• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1693-1694
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• 2006

Reliable frequency estimation is important for active power control, load shedding and generator protection. Thereby, frequency estimation is researched and some algorithms is proposed. This paper analyzed strength and weakness of each algorithms through comparative analysis of frequency estimation. Used algorithms are Zero Crossing detection, Discrete Fourier Transformation, Least Error Squares.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1147-1155
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• 2013

본 연구에서는 걸음 검출 알고리즘들의 걸음 검출률과 걸음 검출 결과를 상호 비교 분석할 수 있는 걸음검출 분석기를 구현하였다. 걸음 검출 분석기는 3축 가속도 센서의 데이터를 SVM 연산을 통하여 연속적인 에너지값으로 변환하고 걸음 측정 장치들에 사용되고 있는 걸음 검출 알고리즘들을 적용하여 걸음 검출결과를 동시에 비교할 수 있도록 함으로써 걸음 검출의 과정과 검출 형태, 그리고 정확성을 분석할 수 있게 하였다. 이를 위하여 걸음 검출 분석기는 에너지값을 에너지 파형 그래프로 나타내고, 걸음 검출 알고리즘을 에너지값에 적용하여, 걸음으로 검출된 Peak값들과 위치를 확인하고, 실제 걸음이 정상적으로 검출되지 않은 경우에는 원인을 시각적으로 분석할 수 있도록 하였다. 또한 걸음 검출 알고리즘마다 걸음 검출에 적용된 임계값을 그래프화하여 같이 표시함으로써, 걸음으로 인정되지 않는 경우에 사용된 임계값을 바로 확인하고, 이를 통하여 적절한 임계값을 구하는 수식의 조정에 필요한 요소들을 파악하는 데에 도움이 될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구현된 걸음 검출 분석기는 여러 걸음 검출 알고리즘을 수평적으로 비교, 분석함으로써 측정 장치에 가장 적합한 걸음 검출 알고리즘을 선택하거나, 기존의 걸음 검출 알고리즘의 성능 개선 방안을 파악하는 데에 효과적으로 활용할 수 있으므로 걸음 검출 알고리즘에 대한 연구, 또는 걸음 측정 장치의 설계에 폭넓게 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1763-1770
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• 2023

고해상도 위성영상 시계열 데이터 확보가 쉬워져 이를 활용한 변화탐지 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 위성영상 화소 및 객체 단위 변화탐지 알고리즘 뿐만 아니라, 최근 딥러닝 기술을 적용한 알고리즘 등 다양한 방안이 연구되고 있다. 이런 유용한 결과의 활용도를 높이기 위한 QGIS 플러그인 기반 시스템 구축 방안을 제시하고 실 구축 사례를 제시한다. 제안한 시스템은 관심지역에 대한 집중적인 변화탐지 모니터링을 위한 시스템이며, 향후 개발할 알고리즘의 편리한 시스템 확장 방안을 제시한다. 더 나아가 변화탐지 연구결과 현업화의 기본 구조를 제시하여 위성영상 활용 시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.263-271
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• 2022

In this paper we present an overview of damage diagnosis algorithms that have been developed over the past two decades using vibration signals obtained from structures. Then, the paper focuses primarily on algorithms that can be used following an extreme event such as a large earthquake to identify structural damage for responding in a timely manner. The algorithms presented in the paper use measurements obtained from accelerometers and gyroscope to identify the occurrence of damage and classify the damage. Example algorithms are presented include those based on autoregressive moving average (ARMA), wavelet energies from wavelet transform and rotation models. The algorithms are illustrated through application of data from test structures such as the ASCE Benchmark structure and laboratory tests of scaled bridge columns and steel frames. The paper concludes by identifying needs for research and development in order for such algorithms to become viable in practice.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5594-5615
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• 2019

Malicious social robots, which are disseminators of malicious information on social networks, seriously affect information security and network environments. The detection of malicious social robots is a hot topic and a significant concern for researchers. A method based on classification has been widely used for social robot detection. However, this method of classification is limited by an unbalanced data set in which legitimate, negative samples outnumber malicious robots (positive samples), which leads to unsatisfactory detection results. This paper proposes the use of generative adversarial networks (GANs) to extend the unbalanced data sets before training classifiers to improve the detection of social robots. Five popular oversampling algorithms were compared in the experiments, and the effects of imbalance degree and the expansion ratio of the original data on oversampling were studied. The experimental results showed that the proposed method achieved better detection performance compared with other algorithms in terms of the F1 measure. The GAN method also performed well when the imbalance degree was smaller than 15%.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.200-203
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• 2006

Cloud detection algorithm is being developed as major one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-1R and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithm and preliminary test result of both algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.43-52
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• 2011

시대가 발전함에 따라 초고층 건물들이 도처에 세워지고 밀집되어 있다. 이러한 건물에 화재가 발생되면 발화지점 근처로 불이번지면서 대형화재의 위험성이 높아지고 이에 따른 인명 및 재산 피해가 증가한다. 따라서 이런 대형화재를 예방하고 피해를 최소화하기 위해서 화재를 미연에 감지하는 화재감지 기술에 대한 필요성이 높아지고 있다. 화재를 감지하기 위해 열감지기, 연기감지기, 불꽃감지기 등을 사용하는 방법이 있으나 본 논문에서는 감시 카메라에서 들어오는 입력 영상을 분석하여 화염과 연기를 초기에 감지하는 화재감지 시스템의 최근 연구 동향을 알아보고자 한다. 또한 이러한 화염과 연기 감지 알고리즘들을 다양한 형태의 동영상을 이용하여 구현 및 성능을 평가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.239-246
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• 2015

영상기반 객체 검출은 지능형 CCTV 시스템을 구현하는데 있어 기본적인 기술이다. 객체 검출을 위하여 다양한 특징점과 알고리즘이 개발되었으나, 성능에 비례하여 계산량이 많다. 본 논문에서는 GPU와 CPU를 활용하여 객체 검출 알고리즘의 성능을 비교하였다. 일반적으로 보행자 검출에 널리 사용되고 있는 Adaboost 알고리즘과 SVM 알고리즘을 각각 CPU와 GPU에 맞도록 구현하고 동일 영상에 대하여 검출 처리 속도를 비교하였다. Adaboost 알고리즘과 SVM 알고리즘에 대하여 처리 속도를 비교한 결과 GPU가 CPU에 비하여 약 4 배 정도 빠른 처리를 할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권7호
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• pp.27-34
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• 2005

Iterative detection은 additive white Gaussian noise(AWGN) channel의 경우 interleaver들을 포함한 조합유한상태머신(concatenated Finite State Machine)들에 대해 근사적으로 optimal solution에 가깝다는 것이 입증되었습니다. 수신단에서 정확한 채널 상태 정보(perfect channel state information)가 얻어질 수 없는 경우 adaptive Iterative detection이 시간적으로 변하거나 또는 부정확한 채널 변수를 다루기위해 필요합니다. Iterative detection과 adaptive iterative detection대한 기본 building block은 각각 Soft-Input Soft-Output (SISO)와adaptive SISO (A-SISO)입니다. SISO와 A-SISO의 complexity은 state memory나 channel memory에 비례해서 지수적으로 증가합니다. 본 논문에서는 Reduced State SISO (RS-SISO) 알고리즘이 A-SISO의 complexity 감소를 위해 적용되어 fading ISI channel을 통한 serially concatenated CPM의 성능이 adaptive iterative detection을 이용하면 터보 코드 같은 성능을 나타내는 것과 또한 RS-A-SISO system이 큰 iterative detection gain을 가지는 것을 보였습니다. RS-A-SISO 알고리즘에 대한 다양한 design option들의 성능을 평가하였으며 성능과 complexity를 비교하였습니다. 또한 보통 AWGN 채널에서 사용되어지는 density evolution 분석기법이 주파수 선택적인 페이딩 채널에서 RS-A-SISO 시스템에서도 좋은 분석기법임을 보였습니다

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1243-1244
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• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.