• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권1호
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• pp.5-12
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• 2007

본 논문에서는 이진 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 영역 집중 형태 기술자(Region-centralized shape descriptor : RCSD)를 제안한다. 제안된 형태 기술자는 영역의 크기를 하나의 중심점에 집중되어 있는 원(circle)으로 표현하는 방법이다. 따라서 주어진 이진 영상은 제안된 RCSD 파라미터로 나타난 여러 개의 원으로 표현되며, 각각의 원은 기준이 되는 원과의 거리, 반지름, 각도의 세 개 파라미터로 주어진다. RCSD로 표현된 파라미터들은 영역에 대한 정보뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 가지고 있으며, 주어진 RCSD 파라미터로부터 복구 성능을 평가하여 제안된 기술자의 타당성을 조사하였다. 복구 성능은 원래의 영상에 대한 정보를 얻을 수 있어서 원래의 형태를 가지고 있음을 보여준다. 주어진 파라미터를 이용하여 윤곽선 위의 점을 찾고, 이 점들을 보간법을 사용하여 연결하였다. 성능을 평가한 결과, 여러 가지의 디지털에러에도 불구하고 실제 영상에서도 최대 88%의 성능으로 복구되었다. 이로 보아 제안된 방법은 영상의 형태정보 뿐만 아니라 영역의 크기 정보를 모두 가지고 있어서 영상을 표현하는 데에 효과적으로 이용될 수 있으며, 또한 정규화된 RCSD 패턴으로 표현이 가능하여 다양한 응용으로의 확장도 가능하다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.49-52
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• 2000

In this paper we have developed an image security system based on Internet Web in order to overcome the problem of existing systems that use the dedicated network. The developed system resolves the safety problem of the centralized control model by adapting the distributed control model based on Web, and has the functions of remote control and automatic monitoring for grouped multiple sites on Web browser. And the system can operate various computers or operating system because it's operating software was designed by the concepts of Java Virtual Machine and Virtual Instrument. Also, our system has not need of additional cost for network construction by using Internet and can greatly improve the managemental efficiency of system because the maintenance and publishing of software updates can be performed through Web Server.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.74-81
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• 2000

기존의 전용선을 사용하는 화상 감시 시스템의 문제점을 해결하기 위해 인터넷을 이용한 3계층 웹기반 화상 감시 모델을 제안하고 시스템으로 구현하였다. 개발된 시스템은 3계층 웹기반 분산제어 모델을 채택함으로써 기존의 중앙 집중제어 방식의 시스템 안정성 문제를 해결하였고, 원격 웹브라우저에서 그룹으로 등록된 복수의 화상 감시 싸이트(Site)를 인터넷을 통해 원격제어 및 자동감시가 가능하다. 또한 자바 가상 기계(Java Virtual Machine) 코드와 가상 인스트루먼트(Virtual Instrument) 개념에 의한 운용 소프트웨어 설계로 다양한 종류의 컴퓨터와 OS에서도 운용이 가능하다. 또한 인터넷을 통한 네트워크 구성이므로 별도의 네트워크 구축비용이 들지 않으며, 웹서버를 사용한 운용 소프트웨어의 배포 및 보수 유지가 이루어지므로 소프트웨어 갱신 등에 따른 관리의 효율성을 크게 개선 할 수 있다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1243-1244
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• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권2호
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• pp.87-94
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• 2024

국제민간항공기구(ICAO)에서는 글로벌항공보안계획(GASeP)을 수립하여 체약국들에게 첨단 보안체계로의 전환을 요구하고 있다. 본 논문에서는 국내외 첨단 항공보안 정책 및 첨단 기술을 식별·조사하고 우리나라에 첨단 보안체계를 구축함에 있어 발생되는 문제점 원인을 분석하였다. 이를 통해, 국내 공항 등급별 효과적인 첨단 보안장비 구축방안을 제시하였으며, 첨단 항공보안체계 도입을 위한 신규 기술기준의 수립 범위를 식별하고 첨단 보안장비를 원활히 운영 할 수 있도록 기술유지 관리를 위한 운영검증 평가 항목을 도출하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권1호
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• pp.75-87
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• 1994

원격탐사(遠隔探査), 지리정보(地理情報)시스템 및 산림경영기술(山林經營技術)의 발달(發達)과 함께 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에 있어서 신경향(新傾向)이 대두(擡頭)되고 있다. 이러한 기술(技術)들은 서로간에 개별적(個別的)인 것은 아니다. 컴퓨터의 자료처리능력(資料處理能力)이 증대(增大)되고 가격(價格)이 감소(減少)함으로 해서 수치원격탐사(數値遠隔探査)는 보다 실질적(實質的)으로 응용(應用)되어질 수가 있다. 이러한 발달(發達)로 화상분석(畫像分析)시스템 및 지리정보(地理情報)시스템 등은 마이크로컴퓨터를 이용(利用)하여 처리(處理)할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 이러한 원격탐사기술(遠隔探査技術)과 지리정보(地理情報)시스템은 점차적(漸次的)으로 접목(接木)되어져, 중앙기관(中央機關) 및 지방부서(地方部暑)에서도 이를 이용(利用)한 실질적(實質的)인 업무활용(業務活用)이 시도(試圖)되고 있다. 본교(本橋)에서는 원격탐사기술(遠隔探査技術)의 현황(現況)과 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에의 응용(應用)에 관하여 고찰(考察)하였다. 지역적(地域的) 생물다양성분석(生物多樣性分析)을 위해 가용(可用)한 원격탐사자료(遠隔探査資料)에 대한 상대적(相對的) 장단점(長短點)을 요약(要約)하였으며, 토지이용(土地利用) 및 피복도(被覆圖) 작성(作成)에 적합(適合)한 랜샛 MSS와 TM 그리고 SPOT 등의 자료(資料)에 국한(局限)하여 고찰(考察)하였다.