Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.120-121
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2012
자동차 산업에서 중요 화두로 떠오르고 있는 지능형 자동차 개발에 있어서, 영상처리를 이용하여 다양한 편의와 안전을 제공하며 더 나아가서는 자동주행을 목표로 하는 여러 가지 영상인식 방법들이 개발되고 있다. 본 논문은 자동 주행 분야에서 가장 중요한 문제들 중의 하나인 장애물 검출에 관한 것으로서, 여러 장애물들 중에 요금소나 진입통제 지역에 자주 나타나는 크로스 바 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 크로스 바의 경우 그 두께가 작아서 레이더로 잘 검출되지 않으므로 특히 영상처리로 검출을 해야 할 장애물에 속한다. 본 논문에서는 도로 상에 일반적으로 존재하는 크로스 바의 특징을 기반으로 한 영상 처리를 통해 바를 검출한다. 먼저 색상과 모양 정보를 이용하여 크로스 바의 노란색 영역이라고 판단되는 부분을 추출한다. 이들 가운데 수평을 이루고 있는 부분이 존재하면 크로스 바로 판단한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 제동거리 밖에서 정확하게 크로스 바를 검출함을 보여준다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.417.1-417.1
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2014
본 연구에서는 갭 사이즈가 조절된 나노갭 소자[1]에 유기영동법을 이용하여 수용액 환경 내에 있는 금속 나노입자(금 나노입자)를 검출하였다. 수백 나노미터 사이즈로 제작된 나노갭 전극에 도금법으로 금을 성장시켜 갭 사이즈를 조절하고, 이로부터 전기장의 기울기를 극대화 할 수 있는 나노갭 소자를 제작함으로써 저농도 금 나노입자 검출의 효율성을 높였다. 제작된 나노갭 소자에 교류 신호를 이용한 유기영동법을 도입하여 수용액 환경 내 입자의 움직임을 제어하였다. 본 연구의 목표인 저농도 금 나노입자의 검출을 위해서는 100 kHz의 주파수를 이용하는 것이 가장 적절함을 실험을 통해 확인하였으며, 갭 사이즈가 조절된 나노갭 소자를 이용하여 전기장의 기울기를 극대화하고 입자의 움직임을 제어함으로써 50 aM의 저농도 금 나노입자를 검출할 수 있었다. 나노갭 소자를 이용한 금속 나노입자 검출에 관연 연구는 환경오염물질 검지용 입자센서 및 바이오센서 분야에 응용이 가능할 것으로 예상된다.
In this paper the normalized innovations squared of a Kalman filter is used to detect a bias level in prediction errors due to target accelerations. The probability density function of the normalized innovation squared is obtained for a steady state Kalman filter, and it is used to calculate the detection probability of the bias level. A typical example is given to compute the detection probability and to plot the maneuver detector operating characteristic curves.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.2
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pp.160-168
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2001
Change detection using difference picture has been used to detect the location of moving targets and to track them. This method needs the assumption of static camera, and the global motion compensation is required in case of a moving camera. This paper suggests a method for finding a minimum bounding rectangles(MBR) of moving targets in the image sequences using moving region detection, especially with a moving camera. If the global motion parameter is inaccurately estimated, the estimated locations of targets will be accurate either To alleviate this problem, we introduce the concept of the confidence measure and achieve more accurate estimation of global motion. Experimental results show that the proposed method successfully removes background region and extracts MBRs of the targets. Even with a moving camera, the new global motion estimation algorithm performs more precise]y and it reduces the background compensation errors of change detection.
International attempts to smuggle narcotics and explosives using ship or aircraft cargoes are on the rise. With the recent increase in the number of detection cases of narcotics and explosives in Korea, it is important to detect dangerous material (narcotics and explosives) through container searches at ports and airports, which are the main routes. This paper proposes a technique to detect dangerous material in cargo containers using the sampled output signal of ion mobility spectroscopy (IMS). The proposed technique estimates parameters such as a threshold, a window length, and a noise level for ion detection of the target dangerous material by using known materials in the initialization stage. The estimated parameters are used to detect the ions of the dangerous target material inside the containers. The proposed technique can be applied when the peak value of the IMS signal and the ion mobility are varying due to container environments.
Purpose: In this paper, a distance estimation technique for indoor location estimation using IR-UWB is proposed and researched. We propose an algorithm that can increase the SNR lowered due to clutter or noise in an indoor environment. Method: In order to clutter suppression and detect weak signals, we analyze the existing studies of background remover, correlation, and singular vector decomposition techniques and propose an algorithm. Result: The proposed algorithm, the average error was 0.57m up to 11.5m, and the error were 0.49m from 6m to 11.5m. the average error rate was reduced by about 1m compared to the previous study. Conclusion: It can be used as a technique for detecting weak signals in clutter and noise environments for distance or location estimation, and can also be used as a human life detection technique to reduce damage to people in a disaster situation by using UWB radar which has highly transparent.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.72-75
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2016
본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.
We propose a software-reliability growth model incoporating the amount of uniform and Weibull testing efforts during the software testing phase in this paper. The time-dependent behavior of testing effort is described by uniform and Weibull curves. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, the model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method the data analysis for software reliability measurement is developed. The optimum release time is determined by considering how the initial reliability R($\chi$ 0) would be. The conditions are ($R\chi$ 0)>$R_{o}$ , $P_{o}$ >R($\chi$ 0)> $R_{o}$$^{d}$ and R($\chi$ 0)<$R_{o}$$^{d}$ for uniform testing efforts. deal case is $P_{o}$ >($R\chi$ 0)> $R_{o}$$^{d}$ Likewise, it is ($R\chi$ 0)$\geq$$R_{o}$ , $R_{o}$ >($R\chi$ 0)>R(eqation omitted) and ($R\chi$ 0)<R(eqation omitted)for Weibull testing efforts. Ideal case is $R_{o}$ > R($\chi$ 0)> R(eqation omitted).
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.262-262
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2010
반도체 제조공정 중 식각공정(Etching)은 웨이퍼표면으로부터 화학적, 물리적으로 불필요한 물질들을 선택적으로 제거하는 방법이다. 식각공정 중 하나인 플라즈마 식각(Plasma etching) 공정에서 오버식각(over-etching) 과언더식각(under-etching) 되는것을피하기위해서통계적인방법을기준으로식각종료점(endpoint)를 결정한다. 본 논문의 목표는 통계적인 분석방법을 이용하지 않고 실시간 식각 데이터(realtime etching data)를 사용해서 식각 종료점을 검출하는 것이다. 식각 데이터는 시계열 데이터(time-series data)이기 때문에 간단한 구조와 적은 계산량으로 빠른 수렴속도와 좋은 안정도를 가진 Radial Basis Function Neural Network's (RBF-NN) 를 이용하여 시계열 모델(time-series model)을 구현 하였다. 광학방사분광기(Optical Emission Spectroscopy: OES)로부터 나온 6개의 데이터 세트중에서 4개의 데이터 세트는 RBF-NN을 학습하는데 사용되고 2개의 데이터 세트는 모델의 성과를 시험해 보기 위하여 사용하였다. 학습을 위한 데이터들은 Matrix화 시켜서 목표값을 설정하여 학습시킨다. 실험한 결과 학습한 RBF-NN 모형이 식각 종료점(endpoint)를 정확하게 검출된다는 것을 보여준다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.46-49
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2010
최근의 iterative detection and decoding (IDD) 기법에서의 soft 복호화방식은, log-likelihood ratio (LLR) 값의 신뢰도를 높이기 위해 기존의 구복호화 (sphere decoding) 방식보다는 리스트를 형성하는 구복호화방식 (list sphere decoding : LSD)이 대두되고 있다. 기존의 구복호화 방식과는 달리 리스트 구복호화 방식은 그 성능의 우수함에도 불구하고, 여러 격자 포인트들을 검출해야 하므로 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio : SNR) 의 증가에 따른 복잡도의 이득을 거의 취할 수 없을 뿐만 아니라, 무엇보다 신뢰도가 높은 LLR 값을 얻는 데에 영향이 작은 포인트를 검출하는 경우도 생긴다는 점에서 비효율적인 측면이 있다. 이에 본 논문에서는 리스트 구복호화 검출방식의 효율성을 높이기 위해 LLR 값에 적은 영향을 미치는 격자 포인트들을 제거하는 방식에 대해 연구하였다. 본 연구의 목표는 MIMO 시스템에서의 기존의 리스트 구복호화 기법의 capacity와 실제 성능과 최대한 유사한 성능을 내면서도 그 복잡도를 현저히 줄이는 것이며, 구체적으로는 검출을 위한 초기 구반경의 최적화를 기반으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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