• 비파괴검사학회지
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• 제36권5호
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• pp.384-390
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• 2016

플랜트 배관의 누설감시 시스템은 누설 유무 판단뿐만 아니라 누설의 위치를 신속히 파악하는 것 또한 매우 중요하다. 플랜트 배관의 누설 검출 방법에는 주로 AE(acoustic emission)센서, 마이크로폰어레이 그리고 카메라 영상을 이용한 방법들이 있다. 최근 광역감시 및 원거리감시의 이점이 있는 카메라 영상을 이용한 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 기존 카메라 영상을 이용한 방법들은 누설 유무와 대략적인 누설의 위치를 판단하고 있으나 누설이 시작되는 정확한 위치 추정에 대한 연구는 아직 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 카메라를 이용한 누설 검출 방법을 이용해 누설영역을 산출하고 누설 검출 결과를 분석하여 누설 위치를 추정하는 방법을 제안하였으며 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.957-980
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• 2016

Structural damage detection (SDD) is a challenging task in the field of structural health monitoring (SHM). As an exploring attempt to the SDD problem, a hybrid self-adaptive Firefly-Nelder-Mead (SA-FNM) algorithm is proposed for the SDD problem in this study. First of all, the basic principle of firefly algorithm (FA) is introduced. The Nelder-Mead (NM) algorithm is incorporated into FA for improving the local searching ability. A new strategy for exchanging the information in the firefly group is introduced into the SA-FNM for reducing the computation cost. A random walk strategy for the best firefly and a self-adaptive control strategy of three key parameters, such as light absorption, randomization parameter and critical distance, are proposed for preferably balancing the exploitation and exploration ability of the SA-FNM. The computing performance of the SA-FNM is evaluated and compared with the basic FA by three benchmark functions. Secondly, the SDD problem is mathematically converted into a constrained optimization problem, which is then hopefully solved by the SA-FNM algorithm. A multi-step method is proposed for finding the minimum fitness with a big probability. In order to assess the accuracy and the feasibility of the proposed method, a two-storey rigid frame structure without considering the finite element model (FEM) error and a steel beam with considering the model error are taken examples for numerical simulations. Finally, a series of experimental studies on damage detection of a steel beam with four damage patterns are performed in laboratory. The illustrated results show that the proposed method can accurately identify the structural damage. Some valuable conclusions are made and related issues are discussed as well.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제31권1호
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• pp.59-64
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• 2006

Application of herbicide for rice cropping is inevitable but notorious for its side effect of environmental pollution. Precision fanning will be one of important tools for the least input and sustainable fanning and could be achieved by implementation of the variable rating technology. If a device to detect weeds in rice field is available, herbicide could be applied only to the places where it is needed by the manner of the variable rating technology. The study was carried out to develop an algorithm of image processing to detect weeds in rice field using a machine vision system of multi-spectral digital images. A series of multi-spectral rice field picture of 560, 680 and 800 nm of center wavelengths were acquired from the 27th day to the 39th day after transplanting in the ineffective tillering stage of a rice growing period. A discrimination model to distinguish pixels of weeds from those of rice plant and weed image was developed. The model was proved as having accuracies of 83.6% and 58.9% for identifying the rice plant and the weed, respectively. The model was used in the algorithm to differentiate weed images from mingled images of rice plant and weed in a frame of rice field picture. The developed algorithm was tested with the acquired rice field pictures and resulted that 82.7%, 11.9% and 5.4% of weeds in the pictures were noted as the correctly detected, the undetected and the misclassified as rice, respectively, and 81.9% and 18.0% of rice plants in the pictures were marked as the correctly detected and the misclassified as weed, respectively.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.764-781
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• 2013

본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권11호
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• pp.991-1000
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• 2007

본 논문에서는 단일 프레임의 교통 영상에서 차량을 검출하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동작 환경에 관계없이 여러 형태로 분류된 그림자를 추출한다. 차량의 색상과 조명 조건에 관계없이 차량이 도로와 접한 부분에는 어두운 그림자 형상을 가진다는 사실을 이용하여 그림자 분류를 수행한다. 추출된 그림자는 차량의 존재 유무를 판단할 강력한 능력을 가지고 있으며, 배경 영상과 다른 시간적 정보들을 이용하지 않으므로, 기상 및 교통 정체가 빠르게 변화하는 상황에서도 높은 검출 성능을 보장한다. 차량 위치에 존재하는 자은 정보와 그림자 영역과의 간단한 증거 추론 기법에 의해 차량을 검출할 수 있다. 6개의 다른 동작 환경의 실험에서 4% 이하의 오검출율을 보이고, 0.9%에서 7.2%의 미검출율을 보였다. 또한, 작은 크기의 영상에 대해 초당 70 프레임 이상의 처리가 가능하므로, 다양한 교통 정보를 실시간으로 측정하는 기법에 사용될 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권2E호
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• pp.56-67
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• 2004

Despite abundant research outcomes of blind source separation (BSS) in many types of simulated environments, their performances are still not satisfactory to be applied to the real environments. The major obstacle may seem the finite filter length of the assumed mixing model and the nonlinear sensor noises. This paper presents a two-step speech enhancement method with multiple microphone inputs. The first step performs a frequency-domain BSS algorithm to produce multiple outputs without any prior knowledge of the mixed source signals. The second step further removes the remaining cross-channel interference by a spectral cancellation approach using a probabilistic source absence/presence detection technique. The desired primary source is detected every frame of the signal, and the secondary source is estimated in the power spectral domain using the other BSS output as a reference interfering source. Then the estimated secondary source is subtracted to reduce the cross-channel interference. Our experimental results show good separation enhancement performances on the real recordings of speech and music signals compared to the conventional BSS methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.305-326
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• 2019

Discriminative correlation filter (DCF) based tracking algorithms have recently shown impressive performance on benchmark datasets. However, amount of recent researches are vulnerable to heavy occlusions, irregular deformations and so on. In this paper, we intend to solve these problems and handle the contradiction between accuracy and real-time in the framework of tracking-by-detection. Firstly, we propose an innovative strategy to combine the template and color-based models instead of a simple linear superposition and rely on the strengths of both to promote the accuracy. Secondly, to enhance the discriminative power of the learned template model, the spatial regularization is introduced in the learning stage to penalize the objective boundary information corresponding to features in the background. Thirdly, we utilize a discriminative multi-scale estimate method to solve the problem of scale variations. Finally, we research strategies to limit the computational complexity of our tracker. Abundant experiments demonstrate that our tracker performs superiorly against several advanced algorithms on both the OTB2013 and OTB2015 datasets while maintaining the high frame rates.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권7A호
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• pp.733-742
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• 2008

3GPP LTE 하향링크 시스템의 초기 셀 탐색은 이동국이 기지국에 접속하기 위해 필수적인 과정이다. 하향링크 신호에는 primary synchronization channel (PSC) 과 secondary synchronization channel (SSC) 이 정의되어 있으며, 이동국은 두 채널로부터 프레임 시작위치, 주파수 오차, 셀 ID (identification) 및 프레임 위치 정보 등을 검출하여 기지국 정보를 얻는다. 이 과정에는 다양한 검출 방식이 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인접 셀 간섭, 주파수 옵셋 및 다중 경로 페이딩 환경에서 초기 셀 탐색에 적용 가능한 다양한 검출 알고리즘에 대해 분석하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 초기 셀 탐색에 적합한 수신기 구조를 제안한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 PSC 검출 시 부분상관 방식의 성능이 가장 우수하며, SSC 검출 시 채널 보상에 간섭 제거 기법을 적용하였을 때 가장 우수한 성능이 나타난다. 두 가지 알고리즘을 적용한 수신기에서는 인접 셀 간섭 및 주파수 옵셋 환경에서 99%의 확률로 70ms 내의 초기 셀 탐색이 수행된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권2호
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• pp.19-25
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• 2008

한정된 가용 주파수(usable frequency resource) 내에 여러 무선 통신 시스템들이 혼재(co-existence) 한 상황에서 시스템 간 절체(switching) 시 원치 않는 지연 시간이 발생 할 수 있다. 이러한 다중 무선 통신 환경 내에서 지연 시간을 감소시키는 시스템 선택 기법을 요구하고 있어 지연 시간을 최소화 하는 모드 선택 기법(MSM : mode selection method)을 제시 하였다. 효율적인 모드 선택 기법을 위해 각 표준별 프리엠블의 구조적 특성을 분석하여 모드 선택 시 전체 검색(full search) 보다 효율적인 부분 검색(partial search)을 이용하여 지연 시간을 최소화 하는 모드 선택 기법을 시뮬레이션 하였다. 부가 백색 가우시안 잡음(AWGN) 환경 내의 신호 대 잡음비(SNR)가 10dB, 비트 에러율(BER)이 $10^{-6}$ 이상 일 경우 효율적인 시스템 선택이 가능함을 매트랩을 이용하여 비교 검증 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.