• 전자공학회논문지SC
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• 제39권1호
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• pp.42-50
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• 2002

본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위한 신경회로망기반 다중고장모델을 이용한 고장감지 및 분류 방법을 제안한다. 시스템에 변화가 발생하면 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 고장감지를 위한 문턱값을 넘고, 고장이 감지되면 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.422-428
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.727-733
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• 2011

A new Korean standard for the determination of Cr(VI) in soils has been officially published as ES 07408.1 in 2009. This analytical method is based on the hot alkaline digestion and colorimetric detection prescribed by U.S. EPA method 3060A and 7196A. The hot alkaline digestion accomplished using 0.28 M $Na_2CO_3$ and 0.5 M NaOH solution (pH 13.4) at $90{\sim}95^{\circ}C$ determines total Cr(VI) in soils extracting all forms of Cr(VI), including water-soluble, adsorbed, precipitated, and mineral-bound chromates. This aggressive alkaline digestion, however, proved to be problematic for certain soils which contain large amounts of soluble humic substances or active manganese oxides. Cr(III) could be oxidized to Cr(VI) by manganese oxides during the strong alkaline extraction, resulting in overestimation (positive error) of Cr(VI). In contrast, Cr(VI) reduction by dissolved humic matter or Fe(II) could occur during the neutralization and acidic colorimetric detection procedure, resulting in underestimation (negative error) of Cr(VI). Futhermore, dissolved humic matter hampered the colorimetric detection of Cr(VI) using UV/Vis spectrophotometer due to the strong coloration of the filtrate, resulting in overestimation (positive error) of Cr(VI). Without understanding the mechanisms of Cr(VI) and Cr(III) transformation during the analysis it could be difficult to operate the experiment in laboratory and to evaluate the Cr(VI) results. For this reason, in this paper we described the theoretical principles and limitations of Cr(VI) analysis and provided useful guidelines for laboratory work and Cr(VI) data analysis.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1107-1115
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• 2019

산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은 NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을 보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를 통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는 결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1421-1431
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• 2005

입체음향을 구현하는 방법은 두 가지가 있으며, 5.1 채널과 같은 서라운드 시스템(surround system)을 이용하는 방법과 2 채널의 바이노럴 시스템(binaural system)을 이용하는 방법이 있다. 바이노럴 시스템은 사람이 두 귀를 이용하여 음상을 정위하는 원리를 이용하는 방법이다. 일반적으로 라우더 스피커 시스템에서 각 채널사이에 발생하는 크로스토크(crosstalk)는 본래의 입체음향을 재생하기 위해서는 제거되어야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 머리의 움직임을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 청취자의 머리 움직임을 제대로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴과 눈의 영역 검출을 기본으로 한다. 얼굴 검출은 이미지의 밝기 값을 이용하고 눈 검출은 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한다. 청취자의 머리가 움직일 때 얼굴 영역과 눈 사이의 경계선의 길이가 변한다. 이 정보를 이용하여 머리 움직임을 추정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 +10오차 범위 내에서 머리의 움직임을 효율적으로 추정하는 것을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.1-11
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• 2008

전단빌딩에 발생한 손상 추정에 있어서 대상 구조물의 물성치를 가정하고 이상화한 모델을 이용한 역해석이 필요하다. 강성행렬을 이용하는 고전적인 손상추정 방법에 비해 유연도 행렬을 이용한 손상추정은 구조물의 저차모드를 이용하기 때문에 비교적 정확한 값을 계산할 수 있기 때문에 더 효과적으로 알려져 있다. 이 논문에서는 손상추정을 위한 알고리즘으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 도입하였고, 구조 응답에서 취득할 수 있는 유연도 행렬을 이용하여 역해석을 통한 손상추정 기법을 소개하고 있다. 제안된 손상추정 기법은 전단빌딩의 강성에 대한 정확한 정보가 없는 상황에서 전단빌딩의 손상으로 인한 실제 강성변화량을 추정하도록 하였다. 더불어 open source code인 OPENSEES를 이용하여 전단빌딩 수치해석을 통해 제안된 손상추정 기법의 효율성을 검증하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.3073-3078
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• 2011

Driverless Train Control System has been recently introduced and commercialized in Korea. It is expected that the vehicle with driverless operation system will be used in new lines such as Sinbundang line soon. Therefore it is necessary to change the system operation and conception of the existing train operation system and the necessity of driverless vehicle monitoring system meeting a new paradigm is rising. In order to dispel concerning about safety issues caused by driverless train operation, the importance to establish vehicle error detection, useful fault diagnosis and rapid action plans is higher than ever. For this, efficient and higher level of vehicle supervision & control system should be essentially supported. In this study, remote driverless vehicle monitoring system using by radio communication is suggested to be used for monitoring and controlling important parts of the vehicle and diagnose and take quick actions when vehicles are in trouble at control tower at real time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1319-1324
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• 2002

본 논문에서는 동영상의 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시하고자 한다. 움직임 객체를 추출하기 위해 공간영역의 그래디언트 차와 시간영역의 차를 이용하고, 이를 바탕으로 움직임 객체는 영역별 움직임 추정 기법에 의해 얻어진다 본 논문에서 제시된 기법의 모의실험 결과 우수한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.313-321
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• 2017

One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1C호
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• pp.44-53
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• 2005

본 논문에서는 무인 감시 시스템의 안정적인 성능을 위해서 배경 장면에서 일정 영역 내에서 반복적인 움직임이 발생하는 경우와 급격한 조도 변화가 발생한 경우에 이동물체 검출 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경 영상을 초기화하기 위하여 배경 장면을 프레임 샘플링한 후, 샘플링 된 프레임들을 블록으로 각각 분할하여 각 블록 화소의 총 휘도 값을 계산하였다. 배경 영상의 초기화는 시간적으로 인접된 프레임들 사이에 동일 위치에 놓인 블록의 최대 휘도 값과 최소 휘도 값만을 선택하여 배경 프레임을 각각 재구성 하여 배경 기준 영상으로 놓았다. 이동물체 검출은 현재 영상 프레임을 블록으로 분할하여 각 블록 내의 화소들의 총 휘도 값을 계산하고, 계산된 값이 초기화 된 두 장의 기준 영상의 휘도 범위를 벗어나면 이동물체가 존재하는 블록으로 결정하고, 벗어나지 않으면 배경으로 판단하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 실내 및 실외 환경에서 사람과 자동차를 대상으로 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 제안한 방법의 에러율이 기존 방법들의 에러율보다 $0.01{\%}$에서 $20.33{\%}$까지 작아졌고 이동물체 검출율은 제안한 방법이 기존 방법보다 $0.17{\%}$에서 $22.83{\%}$까지 향상되어 제안한 방법의 우수함을 보였다.