• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.463-467
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• 2002

In this paper, we construct the fault detection and diagnosis system based on fuzzy algorithm in the injection molding machine. Data of operating injection molding machine are acquired in database in order to raise the reliability of detection and diagnosis.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.193-198
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• 2001

최근 대용량 디지털 비디오의 효율적인 이용 및 관리를 위한 데이터 베이스 구축이 절실히 요구되고 있다. 이를 위해서 , 디지털 비디오의 내용 기반 요약이 필요하며, 선행 기술로서 비디오의 샷 경계 검출이 이루어져야 한다. 기존의 샷 경계 검출 방법들은 압축 파일로 저장된 비디오 데이터에 대해 샷 경계 검출을 수행한다. 이러한 기존 방법과 달리, 본 논문에서는 디지털 비디오 카메라로부터 비디오 데이터를 얻어 저장하면서, 실시간으로 샷 경계 검출을 수행하고자 한다. 그리고, 실시간 샷 경계 검출에 있어서 본 논문은 MPEG-7의 Homogeneous Texture와 Edge Histogram 기술자를 적용하여 추출된 각 비디오 프레임의 질감과 에지 정보를 이용한다 이 방법은 비디오의 샷 경계 검출에 있어서 시간적으로 기존 방법들보다 효율적이고, 내용 기반 검색에 유용하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.795-797
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• 2015

태양광발전의 단점 중 하나인 불규칙 전력 생산문제로 인해, 장비 및 패널 결함에 실시간 대응하지 못하는 문제가 발생한다. 태양광패널 결함을 자동 검출하기 위해 기후데이터 및 패널 정보를 이용하여 신경망에 적용하고 역전과 알고리즘을 통해 학습하는 발전량 예측 및 실시간 결함 검출 모델을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.427-428
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• 2007

컴퓨터 비전을 이용한 이진 영상 데이터 처리는 사용자가 원하는 객체를 배경과 분리하여 추출하는 데에 유용하며 객체 위치 검출에는 테두리 검출(edge detection), 센트로이드 검출 (centroid detection) 등 다양한 기법들이 사용되어 왔다. 연속해서 움직이는 객체의 위치를 테두리 검출 기법을 이용하여 추종 시, 조명과 환경 잡음에 민감한 영상 데이터의 특성상 객체의 테두리 부분은 매 프레임마다 조금씩 차이가 있어 위치를 검출하는 데에 오차가 발생하기 쉽다. 그러나 센트로이드 기법으로 구할 경우 많은 픽셀의 무게중심을 구하는 것이므로 그 오차를 줄여 빠르고 정확한 위치 검출에 유용하다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 진자운동 하는 물체의 센트로이드 점을 구하여 실시간 위치 검출을 구현한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07c
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• pp.1861-1863
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• 2003

최근 국내 전력시장은 초고압 대전력기기 사용이 현저히 증가하고 있어 이에 따라 부분방전 예방진단 시스템의 필요성은 절대적이며 이러한 시스템의 국산화가 절실히 요구되고 있다. 예방 진단 시스템의 국산화에 있어 부분방전 신호 측정시 신호 대 잡음비(Signal to Noise ratio)를 높이기 위해 측정용 센서의 검출가능 주파수 대역을 높게 설정하여 설계되고 있는데, 따라서 센서에서 검출된 신호를 처리하기 위한 로컬유닛 또한 국산화시 외국 시스템보다 더욱 신뢰성을 가질 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해서는 기존의 마이크로프로세서를 채용한 저속 시스템을 대체할 수 있도록 더욱 빠르고 높은 신뢰성의 디지털 신호처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 검출 센서의 아날로그 신호를 빠르게 디지털화 한 후 보다 정확한 데이터와 독립적 신호처리 그리고 네트워크를 통한 실시간 전송을 수행할 수 있는 부분방전 예방진단 시스템 로컬유닛의 프로토타입을 Digital Signal Processor (DSP)를 이용하여 구현하였다. 제작된 DSP 로컬유닛을 시험하기 위해 Real-Scale 170kV GIS Mock-up에서 부분방전 신호를 발생 시키고 센서를 통해 검출된 신호를 DSP가 처리하여 사용자의 네트워크를 통한 명령에 따른 실시간 전송모드, ${\Phi}$-q-n 진단모드로 자체 네트워크 기능을 이용하여 사용자에게 데이터를 실시간 전송하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 DSP 로컬유닛은 대전력기기 부분방전 예방진단 시스템의 국산화에 있어 기존의 외국 시스템의 로컬유닛보다 구성이 간단하며, 실시간 신호처리 및 원거리 데이터 전송기능에서 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다양한 분석 알고리즘을 탑재한 DSP를 개발하여 더욱 향상된 실시간 데이터 전송 및 분석기능이 우수한 DSP 로컬유닛을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.549-552
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• 2001

실시간 랜더링은 가상 공간과 사용자가 상호작용이 가능함을 말한다. 이런 실시간 랜더링 기법 중에서 옥트리는 보이지 않는 면을 검출함(Back Face Culling)에 있어서 매우 유용하다. 그러나 지형처럼 데이터가 끊임없이 이어져서 연속적이라면 사용자의 시점이 가상 공간을 벗어나 새로운 영역을 참조하려고 할 때에 옥트리는 새로운 공관을 표현함에 있어서 실시간을 지원하지 못한다. 이러한 옥트리의 공간 분할 작업을 미리 계산해서 저장하고 실시간 랜더링시에는 창조하도록 하되 전처리된 옥트리가 하나의 셀이 되어 다수의 옥트리 셀을 묶어 쿼드트리를 구성하고 카메라에 보이는 옥트리들을 결정하기 위해서 삼각형의 포함 알고리즘을 적용하여 연속적인 공간 데이터의 실시간 랜더링을 구현하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.spc1
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• pp.1177-1185
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• 2022

The water and sewage system is an infrastructure that provides safe and clean water to people. In particular, since the water and sewage pipelines are buried underground, it is very difficult to detect system defects. For this reason, the diagnosis of pipelines is limited to post-defect detection, such as system diagnosis based on the images taken after taking pictures and videos with cameras and drones inside the pipelines. Therefore, real-time detection technology of pipelines is required. Recently, pipeline diagnosis technology using advanced equipment and artificial intelligence techniques is being developed, but AI-based defect detection technology requires a variety of learning data because the types and numbers of defect data affect the detection performance. Therefore, in this study, various defect scenarios are implemented using 3D printing model to improve the detection performance when detecting defects in pipelines. Afterwards, the collected images are performed to pre-processing such as classification according to the degree of risk and labeling of objects, and real-time defect detection is performed. The proposed technique can provide real-time feedback in the pipeline defect detection process, and it would be minimizing the possibility of missing diagnoses and improve the existing water and sewerage pipe diagnosis processing capability.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.2
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• pp.155-159
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• 2015

In this paper, we propose a method for pedestrian detection in real time video and reducing the calculation time of the HOG features for pedestrian detection. When the pedestrian is detected in real-time image, the next frame is detected by using a previously detected region information. In addition, we used a PSO to detect a pedestrian may appear in a region other than a pedestrian is detected quickly. the performance was measured for MIT, INRIA dataset, showed a performance increase of about 82% than the conventional method.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.4
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• pp.11-15
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• 2008

제스처 인식은 로봇의 활용에 유용한 기능이지만 많은 계산 량이 요구되므로 보급형 u-로봇에는 탑재되기 어려운 단점이 있다. 따라서 u-로봇에서 일차적인 영상처리를 수행하고, 핵심 데이터만 u-로봇서버에 전송하여 다양한 응용을 수행하는 분산시스템을 구성할 필요가 있다. 본 연구에서는 스테레오 영상칩을 탑재한 ASIC과 임베디드 시스템을 활용하여 사용자의 상체 자세를 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하고 성능을 검증하였다. 개발된 시스템은 사용자의 다양한 상체자세를 최대 30fps까지 실시간으로 검출할 수 있으며 80%전후의 검출률과 10cm전후의 손과 팔꿈치의 위치오차를 보였다.