• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권6호
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• pp.800-807
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• 2016

We propose a fast algorithm using Extreme Contour Point (ECP) to detect the angle of rotated images, is implemented by rotation feature of one covered frame image that can be applied to correct the rotated images like in image processing for real time applications, while CORDIC is inefficient to calculate various points like high definition image since it is only possible to detect rotated angle between one point and the other point. The two advantages of this algorithm, namely compatibility to images in preprocessing by using Sobel edge process for pattern recognition. While the other one is its simplicity for rotated angle detection with cyclic shift of two $1{\times}n$ matrix set without complexity in calculation compared with CORDIC algorithm. In ECP, the edge features of the sample image of gray scale were determined using the Sobel Edge Process. Then, it was subjected to binary code conversion of 0 or 1 with circular boundary to constitute the rotation in invariant conditions. The results were extracted to extreme points of the binary image. Its components expressed not just only the features of angle ${\theta}$ but also the square of radius $r^2$ from the origin of the image. The detected angle of this algorithm is limited only to an angle below 10 degrees but it is appropriate for real time application because it can process a 200 degree with an assumption 20 frames per second. ECP algorithm has an O ($n^2$) in Big O notation that improves the execution time about 7 times the performance if CORDIC algorithm is used.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1596-1603
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• 2018

화재에 대한 신속한 예측과 경고는 인명 및 재산피해를 최소화시킬 수 있는 필수적인 요소이다. 일반적으로 화재가 발생하면 연기와 화염이 함께 발생하기 때문에 화재 감지 시스템은 연기와 화염을 모두 감지할 필요가 있다. 그러나 대부분의 화재 감지 시스템은 화염 혹은 연기만 감지하며, 화재 감지를 위한 전처리 작업을 추가함에 따라 처리 속도가 느려지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다중 레이블 분류(Multi-labeled Classification)를 지원하는 CNN 모델을 구성해서 화염과 연기를 동시에 예측하고, CNN의 특징을 기반으로 클래스에 대한 위치를 시각화하는 Grad-CAM을 이용해서 실시간으로 화재 상태를 모니터링 할 수 있는 화재 감지 시스템을 구현하였다. 또한, 13개의 화재 동영상을 사용해서 테스트한 결과, 화염과 연기에 대해 각각 98.73%와 95.77%의 정확도를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.397-404
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• 2022

최근 산업 분야에서는 생산 효율성 향상 및 비용 절감을 위해서 저전력 프로세스와 네트워크 카드를 결합한 IIoT 장치를 산업 현장에 융합시킨 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 구축된 기반 시설에 IIoT 센서 정보를 부착하여 생산된 제품을 효율적으로 관리할 수 있는 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IIoT에서 생산된 제품의 센싱 정보를 일정 간격으로 체크하여 비정상적으로 처리된 센싱 정보를 실시간으로 탐지하도록 생산 제품에 IIoT 데이터 수집, 전처리, 특성 생성 및 레이블을 사용하여 생산 데이터를 만든다. 특히, 제안 모델은 산업 현장에서 생산되는 제품 정보를 실시간으로 처리할 수 있도록 추적 및 모니터링을 수행하여 관리자가 손쉽게 IIoT 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다. 또한, 기존 생산 환경을 기반으로 제안 모델을 운용하기 때문에 기존 시스템과의 연계가 원활하다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제3권2호
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• pp.67-72
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• 2022

Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.97-103
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• 2023

전 세계에서 보편 일률적으로 사용되는 실외 측위 기술인 GPS와 달리, 실내 측위 기술분야는 아직 다양한 기술이 난립하고 있다. 정확한 실내 위치 정보를 획득하기 위해 대표적인 실내 측위 기술의 표준이 필요한 실정이다. 최근 실내 측위 기술이 고정밀 위치 데이터를 기반으로 한 RTLS(Real Time Location Service) 영역으로 확대되고 있다. 이에 따라 새로운 방식의 실내 측위 기술들이 제안되고 있는데, 인공지능의 발전에 힘입어 스마트폰의 무선 신호 데이터를 사용하는 인공지능 기반의 실내 측위 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 인공지능 학습에 필요한 데이터를 수집하는 과정에서, 왜곡되거나 학습에 부적합한 데이터가 포함되어 실내 측위 정확도가 낮아지는 결과가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 수집된 데이터의 정제 과정을 통해 향상된 실내 위치 확인 결과를 얻기 위한 인공지능학습용 데이터 전처리 기술을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.789-799
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• 2008

상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경에서 사람과 컴퓨터 사이의 자연스러운 정보 교환을 위해 동작 인식과 관련한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 2차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출과 인식 속도는 빠르지만, 정확한 인식을 위해서 많은 환경적인 제약이 따른다. 또한 2.5차원 특징값을 이용하는 알고리즘은 2차원 특징값에 비해 높은 인식률을 제공하지만 물체의 회전 변화에 취약하고, 3차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출을 위해 3차원 물체를 재구성하는 선행 과정이 필요하기 때문에 인식 속도가 느리다. 본 논문은 3차원 물체 재구성 단계와 특징값 추출 단계를 통합하여 실시간으로 3차원 정보를 가지는 특징값 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 비주얼 헐 생성 방법의 세부 과정 중에서 동작 인식에 필요한 데이타 생성 부분만을 수행하여 임의의 시점에서 3차원 물체에 대한 3종류의 프로젝션 맵을 생성하고, 각각의 프로젝션 맵에 대한 후-모멘트(Hu-moment)를 계산한다. 실험에서 우리는 기존의 방법들과 단계별 수행 시간을 비교하고, 생성된 후-모멘트에 대한 혼동 행렬(confusion matrix)을 계산함으로써 제안하는 방법이 실시간 동작 인식 환경에 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 공업화학
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• 제23권1호
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• pp.35-41
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• 2012

본 논문에서는 바이오연료 제품 품질 분석의 저가격화와 시간단축, 그리고 궁극적으로 바이오연료 생산 공정의 모니터링 실시간화를 해결하기 위해 적외선 분광분석과 화학계량학(Chemometrics)을 융합한 on-line 분광 모니터링 시스템을 제안하고자 한다. 화학계량학 중 부분최소자승법을 사용하여 적외선 spectrum과 성분 농도 간의 정량분석을 실시하였다. 몇 가지 전처리법과 변수 중요도척도를 이용하여 모델링한 결과 spectrum의 보정, 노이즈 감소, 검량선의 유지보수 등의 측면에서 Savitzky-Golay 전처리가 가장 우수함을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실시간 품질 측정뿐만 아니라 하나의 분광분석 장치로 여러 성분들의 동시 측정이 가능함을 확인함으로써 비용의 절감도 예상된다. 뿐만 아니라 결정계수 $R^2$이 0.99 이상으로 실험실분석의 대체도 가능하다.

• 대한통합의학회지
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• 제5권1호
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• pp.75-83
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• 2017

Purpose : The parameters used in architectural analysis are muscle thickness, fascicle length, pennation angle, etc. Pennation angle is an important muscle characteristic that plays a significant role in determining a fascicle's force contribution to movement. Ultrasonography has been widely used to obtain the image for measurement of a pennation angle since it is non-invasive and real-time. However, manual assessment in ultrasonographic images is time-consuming and subjective, making it difficult for using in muscle function analysis. Thus, in this study, I proposed an automatic method to extract the pennation angle from the ultrasonographic images of gastrocnemius muscle. Method : The ultrasonographic image obtained from 10 healthy participants's gastrocnemius muscle using for developed automatic measuring program. Automatic measuring program algorithm consists with preprocessing, line detection, line classification, and angle calculation. The resulting image was then used to detect the fascicles and aponeuroses for calculating the pennation angle with the consideration of their distribution in ultrasonographic image. Result : The proposed automatic measurement program showed the stable repeatability of pennation angle calculation. Conclusion : This study demonstrated that the proposed method was able to automatically measure the pennation angle of gastrocnemius, which made it possible to easily and reliably investigate pennation angle more.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.297-307
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• 1999

다량의 문자가 온라인으로 실시간 입력되는 문자인식시스템에서는 영상의 전처리가 매우 신속하게 이루어 져야 한다. 또한 크기가 작거나 잡음을 포함하는 문자 영상에 대한 기하학적 정규화나 세선화 등의 영상 변환은 원영상의 정보 유실이나 왜곡을 유발하므로 최소화되어야 한다. 이에 따라 본 연구는 원영상을 변환하지 않은 상태에서 신속하게 인식에 효과적인 특정을 구하고자 하였다. 이를 위해 인식의 관점에서 의미를 가지는 윤곽화소를 정의하고 다양한 영상의 변화를 수용하는 효과적인 특징을 윤곽화소로부터 구하였다. 필기체 자모음과 자동차 번호판 숫자 인식 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 인식에 보다 효과적이었으며 한번의 영상 주사로 전처리를 완료하므로 소요 시간을 크게 줄일 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.448-452
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• 2007

Many industrial operations require continuous or nearly-continuous operation of machines, which if interrupted can result in significant financial loss. The condition monitoring of these machines has received considerable attention recent years. Rapid developments in semiconductor, computing, and communication with a remote site have led to a new generation of sensor called "smart" sensors which are capable of wireless communication with a remote site. The purpose of this research is the development of smart sensor using which can on-line perform condition monitoring. This system is addressed to detect conditions that may lead to equipment failure when it is running. Moreover it will reduce condition monitoring expense using low cost MEMS accelerometer. This sensor can receive data in real-time or periodic time from MEMS accelerometer. Furthermore, this system is capable for signal preprocessing task (High Pass Filter, Low Pass Filter and Gain Amplifier) and analog to digital converter (A/D) which is controlled by CPU. A/D converter that converts 10bit digital data is used. This sensor communicates with a remote site PC using TCP/IP protocols. Wireless LAN contain IEEE 802.11i-PSK or WPA (PSK, TKIP) encryption. Developed sensor executes performance tests for data acquisition accuracy estimations.