• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.937-941
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• 2008

수화는 청각 장애인에게 있어 중요한 의사소통 수단이며, 청각 장애인들은 수화를 통해 대인관계를 넓히며 또한 불편함 없는 일상생활이 가능하다. 그러나 최근 인터넷 통신의 발전으로 증가하고 있는 많은 화상 채팅 및 화상 통화서비스에서는 건청인과 청각 장애인 사이에 통역을 하는 시스템이 없어 청각 장애인들이 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수화 인식기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 각각 RGB, YUV, HSI 색상 정보를 이용하여 두 손의 위치를 추적하여 잡음을 제거 한 후, 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 잡음과 훼손에 강한 ART2 알고리즘을 이용하여 학습한 후 인식한다. 본 논문에서 제안된 수화 인식 방법을 실험한 결과, 수화에 사용된 지 숫자 1부터 10을 효율적으로 인식하는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.155-163
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• 2009

여름철 우리나라 서해 연안을 관측한 SAR영상에서 다수의 내부파가 관측되고 있으며 이들은 동지나해에서 관측되는 내부파들에 비하여 소규모이며 상대적으로 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 이러한 내부파들은 여름철 표층 해수의 혼합을 발생시킴으로서 해양 생물학적으로 중요한 역할을 하며 대륙붕에서의 퇴적물 이동 및 음파의 전달에 있어서도 중요한 요소로서 서해의 물성 특성 연구에 있어서 반드시 고려되어야 한다. 내부파의 특성 분석을 위해서는 시공간적인 정보가 필요하며 이를 위해서는 현장 관측과 위성 관측이 동시에 이루어져야 한다. 본 연구에서는 2002년 5월 29일 현장 관측과 동시에 획득된 SAR영상을 분석하고 영상에 나타난 내부파와 동일한 내부파를 시간에 따른 수심별 등온선의 변화에서 분석 추적하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.326-331
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• 2019

실제 환경에서는 움직이지 않는 정적 물체만큼이나 많은 수의 움직이는 동적 물체가 존재한다. 사람은 정적 물체와 동적 물체를 쉽게 구분할 수 있지만, 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 이를 구분하지 못한다. 따라서 차량이나 로봇이 성공적이고 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 정적 물체와 동적 물체를 정확하게 구분하는 것이 중요하다. 이를 수행하기 위해서 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 카메라, 라이다 등과 같은 다양한 센서 시스템을 활용할 수 있다. 그중에서 스테레오 카메라 영상은 자율 주행을 위해 많이 활용하는 데이터이다. 스테레오 카메라 영상은 물체 분할, 분류, 추적과 같은 물체 인식 분야는 물론 3차원 지도 복원과 같은 네비게이션 분야에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 주행하는 차량과 로봇을 위하여 스테레오 영상을 활용한 정적/동적 물체 구분 방법을 제안하고, 향후 네비게이션 목적으로도 활용할 수 있도록 3차원 지도를 복원하여 이를 적용한 결과 및 성능 확인을 위한 정확도 분석 결과(99.81%)를 제시한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.143-146
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• 2009

원산지 표시 의무화 정책이 2008년 10월에 시행된 가운데 음식점은 각종 음식 재료의 원산지를 소비자에게 알려야 하는 의무가 생겼다. 원산지 표시가 경영자의 양심에 의해 표시하기 때문에 이를 신뢰하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 소비자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해 RFID와 USN 기술을 이용한 이력 추적 시스템을 설계, 구현하였다. USN 기반의 센서들을 이용하여 재배환경 정보를 수집하고 출고 되는 작물에 RFID를 부착한다. 소비자들이 작물을 구매 또는 이용하기 전에 RFID리더기나 인터넷을 통하여 RFID태그 번호를 입력하여 웹에서 작물의 정보를 얻을수 있도록 하였다. 이에 따라 소비자에게 구매 작물에 대한 신뢰도를 향상 시켜 소비자에게 도움을 주도록 하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제19권3호
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• pp.9-19
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• 2015

초공동 수중운동체의 연료 및 산화제 분사기 설계를 위한 동축형 분사기를 이용한 입자 부상유동의 특성에 대한 실험적 연구가 수행되었다. 입자와 유동의 특성을 계측하기 위하여 $1{\mu}m$의 $42{\mu}m$의 입자를 동시에 분사하였다. 작은 입자($1{\mu}m$)와 큰 입자($42{\mu}m$)는 각각 유동장와 연료의 특성을 대표한다. 작은 입자는 PIV 기법을 사용하고 큰 입자는 PTV 기법을 통하여 속도장을 측정하였다. 이를 통하여 입자의 로딩비가 증가 할수록 유동의 축방향 속도 변화가 크다는 것을 알 수 있었고, 입자 분포는 높은 와도를 지니는 혼합영역 바깥 부분에 주로 분포한다는 것을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.573-587
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• 2019

A multi-temporal approach using remotely sensed time series data obtained over multiple years is a very useful method for monitoring land covers and land-cover changes. While spectral-based methods at any particular time limits the application utility due to instability of the quality of data obtained at that time, the approach based on the temporal profile can produce more accurate results since data is analyzed from a long-term perspective rather than on one point in time. In this study, a multi-temporal approach applying a multi-periodic harmonic model is proposed for classification of remotely sensed data. A harmonic model characterizes the seasonal variation of a time series by four parameters: average level, frequency, phase, and amplitude. The availability of high-quality data is very important for multi-temporal analysis.An satellite image usually have many unobserved data and bad-quality data due to the influence of observation environment and sensing system, which impede the analysis and might possibly produce inaccurate results. Harmonic analysis is also very useful for real-time data reconstruction. Multi-periodic harmonic model is applied to the reconstructed data to classify land covers and monitor land-cover change by tracking the temporal profiles. The proposed method is tested with the MODIS and GOCI NDVI time series over the Korean Peninsula for 5 years from 2012 to 2016. The results show that the multi-periodic harmonic model has a great potential for classification of land-cover types and monitoring of land-cover changes through characterizing annual temporal dynamics.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.725-728
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• 2014

어린이를 상대로 한 강력범죄가 매년 계속해서 늘고, 중범죄로 분류할 만큼 심각성은 누구나 인지하고 있다. 하지만 근본적인 범죄를 감소시키기 위한 노력은 부족하다. 따라서 이를 해결 할 수 있는 보안시스템이 필요하다. 본 논문은 어린이에게 위협을 가할 수 있는 존재인 어른을 구분하고 추적 감시하여 어린이를 보호하는 방법이다. 제안 방법은 사람의 키, 팔 길이, 다리 길이, 머리 수직 길이, 머리 너비 등 한국인 표준 신체사이즈를 기준으로 하였다. 또한 제안 방법은 검출 된 객체의 화소 수의 비율과 기준 값 비율의 비교를 통해 어른과 아이를 구분하였다. 제안 방법에서 5가지 구분 방법을 처리 할 때 전체영상에서 특정 객체 영역만을 검출하여 처리하기 때문에 처리 속도가 빠르다. 이를 통하여 특정 객체의 비교가 가능하게 되는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.9-16
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• 2019

본 논문에서는 대용량 비디오 영상에서 오토인코더를 이용하여 파랑 전파시 수리동역학적 장면만을 분리하는 방법에 대해 소개한다. 연안에서 센서를 이용한 파랑의 직접적 관측의 어려움으로 인해 비디오 영상을 이용한 입자 추적, 옵티컬 플로우 등의 이미지 분석 방법이 주로 활용되고 있다. 하지만 이미지 분석 방법은 주변광 및 기상상태 등 외부 요인에 의한 영향으로 파랑에 대한 정확한 분석에 어려움이 있다. 제안하는 방법은 비디오 영상으로부터 주변광의 영항을 최소화하고, 순수 파랑 전파시 파랑의 움직임 만을 분리하여 수리동역학적 장면을 추출한다. 실제 해역 및 수리 모형 실험에서 촬영된 비디오 영상에 제안하는 방법을 적용하여 원본 영상으로부터 주변광에 의한 영향과 배경을 잘 분리하여 파랑 전파에 따른 수리동역학적 파랑 이동 장면이 잘 추출되었음을 시각적으로 확인하였다. 또한 변분 오토인코더의 잠재표현 학습을 통해 얻은 원본 비디오 영상에 대한 잠재 표현은 주변광과 배경 요인에 의해 지배적으로 결정되는 반면, 파랑 이동 장면은 해당 요인에 관계없이 독립적으로 잘 표현되는 것을 알 수 있었다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제38권3호
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• pp.406-425
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• 2019

The purpose of this study is to analyze The Effect of Teacher Participation-oriented Education Program (TPEP) centered on Multi-Faceted Analysis of Elementary Science Classes on the Class Expertise of novice teacher. First, in order to develop the TPEP, lectures and exploratory science classes were analyzed using imaging and eye-tracking techniques. In this study, the TPEP was developed in five stages: image analysis, eye analysis, teaching language analysis, gesture analysis, and class development. Participants directly analyzed the classes of experienced and novice teachers at each stage. The TPEP developed in this study is different from the existing teacher education program in that it reflected the human performance technology aspects. The participants analyzed actual elementary science classes in a multi-faceted way and developed better classes based on them. The results of this study are as follows. First, at the teacher training institutions and the school sites, pre-service teachers and novice teachers should be provided with various experiences in class analysis and multi-faceted analysis of their own classes. Second, through this study, we were able to identify the limitations of existing class observations and video analysis. Third, the TPEP should be developed to improve the novice teachers' class expertise. Finally, we hope that the results of this study are used as basic data in developing programs to improve teachers' class expertise in teacher training institutions and education policy institutions.