• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.5 s.98
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• pp.209-219
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• 1999

이상적인 초음파 물체 감지 센서는 감지거리가 길고, 고해상도와 작은 크기이어야 한다. 그러나 현재 공기 중에 사용되고 있는 선형 초음파센서로는 공기의 높은 음흡수 때문에 이 세 가지 조건을 동시에 만족하기는 어렵다. 본 논문은 서로 다른 주파수성분의 두 음파의 비선형 상호작용으로 생성되는 두 주파수 차이에 상당하는 주파수의 음파를 이용한 물체감지 비선형적 초음파 감지센서에 관한 연구이다. 링-디스크 두 요소로 구성된 비선형적 초음파센서에 의해 형성되는 음장을 예측할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, 이 프로그램을 이용하여 비선형적 초음파센서의 최적 형태와 주파수를 결정하고, 선형 초음파센서와 세 조건 측면에서 비교 검토하였다. 비교 결과 비선형적 초음파센서가 해상도측면에서 유리하고, 75 dB이하의 초음파 소음환경에서 사용할 때 감지거리면에서 유리하다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.1
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• pp.25-32
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• 2018

Due to heavy computational cost, deformable object simulation requires more effective collision detection method than rigid body simulation. However, when the CPU-based collision detection algorithm is purely applied to the GPU environment, the collision detection algorithm and the data structure optimized for the GPU environment are essential because the performance of the GPU can not be used properly. Therefore, we propose a GPU-based parallel collision detection algorithm for mass-spring system which is widely used for deformable object representation in this paper. The proposed method uses a parallel algorithm and data structure to reduce collision detection cost through GPU-based curling algorithm using AABB-Octree structure. In this paper, we prove the effectiveness of the proposed method by comparing the intersection test of all triangle pairs in parallel. The results of experimental tests show that the proposed method improves the performance by about 24% on average. Therefore, it is expected that the proposed method can improve the performance of real-time simulation for deformable objects.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.660-665
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• 2006

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현에 있어서 중요 핵심 요소 기술인 실내에서의 사용자의 위치를 인식하면서 동시에 사용자를 식별하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 제안된 사용자 식별 방법은 초음파 센서의 물체까지의 거리를 측정할 수 있는 특성에 기초하여 구성원의 키 높이의 다름을 주요한 식별 특성으로 이용하는 방법이다. 또한 사용자 식별을 수행하는 것과 동시에 식별된 사용자가 센서가 장착된 문을 통과하여 들어왔는지 나갔는지를 감지하는 출입 감지 방법도 제안한다. 기본적인 출입 감지 방법의 아이디어는 2개 초음파 센서의 물체 감지 순서를 이용하여 개발되었다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 1단계의 프로토타입을 만들었으며, 개발된 프로토타입을 이용하여 3명의 가족 구성원으로 이루어진 일반 가정집의 화장실에 장착하여 성능 실험을 실시하였다. 실험 결과 100%의 사용자 식별 성능 및 평균 98%의 출입 감지 성능을 얻었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.699-702
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• 2009

현재 첨단기기를 활용한 많은 지능형 자동차 연구개발이 급속히 발전하고 있는 추세이다. 사전 기술은 운전자의 운전미숙 때문에 생긴 돌발 상황을 대처할 수 있는 기능을 갖춘 첨단 자동차 안전장치의 용도제한과 고비용으로 대중화 되지 못했다. 그러므로 안전장치의 개발은 미숙한 운전자들의 안전 운전을 위해 사각지대 감지 장치가 필요하다. 사각지대에 관련된 연구 동향으로써는 사각지대 거울에서부터 사각지대 충돌회피시스템 등 여러 가지의 특허들도 연구된 상태이다. 본 논문에서는 초음파센서와 서보모터 및 기타 LED장치를 사용하여 새로운 기술적 메커니즘을 제안했다. 사각지대를 감지하기 위한 초음파 센서의 적절한 위치를 설계하였고, 회로도를 설계하여 모형으로 사각지대 감지장치를 구성하였다. 성능을 검증하기 위한 실험에서는 이동하는 물체와 동일선상에서의 물체를 감지하는 두 가지 방법으로 사각지대 감지테스트를 완료 하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.2
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• pp.284-288
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• 2010

Video surveillance is widely used in establishing the societal security network. In this paper, intrusion detection based on visual information acquired by static camera is proposed. Proposed approach uses background model constructed by approximated median filter(AMF) to find a foreground candidate, and detected object is calculated by analyzing motion information. Motion detection is determined by the relative size of 2D object in RGB space, finally, the threshold value for detecting object is determined by heuristic method. Experimental results showed that the performance of intrusion detection is better one when the spatio-temporal candidate informations change abruptly.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.88-89
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• 2022

라이다 센서는 최근 다양한 산업에서 3 차원 물체의 식별을 위해 사용되고 있다. 주요 시설이나 전시관의 경계를 위해서 스캔형 라이더는 넓은 범위의 감지를 할 수 있지만 입력 데이터가 많아 물체의 식별과 관련된 연산이 오래 걸리는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제안하는 방법에서는 라이다 데이터를 간략화 하고 감지 이벤트를 통해 사용자들에게 알려줄 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.243-248
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• 2014

This study presents an investigation into the ways to detect the areas of object movement with Kinect's Depth Frame, which is capable of receiving 3D information regardless of external light sources. Applied to remove noises along the boundaries of objects among the depth information received from sensors were the blurring technique for the x and y coordinates of pixels and the frequency filter for the z coordinate. In addition, a clustering filter was applied according to the changing amounts of adjacent pixels to extract the areas of moving objects. It was also designed to detect fast movements above the standard according to filter settings, being applicable to mobile robots. Detected movements can be applied to security systems when being delivered to distant places via a network and can also be expanded to large-scale data through concerned information.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1282-1289
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• 2017

Since the study of deep convolutional neural network became prevalent, one of the important discoveries is that a feature map from a convolutional network can be extracted before going into the fully connected layer and can be used as a saliency map for object detection. Furthermore, the model can use features from each different layer for accurate object detection: the features from different layers can have different properties. As the model goes deeper, it has many latent skip connections and feature maps to elaborate object detection. Although there are many intermediate layers that we can use for semantic segmentation through skip connection, still the characteristics of each skip connection and the best skip connection for this task are uncertain. Therefore, in this study, we exhaustively research skip connections of state-of-the-art deep convolutional networks and investigate the characteristics of the features from each intermediate layer. In addition, this study would suggest how to use a recent deep neural network model for semantic segmentation and it would therefore become a cornerstone for later studies with the state-of-the-art network models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.364-366
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• 2006

본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.37 no.3
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• pp.63-71
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• 2000

Infrared (IR) detector chip, which detects the IR radiation from all of the objects and converts to image signal, is usually fabricated using hybrid bonding technology with detector away and readout integrated circuit (ROIC). In this study, we designed the readout circuit and simulated its operations. Fabricating readout circuit chips, we measured operation results satisfying its design requirements in 6V supply voltage. After we mount the IR detector chip in the manufactured thermal image system, thermal images were implemented. The obtained thermal images for high and room temperature target objects are sufficiently recognizable. Using the low noise thermal Image system, we expect to obtain thermal images with higher temperature resolution.