Kim, Beom-yeong;Choi, Yu-jin;Jang, Seong-wook;Kim, Yoon-sang
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.465-469
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2017
In this paper we propose a human body tracking method for application of smartphones. The conventional human body tracking method is divided into a sensor-based method and a vision-based method. The sensor-based methods have a weakness in that tracking accuracy is low due to cumulative error of position information. The vision-based method has no cumulative error, but it requires reduction of the computational complexity for application of smartphone. In this paper we use the improved HOG algorithm as a human body tracking method for application of smartphone. The improved HOG algorithm is implemented through downsampling and frame sampling. Gaussian pyramid is applied for downsampling, and uniform sampling is applied for frame sampling. We measured the proposed algorithm on two devices, four resolutions, and four frame sampling intervals. We derive the best detection rate among downsampling and frame sampling parameters that can be applied in realtime.
A new robust approach to detect vehicles in a single frame of traffic scenes is presented. The method is based on the multi-level shadow classification, which has been shown to have the capability of extracting correct shadow shapes regardless of the operating conditions. The rationale of this classification is supported by the fact that shadow regions underneath vehicles usually exhibit darker gray level regardless of the vehicle brightness and illuminating conditions. Classified shadows provide string clues on the presence of vehicles. Unlike other schemes, neither background nor temporal information is utilized; thereby the performance is robust to the abrupt change of weather and the traffic congestion. By a simple evidential reasoning, the shadow evidences are combined with bright evidences to locate correct position of vehicles. Experimental results show the missing rate ranges form 0.9% to 7.2%, while the false alarm rate is below 4% for six traffic scenes sets under different operating conditions. The processing speed for more than 70 frames per second could be obtained for nominal image size, which makes the real-time implementation of measuring the traffic parameters possible.
Use of SiPM has been considered as an alternative to PMT, because of its compact size, low-operating voltage, non-sensitive to electromagnetic, low costs and so on. The main limitation for the use of SiPM is due to its small sensitive area compared to PMT that limits the light collection, and therefore the sensor energy resolution. In this article we studied the effect of increasing the number of SiPM by connecting them in parallel to increase the active detection area. This allowed us to compare the different energy resolution measurements. 137Cs has been selected as reference to study the energy resolution for 662 keV gamma-rays. Another investigation was to compare the minimum detectable gamma energy under various SiPM configurations. It has been found that the use of 4 SiPM arrays can greatly improve the energy resolution up to 4% than only one SiPM array, meanwhile use of more than 2 SiPM arrays does not increase the energy resolution significantly. Thus we can conclude that for a large area of cylindrical scintillator (3 × 3 inches), the use of SiPMs are limited to a certain number or certai active area depending on the commercial SiPMs, and its cost should be less than traditional PMT for the cost-effective and compact size considerations. It is well known that the gain of SiPM varies with temperature. In this article, we also calibrated gain to guarantee the same position of photoelectric peak in response of different temperatures.
According to the "Yearbook of disaster response, fire safety and fire statistics (NEMA: National Emergency Management Agency)", approximately 34% of all fire is interior fire such as hotel, restaurant and residence and more than 53% of which is occurring in the kitchen. The evaluation of fire extinguishing system in the kitchen is performed in accordance with the "Korea Fire Equipment Inspection Standard (KOFEIS 0101-1)" which is using one environmental condition. However, only using one environmental condition is not enough to evaluate the performance of the automatic fire extinguisher in kitchen fire. So the study of fire detecting characteristic about various environmental condition needs. In this study, the numerical analysis is carried out about detecting time characteristic for various range's surrounding environment. As a result, it showed up to 100 s difference in the detection time depending on the position of the range. And detecting time also showed difference for on-off hood operation. From this results, it can be verify and improve the evaluation standard for the fire extinguishing system in kitchen fire.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.6
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pp.1141-1149
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2007
This paper describes two major techniques; image processing and gas vent insert and rejection control, for efficient gas vent exchange and holes detecting on the shoes mold. The key idea is to detect holes on the mold to select which holes to insert and to reject automatically guide center of hole's position. This allows us to save labor time while minimizing defective rate of PU shoes mold forming and production costs for gas vent exchange such as insertion and rejection.. Our experimental results have demonstrated that the hole's detection and gasvent exchange mechanism are more efficient and provide accurate mechanism to mitigate risks of vent injection/rejection failures.
In order to continuously perform quarantine in public places, it is not easy to secure manpower, but using self-driving-based robots can solve problems caused by manpower. Self-driving-based quarantine robots can continuously prevent the spread of harmful viruses and diseases in public institutions and hospitals without additional manpower. The location of the autonomous driving function was estimated by applying the Pinnacle filter algorithm, and the UV sterilization system and chlorine dioxide injection system were applied for quarantine. The driving time is more than 3 hours and the position error is 0.5m.Soon, the stop-avoidance function was operated at 95% and the obstacle detection distance was 1.5 m, and the automatic charge recovery was charged by moving to the charging cradle at the remaining 10% of the battery capacity. As a result of quarantine with an unmanned quarantine system, UV sterilization is 99% and chlorine dioxide is sterilized more than 95%, which can contribute to reducing enormous social costs.
Individual mental fatigue not only reduces cognitive ability and work performance, but also becomes a major factor in large and small accidents occurring in daily life. In this paper, a CNN model for EEG-based mental fatigue discrimination was proposed. To this end, EEG in the resting state and task state were collected and applied to the proposed CNN model, and then the model performance was analyzed. All subjects who participated in the experiment were right-handed male students attending university, with and average age of 25.5 years. Spectral analysis was performed on the measured EEG in each state, and the performance of the CNN model was compared and analyzed using the raw EEG, absolute power, and relative power as input data of the CNN model. As a result, the relative power of the occipital lobe position in the alpha band showed the best performance. The model accuracy is 85.6% for training data, 78.5% for validation, and 95.7% for test data. The proposed model can be applied to the development of an automated system for mental fatigue detection.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.5
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pp.9-16
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2021
In this paper, we propose a building exploration drone that can be used for a digital twin-based building control system. The existing building control system using a fixed position sensor box has a problem that a management blind spot occurs. And because people patrol themselves, it takes a lot of human resources. In this paper, a drone equipped with a temperature and humidity sensor and a gas leak detection sensor is used to search the internal path of the building centering on the control blind spot. It also aims to solve the problem of the building control system by transmitting information in real time along with the video. In addition, it has a stable hovering function using an optical floor sensor and can be applied to an existing digital twin-based building control system. The results of this study are believed to be of great help in improving the quality of digital twin control systems using drones.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.8
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pp.689-698
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2021
The development of modern warfare detection technology is increasingly threatening the survivability of aircraft. Among them, IR-seeking missiles greatly affect the survivability of aircraft and are a main factor that reduces the success rate of aircraft missions. In order to increase aircraft survivability, studies on shape-modifying nozzles with added curvature are being actively conducted. In this study, we selected a double serpentine nozzle among shape-modifying nozzles to increase aircraft survivability. We then investigated the effects of the location of the maximum area change rate of the nozzle. It was confirmed that the location of the change rate of area affects the thrust and exit temperature of the nozzle. In addition, it was shown that the thrust penalty was reduced as the position of the change rate of the maximum area was located at the rear of the nozzle.
A vanishing point is a point on an image to which parallel lines projected from a real space gather. A vanishing point in a road space provides important spatial information. It is possible to improve the position of an extracted lane or generate a depth map image using a vanishing point in the road space. In this paper, we propose a method of detecting vanishing points on images taken from a vehicle's point of view using Deep Neural Network (DNN) and Histogram of Oriented Gradient (HoG). The proposed algorithm is divided into a HoG feature extraction step, in which the edge direction is extracted by dividing an image into blocks, a DNN learning step, and a test step. In the learning stage, learning is performed using 2,300 road images taken from a vehicle's point of views. In the test phase, the efficiency of the proposed algorithm using the Normalized Euclidean Distance (NormDist) method is measured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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