• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.53-61
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 적외선 카메라를 이용하여 소형 및 고온으로 날아가는 이동체의 거리를 실시간으로 측정하는 시스템을 제안한다. 이동체와 주변 환경의 온도 차이를 측정하고 고속으로 이동하는 소형 이동체의 거리를 자동으로 측정하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 구축하였다. 우선 적외선 카메라를 이용하여 취득한 고온의 이동체 영상으로부터 주변의 온도분포와 이동체간의 온도차를 이용하여 이동체영역을 검출하고, 이동체의 움직임 정보와 적외선 카메라 영상의 밝기정보를 결합하여 이동체를 추적한다. 좌우 적외선 카메라 영상에 대하여 각각 추출된 이동체 영역을 중심으로 스테레오 정합을 수행하여 시차정보를 추정하고, 카메라 파라미터와 시차정보를 이용하여 실시간으로 이동하는 이동체의 거리를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위하여 고온의 이동체를 촬영할 때, 3차원 궤적(x,y,z) 측정기를 함께 가동하여 이동체가 이동하는 거리를 측정하여 이를 기준 거리(ground truth)로 설정하였다. 3차례의 비디오 데이터로부터 실험한 결과, 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고온/소형 이동체의 거리오차 측정 결과는 평균적으로 9.68%로 추정되었다. 스테레오 적외선 카메라의 타이밍 문제(jitter)를 고려하면, 실제로 추정 오차는 줄어들 것으로 판단되기 때문에, 향후 적외선 카메라를 이용하는 다양한 이동체의 거리 및 위치를 측정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.245-254
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• 2022

Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.361-367
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• 2016

기존 디지털 출력 방식의 PIR 센서를 이용한 침입감지 시스템은 사람이 아닌 다른 물체에 대한 침입 탐지 오류가 많았다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여 아날로그 출력 방식의 PIR 센서 기반 침입 감지 시스템을 제안한다. 아날로그 방식 PIR 센서는 임계값을 기준으로 이진 출력값 대신, 일정 범위 내의 다양한 전압 준위로 출력값을 내보낸다. 아날로그 PIR 센서를 이용하여 획득된 신호의 샘플링된 신호값으로부터 FFT(Fast Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel-frequency cepstrum codfficents)을 이용하여 신호의 주파수 성분을 추출하여, 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)의 특징벡터로 사용된다. 다양한 인간의 움직임과 애완동물의 움직임에 대한 신호 패턴들을 학습한 인공 신경회로망을 통해서 침입상황에서 침입한 객체가 사람인지 애완동물인지 판별하게 된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권6호
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• pp.518-525
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• 2010

적외선 열화상 기술은 물체의 표면에서 방사되는 적외선을 검출하여 그 물체의 표면온도 분포를 나타내는 기술로서 물체의 내부 상태도 간접적으로 표현할 수 있다. 이 기술은 광범위한 분야에서 피사체의 물리적 손상이 허락되지 않을 경우 사용되고 있다. 본 실험에서는 "적외선 촬영법에 의한 건축물 단열 성능 평가 방법"(KS F2829)에 의거하여 결함부위 온도차 비율법(TDR : Temperature Difference Ratio)라는 지표로 국립산림과학원내 목조주택의 단열성능을 평가하였다. 실험을 위한 공간을 목조주택의 2층 방으로 정하고 적외선 카메라로 방의 실내와 실외의 표면온도를 측정하였다. 열화상 이미지를 이용하여 모서리 부분과 창을 통한 열손실을 정량적으로 파악할 수 있었으며 육안으로 확인 불가능한 열손실 결함부위를 탐지할 수 있었다. 이를 바탕으로 기존목조주택의 열환경성능 제고를 위한 개 보수시 도움이 될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5130-5143
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• 2019

Football (soccer) is one of the most popular sports in the world. A huge number of people watch live football matches by TV or Internet. A football match takes 90 minutes, but viewers may only want to watch a few highlights to save their time. As far as we know, there is no such a product that can be put into use to achieve intelligent highlight extraction from live football matches. In this paper, we propose an intelligent editing system for live football matches. Our system can automatically extract a series of highlights, such as goal, shoot, corner kick, red yellow card and the appearance of star players, from the live stream of a football match. Our system has been integrated into live streaming platforms during the 2018 FIFA World Cup and performed fairly well.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4290-4309
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• 2020

In recent years, advancements in machine learning capabilities have allowed it to see widespread adoption for tasks such as object detection, image classification, and anomaly detection. However, despite their promise, a limitation lies in the fact that a network's performance quality is based on the data which it receives. A well-trained network will still have poor performance if the subsequent data supplied to it contains artifacts, out of focus regions, or other visual distortions. Under normal circumstances, images of the same scene captured from differing points of focus, angles, or modalities must be separately analysed by the network, despite possibly containing overlapping information such as in the case of images of the same scene captured from different angles, or irrelevant information such as images captured from infrared sensors which can capture thermal information well but not topographical details. This factor can potentially add significantly to the computational time and resources required to utilize the network without providing any additional benefit. In this study, we plan to explore using image fusion techniques to assemble multiple images of the same scene into a single image that retains the most salient key features of the individual source images while discarding overlapping or irrelevant data that does not provide any benefit to the network. Utilizing this image fusion step before inputting a dataset into the network, the number of images would be significantly reduced with the potential to improve the classification performance accuracy by enhancing images while discarding irrelevant and overlapping regions.

• 한국의류산업학회지
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• 제24권5호
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• pp.647-654
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• 2022

Wearable devices come in a variety of shapes and sizes in numerous fields in numerous fields and are available in various forms. They can be integrated into clothing, gloves, hats, glasses, and bags and used in healthcare, the medical field, and machine interfaces. These devices keep track individuals' biological and behavioral data to help with health communication and are often used for injury prevention. Those with hearing loss or impaired vision find it more difficult to recognize an approaching person or object; these sensing devices are particularly useful for such individuals, as they assist them with injury prevention by alerting them to the presence of people or objects in their immediate vicinity. Despite these obvious preventive benefits to developing Internet of Things based devices for the disabled, the development of these devices has been sluggish thus far. In particular, when compared with people without disabilities, people with hearing impairment have a much higher probability of averting danger when they are able to notice it in advance. However, research and development remain severely underfunded. In this study, we incorporated a wearable detection system, which uses an infrared proximity sensor, into a backpack. This system helps its users recognize when someone is approaching from behind through visual and tactile notification, even if they have difficulty hearing or seeing the objects in their surroundings. Furthermore, this backpack could help prevent accidents for all users, particularly those with visual or hearing impairments.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.139-146
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• 2008

특수 분장을 이용하여 매우 정교하게 제작된 가면을 쓴 얼굴 위변조의 경우 일반적인 밝기 영상으로는 검출이 용이하지 않다. 최근의 획기적인 특수 분장 기술 발전을 고려할 때 성공적인 얼굴 인식시스템 개발을 위해 가면을 쓴 얼굴 위변조 검출 연구는 매우 중요하다. 본 연구에서는 물질의 재질 및 표면 색상에 따른 반사율의 차이를 기반으로 가면을 착용하는 얼굴 위변조 검출 방법을 제안한다. 우선 실제 얼굴 인식 시스템의 적용 환경을 고려할 때 알비도(albedo)를 단순히 빛의 반사량, 즉, 영상에서의 그레이 값으로 간략화 할 수 있음을 보였다. 이를 기반으로 850nm 적외선 조명이 얼굴 피부와 가면재질의 구분에 가장 적합하고, 인종 간 다른 피부색에 대해서는 685nm 조명에서 뚜렷한 차이를 보임을 알 수 있었다. 이 두 파장대의 조명하에서 측정한 영상의 그레이 값으로 2D 특징 벡터를 만들어 사용하면 특징 공간 상에서의 얼굴 피부와 가면 재료의 분포는 선형적으로 분리가 가능한 분포를 갖게 되는 것을 알 수 있었다. Fisher Linear Discriminant(FLD)를 적용하여 97.8%의 가면 얼굴 검출율을 얻을 수 있었다. 제안하는 방법은 기존의 상용 얼굴 인식 시스템에 매우 적은 비용과 간단한 방법으로 추가 적용하여 모든 인종에 대한 얼굴 위변조 검출이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.159-165
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• 2010

본 논문에서는 원격제어기반 이동체 감지 및 변형 퍼스널 로봇시스템을 설계 및 구현하고 성능을 분석하였다. 설계에 있어서 중점적으로 고려한 사항은 퍼스널 로봇의 버튼기반 및 원격제어방식 설계, 휠 주행모드/보행모드/자동 주행모드/감시모드의 동작모드 설계, 원격제어기능 설계, 주변환경 변화감지 기능 설계, 모션데이터 추출기법 설계, 장애물 탐지기법 설계이다. 개발한 퍼스널 로봇은 언제 어디서나 원격지에서 인터넷과 접속하여 로봇의 동작 및 영상인식을 제어하여 주변 환경변화를 감지하는 이동체 감지 및 4가지의 변형이 가능하다. 또한 실험결과, 실내의 문턱이나 전선등으로 이루어진 지형의 요철을 다리 관절로 이동 가능하며, 자동 주행모드로 진행 할 경우 30cm*30cm 공간의 장애물 환경에서 3개의 적외선 센서를 이용하여 장애물을 성공적으로 벗어남을 확인하였다.