• 수산경영론집
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• 제42권2호
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• pp.31-45
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• 2011

Costal fisheries use small boat. The boats are frequently substituted with newly made boat or proper boat. When the boat which is substituted with another one after the fixed date for compensation is estimated for fisheries loss by public project, it is matter that which boat is the object for estimating average catch of fish. There are three ways in practical business. They are based on the date of spot probe, the date of conference for compensation and fixed date for compensation. In case of applying the first and the second ways, as the object of compensation is not fixed, there is problem that estimated result can be changed depending on changing boat tons even after the date of spot probe and the fixed date for compensation. Most of all, these ways are against Attached Form No.4 of the Enforcement Ordinance of Fisheries Law which regulate to calculate average catch of fish applying result of fishery for retroactively counted 3 years from the year before the year in which administrative measure day is. The other side, in applying boat tons based on the fixed date for compensation, estimated result of compensation will not change even boat substituted after the fixed date for compensation. Even though applying tons based on the fixed date for compensation, a problem still remains. If the boat get bigger after the fixed date for compensation, the then boat size must be applied for calculating average catch. But the boat get smaller, the changed boat size must be applied. Because changed small boat would be damaged less than the previous boat. And decrease in catch by changing boat into small one is not due to the project but due to the personal responsibility. This will help to increase objectivity and reliance on the compensation result. As the other objects are fixed based on the fixed date for compensation in the Act on Acquisition and Compensation of Land and Others for Public Project, it can be balanced with other object.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.842-848
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• 2014

In this paper, an improved method RMBE (Resizable Model Based target size Estimator) is presented for SDIIR (Strap Down Imaging Infrared) seekers. At the target engaging scenario, the IIR target measurement is separated by various parts. In this case, target object changing is important to accurate target intercept. Therefore, we need robust target size estimator. Our proposed method resize estimated target size with MC-1 (Markov Chain I) for accurate target size estimation. The performance of proposed method is tested at IIR target tracking of target intercept scenario. The experiment results show that the proposed RMBE has improved performance than MBE.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.177-183
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• 2022

To measure the size and weight of the fish, we developed an automatic fish size measurement system using a deep neural network, where the YOLO (You Only Look Once)v3 model was used. To detect fish, an IP camera with infrared function was installed over the fish pool to acquire image data and used as input data for the deep neural network. Using the bounding box information generated as a result of detecting the fish and the structure for which the actual length is known, the size of the fish can be obtained. A GUI (Graphical User Interface) program was implemented using LabVIEW and RTSP (Real-Time Streaming protocol). The automatic fish size measurement system shows the results and stores them in a database for future work.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.616-624
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• 2002

본 논문에서는 영상에 포함된 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제시한다. 중심 객체는 촬영의 중심이 되어 영상의 중앙 부분에 비교적 큰 면적을 차지하는 객체로 정의하는데 영상 내용에 대한 중요한 정보를 제공한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 입력 영상에 대해 해상도를 줄여가며 영상 분할하고 분할된 결과에 대해 계층적 영역 병합을 수행함으로써 객체가 많은 수의 영역으로 세분화되어 영상 분할되는 것을 방지할 수 있도록 하였다. 분할된 각 영역은 영상의 경계와 접하는 경계 영역과 그 외의 비경계 영역으로 분류하였다. 비경계 영역은 중심 객체에 해당될 가능성이 있는 영역으로써, 이들 중에서 영상 중심 부근에서 가장 큰 크기를 차지하는 영역이 핵심객체영역으로 선택된다. 또한 경계 영역 중에서 영상의 네 모서리에 인접하는 영역은 핵심배경영역으로 선택되어 핵심객체영역과 함께 중심 객체 추출에 이용된다. 각 비경계 영역은 핵심 배경영역및 핵심객체영역과 칼라 분포 유사도출 비교하여 배경영역과 전경영역으로 분류된다. 핵심객체영역 및 핵심객체영역과 연결성을 가지는 전경영역이 최종 중심 객체로 선택된다. 본 논문에서 제안된 방법은 비교적 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.99-105
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• 2012

스마트 폰 어플의 급속한 개발과 보급으로 우리는 일상생활에서 많은 유용한 모바일 서비스를 이용하는 것이 가능하게 되었으며, 특히 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용한 QR 코드 응용과 같은 흥미로운 어플들이 지속적으로 개발되고 있다. 우리는 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용하여 촬영되는 피사체의 실물 크기를 측정하는 어플을 개발하는 과정에서 국내에 시판되는 안드로이드 기반 스마트 폰들의 기종이나 시스템 버전에 따라 촬영되는 피사체의 이미지의 크기나 모양이 매우 상이하게 나타난다는 점을 알게 되었다. 본 논문에서는 스마트 기기들의 카메라 모듈로 촬영할 때 스마트 폰 기종과 시스템 버전에 따라 나타나는 차이점들을 면밀히 알아보고, 스마트 폰 카메라로 촬영한 결과 영상에서 피사체의 실물 크기에 영향을 미치는 카메라 모듈의 다양한 특징들을 비교 분석하여, 이를 바탕으로 스마트 폰 카메라 모듈을 이용한 피사체 크기 계측 어플을 개발하는데 응용하고자 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-4
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• 2015

본 논문은 TCP 혼잡제어 메커니즘의 슬로우-스타트 단계에서 웹 객체의 평균전송 시간을 추정하기 위한 수학적 모델을 제안한다. 평균 지연은 네트워크의 종단 사용자가 필요로 하는 중요한 서비스 품질이다. 제안하는 모델의 적용대상은 작은 윈도우 크기로 인해 패킷손실이 슬로우-스타트 구간에서만 발생하는 멀티-홉 무선 네트워크와 대역폭이 작은 사물 인터넷을 대상으로 한다. 모델은 초기 윈도우 크기와 패킷 손실률을 고려하여 지연시간을 구한다. 제안한 모델은 주어진 패킷손실에 대해 라운드 트립 타임과 초기 윈도우 크기에 따라 주로 영향을 받게 되며, 종단 사용자가 사물 인터넷 응용 서비스에 요구하는 응답시간을 추정하는 데 적용될 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.373-384
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• 2000

지금까지의 객체지향 메트릭스에 대한 연구는 단순히 품질의 일부 요소만을 다루고 있으며, 대부분의 메트릭스는 클래스 사이의 관계 정보만을 기반으로 제안되어 왔다. 이로써 객체지향 설계의 특성을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한 기존의 객체지향 메트릭스는 각 메트릭의 계산 결과를 평가하기 위하여 제한값(threshold)을 제공하고 있으며, 형식적으로 정의되지 않은 것이 대부분이다. 이들의 문제점은 계산 과정이 복잡하여 쉽게 적용할 수 없고 프로젝트의 성격이나 소프트웨어의 특성에 따라 제한 값이 달라질 수 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 객체지향 설계의 특성인 크기, 복잡도, 결합도 및 응집도를 고려하여 설계의 품질을 평가하기 위한 메트릭 집합을 제시한다. 제시된 메트릭 집합은 평균값에 대한 비율(proportion)을 사용하여 평균값을 상회하는 클래스 및 설계 요소들을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 이것은 설계 품질을 저하시키고 있는 클래스를 찾아내어 평균값에 근접한 수준을 h다시 설계할 수 있도록 함으로써, 구현하는 동안 직면하는 설계 결점을 개발 초기에 발견할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 정의한 메트릭 집합은 측정원칙에 의하여 분석적으로 평가된다. 그 결과로서 메트릭에 대하여 요구되는 성질의 대부분을 만족하고 있음을 알 수 있다. 도한 플랫폼과 무관하게 사용할 수 있도록 웹 브라우저 및 자바 애플릿으로 개발되어 분산 인트라넷 환경을 지원하는 평가 도구 ASSOD(ASsessment System of Object oriented Design)를 설계한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 논문은 골프에서 퍼팅 조준을 도와주는 앱의 개발에 관한 연구이다. 제안된 앱은 그린에서의 홀 컵의 위치와 크기를 측정하여 조준 시 홀 컵과 조준 지점과의 거리를 알려준다. 이를 위하여 인공지능의 객체 인지 기술을 적용하여 개발하였다. 스마트 폰의 카메라로부터 들어오는 이미지에 대하여 객체 인지 기술을 사용하여 실시간으로 홀 컵의 위치와 크기를 측정한다. 그 결과를 이용하여 카메라의 이미지 위에서 조준 지점과 홀 컵과의 거리를 표시함으로써 조준을 도와주는 것이다. 제안된 앱은 아이폰의 iOS에서 개발하였다. 개발된 앱의 성능 측정 결과 실시간으로 충분히 홀 컵을 인지하여 도움 정보를 출력할 수 있었으며, 표시된 거리도 조준에 도움이 될 정도로 정확하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.218-230
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• 2024

최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.89-96
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• 2012

지능형 서비스 분야에 있어 3D맵은 유용하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. 기존의 삼차원 공간에 대한 연구 방법들은 제공하는 데이터가 원초적이고 처리량이 방대하여 지능형 서비스의 실시간 처리에는 적절하지 못하다. 본 논문에서는 전방의 공간에 대하여 스테레오 정합 연산의 결과인 거리정보 이미지를 바탕으로 블록 기반의 맵을 구성하여 해당 공간의 다양한 정보를 제공할 수 있는 방안을 제안한다. 블록기반 3D맵은 객체율과 블록크기의 2개의 중요한 변수를 가진다. 객체율은 하나의 블록에서 공간대비 객체의 픽셀수의 비율로써 블록종류를 결정한다. 블록크기는 정육면체로 구성되는 개별 블록의 한 변의 픽셀수를 나타내며, 블록의 크기를 결정한다. 실험을 통하여 블록기반 3D맵은 기존의 거리정보 이미지에 비하여 노이즈와 데이터양을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다. $320{\times}240$크기의 거리정보 이미지에 대하여 블록크기는 $40{\times}40$, 객체율은 30%에서 50%로 설정하였을 때 가장 정합율이 높은 블록기반 3D맵을 취득할 수 있음을 확인하였다. 블록기반 3D맵은 지능형 서비스분야에서 사용하기 용이하고 다양한 새로운 서비스를 도출할 수 있는 고부가가치를 갖는 정보를 제공할 수 있다.