• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.143-153
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• 2006

얼굴 특징 검출은 HCI, 얼굴 인식, 얼굴 추적, 표정 인식 및 이미지 데이터 검색등과 같은 응용분야의 근간 기술이다. 실시간 환경에서 얼굴 특징 검출을 처리하기 위해서는 검출 알고리즘의 속도가 중요한 관건으로 작용하고 있다. 또한 빛의 변화, 대상의 위치, 각도, 복잡한 배경등과 같은 요인들은 얼굴 특징 검출 알고리즘의 검출율을 낮추는데 영향을 미치므로 이를 개선한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 검출율과 검출 속도를 동시에 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 얼굴 이미지에 빛 보상 알고리즘인 CLAHE를 이용하여 빛의 변화에 강건하도록 이미지를 개선한 다음 얼굴 피부 영역을 검출한다. 검출한 피부 영역에서 얼굴 특징 포인트를 추출하기 위해 얼굴 특징의 외형기반 기하학적 성질을 이용한다. 제안 알고리즘은 얼굴 특징 검출의 정확도를 높일 뿐 아니라 빠른 검출 속도를 보임으로써 얼굴 추적, 인식 등과 같은 실시간 응용분야에 적용할 수 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제15권2호
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• pp.114-121
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• 2000

본 연구는 점도 측정법을 이용하여 방사선 조사된 검은 후추가루와 횐 후추가루의 조사유무를 확인하기 위해 이전의 연구에서 수행되지 않은 다양한 rpm에서의 검지 가능성과 회귀식 및 회귀계수를 설정하여 보다 최적화 되고 체계적인 검지 기술을 확립하기 위해 수행되어졌다 실험에 사용된 검은 후추가루와 흰 후추가루는 polyethylene bag에 포장되어졌고 한국원자력연구소내의 Co-60감마선 조사시설을 이용하여 2.5, 5, 7.5, 10, 15 kGy로 조사되어졌다. 10 %, 13%농도의 검은 후추가루와 7%, 10% 농도의 흰 후추가루 시료를 만들기 위하여 증류수를 가하여 현탁시킨 후에 알카리화 하였고 Brookfield DV-III rotation viscometer를 이용하여 30。C 에서 30초 동안 30. 60, 90, 120, 150, 180, 210 rpm에서 점도를 측정하였다. 모든 시료의 점도와 표준편차는 조사선량과 rpm이 증가할수록 감소하는 경향을 보였으며, 농도가 증가할수록 점도도 증가되어 농도 의존적인 경향을 보여 주었고, 이러한 경향은 모든 시료에서 유사하게 나타났다. 120 rpm 에서 10% black pepper, 13% black pepper, 7% white pepper, 10% white pepper 의 회귀식과 회귀계수는 0.9531 (y=-131.29x+1769.0), 0.9725 (y=-351.33x+4036.0), 0.9731 (y=2208.0e-${^-0.3546X}$), 및 0.9959 (Y=5116.0e${^-0.2887X}$)를 나타내었으며 조사선량과 점도간의 높은 상관성을 보여 주었다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 점도 측정법은 방사선 조사된 검은 후추가루와 흰 후추가루의 조사유무를 확인할 수 있는 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.344-350
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• 2016

본 논문에서는 움직이는 영상에 대해 물리적인 회전이 발생하였을 때, 빠른 보정을 처리하기 위해 회전된 영상의 회전 각도를 고속으로 처리하기 위한 ECP (Extreme Contour Point) 알고리즘의 FPGA (Field Programmable Gate Array) 하드웨어 설계를 최적화하였고, XC7Z020 xc7z020-3clg400 FPGA 보드와 xilinx 14.2 툴을 사용하여 검증하였다. 잘 알려진 각도 산출 알고리즘인 CORDIC (Coordinate Rotation Digital Integrated Computation)과 비교하여 4ns의 유사한 동작 속도 안에서 CORDIC 대비 Registers는 108%, Look Up Tables (LUTs)는 91% 감소하는 등 하드웨어 비용이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.8-16
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• 2017

줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 횟수를 측정하는 방법은 다양하다. 그 중 대표적으로 가속도 센서의 가속도 값 또는 자이로스코프 센서의 각속도 값을 이용하여 파형과 데이터의 특징을 추출하고 선택한 후 선택한 특징을 알고리즘에 적용하여 측정하는 방법이 있다. 하지만 고정되지 않고 유동적인 운동들은 다양한 변수가 존재한다. 이러한 경우의 수를 하나의 센서만으로 찾기 쉽지 않으며, 잡음과 진동에 취약한 가속도계와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 정확한 줄넘기 개수를 세는데 다소 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방식인 단일 센서만의 값으로 회전운동을 검출하는 방법의 문제점을 개선하기 위해 가속도와 각속도의 데이터값에 상보 필터를 적용하고, 가속도와 각속도 값이 상호보완 하여 서로의 문제점을 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법과 비교하여 정확하게 줄넘기 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권1호
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• pp.18-27
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• 2015

컴프턴 산란 현상을 이용하여 전자적 집속 방법으로 영상화하는 컴프턴카메라는 고민감도 및 고에너지 해상도의 장점을 이용하여 핵의학 응용분야에 대한 잠재력이 큰 영상 시스템이다. 본 논문에서는 컴프턴카메라를 이용한 다중 추적자 영상의 효용성 평가와 정확한 3차원 단면영상 촬영을 위한 Orlov 조건을 만족하는 회전하는 컴프턴카메라의 구조를 조사하였다. 140/511 keV의 방사선원의 소프트웨어 모형을 구성하고 이에 대한 몬테카를로 전산모사 시뮬레이션을 수행하여 리스트모드 배열된 부분집합 기댓값 최대화 방법으로 재구성된 다중 추적자 영상으로 컴프턴카메라의 효용성을 검증하였다. 산란부와 흡수부를 평행하게 위치시킨 고정된 컴프턴카메라와 촬영대상 주위 $360^{\circ}$를 회전하는 컴프턴카메라를 구성하여 검출된 투사선의 구좌표계 각도에 대한 히스토그램을 비교 평가하였다. 140/511 keV의 동시 계측된 몬테카를로 전산모사 데이터의 다중 추적자 영상이 2차원 및 3차원 재구성 시 잘 구분되는 것을 확인하였으며, 회전된 컴프턴카메라의 경우, 회전각도에 반비례하여 3차원 영상재구성에 필요한 유효 투사선이 증가하였다. 26분의 계산 시간 및 5백만개의 적절한 유효 투사선의 개수를 고려할 때 컴프턴카메라의 회전각은 $30^{\circ}$가 현실적으로 적절할 것이며 증가한 검출 시간은 다중 컴프턴카메라를 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서 고찰한 고민감도 및 고에너지 해상도를 가진 컴프턴 카메라는 다중추적자 영상화를 위해 적합한 시스템이며 생화학 및 생리학적 상태 변화에 대한 임상 정보를 제공하며 각종 질병 진단 및 치료 방법 개발 등에 기여할 수 있는 잠재력이 있는 영상 시스템이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권6호
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• pp.1107-1132
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• 2015

A damage detection algorithm based on neuro fuzzy hybrid system is presented in this study for location and severity predictions of cracks in beam-like structures. A combination of eigenfrequencies and rotation deviation curves are utilized as input to the soft computing technique. Both single and multiple damage cases are considered. Theoretical expressions leading to modal properties of damaged beam elements are provided. The beam formulation is based on Euler-Bernoulli theory. The cracked section of beam is simulated employing discrete spring model whose compliance is computed from stress intensity factors of fracture mechanics. A hybrid neuro fuzzy technique is utilized to solve the inverse problem of crack identification. Two different neuro fuzzy systems including grid partitioning (GP) and subtractive clustering (SC) are investigated for the highlighted problem. Several error metrics are utilized for evaluating the accuracy of the hybrid algorithms. The study is the first in terms of 1) using the two models of neuro fuzzy systems in crack detection and 2) considering multiple damages in beam elements employing the fused neuro fuzzy procedures. At the end of the study, the developed hybrid models are tested by utilizing the noise-contaminated data. Considering the robustness of the models, they can be employed as damage identification algorithms in health monitoring of beam-like structures.

• Preventive Nutrition and Food Science
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• 제9권2호
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• pp.133-137
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• 2004

This study was carried out to establish a method for the detection of irradiated glutinous rice by measuring pulsed photostimulated luminescence (PPSL) and viscometric properties. Viscosity was determined using a Brookfield DV-III rotation viscometer at 3$0^{\circ}C$ and measured at 30, 60, 90, 120, 150, 180, and 210 rpm. All irradiated samples indicated a decrease in viscosity with increasing stirring speeds (rpm) and irradiation doses. Treatments with 2∼5 kGy significantly decreased the viscosity. The photon counts of the irradiated glutinous rice were measured by PPSL and the photon counts of the non-irradiated and irradiated glutinous rice measured immediately after irradiation exhibited an increase with increasing irradiation dose. The photon counts of irradiated glutinous rice almost disappeared with the lapse of time when stored under normal room conditions, but was still possible to detect after 12 months of darkroom storage. Consequently, these results indicate that the detection of irradiated glutinous rice is possible by both viscometric and PPSL methods.

• 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.

• ETRI Journal
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• 제38권6호
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• pp.1145-1152
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• 2016

Because the nodes in a wireless sensor network (WSN) are mobile and the network is highly dynamic, monitoring every node at all times is impractical. As a result, an intruder can attack the network easily, thus impairing the system. Hence, detecting anomalies in the network is very essential for handling efficient and safe communication. To overcome these issues, in this paper, we propose a rule-based anomaly detection technique using roaming honeypots. Initially, the honeypots are deployed in such a way that all nodes in the network are covered by at least one honeypot. Honeypots check every new connection by letting the centralized administrator collect the information regarding the new connection by slowing down the communication with the new node. Certain predefined rules are applied on the new node to make a decision regarding the anomality of the node. When the timer value of each honeypot expires, other sensor nodes are appointed as honeypots. Owing to this honeypot rotation, the intruder will not be able to track a honeypot to impair the network. Simulation results show that this technique can efficiently handle the anomaly detection in a WSN.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.179-186
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• 2007

본 논문에서는 Zernike 모멘트를 이용한 새로운 얼굴 검출 기법을 제안한다. 입력 영상을 가변 크기의 영역으로 탐색하면서 Zernike 모멘트를 계산하여 신경망에 의해 얼굴과 비얼굴 영역으로 분류하여 얼굴을 검출한다. 직교 모멘트의 재구성 능력으로 인해, 분류기의 입력 특정은 화소의 수에 비해 감소될 수 있다. 또한, Zernike 모멘트의 크기는 회전에 불변한 특정을 가지므로, 회전된 얼굴 영역을 검출할 수 있다. Yale 데이터베이스의 영상에 대해 적용한 결과, 회전되지 않은 영상에서는 밝기값 정보를 사용하는 기법보다 약간 낮은 성능을 보였지만, 회전된 영상에 대해서는 월등히 높은 성능을 보였다. 국부 조명에 대한 추가적인 보상과 특징이 사용된다면, 강건한 얼굴 인식을 위한 전처리 과정의 핵심 기술로 사용할 수 있을 것이다.