• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-120
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• 2017

In this paper, we present a night-time vehicle detection method using CNN (Convolutional Neural Network) classification. The camera based night-time vehicle detection plays an important role on various advanced driver assistance systems (ADAS) such as automatic head-lamp control system. The method consists mainly of thresholding, labeling and classification steps. The classification step is implemented by existing CIFAR-10 model CNN. Through the simulations tested on real road video, we show that CNN classification is a good alternative for night-time vehicle detection.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.601-602
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• 2011

본 논문에서는 터널 내 유고 상황에서 심각한 사고의 원인이 되는 정지 차량, 역주행 차량 인식을 위한 전조등, 후미등 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 차량등 컬러 정보의 실험적 분석을 통하여 효과적으로 정차 및 역주행 차량을 검출하도록 하였다. 모의 실험 결과는 HD (High Definition) 터널 비디오 영상에 대하여 정지 차량 검출율이 95% 이상이고 역주행 차량 검출율이 96% 이상임을 보여준다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제31권4호
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• pp.610-620
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• 2021

There has been increasing interest in the head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) that is caused by high-risk human papillomavirus (HR-HPV) and has posed a significant challenge to Otolaryngologists. A rapid, sensitive, and reliable method is required for the detection of HR-HPV in clinical specimens to prevent and treat HPV-induced diseases. In this study, a multiple cross-linking spiral amplification (MCLSA) assay was developed for the visual detection of HPV-16. In the MCLSA assay, samples were incubated under optimized conditions at 62℃ for 45 min, and after mixing with the SYBR Green I (SGI) dye, the positive amplicons showed bright green fluorescence while the negative amplicons exhibited no obvious change. The specificity test revealed that the developed MCLSA technique had high specificity and could effectively distinguish all five HPV-16 strains from other pathogenic microorganisms. In terms of analytical sensitivity, the limit of detection (LoD) of MCLSA assay was approximately 5.4 × 101 copies/tube, which was 10-fold more sensitive than loop-mediated isothermal amplification (LAMP) and RT-PCR. The detection results of laryngeal cancer specimens collected from 46 patients with suspected HPV infection in the Liaoning region demonstrated that the positive detection rates of MCLSA and hybridized capture 2 kit were 32.61% (15/46). The true positive rate of the MCLSA assay was higher than that of RT-PCR (100% vs. 93.33%) and LAMP (100% vs. 86.67%). Therefore, the MCLSA assay developed in the present study could be a potentially useful tool for the point-of-care (PoC) diagnosis of HR-HPV, especially in resource-limited countries.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.311-317
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• 2011

The blind spot is an area where drivers visibility does not reach. When drivers change a lane to adjacent lane, they need to give an attention because of the blind spot. If drivers try to change lane without notice of vehicle approaching in the blind spot, it causes a reason to have a car accident. This paper proposes a night-time blind spot vehicle detection using cameras. At nighttime, head-lights are used as characteristics to detect vehicles. Candidates of headlight are selected by high luminance feature and then shape filter and kalman filter are employed to remove other noisy blobs having similar luminance to head-lights. In addition, vehicle position is estimated from detected head-light, using virtual center line represented by approximated the first order linear equation. Experiments show that proposed method has relatively high detection porformance in clear weather independent to the road types, but has not sufficient performance in rainy weather because of various ground reflectors.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.27-35
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• 2002

지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제22권2호
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• pp.106-112
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• 2015

목적: 장기간의 항생제 치료는 중이염 어린이 환자의 중이액으로부터 원인균이 배양되는 것을 방해한다. 본 연구는 배양 음성 중이액으로부터 분자적 진단에 의한 신속한 균 검출 가능성 여부를 확인하고자 하였다. 방법: 폐구균 lytA 유전자를 표적으로 하는 PCR과 LAMP로 민감도와 특이도를 비교 결정하고, 임상중이액에서의 폐구균 검출에 적용하였다. 결과: PCR 기법에 의한 폐구균 검출 최소한계는 약 $10^4$ 집락형성단위(CFU)이고, LAMP의 검출 최소한계는 10 CFU에서 결정되었다. 한편 두 가지 검사법 모두 Haemophilus influenzae 와 Moraxella catarrhalis 에 대해 $10^6$ CFU 이상에서도 DNA를 증폭하지 않았다. 22개의 배양음성 중이액 중에서 12개 검체가 LAMP-양성(54.5%, 12/22)으로 확인되었고, 이들 12개 LAMP-양성 검체 중, 3개의 검체만이 PCR-양성으로 확인되었다(25%, 3/12). 본 연구의 결과는 LAMP 기법의 폐구균 검출 해상력이 PCR 기법에 비교하여 4배 이상 높음을 보여준다(P<0.01). 결론: lytA -특이 LAMP 기법은, 중이액 내의 타 병원균과는 교차반응 없이 10 CFU 폐구균의 DNA를 검출할 수 있는 고해상 기술로서, 중이액 폐구균 검출 및 폐구균 백신의 보급에 따른 백신 효과 평가에 적용이 기대된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.8-15
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• 2011

This paper presents an effective method for detecting vehicles in front of the camera-assisted car during nighttime driving. The proposed method detects vehicles based on detecting vehicle headlights and taillights using techniques of image segmentation and clustering. First, in order to effectively extract spotlight of interest, a pre-signal-processing process based on camera lens filter and labeling method is applied on road-scene images. Second, to spatial clustering vehicle of detecting lamps, a grouping process use light tracking method and locating vehicle lighting patterns. For simulation, we are implemented through Da-vinci 7437 DSP board with visible light mono-camera and tested it in urban and rural roads. Through the test, classification performances are above 89% of precision rate and 94% of recall rate evaluated on real-time environment.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.325-333
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• 2015

Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1443-1449
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• 2013

전방 차량의 자동검출은 충돌회피, 자동운행제어 그리고 자동 헤드램프 조정 등의 고급 운전지원시스템의 통합 요소이다. 주야간 상관없이 전방 차량 자동 검출과 운행 상태를 인지하는데 있어 후미등은 중요한 역할한다. 그런데, 많은 운전자들이 차량의 후미등 상태를 알지 못하고 운행하는 경우가 많다. 따라서, 후미등에 이상이 있는 차량에 대하여 자동으로 후미등 이상 상태를 알려주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리 및 인식기술을 기반으로 차량의 후미등 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 톨게이트 등으로 진입하는 차량을 검출하기 위하여 배경추정기법, 옵티컬 플로우(optical flow) 그리고 Euclidean 척도를 이용한다. Lab 색좌표에서 집중 맵(saliency map)을 적용하여 차량에서 후미등 영역을 검출하고 상태를 판정한다. 고속도로 톨게이트 영상을 이용하여 후미등 상태인식 실험을 하고, 제안하는 방법이 운전자에게 후미등 상태 전달하는데 활용할 수 있음을 보인다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.297-305
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• 2015

AFLS (Adaptive front lighting System) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system for controlling head-lamp has to be tightly designed by considering safety requirement of hardware-dependent software, which is embedded in automotive ECU(Electronic Control Unit) hardware under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with newly-designed symmetric angle sensor compensator, which is integrated with ECU-based adaptive front light system. The proposed system, on which additional backup hardware and emergency control algorithm are integrated, effectively detects abnormal situation and restore safe status of controlling the light-angle in AFLS operations by comparing result in symmetric angle sensor. The controlled angle value is traced into internal memory in runtime and will be continuously compared with the pre-defined lookup table (LUT) with symmetric angle value, which is used in normal operation. The watch-dog concept, which is based on using angle sensor and control-value tracer, enables quick response to restore safe light-controlling state by performing the backup sequence in emergency situation.