Kim, Hyun-Ki;Shin, Kyeong-Sik;Kim, Young-Kook;Kim, Tae-Yun;Lee, Sang-Rel;Ju, Byeong-Kwon
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.04a
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pp.92-95
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2003
초전형 센서의 특성 평가 방법에는 여러 가지 방법들이 존재하며, 이에 대한 표준화된 특성 평가방법의 개발이 필요로 한다. 측정 평가의 방법이나 조건 등에 따라서 평가 결과가 크게 변할 수 있는 사항들이며, 따라서 국내 뿐 아니라 대외적으로 다른 나라의 제품들과 신뢰성을 가지고 경쟁을 하기 위해서는 평가항목이나 평가방법의 표준화가 절실하게 요구된다. 초전형 적외선 센서를 평가하는 항목에는 기본적으로 입력에 대한 출력신호의 크기를 평가하는 감도(responsivity), 잡음과 관련되어 센서가 검출할 수 있는 최소의 신호를 나타내는 NEP(Noise Equivalent Power)와 이것을 센서의 감지 면적으로 정규화 시킨 검출능(detectivity), 응답 속도를 나타내는 시정수(time constant)가 있으며 이러한 항목들이 표준화의 대상이 된다. 본 실험에서는 기존의 상용화된 센서들을 가지고 초전형 적외선 센서의 특성을 측정 하였다. 특성을 측정할 때 다른 요인들 보다 노이즈로 인한 영향이 상당히 크므로 측정시 노이즈 발생 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 센서 측정에 사용되는 증폭 회로에서 노이즈를 해결하려고 하였다. 우리는 증폭 회로구성에서 노이즈를 제거하기 위해서 신호입력단과 전압 압력에 잡음제거 필터로 R, C를 사용하였다. 회로설계로 제작된 증폭회로와 측정 장치를 가지고 측정을 한 결과 센서의 감도는 $3.0mV_{p-p}$, 응답시간은 20ms정도의 값으로 가장 일반적인(typical) 값을 보인다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.10
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pp.209-216
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2012
In this paper, we propose a novel tracking method which uses image features consisted of the area, average intensity, aspect ratio of a target image for the real-time IR surveillance system. The image features of the ground target can be modeled as a random process with exponential autocorrelation function mathematically. Finally, we derived a discrete target dynamic equation including kinematic states and geometric states of the target. Simulation results shows that the performance of the proposed method is better than that of the previous tracking method.
MIRIS 우주관측카메라는 과학기술위성 3호의 주탑재체로서 $0.8{\sim}2.0{\mu}m$의 근적외선영역에서 우주배경복사와 우리은하 평면의 Pa-$\alpha$ survey 관측을 목적으로 한다. 이러한 임무를 수행하기 위해 MIRIS 우주관측카메라에는 MCT(HgCdTe) IR 검출기가 사용되고 6개의 필터를 장착할 수 있는 필터휠이 설계되었으며, 열잡음을 줄이고 원하는 SNR을 얻기 위해 모두 100K 이하로 냉각이 요구된다. 효과적인 냉각 및 저온유지를 위해서 외부의 열을 1차적으로 차단하는 Cryostat 외부용기와 100K 이하로 냉각되는 내부 Cold Box의 이중구조를 가지는 Dewar가 설계 되었다. 내부 Cold Box의 냉각은 소형 stirling cooler로 이루어지고 외부의 열 유입량이 Cooler의 냉각용량을 넘지 않도록 설계하였다. Cryostat 외부용기는 radiation cooling으로 냉각되어 200K 이하의 온도를 유지하며 내부 Cold Box로의 열유입을 최소화하기 위해 GFRP(Glass Fiber Reinforced Plastic) 단열 지지대와 MLI(Multi Layer Insulation)가 사용된다. 또한 100K으로 냉각시 필터고정부와 Cold Box 구조에서 일어날 수 있는 구조적인 피로도를 줄이고 열변형에 의한 문제를 방지하기 위한 고려가 설계에 포함되었다. FM(Flight Model)은 고진공 환경의 우주공간에서 문제가 발생하지 않도록 설계되었다. 또한 EQM 진동시험결과를 토대로 발사환경에서 발생하는 강한 진동을 견딜 수 있도록 FEM(Finite Elements Method) 구조해석을 통하여 필터고정부에 flexible structure 설계와 완충제를 추가하고 필터휠 구동부와 harness 고정부 및 cooler 지지부를 비롯한 전체 구조물에서 충분히 진동을 극복할 수 있도록 설계하였다.
Kim, Hyung-Tae;Kang, Sung-Bok;Kang, Heui-Seok;Cho, Young-Joon;Park, Nam-Gue;Kim, Jin-Oh
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.2
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pp.70-77
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2010
This study proposed an auto focusing method for a multi-focus image in assembling lens modules in digital camera phones. A camera module in a camera phone is composed of a lens barrel, an IR glass, a lens mount, a PCB board and aspheric lenses. Alignment among the components is one of the important factors in product quality. Auto-focus is essential to adjust image quality of an IR glass in a lens holder, but there are two focal points in the captured image due to thickness of IR glass. So, sharpness, probability and a scale factor are defined to find desired focus from a multi-focus image. The sharpness is defined as clarity of an image. Probability and a scale factors are calculated using pattern matching with a registered image. The presented algorithm was applied to a lens assembly machine which has 5 axes, two vacuum chucks and an inspection system. The desired focus can be determined on the local maximum of the sharpness, the probability and the scale factor in the experiment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.4
s.304
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pp.1-12
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2005
Image registration is a process to establish the spatial correspondence between images of the same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. This paper presents a new algorithm for robust registration of the images acquired by multiple sensors having different modalities; the EO (electro-optic) and IR(infrared) ones in the paper. The two feature-based and intensity-based approaches are usually possible for image registration. In the former selection of accurate common features is crucial for high performance, but features in the EO image are often not the same as those in the R image. Hence, this approach is inadequate to register the E0/IR images. In the latter normalized mutual Information (nHr) has been widely used as a similarity measure due to its high accuracy and robustness, and NMI-based image registration methods assume that statistical correlation between two images should be global. Unfortunately, since we find out that EO and IR images don't often satisfy this assumption, registration accuracy is not high enough to apply to some applications. In this paper, we propose a two-stage NMI-based registration method based on the analysis of statistical correlation between E0/1R images. In the first stage, for robust registration, we propose two preprocessing schemes: extraction of statistically correlated regions (ESCR) and enhancement of statistical correlation by filtering (ESCF). For each image, ESCR automatically extracts the regions that are highly correlated to the corresponding regions in the other image. And ESCF adaptively filters out each image to enhance statistical correlation between them. In the second stage, two output images are registered by using NMI-based algorithm. The proposed method provides prospective results for various E0/1R sensor image pairs in terms of accuracy, robustness, and speed.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.4
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pp.53-60
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2013
We propose a method for improving detection speed of small target detection system using SAD algorithm. First, the proposed method deletes clutters using a median filter. Next, it does closing and opening operation using various size of structure elements, and extracts candidate pixels for a target with subtraction operation between the results of closing and opening operation. It finally detects a small target using a gaussian distance function from the candidate pixels. To improve detection speed, it detects a target performing SAD algorithm only for the predicted target areas for next every 7 frames. The proposed method not only enables a real time process because it considers only predicted area but also shows detecting rate of 97%.
Infrared (IR) wavelength is out of visible range and thus usually cut by hot filters in general commercial cameras. However, some information from the near-IR (NIR) range is known to improve the overall visibility of scene in many cases. For example when there is fog or haze in the scene, NIR image has clearer visibility than visible image because of its stronger penetration property. In this paper, we propose an algorithm for fusing the RGB and NIR images to obtain the enhanced images of the outdoor scenes. First, we construct a weight map by comparing the contrast of the RGB and NIR images, and then fuse the two images based on the weight map. Experimental results show that the proposed method is effective in enhancing visible image and removing the haze.
In this paper, we could simply compute the user's gaze position based on 2D relations between the pupil center and four corneal specular reflections formed by four IR-illuminators attached on each corner of a monitor, without considering the complex 3D relations among the camera, the monitor, and the pupil coordinates. Therefore, the objectives of our paper are to detect the pupil center and four corneal specular reflections exactly and to compensate for error factors which affect the gaze accuracy. In our method, we compensated for the kappa error between the calculated gaze position through the pupil center and actual gaze vector. We performed one time user calibration to compensate when the system started. Also, we robustly detected four corneal specular reflections that were important to calculate gaze position based on Kalman filter irrespective of the abrupt change of eye movement. Experimental results showed that the gaze detection error was about 1.0 degrees though there was the abrupt change of eye movement.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.3
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pp.53-60
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2009
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking; and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.603-607
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2004
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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