• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.38-47
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• 2006

기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.161-168
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• 2018

고혈압은 현대 주요 성인병이며 기존의 혈압계로는 실시간 혈압 측정 및 원격 모니터링이 어렵다. 그러나 실시간 혈압 모니터링 u-헬스케어 시스템은 효과적인 건강관리가 가능하도록 해준다. 실시간 혈압 모니터링을 위해 본 논문에서는 손목형 혈압계, 스마트폰 및 u-헬스케어 서버로 구성된 실시간 혈압 모니터링 u-헬스케어 시스템의 구조를 제시한다. 그리고 손목형 혈압계의 하드웨어 설계를 위한 주요 핵심 기능인 맥파검출 아날로그 회로 구성과 손목형 혈압계를 구성하는 디지털 하드웨어 구성을 제시한다. 또한 이들 하드웨어 시스템을 동작시키는 소프트웨어 개발을 위한 UML 분석방법과 소프트웨어 설계를 위한 플로우차트와 화면 설계를 보여준다. 따라서 본 논문에서 제시한 설계방법은 실시간 모니터링 u-헬스케어 시스템 구현에 매유 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.349-356
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• 2020

본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.54.3-55
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• 2016

DEEP-South Scheduling and Data reduction System (DS SDS) consists of two separate software subsystems: Headquarters (HQ) at Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI), and SDS Data Reduction (DR) at Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI). HQ runs the DS Scheduling System (DSS), DS database (DB), and Control and Monitoring (C&M) designed to monitor and manage overall SDS actions. DR hosts the Moving Object Detection Program (MODP), Asteroid Spin Analysis Package (ASAP) and Data Reduction Control & Monitor (DRCM). MODP and ASAP conduct data analysis while DRCM checks if they are working properly. The functions of SDS is three-fold: (1) DSS plans schedules for three KMTNet stations, (2) DR performs data analysis, and (3) C&M checks whether DSS and DR function properly. DSS prepares a list of targets, aids users in deciding observation priority, calculates exposure time, schedules nightly runs, and archives data using Database Management System (DBMS). MODP is designed to discover moving objects on CCD images, while ASAP performs photometry and reconstructs their lightcurves. Based on ASAP lightcurve analysis and/or MODP astrometry, DSS schedules follow-up runs to be conducted with a part of, or three KMTNet telescopes.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.97-105
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• 2020

열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.667-678
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• 2016

유 무선 네트워크 인프라의 발전으로 과거와 비교할 수 없을 정도의 대용량 트래픽이 인터넷을 통해 서비스되고 있으며, 사물인터넷과 같은 네트워크 패러다임의 변화에 따라 트래픽은 매년 증가하여 2018년에는 약 1.6제타바이트의 트래픽이 네트워크를 통해 유통될 것으로 예상하고 있다. 네트워크 트래픽이 증가함에 따라 보안 인프라의 성능도 함께 발전하여 대용량의 트래픽을 보안장비에서 처리하고 있으며, 해킹 시도 및 악성코드 등 매일 수 십 만건의 보안이벤트를 처리하고 있다. 다양한 종류의 보안인프라에서 탐지하는 공격 시도에 대한 이벤트를 어떻게 효율적으로 분석하고 대응하느냐 하는 것은 안정된 인터넷 서비스를 제공하기 위해 매우 중요한 과제 중 하나이다. 하지만 현재의 보안관제 환경은 실시간으로 발생하는 대량의 보안이벤트를 분석하는 것에 어려움을 가지고 있으며, 다양한 환경적 요인에 의해 보안인프라에서 탐지하는 모든 이벤트를 분석하고 대응하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 보안인프라에서 탐지된 이벤트에 대해 제안된 알고리즘을 사용하여 익명 네트워크를 분류하고 유해트래픽을 탐지함으로써 기존의 Low-Latency를 활용한 Tor 네트워크 트래픽 탐지와 같은 연구의 한계를 극복하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.58-61
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• 2018

현재의 한국의 의료 기술은 세계에서 인정받고 있을 만큼 최고의 수준이다. 그에 따라 여러 의사들은 다양한 장애나 질병에 대해 전문적인 지식을 가지고 더 좋은 방법으로 치료를 진행하고 있다. 이렇게 높아지는 의료 기술에 따라 시술이나 수술의 성공확률의 증대와 동시에 환자에게 높은 신뢰성을 제공할 수 있게 되었다. 시술이나 수술 이후에 있을 부작용을 줄이고 빠른 완치를 위해 행하는 재활치료도 의료의 일종이다. 하지만, 이 부분에서의 사정은 조금 다른 점이 있다. 재활에 관련된 기구, 동작 등 개발하려는 움직임은 있으나, 현재는 대부분을 외국에 의존하고 있다. 우리가 흔히 알고 있는 재활치료는 동작에 의한 형태가 주를 이룬다. 하지만, 환자의 증상이 어느 정도인지, 얼마만큼 나아졌는지 알아보는 것 또한 재활의 일종이며, 그 또한 의사가 판단하는 하에 그 지표를 마련하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 음식물 삼킴 동작에 문제가 있는 것을 심각 정도에 따라 파악하는 VFSS 검사에 딥러닝을 활용하여 눈으로 보이는 지표를 마련해 프로그램을 개발하는 것을 연구해 보았다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권4호
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• pp.277-282
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• 2011

정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.139-146
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• 1987

지상사진측량(地上寫眞測量)에 의한 3차원변형해석(次元變形測量)은 표정점(標定點)에 대한 3차원좌표(次元變座標)를 계산하고 이들 좌표로부터 변위(變位)를 구하므로써 변형해석(變形測量)을 하게 된다. 지상사진측량(地上寫眞測量)에 의한 변형해석(變形測量)은 3차원좌표(次元變座標) 획득과 변위점검출(變位點檢出) 및 변형량추정(變形量推定)으로 크게 나눌 수 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 처음단계로 번들조정법에 의한 좌표계산에서 지상기준점수(地上基準點數)와 사진수(寫眞數)의 증가에 따른 외부표정요소(外部標定要素)의 분산(分散)-공분산행렬(共分散行列)변화를 분석하였다. 그리고 지상기준점(地上基準點)의 정확도(正確度)를 향상시키기 위한 제약조건을 주기위해 번들조정법에 자유강조정(自由鋼調整)개념을 도입하였다. 이상의 결과분석으로부터 경제성과 시간절약의 측면을 고려할때 지상기준점수(地上基準點數)는 6점(點), 사진수(寫眞數)는 3개가 적합함을 알 수 있다. 또한 번들조정에 자유강조정(自由鋼調整)개념을 적용한 경우 공간거리의 제약조건을 외곽에 분포시키는 것이 바람직함을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.143-151
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• 2017

일반화된 허프변환은 임의의 형태의 2차원 모델을 입력영상에서 탐지 및 추출하는데 사용되어지는 효과적인 방법이다. 그러나 일반화된 허프변환의 단점으로 실행시간이 오래 걸린다는 것과 과도한 메모리 사용을 들 수 있다. 그래서 현재까지의 대부분의 연구는 일반화된 허프변환의 실행시간과 메모리 사용량을 줄이는데 집중되어왔다. 그러나 실행시간과 메모리 사용을 줄여서 개선된 알고리즘이 입력 영상에 존재하는 노이즈를 고려할 경우 어떤 성능을 제공하는가는 여전히 불분명하다. 그러므로 본 논문은 일반화된 허프변환의 성능 평가를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 일반화된 허프변환을 신호탐지 이론의 탐지기로 간주하며 ROC 커브를 사용해서 일반화된 허프변환의 성능을 정의한다. 마지막으로 입력 영상에서의 노이즈를 고려한 정량적인 성능 평가가 가능함을 보인다.