• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.50-59
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• 2006

제안된 소방설비는 기존 P형과 R형 시스템에 비해 결선량이 P형 대비 74[%]로 획기적으로 줄고, 비 숙련자도 결선이 쉬워 공기와 인건비를 줄일 수 있고, 수신기나 중계기 등의 부가적인 장치가 없어도 안정적으로 동작될 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 소방효과는 R형과 동일하나 물의 사용 양이나 화재 추적 등에 탁월한 기능이 있으며, 사람의 개입 없이 대피유도나 화재진압 정도를 스스로 조절함으로써 얻을 수 있는 무형적 이익과 공사비 절감 및 공기단축 등 유형적 이익을 통해 제안된 시스템이 아주 효과적임을 판단할 수 있었다. 특히 화재진행 상황에 따라 대응정도를 다르게 수행하므로 현재와 같은 유비쿼터스 환경에서 인간의 개입을 최소화하며, 효율을 극대화함으로써 차세대 소방 시스템으로서의 기능을 충분히 갖춘 시스템으로 발전이 가능하다.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.113-121
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• 2011

본 연구에서는 기하학적 정보를 바탕으로 생성된 유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 서로 다른 공간자료에서 교차되는 후보 매칭 쌍을 추출하고, CRITIC방법을 이용하여 연동 기준별 가중치를 자동으로 생성하여 선형조합으로 추출된 후보매칭 쌍 간의 형상유사도를 측정하였다. 이때, 훈련자료에서 조정된 상자도표의 특이점 탐색을 적용하여 도출된 임계값 이상인 경우가 매칭 쌍으로 탐색된다. 제안된 방법을 이종의 공간자료(수지치도 2.0과 도로명주소 기본도)의 일부지역에 적용한 결과, 시각적으로 형상이 유사하고 교차되는 면적이 넓은 건물객체가 매칭 되었으며, 통계적으로 F-Measure가 0.932로 높게 나타났다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권22호
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• pp.9927-9931
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• 2014

The objectives of this study were to examine serum periplakin expression in patients with urothelial carcinoma of the urinary bladder and in normal controls, and to examine relationships with clinicopathological findings. Detection of serum periplakin was performed in 50 patients and 30 normal controls with anti-periplakin antibodies using the automatic dot blot system, and a micro-dot blot array with a 256 solid-pin system. Levels in patients with urothelial carcinoma of the urinary bladder were significantly lower than those in normal controls (0.31 and 5.68, respectively; p<0.0001). The area under the receiver-operator curve level for urothelial carcinoma of the urinary bladder was 0.845. The sensitivity and specificity, using a cut-off point of 4.045, were 83.7% and 73.3%, respectively. In addition, serum periplakin levels were significantly higher in patients with muscle-invasive cancer than in those with nonmuscle-invasive cancer (P = 0.03). In multivariate Cox proportional hazards regression analysis, none of the clinicopathological factors was associated with an increased risk for progression and cancer-specific survival. Examination of the serum periplakin level may play a role as a non-invasive diagnostic modality to aid urine cytology and cystoscopy.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.101-106
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• 2017

In this paper, we present Emergency exit signs are installed to provide escape routes or ways in buildings like shopping malls, hospitals, industry, and government complex, etc. and various other places for safety purpose to aid people to escape easily during emergency situations. In case of an emergency situation like smoke, fire, bad lightings and crowded stamped condition at emergency situations, it's difficult for people to recognize the emergency exit signs and emergency doors to exit from the emergency building areas. This paper propose an automatic emergency exit sing recognition to find exit direction using a smart device. The proposed approach aims to develop an computer vision based smart phone application to detect emergency exit signs using the smart device camera and guide the direction to escape in the visible and audible output format. In this research, a CAMShift object tracking approach is used to detect the emergency exit sign and the direction information extracted using template matching method. The direction information of the exit sign is stored in a text format and then using text-to-speech the text synthesized to audible acoustic signal. The synthesized acoustic signal render on smart device speaker as an escape guide information to the user. This research result is analyzed and concluded from the views of visual elements selecting, EXIT appearance design and EXIT's placement in the building, which is very valuable and can be commonly referred in wayfinder system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.347-350
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• 2007

본 연구는 무선 센서네트워크를 활용하여 환자 또는 고령자를 위한 ECG, 활동량 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 심전도 변화는 사람의 활동, 뛰거나 걷기 등의 움직임에 따라 조금씩 변화한다. 그래서 종종 자세, 행동에 따른 ECG변화의 기록은 중요시되며 이를 위해 매일 활동하는 환자의 활동 모니터링 시스템이 필요하다. ECG와 활동량 데이터는 자동 알림기능을 지원하는 시스템에 저장되고 긴급 상황 발생 시 보다 빠르게 초기 활동을 할 수 있게 한다. 몸에서 계측된 ECG 데이터와 활동량 데이터는 무선 센서네트워크를 통해 베이스테이션과 연결된 서버에 전송되며 서버에서 비정상적 상황을 판별시 발생 의사의 PDA 또는 서버에 데이터를 전송한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1372-1382
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• 1999

B-ISDN과 같은 초고속 네트워크에서 전송오류의 주요원인은 과잉밀집 상태에 있어서의 버퍼 오버플로우이며 이로 인해 셀손실을 야기한다. 기존의 통신 프로토콜은 손실된 패킷이나 전송에러들을 다루기 위해 ARQ와 같이 오류탐지와 재전송 기법을 사용하고 있으나 이러한 ARQ 방법들은 재전송으로 인한 전송 지연시간이 매우 크기 때문에 초고속 네트워크에서는 적합하지 않다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 줄이기 위하여 B-ISDN에서 Forward Error Correction(FEC)를 이용하여 셀손실 회복방법의 셀손실율을 수치적으로 분석하였다. FEC 기법은 Two-state Markov 모델인 셀손실 프로세스 모델을 기초한 성능평가에서 상당한 낮은 셀손실율을 나타내었으며 ATM 네트워크에 인터리빙의 적용은 버스티한 트래픽을 랜덤(random)하게 배열하게 함으로서 셀손실율을 개선할 수 있음을 보이고 있다. 이러한 요소들은 향후 오류제어 기법 설계시 고려해야 할 주요요소로 사용될 수 있다. 또한 IP-over-ATM 네트워크에서 신뢰성 있는 IP 패킷의 전달을 위하여 FEC 기법의 효과에 관한 성능을 분석하고 평가하였다. 본 성능평가의 결과로 FEC 기법은 IP-over-ATM 환경에\ulcorner 신뢰성이 있는 IP 전달을 위한 해결책을 제시한다.

• 인지과학
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• 제25권1호
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• pp.51-71
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• 2014

본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.500-503
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• 2006

To adjust the discrepancy between Light Detection and Ranging (LIDAR) strips, previous researches generally have been conducted using conjugate features, which are called feature-based approaches. However, irrespective of the type of features used, the adjustment process relies upon the existence of suitable conjugate features within the overlapping area and the ability of employed methods to detect and extract the features. These limitations make the process complex and sometimes limit the applicability of developed methodologies because of a lack of suitable features in overlapping areas. To address these drawbacks, this paper presents a methodology using area-based algorithms. This approach is based on the scheme that discrepancies make complex the local height variations of LIDAR data whithin overlapping area. This scheme can be helpful to determine an appropriate transformation for adjustment in the way that minimizes the geographical complexity. During the process, the contour tree (CT) was used to represent the geological characteristics of LIDAR points in overlapping area and the Iterative Closest Points (ICP) algorithm was applied to automatically determine parameters of transformation. After transformation, discrepancies were measured again and the results were evaluated statistically. This research provides a robust methodology without restrictions involved in methods that employ conjugate features. Our method also makes the overall adjustment process generally applicable and automated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1202-1205
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• 2005

This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.868-874
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• 2014

This paper proposes a novel mapping algorithm in Omni-directional Vision SLAM based on an obstacle's feature extraction using Lucas-Kanade Optical Flow motion detection and images obtained through fish-eye lenses mounted on robots. Omni-directional image sensors have distortion problems because they use a fish-eye lens or mirror, but it is possible in real time image processing for mobile robots because it measured all information around the robot at one time. In previous Omni-Directional Vision SLAM research, feature points in corrected fisheye images were used but the proposed algorithm corrected only the feature point of the obstacle. We obtained faster processing than previous systems through this process. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we remove the feature points of the floor surface using a histogram filter, and label the candidates of the obstacle extracted. Third, we estimate the location of obstacles based on motion vectors using LKOF. Finally, it estimates the robot position using an Extended Kalman Filter based on the obstacle position obtained by LKOF and creates a map. We will confirm the reliability of the mapping algorithm using motion estimation based on fisheye images through the comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.