• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.904-911
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• 2022

Occlusion is one of the most challenging problems for computer vision-based construction monitoring. Due to the intrinsic dynamics of construction scenes, vision-based technologies inevitably suffer from occlusions. Previous researchers have proposed the occlusion handling methods by leveraging the prior information from the sequential images. However, these methods cannot be employed for construction object detection in non-sequential images. As an alternative occlusion handling method, this study proposes a data augmentation-based framework that can enhance the detection performance under occlusions. The proposed approach is specially designed for rebar occlusions, the distinctive type of occlusions frequently happen during construction worker detection. In the proposed method, the artificial rebars are synthetically generated to emulate possible rebar occlusions in construction sites. In this regard, the proposed method enables the model to train a variety of occluded images, thereby improving the detection performance without requiring sequential information. The effectiveness of the proposed method is validated by showing that the proposed method outperforms the baseline model without augmentation. The outcomes demonstrate the great potential of the data augmentation techniques for occlusion handling that can be readily applied to typical object detectors without changing their model architecture.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제11권4호
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• pp.22-29
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• 2017

비선형특성을 갖고 있는 실제 무인기용 소형터보제트엔진의 운전 중 발생하는 결함을 효과적으로 탐지하기 위한 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해서 동적 열역학 사이클해석을 통한 비선형 동특성 모델을 도출하였다. 실제적인 운전상황의 연출을 위해 잡음특성의 평가에 부합하는 무향칼만필터를 적용하였고 필터성능이 가미된 제어기를 설계하였다. 엔진회전수 센서의 결함을 통한 엔진 결함발생을 모사하였고, 발생된 결함의 실시간적인 탐지 방안으로 연속확률비 평가기법을 도입하였다. 이를 운전 중 엔진결함탐지에 적용한 결과 분명한 결정양상을 보임으로써 매우 효과적이고 유용함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.32.3-32
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• 2002

We analyze the effect of main inertial sensor errors such as, misalignment, scale factor error and bias on the performance of modified sequential probability ratio test (SPRT) for sequential fault detection and isolation (FDI). The inertial sensor errors cause the modified SPRT method to give false alarm. We use a two-stage KF to obtain a modified parity vector with which the inertial sensor errors can be removed and thus modified SPRT method can be used regardless of inertial sensor errors.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-13
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• 2009

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.124-127
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• 1997

In this paper, we propose the new face detection and tracking angorithm in sequential images which have complex background. In order to apply face deteciton algorithm efficently, we convert the conventional RGB coordiantes into CIE coordonates and make the input images insensitive to luminace. And human face shapes and colors are learned using ueural network's backpropagation. For variable face size, we make mosaic size of input images vary and get the face location with various size through neural network. Besides, in sequential images, we suggest face motion tracking algorithm through image substraction processing and thresholding. At this time, for accurate face tracking, we use the face location of previous. image. Finally, we verify the real-time applicability of the proposed algorithm by the simple simulation.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.389-396
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• 2001

압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 실험에 의한 고정 임계값을 설정하여 임계값 보다 크면 장면전환이라고 판단해왔다. 기존의 고정 임계값을 적용시켰을 때는 플래쉬나 카메라 움직임 등에 의한 오검출이 많은 문제점이 있었다. 본 논문에서는 장면 전환 검출을 위한 임계값을 동영상 특성 중, 장면전환점간격을 이용하여 임계값을 동적으로 변화시키는 방법이며, 고정 임계값을 사용하는 경우보다 오검출을 줄이는 향상된 장면전환 검출기법을 제안한다. 실험에서는 동영상 특성을 통계적으로 분석하여, 기존의 고정임계값과 제안한 동적임계값을 사용한 결과 값을 비교분석 하였다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 30%정도 오검출이 줄었다.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.976-986
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• 2020

Internet of Things (IoT) is considered the future network to support wireless communications. To realize an IoT network, sufficient spectrum should be allocated for the rapidly increasing IoT devices. Through cognitive radio, unlicensed IoT devices exploit cooperative spectrum sensing (CSS) to opportunistically access a licensed spectrum without causing harmful interference to licensed primary users (PUs), thereby effectively improving the spectrum utilization. However, an open access cognitive IoT allows abnormal IoT devices to undermine the CSS process. Herein, we first establish a hard-combining attack model according to the malicious behavior of falsifying sensing data. Subsequently, we propose a weighted sequential hypothesis test (WSHT) to increase the PU detection accuracy and decrease the sampling number, which comprises the data transmission status-trust evaluation mechanism, sensing data availability, and sequential hypothesis test. Finally, simulation results show that when various attacks are encountered, the requirements of the WSHT are less than those of the conventional WSHT for a better detection performance.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.76-79
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• 2014

얼굴 인식은 표정과 포즈 또는 주변 조명변화 등 예기치 못한 영향으로 어려움이 크다. 또한 모바일 장치에서 실시간 처리를 위하여 모바일 환경의 한정된 제한이 필히 고려되어야 한다. 본 논문에서 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 얼굴 검출은 선형(Linear) 또는 위상(Phase-only) 정합 필터(Matched filter), 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 먼저 얼굴 후보 윈도우 영역은 정합필터의 출력에 의하여 추출되고 그 다음에 피부색 테스트와 에지 마스크 필터링 테스트로 검출된 후보 영역 중 오경보(False alarm) 영역이 제거된다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 JAVA를 이용하여 개발되었다. 실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 인식이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1507-1511
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• 1987

This paper proposes a NAND-NAND logic sequential Programmable Logic Array (PLA) using CMOS technology, and test generation methods about stuck-open faults. By using LSSD (Level Sensitive Scan Design) method instead of Flip-Flops in Sequential PLA, the complex test problems of sequential logic are simplified. After generating the test sets using connection graph, regular test sequences and all transistor faults detection method in PLA are proposed. Finally, by programming these algorithms in PASCAL at VAX 8700 and adopting these to pratical CMOS Sequential PLA circuits, we proved the effectiveness of this design.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제33권5호
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• pp.483-497
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• 2001

In this work, a neuro-fuzzy inference system combined with the wavelet denoising, PCA (principal component analysis) and SPRT (sequential probability ratio test) methods is developed to detect the relevant sensor failure using other sensor signals. The wavelet denoising technique is applied to remove noise components in input signals into the neuro-fuzzy system The PCA is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. The PCA makes easy the selection of the input signals into the neuro-fuzzy system. Also, a lower dimensional input space usually reduces the time necessary to train a neuro-fuzzy system. The parameters of the neuro-fuzzy inference system which estimates the relevant sensor signal are optimized by a genetic algorithm and a least-squares algorithm. The residuals between the estimated signals and the measured signals are used to detect whether the sensors are failed or not. The SPRT is used in this failure detection algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was verified through applications to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate sensors in pressurized water reactors.