• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제10권3호
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• pp.105-111
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• 2006

A novel image quality evaluation method, which is based on combination of the rigorous grating diffraction theory and the ray-optic method, is proposed. It is applied for design optimization and, tolerance analysis of optical imaging systems implementing diffractive optical elements (DOE). The evaluation method can predict the quality and resolution of the image on the image sensor plane through the optical imaging system. Especially, we can simulate the effect of diffraction efficiencies of DOE in the camera lenses module, which is very effective for predicting different color sense and MTF performance. Using this method, we can effectively determine the fabrication tolerances of diffractive and refractive optical elements such as the variations' in profile thickness, and the shoulder of the DOE, as well as conventional parameters such as decenter and tilt in optical-surface alignments. A DOE-based 2M-resolution camera lens module designed by the optimization process based on the proposed image quality evaluation method shows ${\sim}15%$ MTF improvement compared with a design without such an optimization.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.751-756
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• 2012

본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제34권7호
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• pp.1985-1989
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• 2013

A simple colorimetric and fluorescent anion sensor 1 based on salicylimine showed a high selectivity and sensitivity for detection of cyanide in aqueous solution. The receptor 1 showed high selectivity toward $CN^-$ ions in a 1:1 stoichiometric manner, which induces a fast color change from colorless to orange and a dramatic enhancement in fluorescence intensity selectively for cyanide anions over other anions. Such selectivity resulted from the nucleophilic addition of $CN^-$ to the carbon atom of an electron-deficient imine group. The sensitivity of the fluorescence-based assay (0.06 ${\mu}M$) is below the 1.9 ${\mu}M$ suggested by the World Health Organization (WHO) as the maximum allowable cyanide concentration in drinking water, capable of being a practical system for the monitoring of $CN^-$ concentrations in aqueous samples.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.37-42
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• 2016

최근 센서 디바이스들의 기술이 발달하고 있다. 그에 따라 기기들의 크기가 소형화 되고 다양한 기능들을 적용 할 수 있다. 그 중에서도 영상처리 기술을 이용하여 사용자의 주거 공간의 상황을 주시하고 데이터베이스에 저장된 위험 상황을 탐지한다. 위험 상황을 탐지 할 경우 다른 통신 디바이스에게 정보를 전달하여 사용자에게 즉시 경보를 울릴 수 있도록 M2M 환경을 구축한다. 본 논문에서는 OpenCV의 색깔추적 알고리즘과 라즈베리파이를 이용해 M2M환경을 구축하고 사용자에게 화재 발생 시 경보를 울리고 후속조치에 대한 정보를 제공하는 솔루션을 소개하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.415-418
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• 2006

다양한 데이터에 대해 정확한 분석이 요구되는 분야가 증가하면서, 데이터를 효율적으로 가시화하는 방법에 대한 요구도 증가하고 있다. 분석에 효율적인 가시화란 데이터의 특성을 잘 표현함으로써 분석가가 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주는 것을 말한다. 이를 통해 데이터를 분석하는 시간을 줄이고 정확한 결과를 얻는데 도움을 준다. 본 논문에서는 가스 배관을 검사하기 위한 Geometry 피그（PIG:Pipeline Inspection Gauge)와 MFL 피그로부터 얻어지는 데이터를 다양한 방법으로 가시화하고 분석에 효과적인 가시화와 시스템의 구현에 대해 다룬다. 각 피그의 다중 센서를 통해 얻어온 데이터를 Line graph, Pseudo Color Image, 3D Surface, Polar View, 3D Pipeline View와 같은 다양한 방법으로 가시화하고 view들 간의 동기화 및 사용자 지정 view 배치를 통해 빠르고 정확한 분석을 가능하게 하는 여러 가지 방법에 대해 설명한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권2호
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• pp.140-146
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• 2011

This study was performed to develop a rapid test kit for pathogenic Salmonella in various samples. The rapid detection kit has been fabricated based on nitrocellulose lateral-flow strip. Colloidal gold and biotin conjugated Salmonella antibodies were used as a tag and a receptor, respectively. Manually spotted Salmonella antibody and Neutravidin on nitrocellulose membrane were used as test and control lines, respectively. Feasibility of the rapid kit to detect Salmonella typhimurium in samples were evaluated. The intensity of the color of the test line started to increase with the samples in which higher concentration of the cells were contained. The sensitivity of the sensor was $10^6$ cfu/mL Salmonella spiked in PBS. Also, the rapid test kit could detect $10^6$ cfu/mL of Salmonella in chicken meat extract.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.703-705
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• 2003

A comparison was made between the chlorophyll a and suspended solid (SS) retrievals from OSMI and SeaWiFS sensor to chlorophyll a and SS values determined with the standard method during the NFRDI's research cruises. The percentage of organic and inorganic materials from the SS was calculated to study the contribution of turbid water in the northern part of the East China Sea. The open sea waters in the Kuroshio regions of the East China Sea showed relatively higher concentration of volatile SS. However, towards the northwestern part of the East China Sea, the situation became much more optically different with the non-volatile SS from the Yangtze river and the sea bottom sources in the sea in winter and spring seasons. Furthermore, in order to indirectly detect low salinity water with high turbidity, which related to the Yangtze river using remote sensed data from the satellites, a comparison between the results of the band ratio(nLw 490nm/nLw 555nm) of SeaWiFS (OSMI) and the distribution of low salinity around the Jeju Island was presented.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.331-336
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• 1999

The optical sensors of Electro-Optical Camera (EOC) and Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI) aboard the Korea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT) will be placed in a sun synchronous orbit in 1999. The EOC and OSMI sensors are expected to produce the land mapping imagery of Korean territory and the ocean color imagery of world oceans, respectively. Utilization of the EOC and OSMI data would encompass the various fields of science and technology such as land mapping, land use and development, flood monitoring, biological oceanography, fishery, and environmental monitoring. Readiness of data support for user community is thus essential to the success of the KOMPSAT program. As part of testing such readiness prior to the KOMPSAT launch, we have performed the preliminary acceptance test for the KOMPSAT data processing system using the simulated EOC and OSMI data sets. The purpose of this paper is to demonstrate the readiness of the KOMPSAT data processing system, and to help data users understand how the KOMPSAT EOC and OSMI data are processed and archived. Test results demonstrate that all requirements described in the data processing specification have been met, and that the image integrity is maintained for all products. It is however noted that since the product accuracy is limited by the simulated sensor data, any quantitative assessment of image products can not be made until actual KOMPSAT images will be acquired.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2000년도 추계학술대회논문집
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• pp.207-217
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• 2000

In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.