• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2006년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.109-110
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• 2006

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.768-773
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• 2011

Today's urban transit system is regarded as the important public transportation service which saves passengers' time and provides the safety. Many researches focus on the rapid and protective responses that minimize the losses when dangerous situation occurs. In this paper we proposed the early fire detection and corresponding rapid response method in urban transit system by combining automatic fire detection for video input and the sensor system. The fire detection method consists of two parts, spark detection and smoke detection. At the spark detection, the RGB color of input video is converted into HSV color and the frame difference is obtained in temporal direction. The region with high R values is considered as fire region candidate and stepwise fire detection rule is applied to calculate its size. At the smoke detection stage, we used the smoke sensor network to secure the credibility of spark detection. The proposed system can be implemented at low prices. In the future work, we would improve the detection algorithm and the accuracy of sensor location in the network.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권3호
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• pp.181-187
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• 2003

For the moving objects with environmental sensors such as object tracking moving robot with audio and video sensors, environmental information acquired from sensors keep changing according to movements of objects. In such case, due to lack of adaptability and system complexity, conventional control schemes show limitations on control performance, and therefore, sensory-motor systems, which can intuitively respond to various types of environmental information, are desirable. And also, to improve the system robustness, it is desirable to fuse more than two types of sensory information simultaneously. In this paper, based on Braitenberg's model, we propose a sensory-motor based fusion system, which can trace the moving objects adaptively to environmental changes. With the nature of direct connecting structure, sensory-motor based fusion system can control each motor simultaneously, and the neural networks are used to fuse information from various types of sensors. And also, even if the system receives noisy information from one sensor, the system still robustly works with information from other sensors which compensates the noisy information through sensor fusion. In order to examine the performance, sensory-motor based fusion model is applied to object-tracking four-foot robot equipped with audio and video sensors. The experimental results show that the sensory-motor based fusion system can tract moving objects robustly with simpler control mechanism than model-based control approaches.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.275-276
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• 2019

본 논문에서는 위험지역에서 수집 된 정보에 대한 정보처리 시스템에 대해 고려한다. 영상센서를 통하여 입력되는 영상정보를 실시간 분석 및 분류를 하여 사전에 정의된 상황과의 비교분석을 통하여 인지할 수 있는 상황인지 시스템을 설계한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.66-75
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• 2010

본 논문에서는 단일 비디오카메라와 초음파센서를 이용한 스마트 에어백용 승객 감지 시스템을 제안하였다. 승객의 체형과 얼굴 위치를 검출하기 위하여, 실시간 검출이 용이한 얼굴색 및 움직임 정보를 이용한다. 비디오 카메라 영상에서 얼굴색에 해당하는 색차신호 (U/V)의 경계값과 휘도신호 (Y)의 현재 프레임과 이전 프레임간의 차이값을 이용하여 후보 얼굴 블록 영상을 만든 후 모폴로지 및 라벨링 과정을 거쳐 얼굴 위치를 검출한다. 제안한 승객 자세감지 시스템의 성능을 평가하기 위하여 차량 지그에 IEEE 카메라, 초음파 센서 및 적외선 LED를 설치하여 다양한 실험을 수행하였다.

• Spatial Information Research
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• 제12권4호
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• pp.351-370
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• 2004

도로, 철도, 송전선 등 선형개발 사업에 대한 환경평가과정은 몇 군데의 샘플 조사결과에 의거하여 전체 대상지역의 실태를 유추하는 현지조사에 의존하는 것이 일반적으로 정착된 방법이다. 현지조사와 원격탐사를 연계한 통합적인 접근에 의거하여 환경감시를 수행하는 사례를 실무에서 찾아보기 어렵다. 선형개발사업은 산지, 습지, 하천 등 자연환경에서 보전우선순위가 높은 지역을 통과하여 인간 생활권을 연결하는 경향이 있어 통상의 면형개발사업 (예: 공단건설)보다 자연환경에 광역적이고 부정적인 영향을 미치기 때문에 각국 정부가 선형개발 사업에 대하여 환경규제를 보다 강화하고 있는 추세가 두드러지고 있다. 지형적으로 길고(수백 킬로미터) 폭이 좁은(수십$\~$수백 미터) 특징을 지닌 선형개발사업의 환경감시를 위한 최적의 원격센서를 개발하는 것이 시급하게 요청되고 있다. 본 연구에서는 실제 선형개발 사업에서 현지조사를 통해 수집되는 데이터를 분석하고 상응한 정보를 취득할 수 있는 최적의 원격센서를 평가하고자 하였다 항공 비디오가 저렴한 경비로 실시간 동영상을 제공하고 협각조망 때문에 선형개발 사업에 최적의 센서로 평가된다. 특별히 본 논문은 센서의 장단점을 확실히 규명하고 미래의 연구방향에 있어 "비디오 선형 모니터링"이라는 새로운 개념을 제시하였다는 데 그 가치를 지닌다고 하겠다 궁극적으로 본 논문에서 제안이 비디오 선형모니터링의 가능성에 대해 새로운 전기를 마련할 수 있을 것으로 기대된다

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.379-385
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• 2012

본 연구는 당직항해사의 해상상황 인식개선을 위해 시각적 항해보조 장비를 개발하고 그 성능시험 결과를 분석하였다. 개발된 장비는 영상신호를 발생하는 복합영상센서, 거리를 탐지하는 레이저 거리측정부, 팬틸트부, 중앙제어장치부로 구성된다. 개발된 장비의 Pan/ Tilt 내부에 고성능 영상 센서와 레이져 거리 측정기를 장착하고 있다. 실선 실험을 위하여 선박에 개발된 장치를 설치하고 연안 항해중 위해 요소를 관측하여 나타난 화상을 분석함으로써 그 해상상황 인식 개선성능을 평가하였다. 그 결과로 쌍안경에 비교하여 보다 더 명료한 물표의 인식과 해상상황을 포착할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.401-406
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• 2008

낙상이 탈골, 골절, 치명적인 머리 부상이나 심지어 죽음과 같은 심각한 결과를 초래하기 때문에 낙상 사건 검출은 특히 혼자 사는 노인들에 대해 가장 일반적인 문제들 중의 하나이다. 낙상이나 낙상과 관련된 부상들을 방지하기 위해서 최근 몇몇 기존 비디오 센서 기반의 방법들은 낮은 낙상 검출율을 보여주고 있다. 낮은 검출율 문제를 개선하고 시스템 성능을 높이기 위해, 본 논문은 실시간 환경에서 연속하는 차영상 간의 차와 시간적 템플릿(temporal templates)을 이용한 노인들에 대한 새로운 낙상 사건 검출 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 비록 한 대의 USB PC 카메라에 의해 획득된 낮은 질의 비디오 시퀀스임에도 불구하고 96.43%의 성공적인 검출율과 3.125%의 낮은 false positive rate를 얻었다. 실험 결과는 높은 검출율과 낮은 false positive rate에 관한 매우 기대되는 성능을 보여주고 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.396-403
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• 2000

A thermal imaging system is implemented for the measurement and the analysis of the thermal distribution of the target objects. The main part of the system is a thermal camera in which a focal plane array typed sensor is introduced. The sensor detects the mid-range infrared spectrum of target objects and then it outputs a generic video signal which should be processed to form a frame thermal image. Here, a digital signal processor(DSP) is applied for the high speed processing of the sensor signals. The DSP controls analog-to-digital converter, performs correction algorithms and outputs the frame thermal data to frame buffers. With the frame buffers can be generated a NTSC signal and transferred the frame data to personal computer(PC) for the analysis and a monitoring of the thermal scenes. By performing the signal processing functions in the DSP the overall system achieves a simple configuration. Several experimental results indicate the performance of the overall system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.