• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권4호
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• pp.427-433
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• 1999

본 논문에서는 고음질 음성부호화 및 압축, 음성인식 및 합성등의 성능개선에 있어서 중요한 파라메터인 피치정보를 실시간으로 검출하기 위해 연구를 수행하였다. 이를 위하여 변복조 스폿(spot) 전극을 적용한 새로운 EGG(Electroglottograph) 측정 시스템을 개발하여 이용한 안정된 피치검출 알고리즘을 연구하였다. 구체적으로 EGG 신호에 의한 성문 닫힘시점을 실시간으로 결정하여 EGG 기반의 피치궤적 알고리즘을 개발하였고, 음성신호만의 피치궤적 추적기와 성능비교를 수행하여 우월한 성능을 가짐을 보였다. 또한, EGG 신호를 이용한 음성분석을 수행하여 한국인에 있어서 성문의 다양한 진동신호 패턴의 측정 및 분석을 통해 한국인 음원의 모델과 성문신호 패턴에 대한 정량적인 해석을 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.153-159
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• 2012

운전자의 시야는 차량 구조 등 물리적인 요소들로 인해 차량 주변 환경에 대한 사각지대가 존재한다. 사각지대에 존재하는 장애물은 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 차량 주변의 사각지대 개선을 위해 최근 출시되는 차량에는 장애물 감지 센서, 후방 카메라 등 운전자의 시각에서 벗어난 곳의 장애물에 대한 정보를 제공하기 위한 장치들과 차량 주변 환경을 영상으로 제공하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템 등 안전 운행을 위한 전장 장치들이 장착되고 있다. 운전자는 후진 주행이나 좁은 골목길 주행시 이러한 장치들에서 제공되는 차량 주변 환경에 대한 정보를 얻음으로써 안전 운행에 도움을 받고 있다. 본 논문에서는 운전자의 시야 개선을 위해 차량의 전, 후, 좌, 우에 4대의 카메라를 부착하여 차량 주변을 한 눈에 볼 수 있는 통합된 Bird's Eye View를 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 전, 후, 좌, 우 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합된 하나의 영상으로 제공함으로써 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.173-178
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• 2007

최근 여러 요인으로 인해 화재의 발생이 빈번히 발생하고 있으나 화재의 신속한 감지를 못함으로 인해 초기 진압이 불가능하게 되고 이로 인한 피해가 크게 증가하고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 화재발생을 신속히 감지하고 적절한 후속초치를 취하게 하는 기법의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 신속하고 정확한 산불감지를 통해 화재로 인한 피해를 최소화 할 수 있게 하는 센서 네트워크 기술 및 무인 항공 기술을 접목한 새로운 형태의 화재 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 광범위한 영역에 설치되는 다수의 연기감지센서가 탑재된 센서 노드들과 이 영역위에서 자유로이 비행하면서 실시간으로 센서 노드에서 계측된 데이터를 수집하는 헬리콥터 및 헬리콥터에 장착되어 화재발생지점의 화상정보를 취득하고 이를 원격의 서버로 데이터를 무선 전승할 수 있는 임베디드 시스템으로 구성된다. 또한 제안된 시스템의 유용성 확인을 위해 제작된 테스트 베드상에서의 실제 적용 실험을 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.95-105
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• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1468-1471
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• 2012

It is always a dream to recreate the experience of a particular place, the Panorama Virtual Reality has been interpreted as a kind of technology to create virtual environments and the ability to maneuver angle for and select the path of view in a dynamic scene. In this paper we examined an efficient algorithm for Image registration and stitching of captured imaged from a video stream. Two approaches are studied in this paper. First, dynamic programming is used to spot the ideal key points, match these points to merge adjacent images together, later image blending is use for smooth color transitions. In second approach, FAST and SURF detection are used to find distinct features in the images and a nearest neighbor algorithm is used to match corresponding features, estimate homography with matched key points using RANSAC. The paper also covers the automatically choosing (recognizing, comparing) images to stitching method.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.113-127
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• 2012

영상처리 기법을 이용한 얼굴검출에 관한 많은 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 일반적으로 가장 많이 쓰이는 얼굴 검출 방식은 Viola와 Jones이 제안한 Adaboost 방식이다. 이 방식은 Haar-like feature을 이용하여 얼굴영상을 선행 학습하고, 검출 성능은 학습된 DB에 의존한다. 이는 일정 거리 범위 안의 학습된 얼굴 크기에서는 얼굴 검출을 잘 수행하지만, 카메라에서 객체(얼굴)의 거리가 멀어지면 얼굴 크기가 작아져 기존에 학습한 Haar-like feature로 얼굴 검출을 하지 못하는 경우가 발생한다. 이에 본 논문에서는 생물학 기반의 선택적 주의집중 기반의 Haar-like feature 정보를 이용한 Adaboost 모델과 사용자의 시선 응시 점 정보를 이용하여, 사용자의 관심영역 확장을 통한 원거리 얼굴 검출 모델을 제안한다. 생물학적 기반의 선택적 주의 집중 모델인 돌출맵(Saliency map) 정보를 이용하여 입력 영상에 대하여 얼굴 후보 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 후보 영역 중에서 선행 학습된 Haar-like feature 정보로 Adaboost 알고리즘을 이용하여 최종 얼굴 영상을 검출한다. 그리고 사용자의 시선 응시 점 정보는 관심영역을 선택 하는데 이용된다. 피 실험자가, 카메라로부터 멀리 거리 떨어져 얼굴의 크기가 얼굴검출이 힘들더라도 사용자 시선 응시 점 영역을 선형 보간법으로 확대하여 입력영상으로 재사용함으로써 얼굴 검출 성능을 높일 수 있다. 제안된 방법이 기존의 Adaboost 방법보다 얼굴 검출 성능과 수행시간 면에서 우수함을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.41-44
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• 2015

Critical current of high-temperature superconducting (HTS) coil is influenced by its own self magnetic field. Direction and density distribution of the magnetic field around the coil are fixed after the shape of the coil is decided. If the entire part of the HTS tape has homogeneous $I_c$ distribution characteristic, quench would be initiated in fixed location on the coil. However, the actual HTS tape has inhomogeneous $I_c$ distribution along the length. If the $I_c$ distribution of the HTS tape is known, we can expect the spot within the HTS coil that has the highest probability to initiate the quench. In this paper, $I_c$ distribution within the HTS coil under self-field effect is simulated by MATLAB. In the simulation procedure, $I_c$ distribution of the entire part of the HTS tape is assume d to follow Gaussian-distribution by central limit theorem. The HTS coil model is divided into several segments, and the critical current of each segment is calculated based on the-generalized Kim model. Single pancake model is simulated and self-field of HTS coil is calculated by Biot-Savart's law. As a result of simulation, quench-initiating spot in the actual HTS coil can be predicted statistically. And that statistical analysis can help detect or protect the quench of the HTS coil.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.51-54
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• 2020

To develop gas-distinguishing sensor system, it is highly required to integrate multiple sensors for effective detection of a single targeted gas or mixture of gases. In addition, it is important to collect the reliable data from individual sensors into one integrated measuring device. Collecting the data of toxic gases on the spot should be done without inhalation. We suggest simple wirelessly running system for data collection that guarantees both reliability of data sources and safety. Here, we made a multi-gas measuring instrument(device) combined with Bluetooth module which provides a safe and precise big data accumulation system.

• Applied Biological Chemistry
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• 제9권
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• pp.59-64
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• 1968

1. 국자(?子)를 사용(使用)하여 백미(白米) 및 옥수수를 원료(原料)로 탁주(濁酒)를 담금하고 경시적(經時的)으로 그 발효(醱酵)술덧중(中)의 Amino-N를 Formol 법(法)으로 정량(定量)하고 또한 유리(遊離) Amino 산(酸)을 PPC 법(法)으로 검출(檢出).하였다. 2. 백미정료탁주(白米定料濁酒)술 덧 중(中)에서는 Aspartic acid, Cystine Glutamic acid, Glycine, Serine Alanine, Tyrosine, Histidine, Valine, Tryptophan, Phenylalanine, Proline 및 Leucine 등 14종의 Amino 산(酸)을 검출(檢出)하였다. 3. 옥수수원료탁주(原料濁酒)술덧 중(中)에서는 Aspartic acid, Cystine, Glycine, Derine, Alanine, Lysine, Valine, Aistididine, Proline, Leucine 및 Tryptophan 등(等) 12종(種의) Amino 산(酸)을 검출하였다. 4. 백미(白米) 및 옥수수원료(原料) 탁주중(濁酒中)의 주체 Amino 산(酸)은 Paper Chromatography에 나타난 각(各) Spot의 정색도(呈色度)로 보아 Lysine, Valine, Leucine, Serine, Proline 및 Glycine 등(等)으로 추정(推定)하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.40-44
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• 2002

Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.