• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.375-380
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측 지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1081-1088
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망을 기반으로 CCTV 이미지를 통한 해무 탐지 방법을 제안한다. 학습에 필요한 자료로 시정 1km 기준으로 총 11개의 항만 또는 해수욕장(부산항, 부산신항, 평택항, 인천항, 군산항, 대산항, 목포항, 여수광양항, 울산항, 포항항, 해운대해수욕장)에서 수집된 해무와 해무가 아닌 이미지 10004장을 랜덤 추출하였다. 전체 10004장의 데이터셋 중에 80%를 추출하여 합성곱 신경망 모델 학습에 사용하였다. 사용된 모델은 16개의 합성곱층과 3개의 완전 연결층을 가지고 있으며, 마지막 완전 연결층에서 Softmax 분류를 수행하는 합성곱 신경망을 활용하였다. 나머지 20%를 이용하여 모델 정확도 평가를 수행하였고 정확도 평가 결과 약 96%의 분류 정확도를 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1635-1640
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• 2017

본 논문에서는 싱글 야외 영상에서 날씨 분류를 위한 계층적 이미지 트리 모델을 정의하고, 영상의 밝기와 k-평균 세분화 영상을 이용한 날씨 분류 알고리즘을 제안하였다. 계층적 이미지 트리 모델의 첫 번째 레벨에서 실내와 야외 영상을 구분하고, 두 번째 레벨에서는 야외 영상이 주간, 야간 또는 일출/일몰 영상인지를 밝기 영상과 k-평균 세분화 영상을 이용하여 판단하였다. 마지막 레벨에서는 두 번째 레벨에서 주간 영상으로 분류된 경우 에지 맵과 안개 율을 기반으로 맑은 영상 또는 안개 영상인지를 최종 추정하였다. 실험 결과, 날씨 분류가 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었으며, 제안하는 방법이 주어진 영상에서 효과적으로 날씨 특징이 검출됨을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권4호
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• pp.450-463
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• 2006

본 연구에서는 극궤도 위성 Aqua/Terra에 탑재된 MODIS 복사계와 정지궤도 위성 GOES-9의 2년간 관측 자료를 이용하여, 한반도 10개 공항 지역에 대한 안개 탐지 가시 경계값 및 적외 경계값을 각각 $0.65{\mu}m$에서의 반사율($R_{0.65}$) 그리고 $3.7{\mu}m$와 $11{\mu}m$ 밝기온도 간의 차이(T3.7-11)에서 계절별로 유도하였다. 이들 경계값이 두 종류 위성에서 서로 다르게 나타나는 원인을 조사하기 위하여, 수도권 지역에 대한 극궤도 및 정지궤도 위성들의 동시 관측 자료를 이용하여 주야간 청천과 안개 시에 다음 변수들을 비교분석하였다; $3.7{\mu}m$ 밝기온도($T_{3.7}$), $11{\mu}m$ 밝기온도($T_{11}$), 그리고 $T_{3.7-11}$. 주간 경우에는 $R_{0.65}$도 사용되었다. 위 변수들은 공간 분포에서 두 위성 간에 0.5 이상의 유의적인 상관을 보였다. 이 분석에서 두 위성 간에 경계값 차이는 $3.7{\mu}m$ 채널 파장대 불일치 뿐만 아니라 공간 분해능 불일치에도 기인하였다. 한편 GOES-9에서 유도된 안개 탐지 경계값은 청주 공항을 제외한 한반도 9개 공항의 안개 및 청천 시에 대한 통계적인 검증에서 주간에 약 60%, 그리고 야간에는 약 70%의 정확도를 보였다. 그러나 정확도는 여명, 안개층 위에 상층운 존재, 강수 동반, 그리고 짧은 지속 시간 하에서 발생하는 안개에 대하여 감소하였다. 안개 탐지에 사용되는 세 채널의 광학적인 특성을 조사하기 위하여, 파장에 따른 복사휘도 및 반사율의 민감도가 수치 실험을 통하여 여러기상 상태 하에서 분석되었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.76-80
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• 2018

In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.85-94
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• 2023

북한에 의한 위협이 증대되고 있는 엄중한 안보 상황에서 우리 군은 첨단기술을 활용한 GOP 과학화 경계시스템의 성능개량 사업을 통해 병력 절감 효과를 추구하고 있다. GOP 과학화 경계시스템이 인구절벽에 따른 병역자원 감소에 대한 효과적인 대안이 되기 위해서는 높은 탐지 및 식별률이 보장되어야 하고, 오탐율을 획기적으로 개선함으로써 병력의 개입이 최소화되어야 한다. 그런데, 현(現) GOP 과학화 경계시스템의 경우 양호한 기상환경에서는 비교적 높은 탐지 및 식별률을 보장하지만, 강우 및 안개 등의 악천후 상황에서의 성능은 다소 부족한 것으로 알려져 있다. 이를 극복할 수 있는 대안으로 악천후 시에도 물체를 탐지할 수 있는 레이더 기반 경계시스템이 하나의 대안으로 제시되고 있는데, 본 논문은 2021년 신속시범획득사업을 통해00사단에서 운용 중인 레이더 기반 AI 과학화 경계시스템의 악천후 상황에서의 효과성을 검증하고 이를 통해 향후 GOP 과학화 경계시스템의 발전 방향을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.837-839
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• 2012

안개가 발생하였을 시 운전자는 시야가 확보되지 않아 운전에 어려움을 가지게 되고 이 경우 교통사고의 발생 확률이 매우 높다. 이러한 사고를 줄이고 운전자의 안전을 확보하기위한 방안으로는 운전자에게 현재의 상황을 인지하여 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문에서는 안개가 발생할 경우 사고를 방지하기 위해 차량 안전 시스템을 이용하여 적절한 경고 및 제어를 하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 차량외부에 설치된 습도, 조도 센서로부터 수집된 정보를 자동차 내부의 안개검출 시스템 컨트롤러에서 조건을 확인한 후 영상장비를 이용하여 최종적으로 안개가 발생하여 운전자의 시야가 확보되지 않을 경우 이벤트를 발생시키는 시스템이다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• 제24권E1호
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• pp.54-62
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• 2008

Microbeam PIXE, often called micro-PIXE, is one of powerful tools for analyzing a wide range of elements for various samples. Moreover, it has important applications of interest to the atmospheric science. In the present study, a qualitative elemental imagination for various atmospheric environmental species was attempted using micro-PIXE. Especially, in combination with a novel individual droplet collection method and the micro-PIXE analytical technique, the chemical specification of various individual atmospheric samples could be carried out. Here, we briefly introduce the results of an application of micro-PIXE to the study of atmospheric environment. The detailed spatial resolution of multiple elements for various samples like individual ambient particles, individual raindrops, individual fog droplets, and individual snow crystals could be successfully achieved by scanning 2.6 MeV $H^+$ micro beam ($1{\sim}2{\mu}m$) accelerated by 3 MeV single-end accelerator.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.621-632
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• 2013

The most important things for a forest fire detection system are the exact extraction of the smoke from image and being able to clearly distinguish the smoke from those with similar qualities, such as clouds and fog. This research presents an intelligent forest fire detection algorithm via image processing by using the Gaussian Mixture model (GMM), which can be applied to detect smoke at the earliest time possible in a forest. GMMs are usually addressed by making the model adaptive so that its parameters can track changing illuminations and by making the model more complex so that it can represent multimodal backgrounds more accurately for smoke plume segmentation in the forest. Also, in this paper, we suggest a way to classify the smoke plumes via a feature extraction using HSL(Hue, Saturation and Lightness or Luminanace) color space analysis.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3712-3729
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• 2020

Smoke detection is helpful for early fire detection. With its large coverage area and low cost, vision-based smoke detection technology is the main research direction of outdoor smoke detection. We propose a two-stage smoke detection method combined with block Deep Normalization and Convolutional Neural Network (DNCNN) and visual change image. In the first stage, each suspected smoke region is detected from each frame of the images by using block DNCNN. According to the physical characteristics of smoke diffusion, a concept of visual change image is put forward in this paper, which is constructed by the video motion change state of the suspected smoke regions, and can describe the physical diffusion characteristics of smoke in the time and space domains. In the second stage, the Support Vector Machine (SVM) classifier is used to classify the Histogram of Oriented Gradients (HOG) features of visual change images of the suspected smoke regions, in this way to reduce the false alarm caused by the smoke-like objects such as cloud and fog. Simulation experiments are carried out on two public datasets of smoke. Results show that the accuracy and recall rate of smoke detection are high, and the false alarm rate is much lower than that of other comparison methods.