This paper proposes a moving object extraction method using the contrast map and salient points. In order to make the contrast map, we generate three-feature maps such as luminance map, color map and directional map and extract salient points from an image. By using these features, we can decide the Attention Window(AW) location easily The purpose of the AW is to remove the useless regions in the image such as background as well as to reduce the amount of image processing. To create the exact location and flexible size of the AW, we use motion feature instead of pre-assumptions or heuristic parameters. After determining of the AW, we find the difference of edge to inner area from the AW. Then, we can extract horizontal candidate region and vortical candidate region. After finding both horizontal and vertical candidates, intersection regions through logical AND operation are further processed by morphological operations. The proposed algorithm has been applied to many video sequences which have static background like surveillance type of video sequences. The moving object was quite well segmented with accurate boundaries.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.4
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pp.183-189
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2021
In recent years, active research has been devoted toward developing a monitoring system using ambient vibration data in order to quantitatively determine the deterioration occurring in a structure over a long period of time. This study developed a low-cost edge computing system that detects the abnormalities in structures by utilizing the dynamic characteristics acquired from the structure over the long term for ensemble learning. The system hardware consists of the Raspberry Pi, an accelerometer, an inclinometer, a GPS RTK module, and a LoRa communication module. The structural abnormality detection afforded by the ensemble learning using dynamic characteristics is verified using a laboratory-scale structure model vibration experiment. A real-time distributed processing algorithm with dynamic feature extraction based on the experiment is installed on the Raspberry Pi. Based on the stable operation of installed systems at the Community Service Center, Pohang-si, Korea, the validity of the developed system was verified on-site.
본 논문에서는 WBG(Wide Band Gap)특성을 갖는 GaN FET의 과도특성을 분석한다. 먼저, GaN(Gallium Nitride) FET의 공개된 정보를 바탕으로 스위칭 과도 특성과 관련된 파라미터들을 정량적으로 추출하고, GaN FET의 동특성을 반영하는 시뮬레이션 모델을 구성한다. 이 모델을 통하여 Si MOSFET과 비교하여 GaN FET의 성능을 예측한다.
시청각기록물은 기존 문서기록물과 달리 생생한 현장감을 전달할 수 있고 사용자들의 관심을 끌 수 있는 장점이 있다. 그러나 전자시청 각기록물은 원본과 똑같은 품질의 사본들이 많이 만들어지게 되어 위변조가 쉽고 불법복제 및 배포가 가능하기 때문에 기록물관리에 주의를 기울여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안들로서 DRM과 워터마킹기술이 주목을 받게 되었다. 본 논문에서는 시청각기록물 중에서 동영상 시청각 기록물에 적용 가능한 워터마킹 기술을 제안한다. 본 논문에서 제시한 워터마킹 기술은 원본영상신호의 복제신호를 추출하여 워터마크 정보를 삽입하는 방법을 취했다. 전자시청각 기록물 출처확인 및 무단배포에 따른 저작권 권리 추적을 위한 기술로서 다양한 실험을 통하여 가능성을 점검하였다. 원본 신호에서 추출된 신호를 이용하여 워터마크 정보를 삽입하기 때문에 화질훼손이 적고 압축알고리즘에 강인한 특성을 갖고 있다. 실험결과를 통해서 원본보존을 중요시하는 시청각기록물관리 분야에서 적용 가능성을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.374-377
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2004
동영상 강의는 시간이나 장소 등에 크게 구애받지 않고 인터넷을 통하여 쉽게 이용할 수 있는 간편한 학습방법중의 하나이다. 그러나 학습자의 학습자세와 태도에 따라 학습효과는 매우 다를 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 학습자의 얼굴정보를 입력받아 주기적으로 탐색하여 학습자의 강의에 대한 집중도와 충실도를 평가하는 시스템을 제안하고자 하였다. 먼저 입력영상의 분할된 중심영역으로부터 학습자의 얼굴을 포함하는 신체정보를 입력받아 사용하였으며, 빠르고 효율적인 얼굴영역의 추출을 위하여 피부색상(skin-color)정보와 얼굴의 지역적 특성을 이용하는 방법을 사용하였다. 또한 주기적으로 입력되는 영상의 빠른 얼굴추적을 위하여 설정된 영역들로부터 구성되는 블록들의 위치와 구성정보를 이용한 블록탐색 기법을 사용하였다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1993.04a
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pp.65-70
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1993
본 연구에서는, 제철 열간 압연기에서 slab가 진입, 추출시 충격으로 인한 진 동에 의해 두께 조절용 위치센서가 오작동을 하는 원인을 규명하고 그 해결 책을 제시하고자, 기존 AGC Top Plate와 위치 감지센서의 작동 상태 및 진 동특성을 검정하였고, 문제점을 발견하여 각각의 구조를 개선, 재측정하여 개선정도를 확인하였다. Disk형 AGC Top Plate는 직경을 줄이고, 두께를 늘 여 자체 진동을 감소시켜, Plate 진동에 의한 위치센서의 오작동 원인 및 이 에 의해 제어 유압펌프에 Feedback되어 top부 제어계에 발생하는 Hunting현 상을 줄였다. 위치센서는 내부 Spring의 초기변형량을 증가시켜 내탄성에너 지량을 증가시켜, 센서자체의 진동 및 측정시 나타나는 여진현상을 제거하였 다. 본 연구를 통한 측정결과로는 최대 82.7%의 제진효과와 여진현상의 제거 효과를 보았다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.577-579
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2001
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기법으로 키프레임을 분석하여 객체 영역을 추출함과 동시에 가상의 객체 영상을 현실감있게 합성하는 기술에 대하여 연구하였다. 가상의 객체 영상이나 실물체 영상을 비디오 영상내에 삽입하여 좀 더 현실감있는 새로운 동영상 비디오 데이터를 제작하는 데 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환이 새로운 영상을 재구성하는데 커다란 기여를 하였으며 본 논문에서 제시한 AR 영상 합성 기법은 동영상 데이터를 합성하는데 사용자가 원하는 지점에 정확하게 영상의 특성정보를 충분히 잘 살린 새로운 방법의 시도였다. 또한, 영상의 캘리브 레이션 방법을 거치지 않고 비디오 영상의 회전행렬과 위치성분을 계산하여 매핑된 가상의 객체 영상을 영상 보간법을 적용하여 직접 가사의 객체 영상을 비디오 객체 영상을 비디오 영상열에 삽입한다. 제시한 영상 합성 기법은 가상의 객체 영상이 디지털 동영상내에 삽입되었을 때 가장 큰 문제점인 떨림 현상과 부조화 현상이 제거되었다.
본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력 전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE (Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.
본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE (Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.
본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용하여 직류 모터의 동특성을 실용적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저 시험을 통해 모터의 주파수 별 응답 특성을 추출하고 이로부터 확장 칼만 필터를 이용하여 출력 전압의 이득 감쇄와 위상 지연을 추정한다. 추정된 값을 이용하여 모터의 선형 동특성을 모델링하고, 각각의 비선형 요소를 추가시키면서 모델 출력과 실제 시험을 통해 획득한 각속도 출력의 RMSE(Root Mean Square Error)를 최소화시키는 비선형 계수 값을 산출하여 최종적인 직류 모터의 모델을 완성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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