• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.553-557
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• 2009

USS(Ubiquitous Smart Space) give services, that fit in with customer's goal, by cognizing various situations that happens in a space and cooperating autonomously objects or services in a space. In USS, U-Safety is a system that cognizes more exact situations with multiple sensors in USS, deals with this and take proper actions. When men reason on situations objectively, it is most ideal that image data among collected data with used various sensors in U-Safety. A senter collects a lot of image data from image input devices equipped in various points and work a multiple situation cognition and inference that are based on this. So, senters spend many resources for processing massive data. This paper proposes hierarchical image processing method that does the first situation cognization in image input devices, blocks only points that situation cognization possibility is high among a total image, and transfers to senters. It improves the efficiency of smooth situation cognization by reducing resources that a senter spends on image processing. So, it reduces proportion of image data in U-Safety.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.13 no.3
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• pp.445-452
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• 2010

Adequate segmentation of target objects from the background plays an important role for the performance of automatic target recognition(ATR) system. This paper presents a new segmentation algorithm using fuzzy thresholding to extract a target. The proposed algorithm consists of two steps. In the first step, the region of interest(ROI) including the target can be automatically selected by the proposed robust method based on the frame difference of each image sensor. In the second step, fuzzy thresholding with a proposed membership function is performed within the only ROI selected in the first step. The proposed membership function is based on the similarity of intensity and the adjacency of target area on each image. Experimental results applied to real CCD/IR images show a good performance and the proposed algorithm is expected to enhance the performance of ATR system using multi-sensors.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1125-1139
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• 2022

In an unmanned aerial vehicles (UAVs) system, a physical offset can be existed between the global positioning system/inertial measurement unit (GPS/IMU) sensor and the observation sensor such as a hyperspectral sensor, and a lidar sensor. As a result of the physical offset, a misalignment between each image can be occurred along with a flight direction. In particular, in a case of multi-sensor system, an observation sensor has to be replaced regularly to equip another observation sensor, and then, a high cost should be paid to acquire a calibration parameter. In this study, we establish a precise sensor model equation to apply for a multiple sensor in common and propose an independent physical offset estimation method. The proposed method consists of 3 steps. Firstly, we define an appropriate rotation matrix for our system, and an initial sensor model equation for direct-georeferencing. Next, an observation equation for the physical offset estimation is established by extracting a corresponding point between a ground control point and the observed data from a sensor. Finally, the physical offset is estimated based on the observed data, and the precise sensor model equation is established by applying the estimated parameters to the initial sensor model equation. 4 region's datasets(Jeon-ju, Incheon, Alaska, Norway) with a different latitude, longitude were compared to analyze the effects of the calibration parameter. We confirmed that a misalignment between images were adjusted after applying for the physical offset in the sensor model equation. An absolute position accuracy was analyzed in the Incheon dataset, compared to a ground control point. For the hyperspectral image, root mean square error (RMSE) for X, Y direction was calculated for 0.12 m, and for the point cloud, RMSE was calculated for 0.03 m. Furthermore, a relative position accuracy for a specific point between the adjusted point cloud and the hyperspectral images were also analyzed for 0.07 m, so we confirmed that a precise data mapping is available for an observation without a ground control point through the proposed estimation method, and we also confirmed a possibility of multi-sensor fusion. From this study, we expect that a flexible multi-sensor platform system can be operated through the independent parameter estimation method with an economic cost saving.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.6
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• pp.167-179
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• 2013

측면주사음탐기(side scan sonar) 센서는 해저면의 영상을 실시간으로 탐색하는 장비로서 해양탐사 및 지질조사, 해저통신 및 어초조사, 기뢰 및 잠수정 탐색 등 해양탐사와 관련한 대표적 장비라고 할 수 있다. 센서는 해저와 목표물을 표시하기 위해 소나 플랫폼의 움직임을 사용하며, 동작주파수 범위는 20kHz~500kHz이다. 이 주파수는 요구되는 깊이와 목표물의 크기에 의해서 결정된다. 센서는 수직으로 $45^{\circ}$, 수평으로 $2^{\circ}$ 정도의 신호전파 방사각도 폭을 가진다. 최근에는 해양탐사와 개발을 위해 빠른 스캔속도와 정확한 정보, 고해상도의 영상을 얻기 위해 해저면에 대한 다중빔 영상센서의 핵심기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가되고 있다. 본고에서는 측면주사소나 센서의 기본 원리 및 종류, 디중빔측면주사소나 기술동향, 응용분야의 사례를 소개함으로써, 국내 기반기술 및 상용화 개발이 취약한 측면주사 음탐기 센서에 대한 이해를 돕고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.641-642
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• 2022

단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.533-540
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• 2021

High-resolution satellite images have high potential to acquire geospatial information over inaccessible areas such as Antarctica. Reference data are often required to increase the positional accuracy of the satellite data but the data are not available in many inland areas in Antarctica. Therefore this paper presents a multi-image RPCs (Rational Polynomial Coefficients) sensor modeling without any ground controls or reference data. Conjugate points between multi-images are extracted and used for the multi-image sensor modeling. The experiment was carried out for Kompsat-3A and showed that the significant accuracy increase was not observed but the approach has potential to suppress the maximum errors, especially the vertical errors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.592-593
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• 2022

다중 데이터 기반의 행동 인식 과정에서 데이터 수집 반경이 비교적 제한되는 영상 데이터의 결측에 대한 보완이 요구된다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 이용하여 결측된 영상 데이터를 생성함으로써 행동 인식의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 가속도와 자이로 센서로부터 수집된 행동 데이터를 이용하여 GAN(Generative Adversarial Network)을 통해 영상에서의 관절(Skeleton) 움직임에 대한 데이터를 생성하고자 한다. 이를 위해 DeepLabCut 기반 모델 학습을 통해 관절 좌표를 추출하며, 전처리된 센서 시퀀스 데이터를 가지고 GRU 기반 GAN 모델을 통해 관절 좌표에 대한 영상 시퀀스 데이터를 생성한다. 생성된 영상 시퀀스 데이터는 영상 데이터의 결측이 발생했을 때 대신 행동 인식 모델의 입력값으로 활용될 수 있어 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.193-197
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• 2006

지상측정 및 위성영상탑재 광학센서를 이용하여 벼 주요 생육시기에 대한 군락의 엽질소 함량을 추정하였다. 6월부터 10월에 걸쳐 주요 생육시기 $5{\sim}6$회에 걸쳐 Orbview 및 QuickBird와 같이 4m 이하의 고해상도 다중영상을 취득하였다. 위성영상 취득일에 가능한한 맞추어 인공광원을 사용하는 2종의 능동형 광학 (G)NDVI 센서를 이용한 벼 군락의 반사특성을 측정하였으며 동시에 식물체 샘플링을 통한 생육량, 엽면적지수, 엽질소 함량 등을 분석하였다. 시기별 영상의 분광반사특성 및 (G)NDVI와 벼 생육량 및 엽질소 함량과의 관계를 알아보기 위해 상관분석 및 회귀분석을 수행하였다. 지상센서 및 위성영상 유래 (G)NDVI의 값을 서로 비교해 보면 전체적으로 지상센서를 이용하여 측정한 (G)NDVI값이 위성영상 유래 (G)NDVI값보다 크게 나타났다. 하지만 두 센서 모두 엽면적지수 변화에 따른 (G)NDVI의 변화를 살펴보면 엽면적지수가 2 정도가 될 때까지는 함께 증가하다가 2보다 커지면서는 변화가 없이 머무르는 경향은 같게 나타났다. 엽면적지수의 변화는 군락의 엽질소함량 변화와 선형적인 관계($R^2=0.80$)로 나타났다. 분얼기부터 성숙초기까지의 자료를 이용하여 지상센서 및 위성영상 유래 (G)NDVI를 이용한 벼 군락의 엽질소 함량과의 관계를 살펴보니 지수함수적 관계($R^2=0.90$)로 나타났다. 위성영상 유래 (G)NDVI를 이용한 벼 군락의 엽질소 함량 추정식을 이용하여 신평면 최고쌀 생산단지에 대한 엽질소 함량 지도를 작성하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.833-839
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• 2007

In case of wireless sensor networks being applied to a target environment having continuous data transfer, high-speed data transmission and processing is necessary to meet increased bandwidth needs. This paper proposes a novel multipath routing algorithm to increase the bandwidth of continuous data stream for the wireless sensor network using dual channel routers. We evaluate performance of the proposed algorithm in the wireless sensor network using the dual channel touter based on ZigBee protocol. According to the experimental evaluation, the proposed algorithm showed outstanding performance enhancement with the bandwidth of 150kbps, which is about twice of existing single channel router.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.18-20
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• 2010

본 논문에서는 3차원 모니터를 시청하는 시청자의 위치를 추적한 후 시청위치에 따라 다른 시점의 영상을 제공하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 센서들의 신호를 제어하는 CPU, 3개의 초음파센서, 1개의 PIR(Passive infrared radiation)센서, 센서별 신호를 분기해주는 PLD(programmable logic device)로 구성되어 있다. 3개의 초음파 센서를 이용해 20개의 탐색구역 내에 있는 시청자의 정확한 위치를 추적한다. 시스템을 구현한 결과 전방 5m, 좌우 3m의 탐색범위 내에서 시청자의 위치를 정확히 추적하여 해당 시점의 영상을 디스플레이 하였다.