• 대한공간정보학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.77-85
• /
• 2002

본 연구는 도해법을 이용하여 지형공간정보체계(GIS)에 사용되는 도로시설물의 공간정보와 속성정보를 획득하는 방법에 관한 연구이다. 지상사진은 사진기의 정확한 위치선정과 대상물에 대한 방향의 전환 및 반복적인 촬영이 용이하여 도로시설물 정보취득에 많은 활용가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 도로시설물에 대한 신속한 정보취득을 요하는 경우나, 비교적 높은 정확도를 요하지 않는 경우를 상정하여 단사진 영상을 위주로 해석하였으며, 엄밀한 사진측량에 의한 공간정보의 취득이 불가능한 경우에 활용할 수 있는 기법을 개발하고자 하였다. 본 연구의 결과 도로시설물의 평면도 작성과 제원 등 공간정보와 속성정보를 효과적으로 추출할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.912-920
• /
• 2012

In this paper, we propose a new and cost-effective RCP (Rapid Control Prototyping) system based on Matlab/Simulink and a DAQ (Data Acquisition) unit with the high speed USB communication interface. The proposed RCP system has a feature that a computer on which Simulink is running acts as a realtime controller and a DAQ unit performs data acquisition, transmission of the data to and from a computer, and the application of control data received from the computer. For its implementation, we develop 10 communication blocks each of which is constructed by using S-function. In order to increase the data communication speed and thus to reduce the sampling period of the overall control system, we propose to use a batch transfer strategy through the USB interface. The proposed RCP system has several advantages over existing methods such as good maintainability, portability due to the USB interface, low cost, and no necessity for C-code generation even though it can only be applied to control systems with moderate sampling rates. It is expected that the proposed RCP system can be useful in teaching control-related topics to undergraduate and graduate students.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권12호
• /
• pp.191-199
• /
• 2023

본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제31권5호
• /
• pp.552-559
• /
• 2011

전자기유도(electromagnetic induction) 현상을 이용한 비파괴진단기법으로서 최근까지 와전류탐상기법, 교류장측정기법, 자속누설검사기법, 그리고 원격장검사기법 등이 개발되어 활용되고 있다. 이 기법 중 와전류탐상기법은 오늘날 발전설비, 화학, 조선 및 군수설비 등의 열교환기 전열관 비파괴검사에 널리 적용되고 있다. 와전류탐상검사 시스템의 구성은 기능별로 와전류신호 합성 모듈, 아날로그 모듈, 디지털 신호처리를 위한 아날로그-디지털 변환 모듈, 전원공급장치 및 신호취득 평가 프로그램 등으로 구성되며, 선행 연구(I)에서는 다중채널방식의 와전류탐상검사 시스템의 구성 요소 중 1차로 와전류신호 합성 모듈, 아날로그 모듈을 설계 개발하였으며, 2차로 와전류 신호 취득 평가 프로그램을 개발하였다. 2차 연구에서 개발한 와전류 신호취득 평가 프로그램의 운영체제는 "Windows 7"로서 국내 사용자를 위해 최적화 하였으며, 주요 특징은 검사자가 "setup wizard"를 이용하여 검사에 필요한 검사 조건 및 변수를 용이하게 설정하고 이를 이용하여 신호취득 및 평가를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 개발된 와전류신호 수집 및 평가 프로그램의 구성과 각 기능을 설명하고자 한다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.557-575
• /
• 2010

이 연구는 현재 중 고등학교에서 적용하고 있는 교수 모형을 선택할 때 그 준거로 활용할 수 있는 교수 모형의 특성과 목적을 제시하고자 수행하였다. 교수 모형의 특성과 목적은 수업 모형과 교수 모형에 관한 문헌을 분석하고, 그 결과를 근거로 정리해 제시하였다. 이 연구에서는 지금까지 제시된 수업 모형을 교수 모형에 포함시키고, 교수 모형을 전통적 모형, 과도기적 모형, 현대적 모형으로 분류하고, 현대적 모형을 다시 그 대상에 따라 개념변화 모형과 순환학습 모형으로 구분하였다. 이 논문에서 제시한 네 가지 교수모형의 특성과 목적을 요약하면 다음과 같다. $\cdot$ 전통적 모형: 강의를 통한 과학지식의 교수, 발견법을 통한 과학지식의 습득, 탐구중심 교수-학습 과정을 통한 과학적 탐구 과정 기능의 습득 및 과학적 방법과 탐구 방법을 적용한 문제해결 $\cdot$ 과도기적 모형: 시범실험, 발견법, 탐구적 접근법 을 통한 탐구 과정 기능의 습득, 과학지식의 습득과 분화 및 발달 $\cdot$ 현대적 모형 - 개념변화 모형: 탐구중심 접근법을 통한 과학지식의 분화, 과학개념에 의한 과학 대체 개념의 교환 - 순환학습 모형: 발견 및 탐구를 통한 개념의 분화 및 대체 개념의 교환, 과학적 탐구 과정 기능의 습득 이와 같은 과학 교수 모형의 영역별 특성과 목적은 교수-학습의 목표와 주제에 적절한 교수 모형의 범주를 확인할 때 적용할 수 있다. 과학 교수-학습 현장에서 실제로 적용할 교수 모형을 선정할 때는, 교수할 주제 및 내용과 그 목표에 적절한 영역별 교수 모형의 특성과 목적을 확인한 다음, 그 영역에서 적절한 교수모형을 선정하는 것이 바람직하다. 이 논문에는 실제의 교수 모형을 선정할 때 적용할 수 있는 준거가 각 교수 모형의 특성과 목적의 형태로 기술되어 있다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권9호
• /
• pp.666-673
• /
• 2014

본 논문에서는 비제약적 얼굴 데이터 베이스를 위한 확장성 있는 얼굴 인식 방법을 연구하고, 간단한 실험 결과를 소개한다. 기존의 얼굴 인식 연구들은 주로 조명, 얼굴 각도, 표정, 배경 등 제약이 있는 환경에서의 정확도 향상에 초점을 맞추고 있어서 비제약적 얼굴 데이터 베이스에 사용하기에 적합하지 않다. 제안하는 얼굴인식 방법은 비제약적 얼굴 인식을 위한 특징 추출 알고리즘으로, 먼저 지역적 특징이 존재하는 눈, 코, 입과 같이 얼굴의 중요한 특징을 나타내는 영역을 분리한다. 각 얼굴 주요 위치는 고차원의 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램(Multi-scale LBP histogram) 특징 벡터로 기술된다. 단일 얼굴 주요 위치에 해당하는 다중 스케일 국부 이진패턴 히스토그램 특징 벡터는 주성분 분석법(PCA: Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 차원 축소 과정을 통해 저차원 얼굴 특징 벡터를 생성한다. 저차원 얼굴 특징 벡터는 랭크 획득과 Precision at k(p@k) 성능 평가 방법을 이용하여 제안한 알고리즘의 얼굴 인식 성능을 검증한다. 본 연구는 FERET, LFW 및 PubFig83 데이터 베이스를 이용하여 얼굴 인식 실험을 수행하였으며, 제안한 알고리즘을 이용한 얼굴 인식 방법이 기존의 방법보다 향상된 인식성능을 보였다.

• ETRI Journal
• /
• 제35권5호
• /
• pp.869-879
• /
• 2013

This study is related to the acquisition of physiological signals of human emotions and the recognition of human emotions using such physiological signals. To acquire physiological signals, seven emotions are evoked through stimuli. Regarding the induced emotions, the results of skin temperature, photoplethysmography, electrodermal activity, and an electrocardiogram are recorded and analyzed as physiological signals. The suitability and effectiveness of the stimuli are evaluated by the subjects themselves. To address the problem of the emotions not being recognized, we introduce a methodology for a recognizer using prototype-based learning and particle swarm optimization (PSO). The design involves two main phases: i) PSO selects the P% of the patterns to be treated as prototypes of the seven emotions; ii) PSO is instrumental in the formation of the core set of features. The experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space can be accomplished, and the recognizer formed in this manner is characterized by high recognition accuracy for the seven emotions using physiological signals.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제16권2호
• /
• pp.131-139
• /
• 2016

Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권3호
• /
• pp.1595-1613
• /
• 2017

The IR camera and laser-based IR projector provide an effective solution for real-time collection of moving targets in RGB-D videos. Different from the traditional RGB videos, the captured depth videos are not affected by the illumination variation. In this paper, we propose a novel feature extraction framework to describe human activities based on the above optical video capturing method, namely spatial-temporal texture features for 3D human activity recognition. Spatial-temporal texture feature with depth information is insensitive to illumination and occlusions, and efficient for fine-motion description. The framework of our proposed algorithm begins with video acquisition based on laser projection, video preprocessing with visual background extraction and obtains spatial-temporal key images. Then, the texture features encoded from key images are used to generate discriminative features for human activity information. The experimental results based on the different databases and practical scenarios demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm for the large-scale data sets.

• 한국음향학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.20-25
• /
• 2000

본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.