• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.578-584
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• 2018

이미지 분할은 영상의 해석과 이미지 인식 분야에서 다양한 방법으로 연구되고 있으며, 특정한 목적에 따른 이미지의 특성을 분리하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 열화상 이미지의 특징점인 고온을 검출하여 이미지를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 또한 연산속도의 향상을 위해 제안하는 알고리즘을 Zynq-7000 Evaluation Board 환경에서 FPGA Hardware Block Design을 진행하였다. 고온 검출 알고리즘은 16ms에서 0.001ms의 속도 향상을 보였으며 전체 블록은 50ms에서 0.322ms로 속도 향상을 보이는 것을 확인하였다. 또한 영상 테스트벤치를 사용하여 소프트웨어와 하드웨어 이미지에 대해 유사한 PSNR 결과를 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.209-217
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• 2007

본 논문은 'CCTV영상 교통정보분석시스템'의 일환으로 도로 상의 CCTV 영상정보를 이용하여 기후정보를 추출하는 방법을 제시한다. 도로상의 CCTV 영상정보에서 기후정보를 얻는 방법은 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 맑음, 흐림, 비, 눈, 안개 등의 영상을 구분하는 방법이다. 이 방법에 대한 보완으로 본 논문에서는 온 습도 정보를 사용하여 보다 세밀한 기후정보를 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위한 방법은 기존의 기후정보서비스를 대체하기 위한 방안으로 기존에는 값비싼 센스를 이용하였으나, 본 시스템에서는 CCTV 영상을 이용하여 기후를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 CCTV 영상에서 기후정보를 검출하기 위하여 영상을 분석하고 환경 변수인 온 습도 정보를 활용하여 영상정보에서 기후정보의 검출을 용이하게 하도록 설계하였다. 이 알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 DB를 활용한 기법보다 구현에 다소 간의 어려움은 있으나, 비용이 적게 들고 구축과 동시에 실무에 활용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 온도, 습도와 일시정보를 추가하여 검출된 기후정보의 정확성을 꾀하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘을 영상정보를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 검증한다.

• 대기
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• 제23권4호
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• pp.471-483
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• 2013

Nighttime sea fog detection from satellite is very hard due to limitation in using visible channels. Currently, most widely used method for the detection is the Dual Channel Difference (DCD) method based on Brightness Temperature Difference between 3.7 and 11 ${\mu}m$ channel (BTD). However, this method have difficulty in distinguishing between fog and low cloud, and sometimes misjudges middle/high cloud as well as clear scene as fog. Using CALIPSO Lidar Profile measurements, we have analyzed the intrinsic problems in detecting nighttime sea fog from various satellite remote sensing algorithms and suggested the direction for the improvement of the algorithm. From the comparison with CALIPSO measurements for May-July in 2011, the DCD method excessively overestimates foggy pixels (2542 pixels). Among them, only 524 pixel are real foggy pixels, but 331 pixels and 1687 pixels are clear and other type of clouds, respectively. The 514 of real foggy pixels accounts for 70% of 749 foggy pixels identified by CALIPSO. Our proposed new algorithm detects foggy pixels by comparing the difference between cloud top temperature and underneath sea surface temperature from assimilated data along with the DCD method. We have used two types of cloud top temperature, which obtained from 11 ${\mu}m$ brightness temperature (B_S1) and operational COMS algorithm (B_S2). The detected foggy 1794 pixels from B_S1 and 1490 pixel from B_S2 are significantly reduced the overestimation detected by the DCD method. However, 477 and 446 pixels have been found to be real foggy pixels, 329 and 264 pixels be clear, and 989 and 780 pixels be other type of clouds, detected by B_S1 and B_S2 respectively. The analysis of the operational COMS fog detection algorithm reveals that the cloud screening process was strictly enforced, which resulted in underestimation of foggy pixel. The 538 of total detected foggy pixels obtain only 187 of real foggy pixels, but 61 of clear pixels and 290 of other type clouds. Our analysis suggests that there is no winner for nighttime sea fog detection algorithms, but loser because real foggy pixels are less than 30% among the foggy pixels declared by all algorithms. This overwhelming evidence reveals that current nighttime sea fog algorithms have provided a lot of misjudged information, which are mostly originated from difficulty in distinguishing between clear and cloudy scene as well as fog and other type clouds. Therefore, in-depth researches are urgently required to reduce the enormous error in nighttime sea fog detection from satellite.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.53-62
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• 2023

최근 신재생에너지 증가로 인하여 가스터빈 발전기는 양질의 전력공급을 위해 일일 기동·정지가 지속되고 있으며 이에 따른 영향으로 고온부품의 수명이 단축되고 고온 측정용 온도센서의 고장발생 빈도가 높아지고 있고 있다. 이에 본 연구에서는 가스터빈 제어에 사용되고 있는 듀얼 온도센서가 고장이 났을 경우 센서의 고장을 정확하게 진단하고 체계적으로 검출할 수 있는 퍼지로직 기반의 고장진단 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘의 유용성 확인을 위해 Matlab/Simulink의 환경에서 다양한 시뮬레이션을 수행함으로 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하고자 하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제41권11호
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• pp.735-742
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• 2017

본 연구에서는 PEM 연료전지 온도 센서의 고장을 감지 및 판별할 수 있는 모델 기반 센서 고장 감지 방법이 적용된다. 연료전지 차량이 작동하는 과정에서 스택 온도는 연료전지의 내구성에 영향을 미친다. 따라서 고장 진단 알고리즘이 고장 신호를 감지하는 것은 중요하다. 센서 고장 감지의 주요 목적은 연료전지 시스템의 안정적인 작동을 보장하여 고온과 저온으로부터 스택을 보호하는 것이다. 상태 공간에 기반한 패러티 방정식이 스택 온도와 냉각수 입구 온도와 같은 센서 고장을 감지하는데 적용되며, 잔차는 정상적인 온도 신호와 비교된다. 그리고 잔차는 현재의 센서 고장을 감지하는 다양한 고장 시나리오에 의해 평가된다. 결론적으로, 본 연구에서 설계된 고장 알고리즘이 고장 신호를 감지할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권6호
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• pp.445-452
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• 2007

본 논문에서는 도로 상에 설치된 CCTV의 영상정보에서 날씨정보를 검출하기 위한 방법으로 도로날씨정보 검출알고리즘을 제안한다. 도로 상의 CCTV 영상정보에서 날씨정보를 얻는 방법으로 맑은 날의 영상에서 RGB 평균값을 얻고 이를 기준으로 흐린 날 혹은 비 오는 날, 눈 오는 날, 안개 낀 날 등의 영상을 구분한다. 본 논문에서 제안하는 도로날씨정보 검출알고리즘은 많은 시간비용과 공간비용이 소모되는 날씨 데이터베이스를 활용하는 기존의 기법에 비하여, 시간비용과 공간비용이 적게 들기에 시스템을 구축함과 동시에 현장에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 알고리즘에서는 온 습도 정보와 일자 정보를 이용하여 검출된 날씨 정보를 재검증함으로 보다 정확한 날씨 정보를 검출할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권4호
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• pp.359-375
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• 2017

We developed fog detection algorithm (KNU_FDA) based on the optical and textural properties of fog using satellite (COMS) and ground observation data. The optical properties are dual channel difference (DCD: BT3.7 - BT11) and albedo, and the textural properties are normalized local standard deviation of IR1 and visible channels. Temperature difference between air temperature and BT11 is applied to discriminate the fog from other clouds. Fog detection is performed according to the solar zenith angle of pixel because of the different availability of satellite data: day, night and dawn/dusk. Post-processing is also performed to increase the probability of detection (POD), in particular, at the edge of main fog area. The fog probability is calculated by the weighted sum of threshold tests. The initial threshold and weighting values are optimized using sensitivity tests for the varying threshold values using receiver operating characteristic analysis. The validation results with ground visibility data for the validation cases showed that the performance of KNU_FDA show relatively consistent detection skills but it clearly depends on the fog types and time of day. The average POD and FAR (False Alarm Ratio) for the training and validation cases are ranged from 0.76 to 0.90 and from 0.41 to 0.63, respectively. In general, the performance is relatively good for the fog without high cloud and strong fog but that is significantly decreased for the weak fog. In order to improve the detection skills and stability, optimization of threshold and weighting values are needed through the various training cases.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.190-207
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• 2015

In the combustion engineering, to decrease pollution and increase production efficiency, and to optimally keep solid burning material amount constant in a burner online, it needs a smart method to detect the amount variation of the burning materials in a high temperature environment. This paper presents an online machine vision system for automatically measuring and detecting the burning material amount inside a burner or a boiler. In the camera-protecting box of the system, a sub-system for cooling is constructed by using the cooling water circulation techqique. In addition, the key and intelligent step in the system is to detect the pile profile of the variable burning material, and the algorithm for the pile profile tracing was studied based on the combination of the gey level (color) discontinuity and similarity based image segmentation methods, the discontinuity based sub-algorithm is made on the quaternion convolution, and the similarity based sub-algorithm is designed according to the region growing with multi-scale clustering. The results of the two sub-algoritms are fused to delineate the final pile profile, and the algorithm has been tested and applied in different industrial burners and boilers. The experiements show that the proposed algorithm works satisfactorily.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.395-397
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• 1996

The existing CPC(Center Position Controller) has unstably performed because of dusts on reflection panel, CCD protector contamination due to high temperature in furnace or other parameters. The reason is that the existing CPC has a Z80 processor as a CPU and only performs low level image processing as a simple edge detector. So the improvement of control system through the development of robust edge detection algorithm overcoming changes of measuring environment is needed. For this, in this study we carefully analyze the image of the strip rolled in occasion that measuring environment is changing, develop the optimal edge detection algorithm to solve the problems, generate the control signal suitable for the existing CPC(Center Position Controller), and propose the capability of application to the actual environment.

• 대기
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• 제27권2호
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• pp.119-131
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• 2017

We present and discuss the Tropopause Folding Turbulence Detection (TFTD) algorithm for the Korean Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS) which is originally developed for the Tropopause Folding Turbulence Product (TFTP) from the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES)-R. The TFTD algorithm assumes that the tropopause folding is linked to the Clear Air Turbulence (CAT), and thereby the tropopause folding areas are detected from the rapid spatial gradients of the upper tropospheric specific humidity. The Layer Averaged Specific Humidity (LASH) is used to represent the upper tropospheric specific humidity calculated using COMS $6.7{\mu}m$ water vapor channel and ERA-interim reanalysis temperature at 300, 400, and 500 hPa. The comparison of LASH with the numerical model specific humidity shows a strong negative correlation of 80% or more. We apply the single threshold, which is determined from sensitivity analysis, for cloud-clearing to overcome strong gradient of LASH at the edge of clouds. The tropopause break lines are detected from the location of strong LASH-gradient using the Canny edge detection based on the image processing technique. The tropopause folding area is defined by expanding the break lines by 2-degree positive gradient direction. The validations of COMS TFTD is performed with Pilot Reports (PIREPs) filtered out Convective Induced Turbulence (CIT) from Dec 2013 to Nov 2014 over the South Korea. The score test shows 0.49 PODy (Probability of Detection 'Yes') and 0.64 PODn (Probability of Detection 'No'). Low POD results from various kinds of CAT reported from PIREPs and the characteristics of high sensitivity in edge detection algorithm.