• 한국측량학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.209-219
• /
• 2019

위성영상은 취득 당시의 외부 환경적 요소에 의해 기하 및 방사오차가 발생하며, 이는 변화탐지에 있어 오탐지를 유발하는 원인이 된다. 이러한 기하 및 방사오차는 전처리과정인 기하보정 및 방사보정을 통해 제거해야 한다. 본 연구에서는 SURF (Speeded-Up Robust Feature)기법과 마스크필터를 활용하여 동시에 기하 및 방사보정을 자동으로 수행하는 방법론을 제안하고자 한다. SURF 기법을 통해 추출되는 정합쌍(MPs: Matching Points)은 자동 기하보정에 활용되며, 다시기 영상 간 불변특성을 보이는 지역에서 추출된다. 이러한 정합쌍의 특성을 바탕으로 상대방사보정에 활용되는 PIFs (Pseudo Invariant Features)를 선정하고, 선정된 PIFs를 중심으로 마스크필터를 생성하여 2차 PIFs를 추출했다. 추출된 정합쌍들을 활용하여 자동 기하보정을 수행한 후 기하보정된 영상에 PIFs를 활용하여 상대방사보정을 수행한 결과 기하 및 방사오차가 함께 제거된 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.75-84
• /
• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.147-154
• /
• 1998

건물에서 사용되는 시스템 기술이 발전됨에 따라 프로세서와 시스템을 운영자가 이해 하기가 어려워지고 있다. 복잡한 시스템 설비를 운영할 때, 시스템 고장 처리를 위한 결정을 도울 수 있는 도구가 운영자에게 제공되면 설비를 관리하는데 유리하다. 따라서 본논문의 주요 목적은 IBS 건물을 최적으로 운전하기 위한 실시간 자동 에러 검출 및 진단시스템을 개발하는 데 있다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
• /
• pp.428-431
• /
• 1997

This study is the basic research on esophageal balloon dialation with automatic detection of the pressure change in the balloon and analysis using personal computer. In conventional method, the esophageal stricture is cured by surgically. Recently, balloon dialation method has been proposed and is popularized. In balloon dialation, detecting esophageal rupture is very important. When using radiological investigation, the leak of contrast medium is very dangerous. In proposed method, the detection of esopageal rupture can be peformed by detecting and analyze the pressure change of dialation balloon. Experimental system is composed of balloon catheter, pressure pump, pressure sensor, A/D converter and PC.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.521-528
• /
• 2019

Epilepsy is one of the most prevalent neurological diseases. Electroencephalogram (EEG) signals are widely used for monitoring and diagnosis tool for epileptic seizure. Typically, a huge amount of EEG signals is needed, where they are visually examined by experienced clinicians. In this study, we propose a simple automatic seizure detection framework using intracranial EEG signals. We suggest a sparse approximation based classification (SAC) scheme by solving overdetermined system. L1-norm minimization algorithms are utilized for efficient sparse signal recovery. For evaluation of the proposed scheme, the public EEG dataset obtained by five healthy subjects and five epileptic patients is utilized. The results show that the proposed fast L1-norm minimization based SAC methods achieve the 99.5% classification accuracy which is 1% improved result than the conventional L2 norm based method with negligibly increased execution time (42msec).

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.33-38
• /
• 2022

A solar power generation system uses a solar module that collects solar radiation energy, a connecting board that collects DC power generated from the solar module, and a diode to prevent reverse current from flowing from an inverter to the solar module. The existing photovoltaic connection module consists of only fuses and diodes for reverse polarity and overcurrent blocking, and does not have fire diagnosis, prevention, and suppression functions in the event of a fire. To solve this problem, this paper presents a method to monitor the internal state of the photovoltaic connection module using several sensors and to prevent and extinguish a fire using solenoid valves and fire extinguishing agents when a fire is detected. Through the experiment, it was confirmed that the proposed method normally suppresses the fire in event of a fire.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제36권5호
• /
• pp.662-673
• /
• 2012

This study introduces a condition diagnosis technique for a turbine governor system. The governor system is an important control system to handle turbine speed in a nuclear power plant. The turbine governor system includes turbine valves and stop valves which have their own functions in the system. Because a turbine governor system is operated by high oil pressure, it is very difficult to maintain under stable operating conditions. Turbine valves supply oil pressure to the governor system for proper operation. Using the pressure variation of turbine and governor valves, operating conditions of the turbine governor control system are detected and identified. To achieve automatic detection of valve status, time-based and frequency-based analysis is employed. In this study, a new approach, wavelet decomposition, was used to extract specific features from the pressure signals of the governor and stop valves. The extracted features, which represent the operating conditions of the turbine governor system, include important information to control and diagnose the valves. After extracting the specific features, decision rules were used to classify the valve conditions. The rules were generated by a decision tree algorithm (a typical simple method for data-based rule generation). The results given by the wavelet-based analysis were compared to detection results using time- and frequency-based approaches. Compared with the several related studies, the wavelet transform-based analysis, the proposed in this study has the advantage of easier application without auxiliary features.

• 스마트미디어저널
• /
• 제5권1호
• /
• pp.49-54
• /
• 2016

Medical image processing is a compulsory process to diagnose many kinds of disease. Therefore, an automatic algorithm for this task is highly demanded as an important part to construct a computer-aided diagnosis system. In this paper, we introduce an automatic method to segment the liver region from 3D abdominal CT images using Otsu method. First, we choose a 2D slice which has most liver information from the whole 3D image. Secondly, on the chosen slice, we enhanced the image based on its intensity using Otsu method with multiple thresholds and use the threshold to enhance the whole 3D image. Then, we apply a liver mask to mark the candidate liver region. After that, we execute the Otsu method again to segment the liver region from the chosen slice and propagate the result to the whole 3D image. Finally, we apply preprocessing on the frontal side of 3D images to crop only the liver region from the image.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.107-114
• /
• 2017

홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.1568-1575
• /
• 2013

자동차의 유지보수 및 수리를 위한 장비에서 환경오염에 대한 관심이 증대되고 있음에도 불구하고, 국내 자동차 공조시스템에 대한 대부분의 이러한 장비는 환경오염에 대해 무관심뿐만 아니라 그 기능도 뒤떨어진 것이 사실이다. 이 논문에서는 자동차 공조시스템의 냉매의 회수 및 재충전을 위한 모니터링 기술과 진단 시스템을 개발하였다. 이러한 개발된 기술과 시스템은 냉매상태의 정확한 진단과 모니터링을 통하여 자동차 공조시스템에 정확한 냉매량을 충전가능하게 해준다. 또한 이러한 기술은 주변 온도에 따라서 냉매의 회수압력을 조절함으로서 냉매의 회수와 충전에 대한 정확한 제어를 가능하게 해준다.