• Advances in nano research
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• 제12권2호
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• pp.223-239
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• 2022

Object detection has always been to pursue objects with particular properties or representations and to predict details on objects including the positions, sizes and angle of rotation in the current picture. This was a very important subject of computer vision science. While vision-based object tracking strategies for the analysis of competitive videos have been developed, it is still difficult to accurately identify and position a speedy small ball. In this study, deep learning (DP) network was developed to face these obstacles in the study of tennis motion tracking from a complex perspective to understand the performance of athletes. This research has used CNN-VGG 16 to tracking the tennis ball from broadcasting videos while their images are distorted, thin and often invisible not only to identify the image of the ball from a single frame, but also to learn patterns from consecutive frames, then VGG 16 takes images with 640 to 360 sizes to locate the ball and obtain high accuracy in public videos. VGG 16 tests 99.6%, 96.63%, and 99.5%, respectively, of accuracy. In order to avoid overfitting, 9 additional videos and a subset of the previous dataset are partly labelled for the 10-fold cross-validation. The results show that CNN-VGG 16 outperforms the standard approach by a wide margin and provides excellent ball tracking performance.

• 천문학회보
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• 제40권2호
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• pp.36.2-36.2
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• 2015

We report the first detection of linearly polarized emission at an observing wavelength of 350 mum from the radio-loud active galactic nucleus 3C 279. We conducted polarization observations for 3C 279 using the SHARP polarimeter in the Caltech Submillimeter Observatory on 2014 March 13 and 14. For the first time, we detected the linear polarization with the degree of polarization of $13.3%{\pm}3.4%$ (3.9sigma) and the electric vector position angle (EVPA) of $34.^{\circ}7{\pm}5.^{\circ}6$. We also observed 3C 279 simultaneously at 13, 7, and 3.5 mm in dual polarization with the Korean very long baseline interferometry (VLBI) Network on 2014 March 6 (single dish) and imaged in milliarcsecond (mas) scales at 13, 7, 3.5, and 2.3 mm on March 22 (VLBI). We found that the degree of linear polarization increases from 10% to 13% at 13 mm to 350 mum and the EVPAs at all observing frequencies are parallel within < $10^{\circ}$ to the direction of the jet at mas scale, implying that the integrated magnetic fields are perpendicular to the jet in the innermost regions. We also found that the Faraday rotation measures RM are in a range of $-6.5{\times}102{\sim}-2.7{\times}103$ rad m-2 between 13 and 3.5 mm, and are scaled as a function of wavelength:| {RM}| ${\backslash}propto$ {lambda }-2.2. These results indicate that the millimeter and sub-millimeter polarization emission are generated in the compact jet within 1 mas scale and affected by a Faraday screen in or in the close proximity of the jet.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.107-112
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• 2020

최근 드론의 활용 분야가 다양해짐에 따라 측량뿐만 아니라 수색 및 구조 작업에서도 활발하게 사용되고 있다. 이러한 활용분야에서는 목표물의 위치나 UAV의 위치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 드론에서 촬영한 이미지를 이용한 목표물 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 드론이 촬영한 이미지를 찾고자 하는 이미지와 비교하여 목표물의 위치를 찾아 해당 목표물의 위경도 정보를 계산한다. 목표물의 정확한 위경도 정보는 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 이미지 영상의 거리에 상응하는 실제 거리를 계산하여 위경도를 계산한다. 실제 실험을 통해 제안하는 방법을 이용하여 목표물의 위경도 위치를 정확하게 파악할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권1호
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• pp.1-14
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• 2024

폐광산의 갱도 입구를 통해 고속 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 장비가 탑재된 무인이동체를 투입하여 폐광의 갱도를 형상화하기 위한 기술이 제안되었다. 직경이 1.5 m 이상인 좁은 갱도에 바닥이 슬러지 형태로 미끄럽고 장애물이 있는 환경에서 무인 이동체를 운영할 때 고려할 사항을 검토하였다. 육상환경 이동을 위해 4족 보행 로봇을 활용하였으며 항공 환경 이동을 위해 쿼드콥터 드론이 활용되었다. 수중환경의 갱도에 투입하기 위해서 수중 드론이 사용되었다. 무인 이동체를 실제 광산 현장에 투입하여 폐광 현장용 이동체가 고려해야 할 변수들을 도출하였다. 폐광산 갱도 형상화용 센서로서 2차원 영상 기반의 solid-state 라이다가 사용되었다. 방사형으로 측정되는 라이다의 특성을 고려하여 고정 경사각을 두어 회전시켜 운영하여 갱도 형상화를 위한 효율성을 높이고 동시에 장애물 감지도 같이 수행할 수 있도록 제안하였다. Solid-state 라이다를 이용하여 측정데이터로부터 센서의 자세와 로봇의 자세를 반영하여 현실 좌표계 데이터로 변환하기 위한 계산기법이 도출되었다. 라이다 센서와 무인 비행체가 결합하여 실제 현장에 투입하여 갱도 형상을 추출하였다. 마지막으로 실제 현장에서 효용성을 높이기 위한 요소를 도출하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권1호
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• pp.7-15
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• 2023

최근 차량 내 공기 질에 대한 관심이 증가함에 따라 공기 질 측정을 위한 미세먼지 감지 센서의 사용이 보편화되고 있다. 차량 내 에어컨 시스템에 설치되는 미세먼지 감지 센서 내에는 센서에 직접적으로 먼지가 가라앉지 않도록 하기 위한 축류팬이 삽입되어 있다. 센서 작동 시 축류팬의 회전으로 인한 유동 소음은 미세먼지 감지 센서의 주요 소음원으로 작용한다. 차량의 전동화가 급격화가 진행되면서 이러한 유동소음은 미세먼지센서의 제품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지센서용 소형 축류팬의 유동 성능을 개선하여 동일 유량에서 소음을 점감하였다. 먼저 대상 소형 축류팬의 공기역학적 성능을 분석하기 위해 약 2000만 개의 격자로 구성된 가상 팬 성능시험기를 구축하였다. 또한, 유량의 정확한 예측 뿐만 아니라 유동소음의 직접 계산을 위하여 압축성 대와류모사법을 사용하여 유동장을 모사하였다. 수치방법의 유효성은 예측결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 확인하였다. 유효성이 검증된 수치 기법을 이용하여 피치각이 유동 성능에 미치는 영향을 분석하였고, 유량을 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각을 적용한 축류팬을 사용했을 때 유량은 8.1 % 증가하고 동일 유량에서 소음이 0.8 dBA 감소함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.106-109
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• 2006

Over the years, many researches have been performed to create 3D digital maps. Nevertheless, it is still time-consuming and involves a high cost because a large part of 3D digital mapping is conducted manually. To compensate this limitation, we propose methodologies to represent 3D objects as 3D symbols and locate these symbols into a base map automatically. First of all, we constructed the 3D symbol library to represent 3D objects as 3D symbols. In the 3D symbol library, the attribute and geometry information are stored, which defines factors related to the types of symbols and related to the shapes respectively. These factors were used to match 3D objects and 3D symbols. For automatic mapping of 3D symbols into a base map, we used predefined parameters such as the size, the height, the rotation angle and the center of gravity of 3D objects which are extracted from Light Detection and Ranging (LIDAR) data and 2D digital maps. Finally, the 3D map in urban area was constructed and the mapping results were tested using aerial photos as reference data. Through this research, we can identify that the developed the algorithms can be used as effective techniques for 3D digital cartographic techniques

• 한국정밀공학회지
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• 제30권9호
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• pp.901-908
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• 2013

The introduction of industrial intelligent robot using vision sensor has been interested in automated factory. 2D and 3D vision sensors have used to recognize object and to estimate object pose, which is for packaging parts onto a complete whole. But it is not trivial task due to illumination and various types of objects. Object image has distorted due to illumination that has caused low reliability in recognition. In this paper, recognition method of complex shape object has been proposed. An accurate object region has detected from combined binary image, which has achieved using DoG filter and local adaptive binarization. The object has recognized using neural network, which is trained with sub-divided object class according to object type and rotation angle. Predefined shape model of object and maximal slope have used to estimate the pose of object. The performance has evaluated on ETRI database and recognition rate of 96% has obtained.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제48권4호
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• pp.457-461
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• 2021

Background Pedicled perforator flaps can present postoperative complications similar to those encountered in free flap surgery. Beyond a clinical evaluation, there is still no reliable technical aid for the early prediction of vascular issues. The aim of this study was to assess the support of near-infrared spectroscopy technology as an intraoperative tool to anticipate postsurgical flap ischemia. Methods We prospectively enrolled 13 consecutive patients who were referred to our hospital from March 2017 to July 2018 and required a reconstructive procedure with a pedicled fasciocutaneous perforator flap. We measured flap peripheral capillary oxygen saturation (SpO₂) in each patient with a Somanetics INVOS 5100C Cerebral/Somatic Oximeter (Medtronic), both before and after transposition. Patient demographics, operative data, and complications were then recorded during the following 6 months. We analyzed the data using the Wilcoxon signed-rank test and linear regression. Results The mean flap SpO₂ before and after transposition was 92%±3% and 78%±19%, respectively. The mean change in SpO₂ was 14%±17%, with a range of 0% to 55%. The change in saturation and mean saturation ratio were significantly different between patients with and without postoperative flap necrosis. Conclusions An immediate quantitative analysis of flap peripheral capillary SpO₂ after transposition has never before been described. In our experience, an intraoperative drop in SpO₂ equal to or greater than 15%-20% predicted vascular complications in pedicled perforator flaps. Conversely, flap size and rotation angle were not correlated with the risk of flap necrosis.