• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 정기총회 및 창립40주년기념 학술대회 학회본부
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• pp.463-468
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• 1987

In this paper, a high impedance fault detection on 22.9kV multigrounded distribution system that has been very difficult by any existing conventional protective relaying systems is studied. Because the fault current is very low, it cannot be distinguished from neutral current caused by load unvalanced on multigrounded distribution system. We developed the new and best algorithms of high impedance ground fault detection. This algorithms are 'the even order power method, even order ratio method', 'and even order ratio varience method'. Using this algorithms, a detection device for high impedance faults is constructed and tested in the laboratory. And continually, it is installed and has been tested in KEPCO substations.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제25권4호
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• pp.69-74
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• 2012

본 논문은 소프트웨어 클러스터링 기법과 커뮤니티 검출 기법의 비교를 통하여 아키텍쳐 모듈 복원 프로세스에 커뮤니티 검출 알고리즘의 적용가능성을 제시한다. 또한, 대표적인 클러스터링 알고리즘과 커뮤니티 검출 알고리즘의 값과 나눠진 모듈간의 상관관계와 차이점을 분석한다. 이를 통하여 커뮤니티 검출 알고리즘이 소프트웨어 아키텍쳐 모듈 뷰 복원에 활용되어질 수 있다는 몇 가지 근거를 제시하였고, 기존의 클러스터링 결과와 커뮤니티 알고리즘의 결과치를 비교함으로써, 서로의 결과 데이터가 어떠한 연관성을 가지는지 제시하였다.

• 한국표면공학회지
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• 제56권6호
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• pp.353-370
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• 2023

Corrosion detection and analysis is a very important topic in reducing costs and preventing disasters. Recently, image processing techniques have been widely applied to corrosion identification and analysis. In this work, we briefly introduces traditional image processing techniques and machine learning algorithms applied to detect or analyze corrosion in various fields. Recently, machine learning, especially CNN-based algorithms, have been widely applied to corrosion detection. Additionally, research on applying machine learning to region segmentation is very actively underway. The corrosion is reddish and brown in color and has a very irregular shape, so a combination of techniques that consider color and texture, various mathematical techniques, and machine learning algorithms are used to detect and analyze corrosion. We present examples of the application of traditional image processing techniques and machine learning to corrosion detection and analysis.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1828-1836
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• 2015

객체 추적 알고리즘들은 객체 인식 결과를 이용한 관심영역 설정을 통해 영상 전체에 대한 연산이 수행되는 것을 방지하여 연산량을 줄일 수 있다. 따라서 객체 인식 알고리즘의 정확한 객체 검출은 객체 추적에서 매우 중요한 과정이다. 고정된 카메라를 기반으로 하여 이동하는 객체를 검출 하는 방법으로 배경 차 알고리즘이 널리 사용되어왔고 많은 연구에 의해 배경 모델링 방법이 개선되면서 배경 차 알고리즘의 성능이 개선되었으나 여전히 정확하지 못한 배경 모델링에 의한 객체 오검출의 문제를 가진다. 이에 본 논문에서는 제스쳐 인식에 주로 사용되는 모션 히스토리 이미지 알고리즘을 배경 차 알고리즘과 융합하여 기존의 배경 차 알고리즘이 가지는 문제점을 극복할 수 있는 다중 이동객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 융합 과정 추가로 수행시간이 다소 길어지나 실시간성을 만족하며 기존의 배경 차 알고리즘에 비해 높은 정확도를 가짐을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권10호
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• pp.561-572
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• 2002

분산시스템에서는 어느 한 사이트가 전체 시스템의 상태 정보를 알 수 없기 때문에 분산 교착상태의 발견은 어려운 문제로 알려져 왔다. 본 논문은 분산 교착상태의 발견 및 해결을 위한 시간 효율적인 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 시작노드는 교착상태 발견을 위한 메시지를 전파하고 이에 대한 응답 정보로부터 wait-for graph를 구축한다. 제시한 알고리즘은 기존에 비해 교착상태를 발견하는데 걸리는 시간을 반으로 단축시키는 장점이 있다. 또한 대부분의 연구결과가 단지 알고리즘의 시작노드가 교착상태에 속하였는지의 여부를 판단할 수 있는 것과는 달리 본 알고리즘은 알고리즘을 수행하는 모든 노드들에 대해 그같은 결과를 말해준다. 이러한 특성으로 인해 교착상태는 보다 신속히 발견될 수 있다. 더우기 이제까지 교착상태의 해결에 대해 무관심하였거나 알고리즘의 시작노드를 중지시킴으로써 해결하였던 것에 반해 본 알고리즘은 효율적이고 상세한 교착상태 해결방법을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.1266-1275
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• 2019

With increasing criminal rates and number of CCTVs, much attention has been paid to intelligent surveillance system on the horizon. Object detection and tracking algorithms have been developed to reduce false alarms and accurately help security agents immediately response to undesirable changes in video clips such as crimes and accidents. Many studies have proposed a variety of algorithms to improve accuracy of detecting and tracking objects outside tunnels. The proposed methods might not work well in a tunnel because of low illuminance significantly susceptible to tail and warning lights of driving vehicles. The detection performance has rarely been tested against the tunnel environment. This study investigated a feasibility of object detection and tracking in an actual tunnel environment by utilizing YOLOv3 and Kernelized Correlation Filter. We tested 40 actual video clips to differentiate pedestrians and motorcycles to evaluate the performance of our algorithm. The experimental results showed significant difference in detection between pedestrians and motorcycles without false positive rates. Our findings are expected to provide a stepping stone of developing efficient detection algorithms suitable for tunnel environment and encouraging other researchers to glean reliable tracking data for smarter and safer City.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2197-2210
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• 1998

In the grand alliance (GA) HDTV receiver, a coherent detection is empolyed for coherent demodulation of vestigial side-band (VSB) signal by using frequency and phaselocked loop(FPLL) operating on the pilot carrier. Additional phase tracking loop (PTL) employed to track out phase noise that has not been removed by the FPLL in theGA system. In this paper, we propose an algorithm for phase detection which utilizes a weighting function. The simplest implementation of the proposed algorithm using te sign of the Q channel component can be tractable by imposing a phase detection gain to the loop gain. It is obserbed that the propsoed algorithm has a robust characteristic against the performance of the digital filters used for Q channel estimation. A second goal of this paper is to introduce a gain control algorithm for the PTL in order to provide an effective implementation of the proposed phase detection algorithm. And we design the PTL through the realization of the simplified digital filter for H/W reduction. The proposed algorithms and the designed PTL are evaluated by computer simulation. In spite of using the simplified H/W structure, simulation results show that the proposed algorithms outperform the coventional PTL algorithms in the phase detection and tracking performance.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.367-372
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• 2006

Cloud detection algorithm is being developed as primary 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-IR 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 algorithms and preliminary test results of both algorithms.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.411-414
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• 2009

화재로 인해 많은 물적 인적 피해가 발생한다. 본 연구에서는 영상처리기법과 고속의 DSP 프로세서 기술 그리고 IT 기술을 활용하여 발화 초기에 화재를 인식하고 경보를 발생하여 화재에 조기 대응하는 화재 검출 알고리즘을 실장한 지능형 화재검출 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 시스템의 화재 검출 알고리즘은 화염검출과 연기검출 알고리즘으로 구성되어진다. 화염 또는 연기만 발생하는 경우에는, 각각의 경보를 관리용 컴퓨터에 전송한다. 화염과 연기가 동시에 발생하면 화재경보를 발생하도록 하였다. 다양한 환경에서의 실제 실험을 통해 오작동 없이 잘 동작하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.330-337
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• 2022

Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.