• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.49-60
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• 2008

현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.7-14
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• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.672-678
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• 2020

최근 들어 초고속의 영상 촬영이 가능한 저가이며 성능이 우수한 카메라가 등장함에 따라서 물체의 미세한 움직임까지 정확하게 묘사한 초고속의 영상들이 보편화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 빠른 속도로 입력되는 초고속의 영상으로부터 예기치 않게 포함된 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 피부 영역과 같이 개인 정보를 대표할 수 있는 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 초고속의 영상으로부터 비정상적인 전기 신호로 인해 발생한 잡음을 양방향의 필터를 적용하여 제거한다. 그런 다음, 사전 학습을 통해 생성한 색상 분포 모델을 사용하여 영상 내에 포함된 개인 정보를 대표하는 관심 영역인 피부 영역을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 본 연구에서 소개된 알고리즘이 여러 가지의 초고속 영상으로부터 잡음을 제거한 다음 관심 영역을 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 접근 방법은 영상 전처리, 잡음 제거, 목표 영역의 추적 및 감시 등과 같은 컴퓨터 비전 및 패턴인식과 관련된 여러 가지의 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.351-363
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• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권7호
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• pp.1142-1151
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• 2021

Objective: To evaluate microstructural damage in high myopia (HM) patients using 3T diffusion kurtosis imaging (DKI). Materials and Methods: This prospective study included 30 HM patients and 33 age- and sex-matched healthy controls (HCs) with DKI. Kurtosis parameters including kurtosis fractional anisotropy (FA), mean kurtosis (MK), axial kurtosis (AK), and radial kurtosis (RK) as well as diffusion metrics including FA, mean diffusivity, axial diffusivity (AD), and radial diffusivity derived from DKI were obtained. Group differences in these metrics were compared using tract-based spatial statistics. Partial correlation analysis was used to evaluate correlations between microstructural changes and disease duration. Results: Compared to HCs, HM patients showed significantly reduced AK, RK, MK, and FA and significantly increased AD, predominately in the bilateral corticospinal tract, right inferior longitudinal fasciculus, superior longitudinal fasciculus, inferior fronto-occipital fasciculus, and left thalamus (all p < 0.05, threshold-free cluster enhancement corrected). In addition, DKI-derived kurtosis parameters (AK, RK, and MK) had negative correlations (r = -0.448 to -0.376, all p < 0.05) and diffusion parameter (AD) had positive correlations (r = 0.372 to 0.409, all p < 0.05) with disease duration. Conclusion: HM patients showed microstructural alterations in the brain regions responsible for motor conduction and vision-related functions. DKI is useful for detecting white matter abnormalities in HM patients, which might be helpful for exploring and monitoring the pathogenesis of the disease.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1247-1248
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• 2022

Due to rapid urbanization and population growth, it has become crucial to analyze the various volumes and characteristics of pedestrian pathways to understand the capacity and level of service (LOS) for pathways to promote a better walking environment. Different indicators have been developed to measure pedestrian volume. The pedestrian level of service (PLOS), tailored to analyze pedestrian pathways based on the concept of the LOS in transportation in the Highway Capacity Manual, has been widely used. PLOS is a measurement concept used to assess the quality of pedestrian facilities, from grade A (best condition) to grade F (worst condition), based on the flow rate, average speed, occupied space, and other parameters. Since the original PLOS approach has been criticized for producing idealistic results, several modified versions of PLOS have also been developed. One of these modified versions is perceived PLOS, which measures the LOS for pathways by considering pedestrians' awareness levels. However, this method relies on survey-based measurements, making it difficult to continuously deploy the technique to all the pathways. To measure PLOS more quantitatively and continuously, researchers have adopted computer vision technologies to automatically assess pedestrian flows and PLOS from CCTV videos. However, there are drawbacks even with this method because CCTVs cannot be installed everywhere, e.g., in alleyways. Recently, a technique to monitor bio-signals, such as electrodermal activity (EDA), through wearable sensors that can measure physiological responses to external stimuli (e.g., when another pedestrian passes), has gained popularity. It has the potential to continuously measure perceived PLOS. In their previous experiment, the authors of this study found that there were many significant EDA responses in crowded places when other pedestrians acting as external stimuli passed by. Therefore, we hypothesized that the EDA responses would be significantly higher in places where relatively more dynamic objects pass, i.e., in crowded areas with low PLOS levels (e.g., level F). To this end, the authors conducted an experiment to confirm the validity of EDA in inferring the perceived PLOS. The EDA of the subjects was measured and analyzed while watching both the real-world and virtually created videos with different pedestrian volumes in a laboratory environment. The results showed the possibility of inferring the amount of pedestrian volume on the pathways by measuring the physiological reactions of pedestrians. Through further validation, the research outcome is expected to be used for EDA-based continuous measurement of perceived PLOS at the alley level, which will facilitate modifying the existing walking environments, e.g., constructing pathways with appropriate effective width based on pedestrian volume. Future research will examine the validity of the integrated use of EDA and acceleration signals to increase the accuracy of inferring the perceived PLOS by capturing both physiological and behavioral reactions when walking in a crowded area.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.429-436
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• 2017

유가공산업 순환생태계 내의 다양한 이해관계자들이 참여한 디자인 사고 기반의 협력적 워크숍(Design Thinking Workshop)은 '창의기제'로서 디자인 작업 방식을 바탕으로 직면 문제에 대한 구성원 간 공감대와 집단지성의 발현, 협업과 소통방식의 전환, 조직의 업무처리에 있어 실천적 프로토타이핑 문화 확산을 독려하는 새로운 문제 혁신 패러다임을 보여준다. '문제에 대한 접근', '문제의 재정의', '경험기반 미래비전 설계'의 3단계로 추진된 이 워크숍은 참여자들 스스로 사료공급업체와 축산농가주 간 사료주문의 정확도, 사료의 정시주문, 사료공급의 비용절감 측면에서 진짜 문제를 재정의 하고 새로운 대안과 확장된 비즈니스 영역을 제시한다. 이 워크숍에서 제안된 결과는 축산사료의 수급율과 품질 향상뿐만 아니라 산업의 직 간접적 이해관계자들에게 문제에 접근하는 방식과 그 해결점을 모색하는 창의적인 사고체계를 제시했다는 점에서 비즈니스 혁신에 있어 디자인 사고의 유용성을 시사한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.87-94
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• 2019

최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.159-166
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• 2008

최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제22권3호
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• pp.57-68
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• 2017

이어도 종합해양과학기지(IORS, Ieodo Ocean Research Station) 주변 해역은 시 공간적으로 해양 환경 변화가 심하여, 해양-대기교환 과정을 비롯하여 해양 생태계와 기후 변화 연구에 필수적인 해수면온도(SST, Sea surface temperature) 자료의 지속적인 측정이 요구되는 해역이다. 본 연구에서는 이어도 종합해양과학기지에 열적외선 센서를 이용하여 해수면온도 연속 관측이 가능한 시스템을 구축하였다. 자동 대기 보정 및 해양 조건에 따른 방사율 계산이 가능한 해수면온도 추출 알고리즘을 개발하였고, 현장측정 해수면온도 자료와의 비교 및 검증을 통해 정확도를 평가하였다. 2015년 5월 17일부터 26일, 그리고 2016년 7월 15일부터 18일까지 기지에 체류하는 동안 열적외선 관측 시스템으로 측정된 해수면온도와 기지 부착 CT (Conductivity-Temperature) 및 튜브 부착 수온 센서들을 이용하여 현장에서 측정된 해수면온도 시계열을 비교하여 상호상관계수0.72-0.85, 평균제곱근 편차 $0.37-0.90^{\circ}C$의 정확도를 얻었다. 이 시스템은 이어도 종합해양과학기지뿐만 아니라 신안 가거초 및 옹진 소청초 등의 다른 종합해양과학기지에도 쉽게 구축이 가능한 시스템으로써 향후 발사될 인공위성의 해수면온도 산출알고리즘 개발의 테스트사이트나 검보정사이트로 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.