• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.475-485
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• 2020

최근, 별도의 센서를 설치하지 않고 센서가 포함된 사용자의 기기로부터 제공되는 실시간 센싱 데이터를 가지고 새로운 센싱 서비스를 제공하는 크라우드센싱(Crowdsensing) 시스템이 주목받고 있다. 크라우드센싱 시스템에서는 사용자의 조작실수나 통신 문제로 인해 의미 없는 데이터가 제공되거나 보상을 얻기 위해 거짓 데이터를 제공할 수 있어 해당 이상 데이터의 탐지 및 제거가 크라우드센싱 서비스의 질을 결정짓는다. 이러한 이상데이터를 탐지하기 위해 제안되었던 방법들은 크라우드센싱의 빠른 변화 환경에 효율적이지 않다. 본 논문은 머신러닝 기술을 활용하여 지속적이고 빠르게 변화하는 센싱 데이터의 특징을 추출하고 적절한 알고리즘을 통해 모델링하여 이상데이터를 탐지하는 방법을 제안한다. 지도학습의 딥러닝 이진 분류 모델과 비지도학습의 오토인코더 모델을 사용하여 제안 시스템의 성능 및 실현 가능성을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.261-269
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• 2020

본 논문은 스마트 팩토리의 효율적인 오류 탐지를 위한 설비 시뮬레이션 시스템을 소개한다. 공장 설비들의 관계를 분석하여 설비오류 탐지시 오류를 자율적으로 추론하고 해결할 수 있는 설비 시뮬레이션 시스템은 높은 생산성을 가진 스마트 팩토리를 구성하는 데 중요한 기술 중 하나이다. 이러한 자율 제어 시스템 구현을 위해서는 공장 설비의 데이터를 통해 설비의 상태를 파악하고 설비 간 관계를 분석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 정의된 설비 상태를 이용하여 공정 시나리오를 기반으로 오류 발생시 공정 오류의 원인이 되는 설비를 쉽게 탐지할 수 있는 프로그램을 설계하고 개발한다. 시뮬레이션을 통해 공정 Map과 설비 상태 기반의 오류 추론 과정이 일반적인 오류 추론 과정보다 효율적임을 보였다. 본 시뮬레이션 프로그램을 통해 설비 오류 발생에 따른 추론 및 해결 과정을 직관적으로 볼 수 있도록 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.73-82
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• 2010

실내 환경에서 문은 주어진 주변 환경을 이해하기 위한 매우 중요한 정보로써, 복도와 방을 구분할 수 있는 기준이 된다. 문은 이동 로봇을 위한 자연 표식 등으로 널리 사용되고 있으나, 로봇에서 획득한 영상내의 특징을 이용한 기존의 문 인식 방법의 경우 연산량이 많기 때문에 실시간으로 구현하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 복도 환경에서 문을 인식하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 허프 변환(Hough transform)을 사용하여 문을 구성할 가능성이 큰 직선들을 추출하고 시각 퍼지(Visual fuzzy) 시스템에서 적용하여 문 후보 영역을 검출하게 된다. 이후 문 후보 영역에서 문 고리 후보 영역들을 뽑고 이를 이차적인 시각퍼지 시스템에 적용하여 최종적으로 문을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.53-62
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• 2011

본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.93-100
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• 2011

애니메이션 캐릭터의 감정과 성격을 가장 잘 표출해 낼 수 있는 부분이 캐릭터의 얼굴이므로 애니메이션 캐릭터의 얼굴과 얼굴의 구성요소를 효과적으로 분석하여 필요한 정보를 추출하는 연구의 필요성이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 애니메이션 캐릭터 얼굴의 특성에 맞게 수정한 메쉬모델을 정의하고, 주색상 정보를 이용하여 애니메이션 캐릭터의 얼굴과 얼굴의 구성요소를 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 애니메이션 캐릭터 얼굴에 맞는 메쉬모델을 생성하고, 이 메쉬모델을 처음 입력되는 애니메이션 캐릭터의 얼굴에 정합시켜 얼굴과 얼굴의구성요소에 대한 주색상 값을 추출한다. 그리고 추출된 주색상 값을 이용하여 새롭게 입력되는 영상으로부터 캐릭터의 얼굴과 얼굴 구성요소의 후보 영역을 선정한 후, 모델로부터 추출한 주색상 정보와 후보 영역들의 주색상 사이의 유사도를 측정하여 최종적인 애니메이션 캐릭터의 얼굴과 얼굴의 구성요소를 검출한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터 얼굴과 구성요소 검출 방법의 성능을 평가하기 위한 실험결과를 보인다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.485-492
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• 2019

본 연구진에서 개발한 항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑 및 이안류 관측 시스템을 해운대 해수욕장에 설치하여 이안류를 관측하였다. 기존 이안류 현장관측 방법으로는 측정하기 어려운 이안류의 형태와 크기 및 유속을 X-band 레이다 영상분석을 통해 관측하였다. 본 연구에서는 시간평균한 X-band 레이다 영상으로부터 이안류 발생위치와 크기 및 형태를 자동탐지하는 알고리즘을 개발하였다. X-band 레이다 영상을 3차원 푸리에 변환하고, 도플러 유속이 포함된 분산방정식 조건으로 이안류 유속을 계산하였다. X-band 레이다 영상분석을 통한 이안류 발생위치와 유속 계산 기법은 표류부이 실험으로 검증하였다. 해운대 해수욕장 이안류 조사 결과 한번 발생한 이안류는 1~2일 동안 지속되며, 발생위치가 크게 바뀌지 않는 것이 관찰되었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권1호
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• pp.45-52
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• 2003

최근 터빈 로타 디스크 키웨이에서 많은 응력부식균열이 발견되었으며, 터빈설비의 중대한 파손을 예방하기 위해 이러한 균열은 조기에 검출 및 평가되어야 한다. 본 연구에서는 초음파탐상의 RF(radio frequency) 신호를 역전파 알고리즘에 근거한 신경회로망에 적용하여 키웨이 주변의 균열에 대한 위치, 크기 및 방향성을 평가하였다. 각 반사영역에서 수신된 여러개의 피크로 나타나는 RF 신호를 각 반사영역에 대해 하나의 최대 피크를 가지도록 처리한 후, 트랜스듀서의 위치 정보와 각 반사파의 도달시긴이 들어있는 주사 데이터를 작성하였다. 이 주사 데이터로부터 각 반사영역 사이의 시간차이와 트랜스듀서의 위치 정보를 신경회로망에 적용한 결과 키웨이에서 시작된 균열의 위치, 크기 및 방향성을 평가하는데 유용함을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.743-753
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• 2014

Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)은 2002년에 (사)볼런티어 21에서 조사한 설문자료에 기초하여 우리나라 개인의 기부횟수에 영향을 주는 유의적 설명변수를 보고한 바 있다. 본고에서는 Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)의 계산오류를 발견하여 이를 수정하고, 아울러 Kim 등 (2009)이 적용한 0이 팽창된 포아송 모형에 로지스틱 회귀모형을 추가하였다. 동 로지스틱 모형으로 기부행위(0, 1)에 영향을 주는 설명변수를 식별하고, 아울러 기부횟수가 작은 군(群)과 큰 군(群)을 판별하여 주는 설명변수를 식별하고자 한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.107-119
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• 1999

일반적인 영상에서 얼굴의 위치를 찾아내는 문제는 넓은 응용 영역에도 불구하고 변형의 다양성 때문에 아직도 많은 연구를 필요로 하는 주제이다. 표정, 방향, 회전, 크기, 성별, 나이 등에 따른 얼굴의 변형이 다양하기 때문이다. 이러한 변형을 적절하게 고려하기 위해서 본 논문에서는 특징 요소에 기반을 둔 방법을 사용하였다. 얼굴을 이루는 특징 요소들, 즉, 눈썹, 눈, 코, 입의 배치에 근거해서 얼마나 실제의 얼굴과 비슷한 배치를 이루는 가를 계산하여 얼굴의 위치를 확인한다. 이러한 작업에서는 특징 요소들을 정확히 찾아내는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 특징 요소를 정확히 찾기 위하여 일반적인 에지를 찾는 방법대신 크기나 방향을 고려하는 조정 가능한 필터를 사용하였고 특징 요소 기반 방법의 약점을 극복하기 위해서 변형 가능한 템플릿을 사용하여 검증작업을 수행하였다. 또한 기존의 특징 요소 기반 방법을 영상 전체에 대해 적용하면서 검출률이 떨어지는 것을 고려해 본 논문에서는 칼라 영상의 색 정보를 이용하여 작업 영역을 줄이고 검출률을 높이기 위해 변화가 다양한 살색을 찾을 수 있는 분석적인 살색 필터를 구성하였다.