• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1119-1121
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• 2015

본 논문에서는 트위터 내용을 통해 이벤트를 탐지하는 시스템에서 지명 검출 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. SNS를 이용한 개인 정보 유출 사례들이 늘어감에 따라 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려하기 때문에 이벤트가 발생한 지역을 검출하기 위해서는 텍스트 내용을 직접 분석해야한다. 그러나 오타나 줄임말, 동형이의어의 사용으로 정확한 지명 검출에 어려움이 발생하였다. 따라서 정확도를 향상시키기 위해 본 논문에서는 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 실험 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명 노이즈 제거기법은 56%, 지명 확정 기법은 73%로 각각 향상되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.435-436
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• 2020

본 논문에서는 단상 영구자석 동기 전동기의 센서리스 운전을 위한 회전자 자극 검출 기법을 제안한다. 제안한 회전자 초기 자극 검출 방법은 비대칭 공극을 갖는 단상 영구자석 동기 전동기에 고주파 전압 및 옵셋 전류를 인가하여 회전자 자극 위치에 따른 전류 옵셋의 크기를 검출함에 있다. 이를 위해 가상의 dq축 모델을 이용한 고정자 전류의 크기를 비교하여 회전자 자극을 검출하고자 한다. 제안된 방법은 다수의 실험 결과를 통해 타당성을 입증하였다.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.11
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• pp.92-98
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• 2022

Identifying defects in textiles is a key procedure for quality control. This study attempted to create a model that detects defects by analyzing the images of the fabrics. The models used in the study were deep learning-based VGGNet and ResNet, and the defect detection performance of the two models was compared and evaluated. The accuracy of the VGGNet and the ResNet model was 0.859 and 0.893, respectively, which showed the higher accuracy of the ResNet. In addition, the region of attention of the model was derived by using the Grad-CAM algorithm, an eXplainable Artificial Intelligence (XAI) technique, to find out the location of the region that the deep learning model recognized as a defect in the fabric image. As a result, it was confirmed that the region recognized by the deep learning model as a defect in the fabric was actually defective even with the naked eyes. The results of this study are expected to reduce the time and cost incurred in the fabric production process by utilizing deep learning-based artificial intelligence in the defect detection of the textile industry.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.27 no.5
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• pp.426-431
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• 2007

When a high-energy ultrasound propagates through a solid body that contains a crack or a delamination, the two faces of the defect do not ordinarily vibrate in unison, and dissipative phenomena such as friction, rubbing and clapping between the faces will convert some of the vibrational energy to heat. By combining this heating effect with infrared imaging, one can detect a subsurface defect in material in real time. In this paper a realtime detection of the brazing defect of thin Inconel plates using the UIR (ultrasonic infrared imaging) technology is described. A low frequency (23 kHz) ultrasonic transducer was used to infuse the welded Inconel plates with a short pulse of sound for 280 ms. The ultrasonic source has a maximum power of 2 kW. The surface temperature of the area under inspection is imaged by an infrared camera that is coupled to a fast frame grabber in a computer. The hot spots, which are a small area around the bound between the two faces of the Inconel plates near the defective brazing point and heated up highly, are observed. And the weak thermal signal is observed at the defect position of brazed plate also. Using the image processing technology such as background subtraction average and image enhancement using histogram equalization, the position of defective brazing regions in the thin Inconel plates can be located certainly.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10a
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• pp.85-86
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• 2008

케이블의 원가절감을 위해 절연체의 절연두께를 줄이거나 초초고압화가 되어 갈수록 절연성능의 신뢰성 향상이 한층 요구되고 있다. 이를 위해 케이블 및 접속함의 절연체 내에 각종의 결함이 어느 정도 절연성능을 떨어뜨리는지 정량적으로 파악하여 개선할 필요가 있다. 또한 완제품 내 잔족하고 있는 이물의 종류 및 위치를 알 수 있으면 생산공정 내에서 이물 유입 경로를 파악하여 이물이 유입되는 것을 차단할 수 있다. AC내전압 파괴시험을 수행할 때 설계치 보다 저전계에서 파괴될 경우 파괴공을 조사하여 원인을 규명하고자 하지만 국부적인 결함으로 인한 파괴는 결함부를 소실시키기 때문에 파괴공 및 주위의 절연체를 현미경으로 관찰하여도 찾기가 어렵다. 따라서, 전원을 고속으로 차단하여 결함부가 완전히 소손되는 것을 막고 PD발생 위치를 추정하여 결함을 확인하는 방법이 요구 되어진다. 이러한 시험 방법을 전구차단법 이라고 하며, 고도의 PD측정기술과 판정기술이 필요한 종합적인 기술이다. 본 논문에서는 PPD 기술의 핵심인 노이즈 제거 기술과 판별기술을 서술하고 실제 접속함(PMJ)에 적용하여 PPD 기술의 유효함을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.205-209
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• 2008

본 논문은 입력되는 영상에서 특정 객체를 찾기 위하여 특징 검출 및 매칭 결과를 분석하여 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법 중 코너를 특징으로 하는 방법인 해리스 코너 검출(Harris corner detection)을 이용하여 코너를 추출하였으며, 추출한 특징을 이용하여 다양한 크기의 템플릿을 만들어 입력된 영상과 상관계수를 구해 최대값을 가지는 위치를 찾아 입력된 영상과 객체를 매칭 시킨 결과를 분석하였다. 본 논문의 연구 결과들은 객체의 탐지 등과 같은 영상 분석 기반 기술에 활용될 수 있으리라 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.325-326
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• 2018

본 논문에서는 PCB 공정상의 육안검사를 통한 불량 분류 방식에서 CNN을 이용한 PCB 불량 분류 방식을 제안한다. 이 방식은 육안검사의 문제점인 작업자의 숙련도에 따른 검사 효율을 자동화 검사 시스템에 의해 해결하며, 불량 위치와 종류를 결과 이미지에 표시한다. 또한 이미지 분류 결과를 모니터링할 수 있도록 시리얼 통신을 통하여 Darknet 프레임워크와 LCD를 연동하였다. 적은 량의 데이터 셋으로도 좋은 결과를 냈으며, 다양한 데이터 셋을 이용해 훈련할 시 전반적인 PCB 불량의 분류가 가능할 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.430-435
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• 2011

In this paper, a navigation technology of an unmanned vehicle using relative localization and magnetic guidance is proposed. Magnetic guidance system had been developed as a robust autonomous driving technology as long as magnetic fields on the path are detected. Otherwise, if magnetic fields were not detected due to some reasons, the vehicle could not drive. Therefore, in order to overcome the drawback, we propose that relative localization would be combined to magnetic guidance system. To validate the usefulness of the proposed method, a robotic vehicle was set up with the magnetic guidance system and the relative localization. In addition, the unmanned driving test was realized on the road without the magnetic fields so that the proposed method is verified by the experiment.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.5
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• pp.263-271
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• 2016

Localizing an object in image is a common task in the field of computer vision. As the existing methods provide a detection for the single object in an image, they have an utilization limit for the use of the application, due to similar objects are in the actual picture. This paper proposes an efficient method of object localization for image recognition. The new proposed method uses color correlation back-projection in the YCbCr chromaticity color space to deal with the object localization problem. Using the proposed algorithm enables users to detect and locate primary location of object within the image, as well as candidate regions can be detected accurately without any information about object counts. To evaluate performance of the proposed algorithm, we estimate success rate of locating object with common used image database. Experimental results reveal that improvement of 21% success ratio was observed. This study builds on spatially localized color features and correlation-based localization, and the main contribution of this paper is that a different way of using correlogram is applied in object localization.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.8 no.4
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• pp.95-99
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• 2013

GPS service is generally being used in the navigation application such as the car navigation and the smart phone. Recently, GPS service continues to increase in the timing application such as the mobile telecommunication network, the smart grid, and the financial network. As GPS signals are sensitive to GPS jamming, it should be monitored and protected. In oder to prevent and minimize the damage caused by GPS jamming, many countries are developing and operating GPS jamming monitoring system. This paper presents the implementation and the test results of the GPS jamming equipment which provides the detection, the direction finding and the location of GPS jamming.