• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1395-1402
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• 2015

Electric heat tracing 시스템은 플랜트 내 각종 배관의 온도를 관리하는 시스템이다. 본 논문에서는 electric heat tracing 시스템을 통합적으로 감시하고 제어하기 위한 TESCON(: TEmperature Sensing and CONtrol) 시스템을 제안한다. TESCON 시스템에서 디바이스간의 정보 교환은 Zigbee 네트워크 기반의 무선 방식으로 이루어진다. TESCON 시스템의 성능 분석을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 테스트베드를 통해서도 비슷한 결과를 얻음으로써 TESCON 시스템의 유효성을 입증하였다. 또한, 계층적 트리 토폴로지를 기반으로 하는 네트워크 분할, 채널 재사용, 프레임 집약 기법 등을 적용한 시스템 확장 방안도 제시하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.92-101
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• 2015

미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.55-60
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• 2012

해상환경에서 감시장비의 운용시 원치 않는 외란 운동으로 장비의 안정화 성능이 저하된다. 본 논문에서는 선상 2축 감시장비의 정밀한 목표물 지향를 위해 자세정보의 좌표변환을 통해 움직임을 보상해주는 기구적 안정화를 적용하였다. 적용 결과, MEMS 센서의 떨어지는 정밀도와 기구적인 제약에 의해 오차를 더 줄일 없어 보완적인 기능으로 영상 안정화를 도입하였다. 또한 본 이중 안정화 방식의 실시간 실행을 위해 6축 운동 시뮬레이터를 포함한 테스트 베드를 구축하였으며, 하드웨어 포함 시뮬레이션 수행을 통해 본 방식의 유용성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.108-116
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• 2008

본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.214.1-214.1
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• 2012

한국천문연구원은 우주물체 전자광학 감시체계 기술개발 사업을 통해 자국위성의 추적감시를 위해 0.5m 광시야 감시관측소 국제 네트워크(OWL : Optical Wide-Field patroL)를 구축할 예정이다. OWL 시스템의 설계 검증을 위해 시험모델을 개발하였고, 연구소 내에 테스트베드에 설치하여 종합적인 테스트를 수행하고 있다. OWL 시험모델은 해외 설치모델과 동일하게 제작하였으며 돔을 제외한 모든 서브시스템을 국산화하였다. 유효구경 0.5m의 Richey-Cretian 형식의 광학계로 1.75도의 광시야를 구현하였고 영상보정을 위해 5개의 보정 렌즈를 사용하였다. 인공위성 추적을 위해 초당 10도 이상 기동이 가능한 alt-az 방식의 마운트를 개발하였다. 단일 노출에서 다수의 인공위성 궤적을 얻기 위해 chopper 제어 시스템을 도입하였고, chopper, 필터휠, de-rotator, CCD 카메라 등 4개의 부분품을 하나로 묶어 간결한 back-end를 구성하였다. 시스템의 안정성 향상과 유지보수의 용이성을 위해 망원경 및 관측소 제어 전용보드를 개발하였고, 전자동 무인관측을 위한 스케줄러 및 운영소프트웨어를 개발하였다. 시험모델을 이용하여 수 개월간 테스트을 수행하고, 관측결과 분석을 통하여 문제점을 수정보완한 후 OWL 시스템의 최종 설계안을 확정할 예정이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1305-1310
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• 2014

본 논문에서는 현존하는 크레인 모니터링 시스템의 문제점을 보완한 새로운 크레인 통합 모니터링 시스템 구현한다. 구현하는 모니터링 시스템은 무선 네트워크를 기본으로 주 차단기의 전체 부하전류를 측정하기 위한 시스템, 주 감속기의 오일 및 베어링 감시를 위한 온도와 진동 측정 시스템, 주권 모터 베어링의 온도 측정 시스템, 또한 전기실 전체의 화재 감시를 위한 센서 등을 갖추고 여기에서 측정한 데이터를 중앙의 감시실로 전송하여 진단을 수행하는 통합 모니터링 시스템을 구현하고 성능시험을 수행한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1065-1070
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• 2018

최근에는 딥러닝 기술 등을 활용한 영상기반 기술들이 많이 연구되고 있다. 또한 영상기반 기술을 철도역사 시스템에 적용한 지능형 운영 및 관리 시스템 개발을 위한 많은 연구들이 있다. 따라서 본 논문에서는 철도역사 승객 및 시설 감시, 철도승강장 감시, 철도역사 화재 감시, 그리고 철도역사 운용 및 설계를 더욱 효율적으로 할 수 있는 스마트 철도역사시스템 구축을 위하여 영상기반 기술을 활용한 국내외 연구들을 분석한다. 그리고 앞으로 새로운 영상기반 기술을 적용하여 스마트 철도역사시스템 구축에 필요한 시스템을 개발하는 연구의 방향을 제시한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.65-70
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• 2008

본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ 를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6% 이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1064-1069
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• 2008

본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.25-27
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 발전으로 CCTV 카메라를 통해 획득한 영상 정보에서 객체의 이상행동을 분석하기 위한 컴퓨터 비전 기반 AI 기술들이 연구되었다. 위험 지역이나 보안 지역에는 범죄 예방 및 경계 감시를 위해 감시카메라가 설치되어 있는 경우가 다수 존재한다. 이러한 이유로 기업들에서는 감시카메라 환경에서 침입, 배회, 낙상, 폭행 같은 주요한 상황을 판단하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추적 방법을 사용한 실시간 이상 행위 분석 알고리즘을 제안한다.