• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2018

Wide-area monitoring of tree-related high impedance fault (THIF) efficiently contributes to increase reliability of large-scaled network, since the failure to early location of them may results in critical lines tripping and consequently large blackouts. In the first place, this wide-area monitoring of THIF requires managing the placement of sensors across large power grid network according to THIF detection objective. For this purpose, current paper presents a framework in which sensors are distributed according to a predetermined risk map. The proposed risk map determines the possibility of THIF occurrence on every branch in a power network, based on electrical conductivity of trees and their positions to power lines which extracted from spectral data. The obtained possibility value can be considered as a weight coefficient assigned to each branch in sensor placement problem. The next step after sensors deployment is to on-line monitor based on moving data window. In this on-line process, the received data window is evaluated for obtaining a correlation between low frequency and high frequency components of signal. If obtained correlation follows a specified pattern, received signal is considered as a THIF. Thereafter, if several faulted section candidates are found by deployed sensors, the most likely location is chosen from the list of candidates based on predetermined THIF risk map.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.227-230
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• 2005

21 세기의 핵심기술이 될 가상현실은 차세대를 이끌어갈 주요 패러다임 중 하나로써 광범위한 응용 분야를 창출할 수 있고 기술적인 면에서도 커다란 변혁과 전환을 몰고 올 수 있다. 이러한 변화는 앞으로 인간 생활의 전 분야에 있어 그 가치와 파급효과가 매우 커질 것으로 전망된다. 그러나 국내 가상현실 관련 업체는 대부분 영세한 수준을 벗어나지 못하고 있으며, 업체 간 과다경쟁 및 정보교류의 부족으로 유사 기술에 중복 투자돼 국가적인 손실을 차래하고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 연구는 가상현실의 여러 분야 중 WebCam을 이용해 실시간으로 받아지는 영상의 특정부분의 위치를 추적하여 보다 더 정확한 위치추적을 할 수 있는 방법을 연구하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제37권6호
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• pp.1220-1230
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• 2015

An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.

• Current Optics and Photonics
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• 제3권5호
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• pp.466-472
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• 2019

A system for continuous-wave coherent Doppler lidar (CW lidar), made up of all-fiber structures and a coaxial transmission telescope, was set up for wind measurement in Hefei (31.84 N, 117.27 E), Anhui province of China. The lidar uses a fiber laser as a light source at a wavelength of $1.55{\mu}m$, and focuses the laser beam on a location 80 m away from the telescope. Using the CW lidar, radial wind measurement was carried out. Subsequently, the spectra of the atmospheric backscattered signal were analyzed. We tested the noise and obtained the lower limit of wind velocity as 0.721 m/s, through the Rayleigh criterion. According to the number of Doppler peaks in the radial wind spectrum, a classification retrieval algorithm (CRA) combining a Gaussian fitting algorithm and a spectral centroid algorithm is designed to estimate wind velocity. Compared to calibrated pulsed coherent wind lidar, the correlation coefficient for the wind velocity is 0.979, with a standard deviation of 0.103 m/s. The results show that CW lidar offers satisfactory performance and the potential for application in wind measurement.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.206-216
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• 2020

국내의 노후 철도교량이 증가함에 따라 노후화로 인한 유지관리비가 점점 증가하고 있으며, 지속적인 관리가 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 관리해야하는 노후 시설물은 증가하지만, 노후 시설물을 점검 및 진단을 할 수 있는 전문 인력은 부족해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상을 탐지하는 개선된 학습모델을 제시하고자 한다. 손상탐지 머신러닝 학습 모델을 구성하기 위해 우선 무도상 철도 판형교의 설계도면을 참고하여 교량의 해석모델을 설정하였으며, 설정된 해석모델로 손상시나리오에 따른 정적변형률 데이터를 추출하여 통계적 기법을 이용해 교량의 신뢰도 기반의 Local 손상 지수를 제시하였다. 손상 탐지는 손상 유무 탐지, 크기 탐지, 위치 탐지 3단계의 과정을 수행하여 손상 크기 탐지에서 선형 회귀 모델을 추가로 고려해 임의의 손상을 탐지하였으며, 최종적으로 손상 탐지 머신러닝 분류 학습 모델과 회귀 모델을 이용한 임의의 손상 위치를 추정 및 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.11-20
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• 2019

딥러닝 기술의 발전으로 가상 현실이나 증강 현실 응용에서 사용하기 적절한 사용자 친화적 인터페이스에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문은 사용자의 손을 이용한 인터페이스를 지원하기 위하여 손 끝 좌표를 추적하여 가상의 객체를 선택하거나, 공중에 글씨나 그림을 작성하는 행위가 가능하도록 딥러닝 기반 손 끝 객체 탐지 방법을 제안한다. 입력 영상에서 Grad-CAM으로 해당 손 끝 객체의 대략적인 부분을 잘라낸 후, 잘라낸 영상에 대하여 Atrous Convolution을 이용한 합성곱 신경망을 수행하여 손 끝의 위치를 찾는다. 본 방법은 객체의 주석 전처리 과정을 별도로 요구하지 않으면서 기존 객체 탐지 알고리즘 보다 간단하고 구현하기에 쉽다. 본 방법을 검증하기 위하여 Air-Writing 응용을 구현한 결과 평균 81%의 인식률과 76 ms 속도로 허공에서 지연 시간 없이 부드럽게 글씨 작성이 가능하여 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제11권6호
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• pp.589-604
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• 2013

Identification of damage has become an evolving area of research over the last few decades with increasing the need of online health monitoring of the large structures. The visual damage detection can be impractical, expensive and ineffective in case of large structures, e.g., offshore platforms, offshore pipelines, multi-storied buildings and bridges. Damage in a system causes a change in the dynamic properties of the system. The structural damage is typically a local phenomenon, which tends to be captured by higher frequency signals. Most of vibration-based damage detection methods require modal properties that are obtained from measured signals through the system identification techniques. However, the modal properties such as natural frequencies and mode shapes are not such good sensitive indication of structural damage. Identification of damaged jacket type offshore platform members, based on wavelet packet transform is presented in this paper. The jacket platform is excited by simple wave load. Response of actual jacket needs to be measured. Dynamic signals are measured by finite element analysis result. It is assumed that this is actual response of the platform measured in the field. The dynamic signals first decomposed into wavelet packet components. Then eliminating some of the component signals (eliminate approximation component of wavelet packet decomposition), component energies of remained signal (detail components) are calculated and used for damage assessment. This method is called Detail Signal Energy Rate Index (DSERI). The results show that reduced wavelet packet component energies are good candidate indices which are sensitive to structural damage. These component energies can be used for damage assessment including identifying damage occurrence and are applicable for finding damages' location.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.672-679
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• 2011

본 논문에서는 텔레비전 칼라영상에서 사람의 피부색을 기반으로 얼굴영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 피부색을 샘플링하여 기준영상으로 놓고, 텔레비전 영상의 화소와 기준영상의 화소 사이의 유클리디안(Euclidean) 거리를 이용하여 얼굴후보 영역결정을 하였다. 얼굴 후보영역에서 눈 검출은 RGB 칼라를 CMY칼라 모델로 변환 하여 Y와 C 사이의 색차성분에 대한 평균값과 표준 편차를 이용하여 검출 하였다. 입술 영역은 RGB 칼라모델에서 YIQ 칼라 공간으로 변환 하여 Q 요소로 입술 영상을 검출 하였다. 얼굴영역 검출은 눈 영상과 입술 영상을 논리연산 하여 지식 기반으로 결정 하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 텔레비전 칼라영상에서 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과, 얼굴영역 검출이 얼굴의 위치와 크기에 관계없이 검출됨을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.298-305
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• 2013

본 논문에서는 스펙트럴 상관 밀도 (spectral correlation density, SCD)를 이용하여 ATSC 디지털 텔레비전 신호를 검출하기 위한 SCD 결합을 이용하는 스펙트럼 센싱 기법을 제시한다. ATSC 텔레비전 파일럿 신호의 사이클로스테이셔너리 성질을 이용하는 검출 기법은 주로 특정 위치의 주파수의 SCD 값을 이용한다. 하지만, 다중 경로 페이딩 환경에서 SCD의 값이 여러 주파수에 걸쳐서 분포되어 있음을 확인할 수 있다. 파일럿 근처에서 분포하는 일련의 SCD값을 이용하기 위해 최대율 결합 (maximal ratio combining), 자승 결합 (square law combining), 균일 이득 결합 (equal gain combining)과 유사한 SCD 결합 기법들을 제안한다. 제시한 SCD 결합 기법은 다중 페이딩 환경하에서 검출 성능을 0.5 ~ 1.0 dB 정도 향상시켰다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.991-1005
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• 2022

위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.