• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.46 no.11
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• pp.911-920
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• 2018

In this study, we performed a study to track the angle between the guided weapon and the target by using the strap-down image seeker, and constructed a test bed that can simulate it visually. This paper describes a method to maintain high-performance feature distribution in the implementation of sparse feature tracking algorithm such as Lucas Kanade's optical flow algorithm for target tracking using image information. We have extended the feature tracking problem to the concept of feature management. To realize this, we constructed visual environment using Unity3D engine and developed image processing simulation using OpenCV. For the co-simulation, dynamic system modeling was performed with Matlab Simulink, the visual environment using Unity3D was constructed, and computer vision work using OpenCV was performed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.9
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• pp.1-9
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• 2008

In this paper, we proposed automatic face detection and tracking which is robustness in rotation. To detect a face image in complicated background and various illuminating conditions, we used face skin color detection. we used Harris corner detector for extract facial feature points. After that, we need to track these feature points. In traditional method, Lucas-Kanade feature tracker doesn't delete useless feature points by occlusion in current scene (face rotation or out of camera). So we proposed the estimation function, which delete useless feature points. The method of delete useless feature points is estimation value at each pyramidal level. When the face was occlusion, we deleted these feature points. This can be robustness to face rotation and out of camera. In experimental results, we assess that using estimation function is better than traditional feature tracker.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.434-436
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• 2006

In a visual driver-assistance system, separating moving objects from fixed objects are an important problem to maintain multiple hypothesis for the state. Color and edge-based tracker can often be "distracted" causing them to track the wrong object. Many researchers have dealt with this problem by using multiple features, as it is unlikely that all will be distracted at the same time. In this paper, we improve the accuracy and robustness of real-time tracking by combining a color histogram feature with a brightness of Optical Flow-based feature under a Sequential Monte Carlo framework. And it is also excepted from Tracking as time goes on, reducing density by Adaptive Particles Number in case of the fixed object. This new framework makes two main contributions. The one is about the prediction framework which separating moving objects from fixed objects and the other is about measurement framework to get a information from the visual data under a partial occlusion.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.984-987
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• 2014

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적으로 입력되는 영상에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 대표적으로 사용하는 SIFT와 SURF 알고리즘보다 성능이 좋은 Ferns 알고리즘을 사용하고 Optical Flow Tracker를 이용하여 차량의 위치를 추적한다. 신뢰도를 높이기 위해서 이전 프레임에서 학습되지 않은 특징에 대해 지속적으로 학습하여 새로운 학습결과를 도출하여 업데이트한다. 기존의 차량 검출 알고리즘보다 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Ferns에 의한 학습과 Optical Flow Tracking의 상호작용으로 높은 매칭률과 효율성을 보였다.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.65 no.12
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• pp.2103-2108
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• 2016

Energy saving is as important as developments of green energy and alternative energy. This paper describes design of hybrid type streetlight for railway station with renewable energy as photovoltaic, wind, secondary battery. In designing hybrid type streetlight for railway station, generation energy with renewable energy and reliability is strongly needed to meet the demand of railway station. In order to achieve the high performance of a streetlight, photovoltaic, wind and secondary battery system, PV tracker, monitoring and GUI system with logging function are designed. To verify of performance of hybrid type streetlight for railway station, we have demonstration test to get of generation energy and flow of energy and the results are present in this paper.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2468-2470
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• 2003

비주얼 서보잉이란 로봇팔 등과 같은 제어기의 폐루프에서 입력단에 영상을 이용하는 것이다. 영상에 나타난 정보는 특징점을 통해 얻을 수 있으며, 매시간 이 특징점의 위치를 추적함으로써 제어기의 출력값을 결정한다. Optical flow를 이용하는 가나데 특징점 추적기는 특징점 추적기 중에서 성능이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 가나데 특징점 추적기를 이용하여 실시간으로 로봇팔을 제어하고 결과를 분석하도록 한다. 실험에 이용되는 로봇팔은 전체 6축이며 기존의 5축 상용로봇의 end-effector에 ccd카메라를 좌우로 회전가능하도록 기구부를 추가하였다. 6DOF를 갖도륵 변형된 로봇팔을 기구적으로 분석하고 자코비안을 획득한 후, 로봇팔의 end-effector에 설치된 카메라를 통하여 특정 영상이 얻어지도록 로봇의 end-effector의 속도를 생성해내고, 자코비안의 역행렬을 통해 로봇의 각 관절을 제어하는 과정을 기술하고 분석한다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.32 no.3
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• pp.11-18
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• 2012

To expect accurately the maximum power of solar cell module under various installation conditions, it is required to know the performance characteristics like temperature dependence. Today, the PV (photovoltaic) market in Korea has been growing. Also BIPV (building integrated photovoltaic) systems are diversified and become popular. But thermal dependence of PV module is little known to customers and system installers. In IEC 61215,a regulation for testing the crystalline silicon solar cell module, the testing method is specified for modules. However there is limitation for testing the module with diverse application examples. In extreme installation method, there is no air flow between rear side of module and ambient, and it can induce temperature increase. In this paper, we studied the roof type installation of PV module on the surface of one-axis tracker system. We measured temperature on every component of PV module and compared to open-rack structure. As a result, we provide the foundation that explains temperature characteristics and NOCT (nominal operation cell temperature) difference. The detail description will be specified as the following paper.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.158-158
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• 2020

국내외 기상이변으로 인한 하천허용유량의 초과가 많이 일어나고 있다. 이때 사람이 직접 도섭으로 하천의 정보 대한 정보를 취득하기 어렵기 때문에 간접적인 방법으로의 정보취득이 중요시 되어야 한다. 그에 따른 방법으로 주입식의 표면부자를 활용한 방법이나, PIV 기법을 활용한 표면영상유속계측법을 이용한 유속측정방법 등이 있다. 하지만 이런 표면영상유속계측법은 영상의 변위가 커지게 되어 시간간격 설정에 대한 어려움 등이 있고, 표면부자법의 경우 표면 유속을 대변 할 수 있을지에 대한 분석연구가 필요하다. 따라서 이러한 표면 영상 유속계측법과 표면부자의 수표면 유속 측정 능력 등을 분석하여 GPS 전자부자의 활용성을 확인해 보고자 하였다. Lab-Scale 수로에서 GPS전자부자를 입자로 활용하여 주입 후 흘러가는 부분을 영상촬영하고, LS-PIV 기법을 활용하여 분석한 후 검증이 된 전자유속계 (FlowTracker)의 데이터를 참값으로 비교 분석하였다. LS-PIV 기법을 통해서 GPS 전자부자의 표면 유속 측정 능력을 잘 검증해낸다면, 유속측정에 용이하고 접근성 및 안정성까지 확보할 수 있다. 더 나아가 홍수 시 사용뿐만 아니라, ADCP나 ADV로 측정이 불가능한 저수심·저유속의 중소하천에서도 적용할 수 있다. GPS전자부자의 지속적인 연구는 향후 하천 측정 시스템에 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.1
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• pp.40-49
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• 2007

In a visual driver-assistance system, separating moving objects from fixed objects are an important problem to maintain multiple hypothesis for the state. Color and edge-based tracker can often be 'distracted' causing them to track the wrong object. Many researchers have dealt with this problem by using multiple features, as it is unlikely that all will be distracted at the same time. In this paper, we improve the accuracy and robustness of real-time tracking by combining a color histogram feature with a brightness of Optical Flow-based feature under a Sequential Monte Carlo framework. And it is also excepted from Tracking as time goes on, reducing density by Adaptive Particles Number in case of the fixed object. This new framework makes two main contributions. The one is about the prediction framework which separating moving objects from fixed objects and the other is about measurement framework to get a information from the visual data under a partial occlusion.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.448-448
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• 2016

ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)는 유수의 흐름을 방해하지 않으면서 수중에 발사된 음파의 도플러 효과를 이용하여 유속과 유량을 측정하는 장비이다. ADCP는 하천을 횡단하면서 측정하는 장비이기 때문에 기존 유속-면적법에 비해 인력과 시간이 절감된다. 이러한 효율성 때문에 미국, 일본 등 외국뿐 아니라 우리나라에서도 점차 활용이 증가하고 있다. 특히 수위와 유량이 급격하게 변화하여 신속한 측정이 필요한 지점이나, 유속계를 이용한 유량측정이 곤란한 대하천에서 널리 사용되고 있다. ADCP는 미국을 중심으로 1980년대 말부터 하천 유량 측정에 도입된 후 여러 해 동안 현장에서의 적용성 평가가 이루어져 왔으며, 점차 적용이 확대되고 있는 실정이다. 국내에서도 1990년대 후반부터 ADCP가 도입되기 시작하여, 유량측정 기법 및 국내 하천에의 적용성에 대한 검토가 진행되어 왔으며, ADCP를 이용한 유량측정의 빈도와 활용범위가 점차 증가하고 있다. 국토교통부의 유량측정을 전담하고 있는 유량조사사업단의 2009년~2014년 측정장비별 측정성과를 살펴보면, 2009년 7.8%였던 ADCP 사용률은 2014년 27.8%로 약 3배 이상 증가하였으며, 2010년~2011년 4대강 공사로 인하여 사용률이 높아진 후, 2013년부터 본격적으로 사용된 것을 알 수 있다. ADCP뿐만 아니라 FlowTracker 역시 저유속 유량측정을 대체하고 있으며, 2009년 10.9%였던 FlowTraker와 ADCP 측정성과는 2014년 전체 측정성과의 56.2%를 차지하며, 기계식 유속계와 부자 측정성과를 넘어서고 있다. 홍수기(7월~8월) 측정성과를 살펴보면, 2009년 9.3%였던 ADCP 사용률은 2014년 31.8%로 전체 측정성과와 유사한 증가폭을 나타냈으며, 2012년 이후 사용률이 급증하고 있는 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 국내 유량측정 사업에 사용률이 급격하게 증가하고 있는 ADCP의 활용 현황 및 문제점 등을 분석하여 향후 ADCP를 이용한 유속 및 유량측정의 체계적인 활용 및 측정기법의 개선에 활용하고자 한다.