• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.9-18
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• 2015

최근에는 스마트폰과 같이 임베디드 형태로 다양한 장소에서 서비스를 제공하는 어플리케이션의 수가 늘어나는 추세이다. 기존의 고정된 장소에서의 실행 환경보다 서비스 실행 중 상태가 동적으로 변할 수 있다는 점으로 인해 실행 중 오작동이 발생할 수 있다. 이 문제를 다루기 위하여 본 연구에서는 레거시 소프트웨어 시스템을 대상으로 메서드 수준의 오작동 탐지 기능의 구축기법을 제안한다. 기존의 문맥 의존적 행위 모델 기반으로 비정상 행위를 탐지하는 방식 메서드 수준의 탐지에 적용 시 거짓 양성의 발생 비율 증가, 모니터링 오버헤드 증가 등의 문제가 발생 가능하다. 이를 향상하기 위해 본 연구에서는 문맥 독립적 행위 모델 기반 오작동 탐지(Context-Insensitive Behavior Model-based Failure Detection, CIBFD) 기법을 제안한다. 사례 연구를 통해 기존 연구 대비 탐지 결과를 비교 분석하고, 어플리케이션 도메인 별 기법의 효용성을 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.87-94
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• 2008

본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권1호
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• pp.31-38
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• 2006

이 논문에서는 클러터 환경에서 최적의 거리와 거리방향 속도 추적을 위한 검출문턱값과 파형 파라미터의 one-step-ahead 제어를 제시하였다. 파형 파라미터의 최적 제어는 파형 파라미터에 대한 제약 조건이 있는 상황에서 추적 성능지수를 최소화하는 것이다. 성능지수는 항적분실확률과 추정오차 공분산행렬의 함수로 표현하였다. 항적분실확률과 오차 공분산행렬은 하이브리드 알고리듬을 이용하여 얻었다. 거짓 검출과 클러터 간섭의 영향은 이 성능 예측 알고리듬에서 함께 고려되었다. 여기서 제안한 one-step-ahead 제어의 추적 성능을 여러 가지 수치실험을 통해 확인하였고, 이 제어 방법은 유한 구간의 최적화 결과로부터 얻어진 경험적인 방법이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권5호
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• pp.62-68
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• 2010

적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.609-620
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• 2016

최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1131-1138
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• 2006

본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로를 레이저 투영 영상 분석에 의해 검사하는 새로운 기법을 제안한다. 레이저 다이오드, 발광 다이오드와 카메라로 구성된 장비가 관내에 직접 투입되며, 레이저 다이오드는 관벽에 투영 영상을 생성하고 발광 다이오드는 내부 조명 장치로 사용되며, 카메라는 관로 영상을 획득한다. 카메라에서 전달된 다양한 조건의 관로 영상에 대해 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여, 새로운 객차 모델과 다중 임계치 기법을 이용한다. 분할된 투영 고리의 형상은 최소 직경과 푸리에 표기자에 의해 표현하여 관로의 상태를 규칙에 기반하여 분류한다. 국부적인 최소 직경과 전역적인 푸리에 표기자를 모두 사용하므로 파손된 관로, 찌그러진 관로 등의 다양한 조건에서 높은 분류 성능을 나타낼 수 있으며, 여러 상태의 영상에 대한 실험 결과는 2% 미만의 오분류로 높은 성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.427-430
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• 2007

본 논문에서는 화재에 의한 인적물적 피해를 최소화하기 위하여 조기에 화재를 영상처리 기법을 이용하여 검출하는 방법을 제안한다. 인공조명으로 부터 화염을 판별하기 위해 화염의 고유한 색정보를 이용하여 화염후보영역을 판별하고 화염후보영역이 아닌 경우는 배경과 현재 프레임의 밝기차이와 채도를 측정하여 연기후보영역을 판별한다. 그러나 단순한 밝기 및 색체 정보만으로 화염이나 연기로 판별할 경우 오인식할 경우가 많아 화염 및 연기 후보영역에 대해 움직임을 측정한다. 각 후보영역에 대해 전형적인 움직임이 검출되면 최종적으로 화염인 경우는 활동성 정보를 이용하여 화염으로 판별하고 연기인 경우는 경계검출법을 적용하여 최종 연기 영역을 검출한다. 제안하는 방법에 대해 실제 CCTV 카메라의 영상신호에 적용한 시뮬레이션을 통해 효과적으로 화염과 연기를 동시에 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대기
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• 제20권3호
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• pp.229-238
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• 2010

The 1,000~500 hPa thickness and the $0^{\circ}C$ isotherm at 850 hPa have been used as the traditional predictors for wintertime precipitation-type forecasts. New approaches are taking on added significance as preexistence method of determination for wintertime precipitation-type exhibits more or less prevalent false alarms. Moreover thicknesses and thermodynamic profiles from ordinary upper-air observation were not adequate to monitor the atmospheric structure. In this regard, Microwave radiometric profiler microwave radiometer is useful in wintertime precipitation-type forecasts because radiometric measurements provide soundings at high temporal resolution. In this study, the determination and the predictability of wintertime precipitation-type were examined by using the calculated thicknesses, temperature of 850 hPa (T850) from a microwave radiometer, and surface observation at National Center for Intensive Observation of severe weather (NCIO) located at Haenam, Korea. The critical values for traditional predictors (thickness of 1000~500 hPa and T850) were evaluated and adjusted to Haenam region because snow rarely occurred with a 1000-500 hPa thickness > 5,300 m and T850 > $-10^{\circ}C$. Three thicknesses (e.g., 1,000~850, 1000~700, and 850~700 hPa thickness), T850, surface air temperature, and wet-bulb temperature were also evaluated as the additional predictors. A simple nomogram and a flow chart were finally designed to determine the wintertime precipitation-type using the microwave radiometer. The skill scores for the predictability of precipitation-type determination are considerably improved and the predictors showed the temporal variations in 12 hours before precipitation. We can monitor the hit and run snowfall in winter successful by realtime watch of the predictors, especially in commutes of big cities.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1003-1010
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭을 위한 기존 기법의 인덱스 검색에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀀스 매칭의 인덱스 검색 문제를 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 윈도우-조인의 빠른 처리를 위하여 제안된 기법에서는 서브시퀀스 매칭을 시작할 때 질의 시퀀스를 위한 R＊-트리를 주기억장치 내에 구성한다. 또한, 제안된 기법은 데이터 시퀀스들을 위한 디스크 상의 R＊-트리와 질의 시퀀스를 위한 주기억장치 상의 R＊-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 포함한다. 이 알고리즘은 데이터 시퀀스들을 위한 R＊-트리 페이지들을 인덱스 단계의 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스하므로 디스크 액세스 측면에서 최적의 기법임이 증명된다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 규명한다.