• 한국항해항만학회지
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• 제37권1호
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• pp.41-48
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• 2013

개선된 정확도 성능을 확보하기 위하여 보강 시스템을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 네트워크 RTK는 다중 기준국의 반송파 측정치 보정정보를 이용하여 시공간 오차를 보강한 측위성능을 얻기 위한 기법으로 현재에도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 성능개선을 목적으로 한 알고리즘 개선안에 대한 연구는 지속적으로 연구되었지만, 무결성 확보를 위한 연구는 아직 미비하다. 본 논문에서는 네트워크 RTK에서의 무결성 확보를 위한 기초연구로 위성이상이 발생한 경우에 이상을 검출하고 이상 위성을 식별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 GSS7700 모델의 상용 시뮬레이터를 사용하여 오차 시나리오가 인가된 위성 신호를 생성하고, DL-V3 모델의 이중주파수용 상용 수신기를 사용하여 수신한 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 이상 검출 성능을 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.59-60
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• 2011

계통 연계형 인버터는 규정 시간 내에 반드시 단독운전 상황을 검출해야 한다. 계통 사로고 인해 계통전력이 차단되면 인버터가 이 상황을 제대로 감지하지 못 해 계통에 연결된 인버터가 계속 동작을 하게 된다면 위험한 상황을 초래하게 될 수도 있다. 이로 인해 계통연계형 인버터는 규정 시간 내에 계통이 이상을 감지하고 인버터의 동작을 멈추어야 한다. 이런 단독운전 상황을 방지하기 위해 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 구현 자체가 간단하지만 기존의 알고리즘으로는 검출할 수 없었던 영역을 검출할 수 있고, 검출 속도 또한 개선을 했다. 실험 결과를 통해 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2003년도 제14회 정기총회 및 03년 동계학술발표회
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• pp.176-177
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• 2003

초고속,대용량,유-무선 통합 등의 광 통신 시스템 발전 요구에 따라 광 검출기는 점점 더 초고속,고출력의 사양을 요구 받고 있다. 기존 광소자의 일반적인 광 검출기구조에서는 속도와 효율이 서로 상반되어,40GHz이상의 속도와 고효율을 모두 얻기가 매우 어려우므로, 이를 해결하기 위하여 수동 광도파로가 집적된 광 검출기가 필요하다. 도파로형 광 검출기는 일반적으로 잘 알려져 있는 구조이지만 입사광을 수용하고, 광의 크기를 조절하여 광 흡수층에 제대로 전달하기 위해서는 광 도파로 및 구조에 대한 연구가 필요하다. (중략)

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.297-298
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• 2015

본 연구에서는 기존 방식인 인력에 의한 송전 선로 점검 방식을 대체할 수 있는 로봇 기술이 적용된 열화 검출기의 제작을 위하여 송전 선로의 부식 메커니즘과 물성 변화에 대해 고찰하였다. 이를 통해 송전 선로의 열화에 의한 기계적 결함과 전기적 특성변화의 확인을 위한 과학적인 접근 방법을 제시하여 송전 선로의 열화를 포함한 외부 이상을 검출할 수 있는 열화 검출기에 대한 연구를 수행하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.121-123
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• 2000

섬유의 자동 검사에서는 섬유 패턴과 연관이 있는 결함과 패턴과 연관이 없는 결함의 2 부류를 검사하게 된다 본 논문에서는 이들 결함의 검사를 2 단계에 거쳐서 하게 되는데, 섬유 패턴에 독립적인 결함을 프로파일 분석을 통해 우선 검출하고, 섬유 패턴에 종속적인 결함을 co-occurrence 행렬을 이용해 검출하는 기법을 소개한다. 이렇게 해서 검출된 결함들은 Back-propagation 알고리즘을 사용해 분류된다. 이 기법을 통한 실험에서 백색 유광택 타포린에서 발생하는 이물질유입 및 위사빠짐을 97.1%이상 검출할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.247-250
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• 2004

본 논문에서는 간단한 사각형 특징과 계층적 분류기를 이용하여 실시간으로 얼굴을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 다섯 가지 형태의 기본적인 특징 모델을 바탕으로 20*20 크기의 훈련 영상에 적용하여 많은 초기 특징 집합을 구성하였다. AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 학습을 통하여 초기 특징 집합 중에서 얼굴 검출하는데 강인한 집합들만을 선택하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 실제 실험에서 90% 이상의 높은 검출율을 확인하였고 초당 10프레임의 실시간 검출에도 성공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.442-444
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• 2011

본 논문에서는 접사에서의 주요 객체 검출과 검출된 주요객체의 가장 최적화된 구도를 사용자에게 안내하는 방법을 제안한다. 대부분의 접사는 주요객체에 초점을 맞추고 배경이 되는 영역은 아웃 포커싱 기법을 사용하여 촬영한다는 점에서 착안하여 주요 객체를 검출하고 검출된 주요객체와 사진 구도의 3등분할점과 구도점의 상관관계에 대하여 계산하여 최적의 구도라고 판단되는 화면으로 사용자를 유도한다. 제안하는 방법으로의 실험했을 때 좋은 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.700-703
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• 2016

OpenCV(Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 검출 알고리즘은 Haar-like feature와 Cascade 방식을 이용하여 얼굴의 패턴을 찾아내 얼굴을 검출한다. 그러나 우연히 얼굴이 아닌 곳이 얼굴과 유사한 패턴일 경우, 얼굴로 인식하는 오류를 범하게 된다. 따라서 본 논문은 MCT(Modified Census Transform)와 신경망을 이용하여 잘못된 얼굴 검출 영역을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. MCT는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하기 위하여 사용되고, 신경망 알고리즘은 Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 검출된 영역이 실제로 얼굴인지 아닌지를 판단하기 위하여 사용된다. 실험에서 사용된 6개의 데이터들은 인터넷에서 수집한 것으로서, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 얼굴을 검출하였을 때 오검출된 영역이 1개 이상 존재한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법에 비하여 오검출된 영역이 감소된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.773-776
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• 2004

본 논문에서는 에지 검출기에 의해 다양한 명암이 존재하는 차량 번호판 영역의 사각형 에지를 검출시 사용되는 소벨 및 Prewitt, Roberts, 가우시안의 라플라시안, 그리고 Canny 검출기를 사용하여 처리 속도와 에지 검출의 정확성을 실험하여 각 연산자의 성능을 평가하였다. 기존의 Sobel 에지 검출기는 적응적 임계값을 구하지 않으면 다양한 조명의 영향에 강인하지 못하다. 또한 Canny 에지 검출기는 조명의 영향에 강인하기는 하나, 계산량이 Sobel 보다는 많아 처리 속도가 느리다. 색상에 의해 번호판 후보 영역을 추출한 후 에지 검출기 번호판 내의 명암이 둘 이상으로 차량 번호판 영역에 대해서, 다양한 에지 검출기를 적용하여 속도와 에지 검출 성능을 비교 평가하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.79-81
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• 2018

최근 딥 러닝의 발전과 함께 보행자 검출 기술의 성능이 발전하면서 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내 보행자의 위치나 움직임을 파악함으로써 위험 지역이나 보안 지역에 접근하는 보행자를 찾아낼 수 있다. 일반적인 딥 러닝 기반의 물체 검출기는 멀리 있는 보행자와 같은 작은 물체를 검출 하는 데에 적합하지 않다. 또, 검출을 수행하기 위해서 큰 계산량을 필요로 하기 때문에, 동영상의 매 프레임 마다 수행하기 부적합 하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 작은 물체도 잘 검출할 수 있도록 기존 YOLO 네트워크의 구조를 변경하고, 보행자 데이터를 이용하여 추가로 학습함으로써 보행자를 검출하는 성능을 증가시켰다. 그리고 검출한 보행자들에 대해 추적 기법을 이용함으로써, 동영상의 매 프레임 마다 검출을 수행하는 것을 피할 수 있도록 하였다. 실제로 DukeMTMC Dataset을 이용하여 실험을 해본 결과, YOLO 네트워크의 구조를 변경하고 추가 학습을 함으로써 검출 정확도가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또, 추적 기법을 이용했을 때, 성능이 크게 떨어지지 않으면서 검출 속도를 개선할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.