• 한국항행학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.210-217
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• 2016

전 세계 공항의 이동지역 내 이물질인 FOD (foreign object defective)에 의한 피해 량이 연간 2억불에 달하고 있다. 2000년 샤를드골 공항에서는 FOD로 인한 133명의 인명피해가 발생하기도 했다. 국내에도 각 공항별로 FOD로 인한 사고발생 및 장비의 수리 등 직 간접적인 피해가 발생하고 있는 상황이다. 이에 항공안전기술개발 사업의 일환으로 공항 내 항공기 이동지역 이물질 자동탐지 시스템의 개발이 진행 중에 있다. 분석 결과에 의하면 운용 방식의 특성상 민간 공항의 경우 고정식 감시를 요구했고 군 공항은 이동식을 선호했다. 본 논문에서는 군 민간 FOD 탐지 시스템의 요구조건을 파악하여 국내 조건에 맞는 최소 성능 사양을 분석하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2018

This paper proposes a low complexity super resolution algorithm for frequency modulated continuous wave (FMCW) radar systems for foreign object debris (FOD) detection. FOD radar has a requirement to detect foreign object in small units in a large area. However, The fast Fourier transform (FFT) method, which is most widely used in FMCW radar, has a disadvantage in that it can not distinguish between adjacent targets. Super resolution algorithms have a significantly higher resolution compared with the detection algorithm based on FFT. However, in the case of the large number of samples, the computational complexity of the super resolution algorithms is drastically high and thus super resolution algorithms are difficult to apply to real time systems. In order to overcome this disadvantage of super resolution algorithm, first, the proposed algorithm coarsely obtains the frequency of the beat signal by employing FFT. Instead of using all the samples of the beat signal, the number of samples is adjusted according to the frequency of the beat signal. By doing so, the proposed algorithm significantly reduces the computational complexity of multiple signal classifier (MUSIC) algorithm. Simulation results show that the proposed method achieves accurate location even though it has considerably lower complexity than the conventional super resolution algorithms.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.919-920
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• 2008

In this paper, we present early processing techniques for visual inspection of metallic parts. Since metallic surfaces give rise to specular reflections, it is difficult to extract object boundaries using elementary segmentation techniques such as edge detection or binary thresholding. In this paper, we present two techniques for finding object boundaries on micro bit images. First, we explain a technique for detecting blade boundaries using a directional correlation mask. Second, a line and angle extraction technique based on Harris corner detector and Hough transform is described. These techniques have been effective for detecting blade boundaries, and a number of experimental results are presented using real images.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.124-129
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• 2013

본 논문은 SVM 알고리즘 기반의 실시간 사물 인식을 위한 고성능 벡터 내적 연산 회로를 제안한다. SVM 알고리즘은 다른 사물 인식 알고리즘에 비해 인식률이 높지만 연산량이 많다. 벡터 내적 연산은 SVM 알고리즘 연산의 주요 연산으로 사용되므로 실시간 사물 인식을 위해서는 고성능 벡터 내적 연산 회로의 구현이 필수적이다. 제안하는 회로는 연산 속도를 높이기 위해 6단 파이프라인 구조를 적용하였으며 SVM 기반 실시간 사물 인식을 가능하게 한다. 제안하는 회로는 Verilog HDL을 사용하여 RTL로 구현하였으며 실리콘 검증을 위해 TSMC 180nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 MPW 칩으로 제작하였다. 테스트 보드와 검증 애플리케이션 소프트웨어를 개발하고 이를 사용하여 MPW 칩의 동작을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제29권6호
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• pp.427-432
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• 2020

The most lethal foreign body in meat is a needle, and X-ray images are used to detect it. However, because the difference in thickness and fat content is severe depending on the type of meat and the part of the meat, the shade difference and contrast appear severe. This problem causes difficulty in automatic classification. In this paper, we propose a method for generating training patterns by efficient pre-processing and classifying needles in meat using a convolution neural network. Approximately 24000 training patterns and 4000 test patterns were used to verify the proposed method, and an accuracy of 99.8% was achieved.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1284-1292
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• 2015

As visual surveillance systems become more and more common in human lives, approaches based on these systems to solve security problems in practice are boosted, especially in railway applications. In this paper, we first propose a robust snag detection algorithm and then present a railway security system by using a combination of multiple sensors and the vision based snag detection algorithm. The system aims safety at several repeatedly occurred situations including slope protection, inspection of the falling-object from bridges, and the detection of snags and foreign objects on the rail. Experiments demonstrate that the snag detection is relatively robust and the system could guarantee the security of the railway through these real-time protections and detections.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.638-642
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• 2017

FOD는 항공기에 치명적인 위험을 줄 수 있는 잠재적인 위협요인을 가진 물질을 총칭하는 것이다. 이에, FOD는 공항 전 지역에서 주의해야하며 특히 활주로 및 항공기 이동지역에서는 FOD 탐지 및 수거를 하던 방식은 공항운영의 효율성 및 경제성이 매우 낮기 때문에 국내환경에 적합한 FOD 자동탐지시스템 개발이 필수적으로 요구된다. 이에 항공안전기술개발 사업의 일환으로 공항 내부의 항공기 이동지역 이물질 자동탐지 시스템 개발이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO/IR카메라를 이용한 이물질 탐지실험을 진행하여 주간에는 EO카메라를 이용하고 야간에는 IR카메라를 이용하여 모두 정상적으로 탐지됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-578
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• 2022

딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체 인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.79-80
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• 2023

CPU 와 GPU 의 성능이 지속적으로 발전함에 따라 객체 인식 인공지능의 정확도와 추론 속도는 점차 향상되고 있으나 이러한 성능을 Edge Device 와 같은 제한된 환경에서 구현하기에 아직 여러 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 여러가지 Edge Device 에서 객체 인식을 위한 경량화 된 모델 중 하나인 SSD-Mobilenet-V2 를 활용하여 결과값을 통해 각 Device 간 경향성을 분석하였다. 본 결과를 바탕으로 다양한 환경에서의 객체인식 인공지능 모델의 성능 개선을 위한 연구에 활용할 수 있다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제35권4호
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• pp.423-430
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• 2008

Purpose: Computed tomography theoretically should improve detection of foreign bodies and provide more information of adjacent soft tissues. And the CT scanner and PACS program proved to be an excellent instrument for detection and localization of most facial foreign bodies above certain minimum levels of detectability. The severity of injury in penetrating trauma to the face, it is often underestimated by physical examination. Diagnosis of a retained foreign object is always critical. Methods: From March, 2005 to February 2008 a study was done with 200 patients who had facial trauma. Axial and coronal CT images were obtained with a General Electric(Milwaukee, Wis) 9800 CT scanner at 130 kV, 90 mA, with a 2-mm section thickness and a $512{\times}512$ matrix. Results: Axial and coronal CT images at various window widths should be used as the first imaging modality to detect facial foreign bodies. The attenuation coefficients for the metallic and nonmetallic foreign bodies ranged from -437 to +3071 HU. As a general rule, metallic foreign bodies produced more Hounsfield artifacts than nonmetallic foreign bodies, thus providing a clue to their composition. All of the metallic foreign bodies were represented by a single peak and had a maximum attenuation coefficient of +3071 HU. Of the nonmetallic foreign bodies, glass had an attenuation coefficient that ranged from +105 to +2039, while plastic had a much lower coefficient that ranged from -62 to -35. wood had the lowest range of attenuation coefficients: -491 to -437. Conclusion: The PACS program allows one to distinguish metallic from nonmetallic foreign bodies and to individually identify the specific composition of many nonmetallic foreign bodies. This program does not, however, allow identification of the specific composition of a metallic foreign body. We recommend this type of software program for CT scanning of any patient with an injury to the face in which a foreign body is suspected.