• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.243-244
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• 2008

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권2호
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• pp.93-101
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• 2021

Cardiac arrhythmias are common heart diseases and generally cause sudden cardiac death. Electrocardiogram (ECG) is an effective tool that can reveal the electrical activity of the heart and diagnose cardiac arrhythmias. We propose detection of P waves based on QRST cancellation zero-one substitution. After preprocessing, the QRST segment is determined by detecting the Q wave start point and T wave end point separately. The Q wave start point is detected by digital analyses of the QRS complex width, and the T wave end point is detected by computation of an indicator related to the area covered by the T wave curve. Then, we determine whether the sampled value of the signal is in the interval of the QRST segment and substitute zero or one for the value to cancel the QRST segment. Finally, the maximum amplitude is selected as the peak of the P wave in each RR interval of the residual signal. The average detection rate for the QT database was 97.67%.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.415-418
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• 1996

Etching Process, one of the most important process in semiconductor fabrication, has input control part of which components are pressure, gas flow, RF power and etc., and plasma gas which is complex and not exactly understood is used to etch wafer in etching chamber. So this process has not real-time feedback controller based on input-output relation, then it uses EPD(End Point Detection) signal to determine when to start or when to stop etching. Various type EPD controller control etching process using EPD signal obtained from optical intensity of etching chamber. In development EPD controller we concentrate on compensation of this signal intensity and setting the relative signal magnitude at first of etching. We compensate signal intensity using neural network learning method and set the relative signal magnitude using fuzzy inference method. Potential of this method which improves EPD system capability is proved by experiences.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-11
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• 2023

딥러닝 기반의 이미지 세그멘테이션은 차선 인식을 위해 널리 사용되는 접근 방식 중 하나로, 차선의 키포인트를 추출하기 위한 후처리 과정이 필요하다. 일반적으로 키포인트는 사용자가 지정한 임계값을 기준으로 추출한다. 하지만 최적의 임계값을 찾는 과정은 큰 노력을 요구하며, 데이터 세트(또는 이미지)마다 최적의 값이 다를 수 있다. 본 연구는 사용자의 직접 임계값 지정 대신, 대상의 이미지에 맞추어 적절한 임계값을 자동으로 설정하는 키포인트 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 키포인트 추출 알고리즘은 차선 영역과 배경의 명확한 구분을 위해 줄 단위 정규화를 사용한다. 그리고 커널 밀도 추정을 사용하여, 각 줄에서 각 차선의 키포인트를 추출한다. 제안하는 알고리즘은 TuSimple과 CULane 데이터 세트에 적용되었으며, 고정된 임계값 사용 대비 정확도 및 거리오차 측면에서 1.80%p와 17.27% 향상된 결과를 얻는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1-10
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• 2013

본 논문에서는 선분분류를 이용하여 실내영상의 소실점을 검출하는 방법을 제안한다. 실내영상을 효율적으로 검출하기 위하여 2 단계로 소실점을 추출한다. 1 단계에서는 이미지가 1 점 투시인지 2 점 투시인지 판별한다. 만일 이미지가 2 점 투시이면, 선분분류를 위하여 검출된 소실점을 지나는 수평선을 구한다. 2 단계에서는 선분분류를 이용하여 2 개의 소실점을 정확히 검출한다. 또 본 논문에서는 인공영상과 이미지 DB를 이용하여 제안한 방법을 평가하였다. 노이즈를 첨가한 인공 영상에 대해서는 노이즈가 60%를 차지할 때까지 검출한 소실점과 실제 소실점과의 차이가 16 픽셀 이하였다. A. Quattoni 와 A. Torralba가 제안한 이미지 DB를 이용한 평가에서는 87% 이상의 이미지에 대하여 소실점을 검출하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.54-60
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• 2021

AR (Augmented Reality) is a technology that provides virtual content to the real world and provides additional information to objects in real-time through 3D content. In the past, a high-performance device was required to experience AR, but it was possible to implement AR more easily by improving mobile performance and mounting various sensors such as ToF (Time-of-Flight). Also, the importance of mobile augmented reality is growing with the commercialization of high-speed wireless Internet such as 5G. Thus, this paper proposes a system that can provide AR services via GNN (Graph Neural Network) using cameras and sensors on mobile devices. ToF of mobile devices is used to capture depth maps. A 3D point cloud was created using RGB images to distinguish specific colors of objects. Point clouds created with RGB images and Depth Map perform downsampling for smooth communication between mobile and server. Point clouds sent to the server are used for 3D object detection. The detection process determines the class of objects and uses one point in the 3D bounding box as an anchor point. AR contents are provided through app and web through class and anchor of the detected object.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.85-97
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• 1998

기존의 윤곽선 추출 방법은 중첩된 두꺼운 선으로 추출되어 물체의 실제 경계선을정확하게 표시하지를 못하거나 윤곽선에 끊어짐이 많아 연결성이 떨어지는 문제점을 지니고있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 윤곽선 추출에 유전자 알고리즘을 적용하였으며 에너지 함수는 픽셀의 윤곽선 만족도를 수치로 산정해 주는 식으로 함수로 화상구조 형에 대한 평가 에너지와 이웃 윤곽선과의 연속성에 대한 평가 에너지, 윤곽선이 정확한 위치에 1 픽셀로 나타냈는지에 대한 평가함수로 구성하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 잡음제거에 우수하였고 또한 연결성이 강하고 최적의 위치에 놓인 픽셀을 찾음으로서 보다 선명하고 정확한 윤곽선 추출을 가능케 하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.49-55
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• 2015

In this paper, we propose a fast interest point detection method using SURF algorithm. Since the SURF algorithm needs a great computations to detect the interest points and obtain the corresponding descriptors, it is not suitable for real-time based applications. In order to overcome this problem, the interest point detection step is parallelized by OpenMP and SIMD based on analysis of the scale space representation process and localization one in the step. The simulation results demonstrate that processing speed is enhanced about 55% by applying the proposed method.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9C호
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• pp.860-867
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• 2003

본 논문에서는 방향 패턴 레이블링을 이용하여 지문 영상의 중심점을 검출하는 방법을 제안하였다. 중심점은 지문영상에서의 특이점들 중의 하나이며 대부분의 지문 인식 시스템에서 기준점으로 사용되고 있다. 중심점의 검출은 지문 인식 시스템에서 반드시 수행되어야할 중요한 단계로 전체 시스템의 성능에 큰 영향을 준다. 제안된 방법에서는 ridge의 분포로부터 얻어낸 방향 성분에 레이블링 방법과 중심점의 위치를 결정하는 알고리즘을 적용하여 중심점의 위치를 검출할 수 있었다. 모의 실험 결과 제안한 방법이 Poincare index와 Sine map 방법들에 비해 수행시간과 검출률 모두에서 좀더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 특히 제안한 방법은 arch 형의 중심점 검출에 있어 Poincare index 방법의 낮은 검출률과 Sine map 방법의 긴 수행 시간이라는 단점들을 모두 극복하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.33-41
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• 2015

Recent developments in robotics and intelligent vehicle area, bring interests of people in an autonomous driving ability and advanced driving assistance system. Especially fully automatic parking ability is one of the key issues of intelligent vehicles, and accurate parked vehicles detection is essential for this issue. In previous researches, many types of sensors are used for detecting vehicles, 2D LiDAR is popular since it offers accurate range information without preprocessing. The L shape feature is most popular 2D feature for vehicle detection, however it has an ambiguity on different objects such as building, bushes and this occurs misdetection problem. Therefore we propose the accurate vehicle detection method by using a 3D complete vehicle model in 3D point clouds acquired from front inclined 2D LiDAR. The proposed method is decomposed into two steps: vehicle candidate extraction, vehicle detection. By combination of L shape feature and point clouds segmentation, we extract the objects which are highly related to vehicles and apply 3D model to detect vehicles accurately. The method guarantees high detection performance and gives plentiful information for autonomous parking. To evaluate the method, we use various parking situation in complex urban scene data. Experimental results shows the qualitative and quantitative performance efficiently.