• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.573-587
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• 2019

A multi-temporal approach using remotely sensed time series data obtained over multiple years is a very useful method for monitoring land covers and land-cover changes. While spectral-based methods at any particular time limits the application utility due to instability of the quality of data obtained at that time, the approach based on the temporal profile can produce more accurate results since data is analyzed from a long-term perspective rather than on one point in time. In this study, a multi-temporal approach applying a multi-periodic harmonic model is proposed for classification of remotely sensed data. A harmonic model characterizes the seasonal variation of a time series by four parameters: average level, frequency, phase, and amplitude. The availability of high-quality data is very important for multi-temporal analysis.An satellite image usually have many unobserved data and bad-quality data due to the influence of observation environment and sensing system, which impede the analysis and might possibly produce inaccurate results. Harmonic analysis is also very useful for real-time data reconstruction. Multi-periodic harmonic model is applied to the reconstructed data to classify land covers and monitor land-cover change by tracking the temporal profiles. The proposed method is tested with the MODIS and GOCI NDVI time series over the Korean Peninsula for 5 years from 2012 to 2016. The results show that the multi-periodic harmonic model has a great potential for classification of land-cover types and monitoring of land-cover changes through characterizing annual temporal dynamics.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.725-728
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• 2014

어린이를 상대로 한 강력범죄가 매년 계속해서 늘고, 중범죄로 분류할 만큼 심각성은 누구나 인지하고 있다. 하지만 근본적인 범죄를 감소시키기 위한 노력은 부족하다. 따라서 이를 해결 할 수 있는 보안시스템이 필요하다. 본 논문은 어린이에게 위협을 가할 수 있는 존재인 어른을 구분하고 추적 감시하여 어린이를 보호하는 방법이다. 제안 방법은 사람의 키, 팔 길이, 다리 길이, 머리 수직 길이, 머리 너비 등 한국인 표준 신체사이즈를 기준으로 하였다. 또한 제안 방법은 검출 된 객체의 화소 수의 비율과 기준 값 비율의 비교를 통해 어른과 아이를 구분하였다. 제안 방법에서 5가지 구분 방법을 처리 할 때 전체영상에서 특정 객체 영역만을 검출하여 처리하기 때문에 처리 속도가 빠르다. 이를 통하여 특정 객체의 비교가 가능하게 되는 장점이 있다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제38권4호
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• pp.267-274
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• 2021

Objectives : Acupoints education is important in that it can determine the clinical competency of Korean Medicine Doctors (KMDs). Accordingly, we aimed to develop a practical simulator for acupoints education, acupoints training, acupoints practice, and acupoints evaluation. Methods : Korean Medicine (KM) SMART Table can be divided into hardware, server and components, and is organically linked. We develop KM SMART Table that combines the hardware of a human-sized table with a UHD display capable of multi-touch in two cases and software that can teach acupoints. We make Augmented Reality (AR) contents linked with KM SMART Table contents and develop applications that can use contents using mobile devices. By developing an AR image tracking module to react with KM SMART Table, it enables acupoint learning according to the mobile device platform and human anatomy. Results : The current system is a prototype where some 3D technology has been implemented, but the AR function will be produced later. New learning using 3D and AR will be required during acupoints education and acupoints practice. It will be used a lot in OSCE (Objective Structured Clinical Examination) practices for strengthening the competency of KMDs, and it will be of great help not only in KM education as a unique simulator of KM, but also in the practice of acupuncture and chuna for musculoskeletal diseases. Conclusions : The KM SMART Table is a technology that combines 3D and AR to learn acupoints, and to conduct acupoints OSCE practice, and we suggest that it can be usefully used for educational evaluation.

• 대한기계학회논문집B
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• 제34권12호
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• pp.1087-1092
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• 2010

단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.73-75
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• 2013

Atomic force microscopy (AFM) [1] can now not only image individual atoms but also construct atom letters using atom manipulation method [2]. Therefore, the AFM is the second generation atomic tool following the well-known scanning tunneling microscopy (STM). The AFM, however, has the advantages that it can image even insulating surfaces with atomic resolution and also measure the atomic force itself between the tip-apex outermost atom and the sample surface atom. Noting these advantages, we have been developing a novel bottom-up nanostructuring system, as shown in Fig. 1, based on the AFM. It can identify chemical species of individual atoms [3] and then manipulate selected atom species to the designed site one-by-one [2] to assemble complex nanostructures consisted of many atom species at room temperature (RT). In this invited talk, we will introduce our results toward atom-by-atom assembly of composite nanomaterials based on the AFM at RT. To identify chemical species, we developed the site-specific force spectroscopy at RT by compensating the thermal drift using the atom tracking. By converting the precise site-specific frequency shift curves, we obtained short-range force curves of selected Sn and Si atoms as shown in Fig. 2(a) and 2(b) [4]. Then using the atom-by-atom force spectroscopy at RT, we succeeded in chemical identification of intermixed three atom species in Pb/Sn/Si(111)-(${\surd}3$'${\surd}3$) surface as shown in Fig. 2(c) [3]. To create composite nanostructures, we found the lateral atom interchange phenomenon at RT, which enables us to exchange embedded heterogeneous atoms [2]. By combining this phenomenon with the modified vector scan, we constructed the atom letters "Sn" consisted of substitutional Sn adatoms embedded in Ge adatoms at RT as shown in Fig. 3(a)~(f) [2]. Besides, we found another kind of atom interchange phenomenon at RT that is the vertical atom interchange phenomenon, which directly interchanges the surface selected Sn atoms with the tip apex Si atoms [5]. This method is an advanced interchangeable single atom pen at RT. Then using this method, we created the atom letters "Si" consisted of substituted Si adatoms embedded in Sn adatoms at RT as shown in Fig. 4(a)~(f) [5]. In addition to the above results, we will introduce the simultaneous evaluation of the force and current at the atomic scale using the combined AFM/STM at RT.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.39-47
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• 2020

본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.182-194
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• 2017

그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권4호
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• pp.264-270
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• 2014

본 연구에서는 영상유도 로봇 정위방사선치료장비(Stereotactic Radiation Therapy, SRT) 사이버나이프의 Synchrony 호흡추적장치의 사용에 있어 중요한 요소 중에 하나인 호흡의 안정성을 향상 시키고자 휴대형 호흡연습장치(portable respiratory training device)를 개발하였다. 그래프와 막대 형식의 2가지 디스플레이 중 사용자가 원하는 방식을 선택할 수 있도록 인터페이스를 제작하고, 자신의 호흡주기에 대한 리듬감을 향상 시켜 다음 호흡을 예측할 수 있도록 도와주는 청각시스템을 지원하여 편안한 호흡유도를 제공하였다. 5명의 지원자를 대상으로 자체 프로그램을 통해 검출한 개인고유 호흡주기를 적용하여, '자유호흡(free respiration)'에서 획득한 신호데이터와 시청각시스템을 통해 호흡을 유도하는 '모니터호흡(guide respiration)'의 신호데이터를 획득하고, 호흡주기(period)와 호흡깊이(amplitude)의 편차 평균값을 비교하여 유용성을 평가하였다. 호흡주기의 경우 자유호흡에 비하여 $55.74{\pm}0.14%$로 감소하였고, 호흡깊이의 경우에도 자유호흡의 비해 $28.12{\pm}0.10%$ 감소함으로써 호흡의 규칙성과, 안정성이 향상됨을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 개발한 휴대형 호흡연습장치를 이용한 간암, 폐암 등의 체부정위방사선치료에 있어, 호흡 불안정에 의해 발생되는 치료시간의 지연을 줄이고 치료정확도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 평가되며, 차후 안드로이드(Android)기반의 휴대용단말기를 대상으로 한 호흡연습 어플리케이션 개발에 적용한다면 사용 편의성과 더불어 경제적 효율까지 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.