최근 1인 가구가 다양한 연령대에서 증가하고 있으며 무연고자의 사망도 점차 증가한다. 1인 가구의 무연고사의 경우 주위에 돌봐줄 사람이 없어 많이 발생하며 최근에는 노인뿐만 아니라 다양한 연령대에서 발생한다. 우리는 혼자 사는 사람의 이상 징후를 탐지하고자 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 알고리즘과 음성을 인식하는 음성 패턴 알고리즘, 움직임 및 요리 등에서 발생하는 먼지를 탐지하는 센서로 먼지 패턴 알고리즘을 연구 및 개발하였다. 개별적으로 제안된 패턴 알고리즘은 탐지 영역을 벗어나게 되면 탐지하지 못하는 단점이 존재한다. 개별 패턴 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 융합 방식을 연구했으며, 다수의 사용자 행동 패턴을 분석하여 그 성능을 검증하였다.
현재 4차 산업혁명을 맞이하여 머신러닝과 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있으며 보안 분야에서도 머신러닝 기술을 응용하려는 움직임이 있다. 많은 악성코드가 생성됨에 따라 사람의 힘으로는 모든 악성코드를 탐지하기 어려워지고 있기 때문이다. 이에 따라 학계와 산업계에서는 머신러닝을 통해 악성코드나 네트워크 침입 이벤트를 탐지하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 국제 학회와 저널에서는 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 이용한 보안데이터 분석 연구가 논문 발표되고 있다. 그러나 해당 논문들은 검출 정확도에 초점이 맞추어져 있고 검출 정확도를 높이기 위해 여러 파라미터들을 수정하지만 Dataset의 개수를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN Mobile net 기반 악성코드 탐지 모델에서 가장 높은 검출 정확도를 도출할 수 있는 Dataset의 개수을 찾아내어 많은 머신러닝 연구 진행에 비용과 리소스를 줄이고자 한다.
We have applied an advanced multi-aperture indexing photometry and sophisticated de-trending method to existing Taiwanese-American Occultation Survey (TAOS) data sets. TAOS, a wide-field ($3^{\circ}{\times}3^{\circ}$) and rapid photometry (5Hz) survey, is designed to detect small objects in the Kuiper Belt. Since TAOS has fast and multiple exposures per zipper mode image, point spread function (PSF) varies in a given image. Selecting appropriate aperture among various size apertures allows us to reflect these variations in each light curve. The survey data turned out to contain various trends such as telescope vibration, CCD noise, and unstable local weather. We select multiple sets of stars using a hierarchical clustering algorithm in such a way that the light curves in each cluster show strong correlations between them. We then determine a primary trend (PT) per cluster using a weighted sum of the normalized light curves, and we use the constructed PTs to remove trends in individual light curves. After removing the trend, we can get each synthetic light curve of star that has much higher signal-to-noise ratio. We compare the efficiency of the synthetic light curves with the efficiency of light curves made by previous existing photometry pipelines. Our photometric method is able to restore subtle brightness variation that tends to be missed in conventional aperture photometric methods, and can be applied to other wide-field surveys suffering from PSF variations and trends. We are developing an analysis package for the next generation TAOS survey (TAOS II) based on the current experiments.
One of the most important topics about the safety of electrical and electronic system is the reliability of the wiring system. The Time-Frequency Domain Reflectometry(TFDR) is a state-of-the-art system for detecting and estimating of the fault on a wiring. In this paper, We've considered the load resistance measurement on a coaxial cable using TFDR in a way of expanded application. The TFDR system was built using commercial Pci extensions for Instrumentation(PXI) and LabVIEW. The proposed real time TFDR system consisted of the reference signal design, signal generation, signal acquisition, algorithm execution and results display part. To implement real time system, all of the parts were programmed by the LabVIEW which is one of the graphical programming languages. Using the application software implemented by the LabVIEW, we were able to design a proper reference signal which is suitable for target cable and control not only the arbitrary waveform generator in the signal generation part but alto the digital storage oscilloscope in the signal acquisition part. By using the TFDR real time system with the terminal resistor on the target cable, we carried out load impedance measurement experiments. The experimental results showed that the proposed system are able not only to detect the location of impedance discontinuity on the cable but also to estimate the load resistance with high accuracy.
다중경로가 존재하는 수중환경에서 표적으로부터 발생되는 신호의 도래방위를 정확히 예측하기 위한 방법으로써. 최근 이론이 정립된 Inverse beamforming(역빔형성) integral equation의 해인 역빔형성기에 대한 이론적 고찰 및 simulation에 의한 방위탐지 성능분석을 수행하였고, 표적 도래방위의 좌우 구분을 위한 Cardioid 빔형성에 역빔형성 알고리즘을 적용한 IBF -Cardioid 빔형성기법을 고안하여 성능분석을 수행하였다. 이상적인 조건하에서 역빔형성기는 Conventional beamformed고전빔형성기)에 비해 array noise gain 3dB 이상 향상됨을 이론적으로 검증하고. simulation을 통하여 이를 입증하였다. 도래방위 탐지의 정확도를 나타내는 빔폭도 고전빔형성기에 의한 빔폭의 0.68배 정도인 것으로 입증하였다. 역빙형성 알고리즘이 적용된 Cardioid 빔형성(IBF -Cardioid 빔형성)기법은 고전 알고리즘에 의한 탐지성능에 비해 탐지의 정확도, 분해능 의 탐지성능이 우세함을 입증하였고, 특히, endfire 방향에 대한 정확한 방위탐지와 탐지성능이 향상됨을 입증 하였다.
Bin picking is a task of picking a small object from a bin. For accurate bin picking, the 3D pose information, position, and orientation of a small object is required because the object is mixed with other objects of the same type in the bin. Using this 3D pose information, a robotic gripper can pick an object using exact distance and orientation measurements. In this paper, we propose a 3D vision technique for accurate measurement of 3D position and orientation of small objects, on which a paper label is stuck to the surface. We use a maximally stable extremal regions (MSERs) algorithm to detect the label areas in a left bin image acquired from a stereo camera. In each label area, image features are detected and their correlation with a right image is determined by a stereo vision technique. Then, the 3D position and orientation of the objects are measured accurately using a transformation from the camera coordinate system to the new label coordinate system. For stable measurement during a bin picking task, the pose information is filtered by averaging at fixed time intervals. Our experimental results indicate that the proposed technique yields pose accuracy between 0.4~0.5mm in positional measurements and $0.2-0.6^{\circ}$ in angle measurements.
본 논문은 원자력발전소 열성능 감시 시스템의 PC기반 구현에 관한 연구 내용이다. 이 시스템은 열성능 감시와 진단을 플랜트 운전중에 실시간으로 수행할 수 있다. 고리 원전2호기를 목적호기로 원형 시스템을 구성하여 시험해 보았다. 원자력발전소의 열 주기 시스템은 대단히 복잡하고 구성 요소간에 상호 영향이 커서, 그 분석과 고장 진단에 어려움이 많다. 본 연구에서는 열 주기를 효율적으로 표현하고, 계산시간을 단축하기 위해 성능 진단 변수를 설정하였다. 비정상 상태에서의 진단 변수의 특성 패턴 변화를 인식하기 위해 자기학습 신경망의 일종인 퍼지아트맵을 이용하였다. 시험을 통해 이 알고리듬이 비정상 상태를 감지하고 고장 원인을 성공적으로 규명하는 것을 보였으며, 운전원의 편의를 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하였다.
컴퓨터비전에서 안정적으로 대응점을 획득하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이들은 스케일, 조명, 시점 등이 변하는 환경에서 정확한 대응점을 찾는 과정은 쉽지 않다. SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 꼭지점으로부터 추출한 특징벡터를 사용하므로 스케일링, 회전, 조명변화를 가지는 영상에서도 뛰어난 매칭을 수행한다. 그러나 SIFT는 엣지에 의해 특징점을 추출하므로 엣지가 존재하지 않는 영역에서는 원하는 대응점을 찾을 수 없다. 본 연구는 SIFT에 의한 대응 특징점 추출과 매칭 성능을 향상시키기 위한 마커 모양 및 배치 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용한 마커의 모양은 부착 방향에 따라 SIFT 알고리즘에 의해 한 방향으로 우세한 벡터를 검출할 수 있는 반원형(SemiCircle)으로 구성한다. 그리고 대응점 매칭의 성능을 향상시키기 위하여 마커의 방향 배치는 드 브루인 수열(De Bruijn Sequence)을 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 특징점 검출과 매칭에 효과적임을 증명하였다.
To regulate cardiac output of the Total Artificial Heart(TAH) physiologically, the hemodynamic information must be toed back to the controller. So far, our group has developed an automatic cardiac output control algorithm using the motor current waveform, It is, however difficult to detect the preload level such as a filling status of ventricular inflow and the variation of atrial pressures within normal physiologic range(0-15 mmHg) by analyzing the motor current which simultaneously reflects the afterload effect. On the other hin4 the interventricular volume pressure(IVP) which is not influenced by arterload but by preload is a good information source for the estimation of preload states. In order to find the relationship between preload and IVP waveform, we set up the artificial heart system on the Donovan type mock circulatory system and measured the IVP waveform, right and left atrial pressures, inflow and outflow waveforms and the signals represented the information of moving actuator's position. We shows the feasibility of estimating the hemodynamic changes of inflow by using IVP waveform. fife found that the negative peak value of IVP waveform is linearly related to atrial pressures. And we also found that we could use the time to reach the negative peak in IVP waveform, the time to open outflow valve, the area enclosed IVP waveform as unfu parameters to estimate blood filling volume of diastole ventricle. The suggested method has advantages of avoiding thrombogenesis, bacterial niche formation and increasing longterm reliability of sensor by avoiding direct contact to blood.
원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상 환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다양한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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