• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.30-38
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• 2019

전기 화재의 주요 원인 중 하나인 트래킹은 전기적 방전에 의한 물리적 현상으로 인식된다. 따라서 트래킹은 전계해석, 전자생성에 의한 도전성 경로, 기체방전이론을 기반으로 설명되어야 한다. 하지만, 이러한 사항을 반영한 연구논문은 드물다. 본 논문은 트래킹 진전에서 그들의 영향을 포함한 트래킹 진전 메커니즘을 제안하였다. 그 메커니즘의 제안을 위해, 트래킹 실험, 탄화진전 모델에 대한 전계해석, 연면방전 이론을 적용한 트래킹 진전과정에 대한 설명이 수행되었다. 트래킹 모의실험으로부터, 코로나 방전에서 트래킹 파괴까지 트래킹 진전의 각 단계에서 전류파형이 측정되었다. 전계해석은 탄화의 발생과 진전과정동안 건조대 표면의 전계와 전자생성을 위한 고전계 영역을 파악하기 위해 수행되었다. 본 논문에서 제안된 트래킹 메커니즘은 코로나 방전에 의한 전자사태, 양이온의 축적, 전자사태의 확장, 2차 전자사태, 스트리머, 도전성 경로에 의한 트래킹 파괴의 6단계로 구성된다. 트래킹 모의실험에서 측정된 펄스성 전류파형은 제안된 트래킹 메커니즘에 의해 설명될 수 있었다. 본 연구 결과는 화재의 원인인 트래킹을 검출하고, 내트래킹성을 높이는 데 필요한 기술 자료가 될 것이다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제18권3호
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• pp.60-67
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• 2000

In this study, we constructed a preview-sensing visual sensor system for weld seam tracking in GMA welding. The visual sensor consists of a CCD camera, a diode laser system with a cylindrical lens and a band-pass-filter to overcome the degrading of image due to spatters and/or arc light. To obtain weld joint position and edge points accurately from the captured image, we compared Hough transform method with central difference method. As a result, we present Hough transform method can more accurately extract the points and it can be applied to real time weld seam tracking. Image processing is carried out to extract straight lines that express laser stripe. After extracting the lines, weld joint position and edge points is determined by intersecting points of the lines. Although a spatter trace is in the image, it is possible to recognize the position of weld joint. Weld seam tracking was precisely implemented with adopting Hough transform method, and it is possible to track the weld seam in the case of offset angle is in the region of $\pm15^{\circ}$.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권1호
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• pp.27-35
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• 2013

This paper proposes a face tracking algorithm for a viewpoint adaptive multi-view synthesis system. The original scene captured by a depth camera contains a texture image and 8 bit gray-scale depth map. From this original image, multi-view images that correspond to the viewer's position can be synthesized using geometrical transformations, such as rotation and translation. The proposed face tracking technique gives a motion parallax cue by different viewpoints and view angles. In the proposed algorithm, the viewer's dominant face, which is established initially from a camera, can be tracked using the statistical characteristics of face colors and deformable templates. As a result, a motion parallax cue can be provided by detecting the viewer's dominant face area and tracking it, even under a heterogeneous background, and synthesized sequences can be displayed successfully.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5624-5638
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• 2016

A novel method based on Surf points is proposed to detect and lock-track single ground target in aerial videos. Videos captured by moving cameras contain complex motions, which bring difficulty in moving object detection. Our approach contains three parts: moving target template detection, search area estimation and target tracking. Global motion estimation and compensation are first made by grids-sampling Surf points selecting and matching. And then, the single ground target is detected by joint spatial-temporal information processing. The temporal process is made by calculating difference between compensated reference and current image and the spatial process is implementing morphological operations and adaptive binarization. The second part improves KALMAN filter with surf points scale information to predict target position and search area adaptively. Lastly, the local Surf points of target template are matched in this search region to realize target tracking. The long-term tracking is updated following target scaling, occlusion and large deformation. Experimental results show that the algorithm can correctly detect small moving target in dynamic scenes with complex motions. It is robust to vehicle dithering and target scale changing, rotation, especially partial occlusion or temporal complete occlusion. Comparing with traditional algorithms, our method enables real time operation, processing $520{\times}390$ frames at around 15fps.

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제1권2호
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• pp.23-29
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• 2001

In this study, a preview-sensing visual sensor system is constructed far weld seam tracking in GMA welding. The visual sensor system consists of a CCD camera, a diode laser system with a cylindrical lens, and a band-pass-filter to overcome the degrading of image due to spatters and/or arc light. Among the image processing methods, Hough transform method is compared with the central difference method from a viewpoint of the capability for extracting the accurate feature position. As a result, it was revealed that Hough transform method can more accurately extract the feature positions and it can be applied to real time weld seam tracking. Image processing which includes Hough transform method is carried out to extract straight lines that express laser stripe. After extracting the lines, weld joint position and edge points are determined by intersecting the lines. Even though the image includes a spatter trace on it, it is possible to recognize the position of weld joint. Weld seam tracking was precisely implemented with adopting Hough transform method, and it is possible to track the weld seam in the case of offset angle is in the region of $\pm$ $15^{\circ}$.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.40-41
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• 2023

본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 춘계학술대회
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• pp.9-12
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• 1991

The correlation search method yields velocity information by tracking scatter patterns between medical image frames. The displacement vector between a target region and the best correlated search region indicates the magnitude and direction of the inter-frame motion of that particular region. However, if the noise sources in the target region and the search region are correlated Gaussian, then the cross-correlation technique fails to work well because it estimates the cross-correlation of both signals and noises. In this paper we develop a new correlation search method which seeks the best correlated third-order statistics between a target and the search region to suppress the effect of correlated Gaussian noise sources. Our new method yields better estimations of velocity than the conventional cross-correlation method.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.610-615
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• 2015

카메라 기반의 원격 시선 추적 방식은 기기의 특성상 사용자의 움직임 등의 요인에 의해 시선 추적의 정확성 측면에서 많은 영향을 받는다. 하지만 턱받침을 사용하여 사용자의 움직임을 제약하는 실험 환경은 시선 추적의 정확성을 높이는 대신 비침습적인 시선 추적 방식의 이점을 사라지게 한다. 이 논문에서는 비침습적인 추적 방식에서 나타날 수 있는 정확도의 저하를 극복하기 위하여 높은 정확도가 요구되는 관심 영역을 화면상에서 확대함으로써 해상력을 높이는 방안을 제시한다. 관심 영역의 확대는 두 종류의 조건(상시, 조건부)에 의해 이루어 졌으며, 이를 기존 시선 추적 방식과 비교했다. 또한 이렇게 비교한 결과를 바탕으로 적응형 확대 기법의 장점과 한계를 정리했다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-46
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.434-441
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• 2015

뉴메모리는 차세대 메모리 기술로써 비휘발성과 바이트 단위의 임의 접근성을 가지고 있다. 뉴메모리의 이러한 특성들은 기존의 정형화된 컴퓨터 시스템 구조에 변화를 가져올 것으로 예상된다. 본 연구는 뉴메모리와 DRAM이 공존하는 하이브리드 메인 메모리 구조에서의 고속 부팅 기법을 제안한다. 고속부팅 기법은 본 연구에서 개발한 MMU 변환 테이블을 이용한 쓰기 추적 기술을 이용하였다. 쓰기 추적기술을 이용하여 부팅 이후의 업데이트를 감지할 수 있었고, 부팅 이후의 업데이트를 다른 곳에 저장함으로써 부팅 완료 이미지가 훼손되는 것을 막을 수 있었다. 실제 고속 부팅 시에는 보존된 부팅 완료 이미지를 이용하여 부팅된 상태로 돌아가기 때문에 빠른 부팅이 될 수 있다. 본 연구의 고속 부팅 기법의 성능을 측정하기 위하여 뉴메모리가 장착된 실제 임베디드 실험 보드에서 고속 부팅 시스템을 개발하였으며, 고속 부팅 시간은 0.5초 이내로 빠른 부팅이 가능하였다.