• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.421-431
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• 2022

The purpose of this research is to determine the point of fixation of the driver during the process of driving. Based on the results of this research, the driving instructor can make a judgement on what the trainee stare on the most. Traffic accidents have become a serious concern in modern society. Especially, the traffic accidents among unskilled and elderly drivers are at issue. A driver should put attention on the vehicles around, traffic signs, passersby, passengers, road situation and its dashboard. An eye-tracking-based application was developed to analyze the driver's gaze behavior. It is a prototype for real-time eye tracking for monitoring the point of interest of drivers in driving practice. In this study, the driver's attention was measured by capturing the movement of the eyes in real road driving conditions using these tools. As a result, dwelling duration time, entry time and the average of fixation of the eye gaze are leading parameters that could help us prove the idea of this study.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권2호
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• pp.243-256
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• 2019

Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1136-1141
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• 2014

This paper proposes a new contact type ball tracking sensor to improve the control performance of a low cost ball-and-beam system. It is well-known that the impulsive measurement noise contained in ball position measurement is one of the factors which severely degrades the ball-and-beam control performance. The impulsive ball position measurement noises often appear under the sporadical ball floating on the beam. This fact motivates us to devise a simple analog preprocessing circuit to determine whether the ball loses the contact or not. Once the abnormal ball position measurement is detected, the design problem of the ball tracking sensor can be cast into the typical state estimation problem with missing data. In order to tackle the real-time implementation issue, a steady-state Kalman filter is applied to the problem. Through the experimental results, the usefulness of the proposed scheme is demonstrated.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권1호
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• pp.38-44
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• 2011

수중 환경의 복잡성 때문에 수중통신은 대기중에서의 통신과는 그 차이가 상당한 여러 가지 어려움들을 가지고 있다. 신호는 수중에서 많은 불규칙 소음들에 의해 저하된다. 뿐만 아니라 대역폭의 한계는 수중 통신에서 매우 큰 이슈이다. 그러므로 배열신호 처리 기법은 SNR을 개선에 적당하다. 이 논문에서 소스 추적기법에 기반한 수중 통신을 목적으로 하는 potential 기법을 제안하고자 한다. 또한 다중배열 소나를 이용한 새 추적 모델과 동 소나의 세부 구성을 제시했다. 실험들에서는 샘플 모델과 본 모델상에서 추적 결과의 차이점을 도출해 냈다. 실험 결과, 특히 수중환경에서 통신 문제들을 해결할 가능성이 수신기 구성이라는 것을 시연하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.645-655
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• 1997

본 논문에서는 CDMA 시스댐에 적용하기 위해 기저 대역에서 설계된 비동기식 동기 추적 회로의 성능을 이론적으로 분석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증한다. AWGN 채널 환경에서 지터 분산을 펼스 성형 필터, 타이밍 오프셋, 신호 대 잡음 비, 루우프 필터 계수의 함수로 이론적으로 유도하고 2차 동기 추적 회로를 중심으로 루우프 필터의 설계에 판해 고찰한다. 끝으로, 설계된 동기 추적 회로를 ETRI에서 IMT-2000을 위해 설계한 동기식 CDMA 시스템의 역방향 링크에 적용하여 AWGN과 레일라이 페이딩 환경에서의 성능을 시율레이션을 통해 검증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.49-56
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• 2017

Images and Videos that include the human face contain a lot of information. Therefore, accurately extracting human face is a very important issue in the field of computer vision. However, in real life, human faces have various shapes and textures. To adapt to these variations, A model-based approach is one of the best ways in which unknown data can be represented by the model in which it is built. However, the model-based approach has its weaknesses when the motion between two frames is big, it can be either a sudden change of pose or moving with fast speed. In this paper, we propose an enhanced human face-tracking model. This approach included human face detection and motion estimation using Cascaded Convolutional Neural Networks, and continuous human face tracking and modeling correction steps using the Active Appearance Model. A proposed system detects human face in the first input frame and initializes the models. On later frames, Cascaded CNN face detection is used to estimate the target motion such as location or pose before applying the old model and fit new target.

• 로봇학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2021

Recently, a smart farm technology is drawing attention as an alternative to the decline of farm labor population problems due to the aging society. Especially, there is an increasing demand for automatic harvesting system that can be commercialized in the market. Pre-harvest crop detection is the most important issue for the harvesting robot system in a real-world environment. In this paper, we proposed a real-time tomato instance tracking algorithm by using deep learning and probability models. In general, It is hard to keep track of the same tomato instance between successive frames, because the tomato growing environment is disturbed by the change of lighting condition and a background clutter without a stochastic approach. Therefore, this work suggests that individual tomato object detection for each frame is conducted by YOLOv3 model, and the continuous instance tracking between frames is performed by Kalman filter and probability model. We have verified the performance of the proposed method, an experiment was shown a good result in real-world test data.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.53-60
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• 2009

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.603-607
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건 하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상 할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-96
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• 2022

클라우드 산업의 발전으로 소프트웨어의 개발과 운영 방식에서 자원의 효율성 개선과 환경의 연속성을 위한 다양한 노력이 이루어지고 있다. 그러나 전통적인 구조 방식의 서비스 구축에서는 기능을 개선하고, 추가할 경우 수정된 소스에 대하여 전체 빌드로 인한 배포의 효율성이 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 솔루션 서비스 기업에서 이슈가 발생할 경우 개발 부서와 운영 부서 사이의 의사소통을 원활하게 하여 신속하게 이슈에 대응할 수 있고, 이슈 처리 중 업데이트 되는 최신 소스들은 관리시스템과 CI 툴을 활용하여, 지속적으로 통합하여 배포할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 통하여 의사소통이 원활해짐에 따라 불필요한 작업을 줄일 수 있고, 개발의 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.