped with a stereo camera was used to acquire data and image data within a pipe-type underground facility where reference data were placed at the entrance and exit. Using the acquired image and reference data, the pipe-type underground facility is reconstructed to a geo-referenced 3D shape. The accuracy of the 3D reconstruction result was verified by location and length. It was confirmed that the location was determined with an accuracy of 20 to 60 cm and the length was estimated with an accuracy of about 20 cm. Using the image-based 3D reconstruction method, the position and line-shape of the pipe-type underground facility will be effectively updated.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.302-302
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2021
지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.
The frequency and risk of disasters are increasing due to environmental and social factors. In order to respond effectively to disasters that occur unexpectedly, it is very important to quickly obtain up-to-date information about target area. It is possible to intuitively judge the situation about the area through the image-map generated at high speed, so that it can cope with disaster quickly and effectively. In this study, we propose an image-map generation and visualization system from UAV images for real-time disaster monitoring. The proposed system consists of aerial segment and ground segment. In the aerial segment, the UAV system acquires the sensory data from digital camera and GPS/IMU sensor. Communication module transmits it to the ground server in real time. In the ground segment, the transmitted sensor data are processed to generate image-maps and the image-maps are visualized on the geo-portal. We conducted experiment to check the accuracy of the image-map using the system. Check points were obtained through ground survey in the data acquisition area. When calculating the difference between adjacent image maps, the relative accuracy was 1.58 m. We confirmed the absolute accuracy of the image map for the position measured from the individual image map. It is confirmed that the map is matched to the existing map with an absolute accuracy of 0.75 m. We confirmed the processing time of each step until the visualization of the image-map. When the image-map was generated with GSD 10 cm, it took 1.67 seconds to visualize. It is expected that the proposed system can be applied to real - time monitoring for disaster response.
In the early stage of sacroilitis, it is'difficult to detect sacroiliac(Sl) abnormalities by conventional plain X-ray even though there are characteristic symptoms of ankylosing spondylitis. 3 dimensional volume rendering from the CT image was performed to make an early de tection of the structural changes of Sl joint. 2 cases who had clinical impression of ankylosing spondylitis without sacroilitis in plane X-ray and 1 case of typical ankylosing spondylitis as well as 1 case of normal control were studied. The Sl Joints were separated and each joint surface of sacrum and ilium was independently reconstructed by a special 3D manipulation program. All 2 patiant who complained of inflammatory lower back pain with no abnormal findings in the plain X-ray showed structural changes in 3 dimensionally reconstructed surface Image of the Sl joint compared to the normal control. Authors tried several parameters, such as fourler analysis of each surface and the mean and variance of Sl joint gap. We couldn't tell the statistical significance because of the limited number of cases. However, the parameters showed difference according to the progression of disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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