• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.535-542
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• 2013

본 논문에서는 고속 및 고인식률의 성능을 갖는 영상인식 엔진 구조를 제안한다. 본 엔진은 2단계의 특징점 추출 및 분류 알고리즘을 수행하여 자동차와 보행자를 인식할 수 있다. 엔진의 인식률을 높이기 위해 HOG 특징점 값과 LBP 특징점 값을 같이 사용하여 알고리즘을 구성하였으며, 처리 속도를 높이기 위해 병렬 구조를 개선하여 하드웨어를 설계하였다. 실험결과를 통해 설계한 엔진이 초당 90프레임의 인식 처리가 가능하며 FPPW $10^{-4}$ 하에서 97.7%의 보행자 인식률을 가짐을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1064-1069
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• 2008

본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제30권6호
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• pp.763-785
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• 2008

In this study, a flexibility-based finite element method considering geometric and material nonlinearities is developed for analyzing steel-concrete frame structures. The stability functions obtained from the exact buckling solution of the beam-column subjected to end moments are used to accurately capture the second-order effects. The proposed method uses the force interpolation functions, including a moment magnification due to the axial force and lateral displacement. Thus, only one element per a physical member can account for the interaction between the bending moment and the axial force in a rational way. The proposed method applies the Newton method based on the load control and uses the secant stiffness method, which is computationally both efficient and stable. According to the evaluation result of this study, the proposed method consistently well predicts the nonlinear inelastic behavior of steel-concrete composite frames and gives good efficiency.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.398-402
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• 2014

본 논문은 ROI-CENTRIST 기반 보행자 인식 알고리즘의 병렬처리 방식을 제안한다. 기존의 보행자 인식 방식만을 이용하여 임베디드 환경에서 보행자 인식을 실시간으로 처리하기에는 어려움이 존재한다. 이러한 문제는 기존의 알고리즘에 ROI를 적용한 방식을 병렬로 처리함으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 ROI-CENTRIST 기반 보행자 인식의 병렬처리 방식은 기존의 CENTRIST 기반 보행자 인식 방식보다 약 10% 향상된 5.2 fps의 성능을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-21
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• 2011

This paper presents a real- time detection of on-road succeeding vehicles based on low level edge features and a boosted cascade of Haar-like features. At first, the candidate vehicle location in an image is found by low level horizontal edge and symmetry characteristic of vehicle. Then a boosted cascade of the Haar-like features is applied to the initial hypothesized vehicle location to extract the refined vehicle location. The initial hypothesis generation using simple edge features speeds up the whole detection process and the application of a trained cascade on the hypothesized location increases the accuracy of the detection process. Experimental results on real world road scenario with processing speed of up to 27 frames per second for $720{\times}480$ pixel images are presented.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제9권4호
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• pp.187-191
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• 2009

This paper proposes a high-performance architecture of the H.264 intra prediction circuit. The proposed architecture uses the 4-input and 2-input common computation units and common registers for fast and efficient prediction operations. It avoids excessive power consumption by the efficient control of the external and internal memories. The implemented circuit based on the proposed architecture can process more than 60 HD ($1,920{\times}1,088$) image frames per second at the maximum operating frequency of 101 MHz by using 130 nm standard cell library.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제12권2호
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• pp.162-167
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• 2012

This paper describes the design of a high-performance unified SVM classifier circuit. The proposed circuit supports both linear and non-linear SVM classifications. In order to ensure efficient classification, a 48x96 or 64x64 sliding window with 20 window strides is used. We reduced the circuit size by sharing most of the resources required for both types of classification. We described the proposed unified SVM classifier circuit using the Verilog HDL and synthesized the gate-level circuit using 65nm standard cell library. The synthesized circuit consists of 661,261 gates, operates at the maximum operating frequency of 152 MHz and processes up to 33.8 640x480 image frames per second.

• 한국해양공학회지
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• 제32권2호
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• pp.143-150
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• 2018

In this study, we designed and developed an underwater LED communication system composed of an LED and a photo sensor. In addition, we experimented with video data transmission in a water tank. Two communication modules were installed in the 3 m water tank, and the image data transmission test was successfully performed at a rate of 20 frames per second(FPS), image resolution of $480{\times}272$, and data communication speed of 4 Mbps.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.693-709
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• 2018

In this paper, we propose a compact Convolutional Neural Network (CNN)-based tracker in conjunction with a particle filter architecture, in which the CNN model operates as an accurate candidates estimator, while the particle filter predicts the target motion dynamics, lowering the overall number of calculations and refines the resulting target bounding box. Experiments were conducted on the Online Object Tracking Benchmark (OTB) [34] dataset and comparison analysis in respect to other state-of-art has been performed based on accuracy and precision, indicating that the proposed algorithm outperforms all state-of-the-art trackers included in the OTB dataset, specifically, TLD [16], MIL [1], SCM [36] and ASLA [15]. Also, a comprehensive speed performance analysis showed average frames per second (FPS) among the top-10 trackers from the OTB dataset [34].