• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.46.2-46.2
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• 2021

We present solar event auto detection using deep-learning-based object detection algorithms and DeepSDO event dataset. DeepSDO event dataset is a new detection dataset with bounding boxed as ground-truth for three solar event (coronal holes, sunspots and prominences) features using Solar Dynamics Observatory data. To access the reliability of DeepSDO event dataset, we compared to HEK data. We train two representative object detection models, the Single Shot MultiBox Detector (SSD) and the Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) with DeepSDO event dataset. We compared the performance of the two models for three solar events and this study demonstrates that deep learning-based object detection can successfully detect multiple types of solar events. In addition, we provide DeepSDO event dataset for further achievements event detection in solar physics.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.357-367
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• 2012

이 논문에서는 초분광 영상으로부터 이상값을 탐지하기 위해 자료 변환 기반 특징 추출과 선정 및 국소적 자기상관지수를 이용하는 2단계 방법론을 제안한다. 초분광 영상이 제공하는 중복된 분광 정보들의 축약을 위해 우선적으로 주성분 변환과 3차원 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그리고 축약된 자료 변환 기반 특징을 대상으로 왜도와 국소적 왜도 비율을 함께 고려하여 이상값 탐지를 위한 유효 특징을 선정하였다. 최종적으로 기존 분광 정보만을 이용하는 이상값 탐지 방법론들에 공간 자기상관성을 함께 고려할 수 있도록 국소적 자기상관지수(LISA)를 이상값 탐지 방법론으로 적용하였다. 제안 방법론의 적용성 평가를 위해 항공 CASI 자료를 대상으로 한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 기존 분광 정보만을 고려하는 RX detector나 고유값 기반 주요 주성분만을 이용하는 경우에 비해 유효 특징 선정과 연계된 LISA 통계값이 높은 탐지 능력을 나타내었다. 또한 3차원 웨이브렛 변환 기반 저주파와 고주파 특징들을 결합한 경우가 유효 주성분을 사용하는 경우에 비해 가장 높은 탐지 성능을 나타냈다.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제7권1호
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• pp.30-34
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• 2006

Recently, there has been an increasing demand for computer-vision-based inspection and/or measurement system as a part of factory automation equipment. In general, it is almost impossible to check the fault of all parts, coming from part-feeding system, with only manual inspection because of time limitation. Therefore, most of manual inspection is applied to specific samples, not all coming parts, and manual inspection neither guarantee consistent measuring accuracy nor decrease working time. Thus, in order to improve the measuring speed and accuracy of the inspection, a computer-aided measuring and analysis method is highly needed. In this paper, a computer-vision-based pipe inspection system is proposed, where the front and side-view profiles of three different kinds of pipes, coming from a forming line, are acquired by computer vision. And the edge detection is processed by using Laplace operator. To reduce the vision processing time, modified Hough transform is used with clustering method for straight line detection. And the center points and diameters of inner and outer circle are found to determine eccentricity of the parts. Also, an inspection system has been built so that the data and images of faulted parts are stored as files and transferred to the server.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.113-118
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• 2010

주행 중인 자동차 타이어의 손상을 검출하기 위해 타이어에서 발생하는 초음파 신호에 대한 스플릿 스펙트럼 처리 알고리즘을 연구하였다. 스플릿 스펙트럼의 최대값을 추정하는 알고리즘을 사용하여 정상적인 타이어와 손상 물질에 의해 손상된 타이어에 대한 처리 결과를 비교하였다. 자기상관함수를 이용한 결과, 실험에 사용된 손상된 타이어에서는 주행속도 50km/h 일 때 162.9ms, 100km/h 일 때 84.81ms 주기로 손상 특이점을 검출 할 수 있었으며, 이에 의해 자동차 주행속도에 따른 손상 특징 점의 주기성을 이용하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상 판단이 가능하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.454-458
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• 2016

일반적으로 원단 후가공시 원단의 가장자리를 핀으로 고정하게 되는데, 이때 원단의 고정 부분의 흠집으로 인해 감긴 원단의 포장 보관 시 변사부분이 부풀어 올라 전체적으로 원단의 변형이 발생한다. 원단의 변형 및 손상은 섬유제품의 품질 저하로 이어지기 때문에 원단 변사부분의 검출은 원단 마무리 가공에서 반드시 필요하다. 본 연구에서는 원단제조시 제품의 품질을 좌우하는 자동 변사 커팅(auto selvage cutting)시스템에 사용하는 비접촉식 변사검출 센서를 연구하였다. 이를 위해 32개의 센서를 2.5mm 간격으로 배열하여 감지하는 센서시스템을 개발하였고 이변사검출센서 시스템으로 실제 변사 검출이 가능한 것을 실험으로 확인 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.449-458
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• 2011

불법 오물 투기는 정부가 당면한 시급한 문제들 중의 하나이다. 최근 들어 관련기관들은 실시간으로 연속적으로 수질의 상태를 감지 할 수 있는 화학적 산소요구량 자동측정기를 강과 하천 등에 설치하고 있다. 본 논문에서는 시계열 간섭모형을 이용하여 화학적 산소요구량 자동측정기로부터 발생하는 데이터를 분석하여 투기시점이라고 여겨지는 이상점을 탐지하는 알고리즘을 R언어를 이용하여 구현한다. R을 이용한 알고리즘을 통해 단계별 계산에서 수동 작업을 피할 수 있기 때문에 알고리즘의 자동화를 달성할 수 있고, 한 단계 더 나아가 모의실험에서 사용될 수 있을 것이다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.872-898
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• 2007

전동차 자동검사 장치의 하나인 판타그라프 습판마모 자동측정 시스템은 첨단 기술인 머신비젼 기법을 이용하여 습판체의 마모상태를 검수자의 육안검사 없이 마모량과 교체시점 등을 판단하는 시스템이다. 본 논문에서는 우천시 빗물로 인한 노이즈(Noise)가 영상에 입력되어 판타그라프 습판의 에지(Edge)를 검출하는데 영향을 미쳐 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 노이즈 제거를 위해 평활화(Smoothing) 처리로서 필터링 기법을 적용한 평균 마스크(Averaging mask), 중간값 필터(Median filter) 기법을 사용하여 문제점 등을 확인하고, 머신비젼 기술에서 사용되는 영상측정에 있어 에지 추출(Edge Detection)이 노이즈의 영향을 받지 않고 안정된 결과를 획득할 수 있도록 유도하고자 한다.

• 자동차안전학회지
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• 제9권3호
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• pp.24-30
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• 2017

This paper presents the development of laser scanner based static obstacle detection algorithm for vehicle localization on lane lost section. On urban autonomous driving, vehicle localization is based on lane information, GPS and digital map is required to ensure. However, in actual urban roads, the lane data may not come in due to traffic jams, intersections, weather conditions, faint lanes and so on. For lane lost section, lane based localization is limited or impossible. The proposed algorithm is designed to determine the lane existence by using reliability of front vision data and can be utilized on lane lost section. For the localization, the laser scanner is used to distinguish the static object through estimation and fusion process based on the speed information on radar data. Then, the laser scanner data are clustered to determine if the object is a static obstacle such as a fence, pole, curb and traffic light. The road boundary is extracted and localization is performed to determine the location of the ego vehicle by comparing with digital map by detection algorithm. It is shown that the localization using the proposed algorithm can contribute effectively to safe autonomous driving.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.21-26
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• 2012

우리나라는 지난 20여 년 디지털 정보기술 강국을 지향해 왔지만 선진국에서 이미 투자를 시작한 양자 정보 과학 분야에 대한 연구 및 투자는 거의 이루어지지 않았으며, 양자 정보 통신 기술의 수준 또한 개발 선진국들에 비해 턱없이 부족한 상황이다. 최근, 양자역학에 기반을 두고 있는 양자 정보 처리 및 통신에 대한 연구가 세계적으로 활발히 진행 중이다. 90년대부터 본격화된 양자정보이론의 연구는 양자 컴퓨팅, 양자 통신, 양자 정보이론 등의 분야에서 발전해오고 있으며, 90년대 말에 이르러 양자 암호 통신 및 양자 알고리즘 등의 분야에서 큰 연구 성과를 나타내기 시작하였다. 본 논문에서는, 양자 통신 시스템에서 효율적인 양자 신호 전송 및 검출을 위해 직교 시퀀스를 이용한 효율적인 양자 신호 검출 방안에 대해 논하고자 한다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.129-143
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• 2021

This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.