• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.69-76
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• 2010

The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.736-743
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• 2022

Construction workers experience a high rate of fatal incidents from mobile equipment in the industry. One of the major causes is the decline in the acoustic condition of workers due to the constant exposure to construction noise. Previous studies have proposed various ways in which audio sensing and machine learning techniques can be used to track equipment's movement on the construction site but not on the audibility of safety signals. This study develops a novel framework to help automate safety surveillance in the construction site. This is done by detecting the audio sound at a different signal-to-noise ratio of -10db, -5db, 0db, 5db, and 10db to notify the worker of imminent dangers of mobile equipment. The scope of this study is focused on developing a signal processing model to help improve the audible sense of mobile equipment for workers. This study includes three-phase: (a) collect audio data of construction equipment, (b) develop a novel audio-based machine learning model for automated detection of collision hazards to be integrated into intelligent hearing protection devices, and (c) conduct field experiments to investigate the system' efficiency and latency. The outcomes showed that the proposed model detects equipment correctly and can timely notify the workers of hazardous situations.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2005년도 춘계 학술대회
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• pp.426-427
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• 2005

Advanced Spent Fuel Conditioning Process (ACP) is a pyrochemical process in which the spent fuel of PWR is transformed into the uranic metal ingot. Through this process, which has been developed in KAERI since 1998, the radioactivity, the radiotoxicity, the heat and the volume of the PWR spent fuel are reduced by a quarter of the original. To demonstrate a lab-scale process and extract the data for the later pilot-scale process, a demonstration facility of ACP (ACPF) is under construction and the lab-scale demonstration is slated for 2006. To establish the safeguardability of ACPF, a safeguards system including a neutron counter based on non-destructive assay, which is named as ACP Safeguards Neutron Counter (ASNC), the ACP Safeguards Surveillance System (ASSS) which consists of two neutron monitors and five IAEA cameras, and Laser Induced Breakdown System (LIBS) have been developed and are ready to be installed at ACPF. The target materials of ACP to assay with ASNC are categorized into three types among which the first is the uranic metal ingot, the second is the salt waste and the last is $UO_2$ and $U_{3}O_8$ powders, rod cuts and hulls. The Pu content of process nuclear materials can be accounted with ASNC. The ASSS is integrated in the ACP Intelligent Surveillance Software (AISS) in which the IAEA camera images and background signals at the rear doors of ACPF are displayed. The composition of special nuclear materials of ACP can be measured with LIBS which can be a supporting measurement tool for ASNC. The conceptual picture of safeguards system of ACPF is shown in Fig. 1.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제6권2호
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• pp.17-19
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• 2014

Now is the applications are using WSN for environmental monitoring and surveillance applications, intelligent transportation systems, monitoring, disaster recovery, and the structure used in the field. Also, the low cost of the communication and control functions can be provided, in particular management of smart grid demand may be used in many applications. In this paper, WSN in smart grid is based on the building blocks of smart grid management system proposed for the fuzzy demand.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.198-201
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• 2010

본 논문은 현재 국내 외에서 활발히 연구개발이 진행되고 있는 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)의 중요한 역할을 하게 되는 원격감시망의 교통감시 제어시스템을 Internet을 이용하여 개발하고 그에 따라 데이터 송 수신 시 발생할 수 있는 정보 보안의 취약점을 해소하기 위해 대칭암호 알고리즘인 AES(Advanced Encryption Standard) 알고리즘을 적용하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.38-48
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• 2010

이상기후는 도로교통 사고 위협요소로써 빈번하게 심각한 영향을 주고 있다. 특히, 도로교통에서 기상변화 또는 재해에 의한 영향은 장대교량, 터널, 사면 및 결빙 지역에서 영향이 크기 때문에 이들 지역에 대한 관심 있는 관리가 필요하며 발생할 수 있는 사고를 줄이기 위해서도 집중적인 도로 관리와 도로 기상 정보 제공 및 조기 경보, 도로 순찰, 교통통제와 같은 요소들이 필요하다. 도로의 눈과 결빙은 제설로 위험을 줄일 수는 있으나, 강풍은 피할 수 없는 요소이다. 본 연구에서는 도로 기상 정보와 기후, 재해 정보를 활용하여 국지 지역에서 안전운전을 위한 경보 정보를 설계를 하고자 한다. 극한 기상에 노출된 운전자를 위한 최상의 경보 정보 설계는 도로 상황 감시 개선, 도로 기상정보 감시, 정확한 사용자 정보전달들이 될 것이며, 또한 바람 및 재해 상황에 대한 통계, 표면 조건 통계, 차종 및 차종에 따른 바람에 의한 사고 통계와 조기 경보 정책과 교육들도 이를 위해서는 수반되어야 할 요소들이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.73-80
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• 2008

최근의 홈네트워크 시스템의 경향은 가정 내의 모든 정보가전기기가 하나의 네트워크로 연결되어 기기, 시간, 장소에 구애받지 않고 원격 감시 및 제어 서비스가 이뤄지는 미래 지향적인 가정환경을 포함한다. 또한 청소로봇은 그 사용의 편리성으로 가정에서의 사용이 점점 일반화되고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 홈네트워크 환경하에서 지능형 홈을 위한 하나의 시도로서 자율이동이 가능한 청소로봇을 이용한 홈 모니터링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 상용화된 기존 청소로봇에 유무선 공유기와 웹캠을 부착함으로써 기존의 고정 카메라에 의한 홈 모니터링 한계를 극복하여 댁내 모든 곳을 자유롭게 모니터링할 수 있도록 하였다. 사용자는 원격지에서 이동통신기기(PDA 등)를 이용하여 청소로봇을 제어함으로써 사용자가 원하는 곳의 영상을 손쉽게 모니터링 할 수 있게 하였다. 유무선 공유기에는 리눅스 운영체제인 OpenWrt를 설치하여 사용자에게 무선으로 영상을 전송하고 RS-232통신으로 청소로봇 제어를 가능하게 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.229-235
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• 2011

To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.422-428
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.11-22
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• 2010

본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.