• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권10호
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• pp.2250-2261
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• 2020

Accurate localization of radioactive materials is crucial in homeland security and radiological emergencies. Coded-aperture gamma camera is an interesting solution for such applications and can be developed into portable real-time imaging devices. However, traditional reconstruction methods cannot effectively deal with signal-independent noise, thereby hindering low-noise real-time imaging. In this study, a novel reconstruction method with excellent noise-suppression capability based on a multi-layer perceptron (MLP) is proposed. A coded-aperture gamma camera based on pixel detector and coded-aperture mask was constructed, and the process of radioactive source imaging was simulated. Results showed that the MLP method performs better in noise suppression than the traditional correlation analysis method. When the Co-57 source with an activity of 1 MBq was at 289 different positions within the field of view which correspond to 289 different pixels in the reconstructed image, the average contrast-to-noise ratio (CNR) obtained by the MLP method was 21.82, whereas that obtained by the correlation analysis method was 5.85. The variance in CNR of the MLP method is larger than that of correlation analysis, which means the MLP method has some instability in certain conditions.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.220-224
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• 2006

자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하였다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.426-433
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• 2002

본 연구에서는 초음파현미경의 동작주파수 변화에 따라서 획득한 영상의 조합을 통하여 얻어진 영상들에 관하여 연구하였다. 고체내부의 영상을 복원하는 경우, 얻어진 영상들은 표면이 상태가 중첩되어 나타나게 된다. 이 경우 위상체 영상들은 내부 영상의 콘트라스트 개선에 활용되어 질 수 있다. 실험에서는 두가지 종류의 시편이 사용되었다. 첫째는 NPP내부에서 스팀 발생장치의 주 파이프의 매질측면에 1/4T, 1/2T, 3/4T의 홀 결함을 갖는 기준 블록이고 다른 시편은 직경이 1-2mm인 반구형태의 시편이다. 실험결과 기본의 영상처리 방법에 비하여 결함 형태에 대한 콘트라스트가 2배 정도의 향상을 보였다. 실험을 위하여 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 사용한 초음파현미경 시스템을 구성하였다. 앞으로는 진폭과 위상영상의 재구성 방법과 결함영상의 콘트라스트를 개선시키기 위한 방법이 계속 연구되어져야겠다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.266-274
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• 2009

복부대동맥류는 주로 65-75세의 중년이후 남성과 흡연자에서 주로 발생한다. 가장 중요한 증세는 대동맥 파열로서 생명에 치명적이며, 혈관벽이 헐고 약해지고 파열되어 많은 양의 혈액이 복강 내로 쏟아지는 것을 의미한다. 복부대동맥박리를 치료하기 위해서는 3차원 영상 정보가 필요하고, 수술시 임상의사에게 많은 도움이 된다. 3차원 정보는 MDCT로부터 계산되고 3차원 모델은 2차원 CT영상의 분할로 계산된 좌표로부터 재구성된다. 따라서 3차원 영상의 질은 2차원 영상의 분할알고리듬에 의존적이다. 본 연구에서는 목적장기만을 모델링하기 위해서 가변형 능동모델을 제안한다. 가변형 능동모델은 외부힘에 의해서 에너지가 최소화되는 수렴하는 모델이다. 외부힘은 GVF로 불리며, 그레이레벨 또는 영상으로 부터의 이 진경계지도의 구배가 확산되는 것을 계산한다. 실험결과 복부대동맥박리에 적용해서 3차원 표면재구성을 성공했으며, 분할알고리듬의 특성으로 시각적 및 정량적인 평가도 성공했다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.197-203
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• 2015

전 세계적으로 전력생산을 위해 원전 증설이 지속적으로 증가하고 있으며 이에 따라 노후 원전에 대한 해체 및 원전사고에 대한 관심이 증가하고 있다. 원전 사고 시 발생되는 감마선원의 누출은 신속하고 정확한 탐지해야 그 피해를 최소화 시킬 수 있다. 기 개발된 장비는 선원에 대한 방향정보만을 나타내고 있어 정확한 공간상의 분포를 알 수 없다. 본 논문에서 개발한 스테레오 감마선탐지장치는 누출된 감마선원에 대한 분포를 측정할 수 있도록 구현하고 거리탐지를 위한 알고리즘을 적용하였다. 거리탐지를 위하여 스테레오 보정을 LED광과 보정패턴을 사용하여 진행하였고, LED 광원과 감마선원을 대상으로 성능시험을 진행하였다. 성능시험 결과 두 실험에서 5%이하의 오차를 갖게 됨을 확인하였다. 본 논문의 결과는 향후 고속 경량화 된 감마선 영상화 장치 개발을 위한 자료로 활용될 것이다.

• 방사선산업학회지
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• 제5권2호
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• pp.185-189
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• 2011

As nuclear industry has been developed, a various types of radiological contamination has occurred. After 9.11 terror in U.S.A., it has been concerned that terrorists' active area has been enlarged to use nuclear or radioactive substance. Recently, the most powerful earth-quake stroke, which triggered a massive tsunami in Japan and then Fukushima nuclear power plant reactor has suffered from a serious accident in history. The Fukushima reactor accident has occurred an anxiety of radiation leaks and about 170,000 people have been evacuated from the accidental area near the nuclear power plant. For these reasons, a social chaos can be occurred if radiological contamination occurs to the supply system for the drinking water. As such, the establishment of the radiation monitoring system for the city main water system is compelling for the national security. In this study, a feasibility test of radiation monitoring system which consists of unified hybrid-type radiation detectors was experimented for multi detection system by using gamma-ray imaging. The hybrid-type radiation sensors were fabricated with CsI(Tl) scintillators and photodiodes. A preamplifier and amplifier was also fabricated and assembled with the sensor in the shielding case. For the preliminary test of detection of radiological contamination in the river, multi CsI(Tl)-PIN photodiode radiation detectors and $^{137}Cs$ gamma-ray source were used. The DAQ was done by Linux based ROOT program and NI DAQ system with Labview program. The simulated contamination was assumed to be occurred at Gapcheon river in Daejeon city. Multi CsI(Tl)-PIN photodiode radiation detectors were positioned at the Gapcheon river side. Assuming that the radiological contaminations flows in the river the $^{137}Cs$ gamma-ray source has been moved and then, the contamination region was reconstructed.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.112-125
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• 2019

본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.751-770
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• 2019

Action recognition is an essential task in computer vision due to the variety of prospective applications, such as security surveillance, machine learning, and human-computer interaction. The availability of more video data than ever before and the lofty performance of deep convolutional neural networks also make it essential for action recognition in video. Unfortunately, limited crafted video features and the scarcity of benchmark datasets make it challenging to address the multi-person action recognition task in video data. In this work, we propose a deep convolutional neural network-based Effective Hybrid Learning (EHL) framework for two-person interaction classification in video data. Our approach exploits a pre-trained network model (the VGG16 from the University of Oxford Visual Geometry Group) and extends the Faster R-CNN (region-based convolutional neural network a state-of-the-art detector for image classification). We broaden a semi-supervised learning method combined with an active learning method to improve overall performance. Numerous types of two-person interactions exist in the real world, which makes this a challenging task. In our experiment, we consider a limited number of actions, such as hugging, fighting, linking arms, talking, and kidnapping in two environment such simple and complex. We show that our trained model with an active semi-supervised learning architecture gradually improves the performance. In a simple environment using an Intelligent Technology Laboratory (ITLab) dataset from Inha University, performance increased to 95.6% accuracy, and in a complex environment, performance reached 81% accuracy. Our method reduces data-labeling time, compared to supervised learning methods, for the ITLab dataset. We also conduct extensive experiment on Human Action Recognition benchmarks such as UT-Interaction dataset, HMDB51 dataset and obtain better performance than state-of-the-art approaches.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1535-1541
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• 2019

방사선 사고 지역 및 제염이 필요한 지역에서의 안전하고 신속한 제염작업을 진행하기 위해서는 방사선 오염원에 대한 다양한 정보 획득이 필요하다. 특히 방사선원의 정확한 위치와 분포 정보의 파악은 신속한 후속 조치 및 오염원 제거를 위해 반드시 필요하며, 작업자의 방사선 피폭을 최소화할 수 있다. 방사선원의 위치와 분포 정보를 획득하기 위해서는 방사선 분포 탐지 장치를 사용한다. 방사선 분포 탐지 장치의 경우 일반적으로 탐지 센서 부가 단일 센서로 구성되며, 단일 센서의 물리적 한계로 인해 탐지 범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 방사선 오염 분포 영상화 장치에 사용되는 단일 센서의 탐지 감도 제어를 위하여 보정 검출기를 적용하였으며, 이를 통해 제한적이었던 선량률 탐지 범위를 향상하였다. 또한 감마선 조사 시험을 통해 방사선 분포 탐지 범위의 개선을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.187-192
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• 2021

본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.