• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.125-132
• /
• 2003

This study introduces a simulation model of radar responses from subsurface voids in concrete for their frequency variations. In this model, resolution and attenuation characteristics due to frequency variations are analyzed at each material interface which has different electromagnetic property. This model aims at the selection of best frequency of radar which can analyze the thickness of voids in concrete from radar responses. It can also be applied to estimate the limitation of propagation depth of radar on subsurface voids in concrete. The computed results show the radar images obtained by using a radar signal processing technique using convolution.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
• /
• v.36 no.1
• /
• pp.64.2-64.2
• /
• 2011

MIRIS (Multi-purpose InfraRed Imaging System), 다목적 적외선 영상시스템은 한국천문연구원에서 개발하고 있는 과학위성 3호의 주 탑재체이다. MIRIS 우주관측카메라는 한국에서 최초로 발사되는 천문우주관측용 적외선 우주망원경이다. 그 유효 구경은 80mm 이고, 탑재되는 검출기는 Teledyne사의 PICNIC $256{\times}256$ Array 이며, 이 검출기를 적용한 관측 화각(FoV)은 $3.67 deg{\times}3.67 deg$, Pixel Scale은 51.6 arcsec/pixel 이다. MIRIS는 현재 비행모델의 납품을 앞두고 우주환경 시험을 준비 및 진행하고 있으며, 시스템의 최적화 작업을 함께 수행하고 있다. 최근에 과학기술위성 3호의 발사체가 러시아 Dnepr로 결정되면서 시험 조건이 변경된 시험 항목에 대해서 EQM의 Sine진동, 충격 시험이 Qualification level로 진행되었다. 그리고 MIRIS 비행모델의 열진공 환경 시험 및 진동시험에 대한 준비 현황을 보고한다. MIRIS 비행 모델의 환경시험은 실제 위성이 겪는 acceptance level로 진행되며, 모든 시험을 통과하면 최종 납품이 이뤄질 예정이다. 또한 시스템의 최적화를 위해 수행했던 조립의 수정 항목들도 함께 보고한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1289-1291
• /
• 2015

본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.10 no.12
• /
• pp.587-594
• /
• 2021

As the diagnosis using encephalography(EEG) has been expanded, various studies have been actively performed for classifying EEG automatically. This paper proposes a CNN model that can effectively classify EEG signals acquired from healthy persons and patients with epilepsy. We segment the EEG signals into sub-signals with smaller dimension to augment the EEG data that is necessary to train the CNN model. Then the sub-signals are segmented again with overlap and they are used for training the CNN model. We also propose ensemble strategy in order to improve the classification accuracy. Experimental result using public Bonn dataset shows that the CNN can detect the epileptic seizure with the accuracy above 99.0%. It also shows that the ensemble method improves the accuracy of 3-class and 5-class EEG classification.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.667-670
• /
• 2020

최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.16 no.2
• /
• pp.63-68
• /
• 2015

This paper proposes a robust multiple audio watermarking algorithm using improved QIM(quantization index modulation) with adaptive stepsize for different signal power and SVM(support vector machine) decoding model. The proposed algorithm embeds watermarks into both frequency magnitude response and frequency phase response using QIM. This multiple embedding method can achieve a complementary robustness. The SVM decoding model can improve detection rate when it is not sure whether the extracted data are the watermarks or not. To evaluate robustness, 11 attacks are employed. Consequently, the proposed algorithm outperforms previous multiple watermarking algorithm, which is identical to the proposed one but without SVM decoding model, in PSNR and BER. It is noticeable that the proposed algorithm achieves improvements of maximum PSNR 7dB and BER 10%.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.1575-1591
• /
• 2008

In this paper, we propose a new method detecting foot motion capture in order to overlap in realtime foot's 3D virtual model from stereo cameras. In order to overlap foot's virtual model at the same position of the foot, a process of the foot's joint detection to regularly track the foot's joint motion is necessary, and accurate register both foot's virtual model and user's foot in complicated motion is most important problem in this technology. In this paper, we propose a dynamic registration using two types of marker groups. A plane information of the ground handles the relationship between foot's virtual model and user's foot and obtains foot's pose and location. Foot's rotation is predicted by two attached marker groups according to instep of center framework. Consequently, we had implemented our proposed system and estimated the accuracy of the proposed method using various experiments.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.16 no.10
• /
• pp.1135-1146
• /
• 2013

In this paper, we proposed a new algorithm for individual tooth region segmentation on tooth color images. The proposed algorithm used oral cavity model based on structural feature of tooth and new boundary of watershed algorithm. First, the gray scale image is obtained with emphasized tooth regions from the color images and unnecessary regions are removed on tooth images. Next, the image enhancement of tooth images is implemented using the proposed oral cavity model, and the individual tooth regions are segmented by watershed algorithm on the enhanced images. Boundary and seeds necessary to watershed algorithm are applied boundary of binary image using minimum thresholding and region maximum value. In order to evaluate performance of proposed algorithm, we conduct experiment to compare conventional algorithm with proposed algorithm. As a result of experiment, we confirmed that the proposed algorithm is more improved detection ratio than conventional algorithm at molar regions and the tooth region detection performance is improved by preventing overlap detection on oral cavity.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.49-55
• /
• 2008

The face extraction is very important to provide the images of the roads and road sides without the problem of privacy. For face extraction form roadside images, we detected the skin color area by using HSI and YCrCb color models. Efficient skin color detection was achieved by using these two models. We used a connectivity and intensity difference for grouping, skin color regions further we applied shape conditions (rate, area, number and oval condition) and determined face candidate regions. We applied thresholds to region, and determined the region as the face if black part was over 5% of the whole regions. As the result of the experiment 28 faces has been extracted among 38 faces had problem of privacy. The reasons which the face was not extracted were the effect of shadow of the face, and the background objects. Also objects with the color similar to the face were falsely extracted. For improvement, we need to adjust the threshold.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
• /
• 2009.10a
• /
• pp.45.1-45.1
• /
• 2009

과학기술위성 3호의 주탑재체인 MIRIS (Multi-purpose InfraRed Imaging System)는 우주관측카메라 (Space Observation Camera, SOC)와 지구관측카메라 (Earth Observation Camera, EOC)가 독립적인 시스템으로 구성되어 있다. 지구관측카메라는 유효 구경 100 mm, F/5의 광학계로 3-5 마이크론 파장영역을 관측하며, 국내에서 개발된 적외선 검출기의 우주 인증 시험과 유사시 한반도 적외선 감시를 주요 목적으로 하고 있다. 고도 700km에서 지상을 볼 때 약 42m/pixel의 공간분해능을 나타낼 것으로 기대하고 있다. 지구관측카메라의 인증 모델(Qualification Model)은 냉동기를 제외한 모든 부품이 국내기술로 제작되었으며, 미러 본딩 및 릴레이 렌즈 조립 기술, 적외선 영상 검교정 기술 등 다양한 경험과 도전을 제공했다. 이 발표에서는 지구관측카메라 인증모델을 이용하여 수행한 주요 시험 과정을 소개한다. 국내 회사 (주)i3 system에서 제작된 적외선 검출기는 $320\times256$ HgCdTe array (평균 양자효율 80% 이상) 이며 77K에서 정상적으로 운영된다. Micro Stirling Cooler에 의해 듀어는 전원을 켠 후 5분 이내에 검출기 운영온도인 77K까지 내려간다. 적외선 광학계의 정렬, 시스템 MTF 측정, 흑체 측정 및 검교정 작업을 수행한 후 야외에서 다양한 경우에 대해 Field Test를 진행했다. 이 발표에서는 Field Test 과정과 이를 통해 얻은 결과를 발표하고, FM (Flight Model) 제작에 있어 수정해야 할 사항들을 제안해 본다.