• Title/Summary/Keyword: 검출 모델

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Scheme of Tension control for the Stringing Trolley Wire (가선 트롤리선의 장력제어 시스템 구성)

  • Hwang, Young-Gu;Hong, Soon-Ill;Jung, Seoung-Hwan;Yoon, Sung-Ho
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.07a
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    • pp.1755-1756
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    • 2008
  • 본 연구는 이동하면서 트롤리선 가설하는 작업로봇에서 가선 트롤리선에 대한 장력제어 방법이 제안되었다. 비선형 와이어 모델, AC 전동기를 이용한 장력발생 시스템 및 와이어 장력 방정식 에 기초하여 장력제어 시스템이 로드셀에 의한 장력 검출로 설계되고 실행되었다. 장력응답은 실험에서 만족하게 장력의 조절하는 것으로 보인다. 제안한 장력제어 시스템은 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 결과가 유효함을 증명하였다.

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Preprocessing Technique for Lane Detection Using Image Clustering and HSV Color Model (영상 클러스터링과 HSV 컬러 모델을 이용한 차선 검출 전처리 기법)

  • Choi, Na-Rae;Choi, Sang-Il
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.20 no.2
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    • pp.144-152
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    • 2017
  • Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.

Conflict Resolution Model based on Priority Using Auto-Correlation Coefficient of binary variables in Situation Aware Collaboration System (자기 상관계수를 이용한 우선순위 기반의 정황인지 협동 시스템 충돌 해결 모델)

  • Chae Hee-Seo;Lee Dong-Hyun;Kim Do-Hoon;In Hoh Peter
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.77-82
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    • 2006
  • Situation awareness는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하기 위한 방법으로, 다양한 context와 action이력을 기술하여 협동 시스템을 표현할 수 있는 Situation Aware-Interface Definition Language(SA-IDL) 접근방법이 유용하다. 하지만, SA-IDL로 다수의 상황인지 서비스를 만들게 될 때 서비스 단독으로는 문제가 없을지라도 여러 개의 서비스들 사이에서는 충돌문제가 발생할 수 있다. 이런 충돌을 검출해내고 해결하기 위해서, 을 수학적으로 모델링된 SA-IDL을 통해, 충돌을 수학적으로 정의하여 기술하고, graph theory적인 접근 방법과 자기 상관계수를 통한 마크호프 예측 기법으로 해결하고자 한다.

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Adaptive Gaussian Mixture Learning for High Traffic Region (혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경의 학습 및 객체 검출)

  • Park Dae-Yong;Kim Jae-Min;Cho Seong-Won
    • The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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    • v.55 no.2
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    • pp.52-61
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    • 2006
  • For the detection of moving objects, background subtraction methods are widely used. An adaptive Gaussian mixture model combined with probabilistic learning is one of the most popular methods for the real-time update of the complex and dynamic background. However, probabilistic learning approach does not work well in high traffic regions. In this paper, we Propose a reliable learning method of complex and dynamic backgrounds in high traffic regions.

Stable Face Detection using Skin-tone and AdaBoost Algorithm (피부 색상 및 아다부스트 알고리즘을 이용한 안정적 얼굴감지)

  • Choi, Yoo-Joo;Byeon, Jae-Hee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.565-568
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    • 2008
  • 본 논문은 RGB 24bit 컬러 영상으로 전달되는 카메라 원영상에 대해 사람의 얼굴을 안정적으로 감지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. RGB 입력영상을 HSI 기반의 컬러모델로 변환하여 피부 색상을 추출하고 그리드 영상을 기반으로 CCL (Connected-Component Labeling) 알고리즘을 적용하여 피부 블럽을 검출한 뒤, 아다부스트 알고리즘을 이용하여 얼굴 영역과 얼굴이 아닌 다른 피부 영역을 구분한다. 제안방법은 일반적으로 얼굴 감지를 위하여 폭넓게 사용되고 있는 아다부스트 알고리즘만을 적용하였을 때보다 얼굴감지 오류를 줄일 수 있다.

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Speckle Noise Reduction and Flaw Detection of Ultrasonic Non-destructive Testing Based on Wavelet Domain AR Model (웨이브렛 평면 AR 모델을 이용한 초음파 비파괴 검사의 스펙클 잡음 감소 및 결함 검출)

  • 이영석;임래묵;김덕영;신동환;김성환
    • Journal of Welding and Joining
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    • v.17 no.6
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    • pp.100-107
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    • 1999
  • In this paper, we deal with the speckle noise reduction and parameter estimation of ultrasonic NDT(non-destructive test) signals obtained during weld inspection of piping. The overall approach consists of three major steps, namely, speckle noise analysis, proposition of wavelet domain AR(autoregressive) model and flaw detection by proposed model parameter. The data are first processed whereby signals obtained using vertical and angle beam transducer. Correlation properties of speckle noise are then analyzed using multiresolution analysis in wavelet domain. The parameter estimation curve obtained using the proposed model is classified a flaw in weld region where is contaminated by severe speckle noise and also clear flaw signal is obtained through CA-CFAR threshold estimator that is a nonlinear post-processing method for removing the noise from reconstructed ultrasonic signal.

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A networked Serveillance System on JMF (JMF기반의 네트워크 감시시스템)

  • Lee Youn-mi;Lee Kyoung-mi
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.865-867
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    • 2005
  • 본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.

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Deep Learning based Music Classification System (딥러닝 기반의 음원검색 및 분류 시스템)

  • Lee, Sei-Hoon;Jeong, Ui-Jung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.07a
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    • pp.119-120
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    • 2018
  • 본 논문에서는 음악을 듣고 어떤 음악인지 인식하고 판별하는 음원분류 시스템과 해당 기술 구현을 딥러닝을 통해 적용하도록 제안하였다. 제안한 시스템은 인공심층신경망을 통해 음원파일을 여러 음원 특징 추출 모델에 따라 검출된 특징들을 학습하여 해당 음원의 고유한 보컬이나 반주의 특색 등을 찾아내어 이를 인식할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해, 기존의 Fingerprint 방식의 데이터베이스 검색 시스템과는 다른 접근방식으로 보다 사람이 음악을 기억하는 방법에 가깝도록 구현하여 능동성과 유연성을 개선하고 다양한 응용분야로 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

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A Study on Tools for Text Similarity Evaluation (문서 유사도 분석 도구에 관한 연구)

  • Kang, Hong-Bi;Kim, Hee-Jin;Kim, Han-Sung
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2017.11a
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    • pp.411-414
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    • 2017
  • 본 시스템은 LSA 또는 벡터공간 모델 방식을 이용하여, 문장 대 문장, 문서 대 문장, 다중 문서 간유사도 분석을 수행한다. 이는 문서의 특수문자를 제거한 뒤, 형태소 분석을 기반으로 단어를 추출하여 TF-IDF 가중치를 추출한뒤 행렬 계산을 통하여 Cosine 계산식을 사용하여 유사성을 검출하는 단계로 구성된다. 제시된 기법은 2개의 오픈소스를 이용하며, x86 기반 64bit Windows에서 개발되었으며, 60% 이상의 정확도를 나타낸다.

Tooth Diagnosis System Using Deep Learning (딥러닝을 이용한 치아진단 시스템)

  • Kim, Do-Gun;Park, Seung-Kyu;Choi, Woo-Young;Jeon, Gwang-gil
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2017.11a
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    • pp.757-759
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    • 2017
  • 현대인들은 삶을 영위하기 위해 매우 바쁘게 생활한다. 아이러니하게도, 이로 인해 자신의 건강은 챙기기 쉽지 않다. 특히 치아 쪽은 건강검진에도 포함되어 있지 않아 더욱 그렇다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 충치를 판단해주는 플랫폼을 제안한다. 실시간으로 사용자의 구강 안을 촬영한 영상에서 충치, 아말감, 골드 크라운 이렇게 세 가지 치아의 상태를 구분하여 검출한다. 치아의 종류를 판단하는 기술은 딥러닝을 이용하였다. 딥러닝 학습모델이 치아 판별기로써의 기능을 다하려면 충분하게 많은 각 종류의 치아 데이터가 필요하다. 따라서, 인터넷, 학술 자료 등을 활용하여 수집했다. 이 시스템을 혈압측정기, 신장계와 같이 공공장소에 설치함으로써 사용자 스스로 치아의 상태를 확인 할 수 있을 것으로 예상된다.