• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.344-346
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• 2009

Cell type packaging line is more suitable for the products with various models and small quantities like mobile phone or mp3 player than conveyor type packaging line. Cell type packaging line is applicable to package various product models, but it can cause wrong product compositions and missing of items. So, automatic missing item detection system is needed. We designed an missing item detection system with a bar code reader, infrared sensors, and s digital camera. and also developed the programs for sensor data acquisition, image data processing, GUI, and data management.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.34-41
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• 2021

보도는 보행자의 안전하고 쾌적한 통행을 목표로 하는 시설로, 다양한 재질의 블럭으로 포장되어 있다. 현재 우리나라는 보도 포장상태에 대한 정량적인 조사 방법이 부재하여 효율적인 조사 방법의 개발이 필요한 실정이다. 최근 드론은 다양한 분야에서 효율적인 조사 도구로 활용되고 있으나, 보도의 포장상태를 조사한 사례는 제한적인 실정이다. 본 연구는 드론을 이용한 보도블럭 파손 탐지 방법 개발을 위한 초기 연구로써 보도블럭의 탈락에 국한하여 탐지 가능성을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 보도블럭을 인위적으로 제거하여 탈락을 상황을 모의하였고, 드론을 이용하여 0.7 cm 해상도의 영상을 촬영하였다. 영상 전처리를 통해 획득된 포인트 클라우드 자료의 특성으로 보도블럭 탈락 부위에서 포인트들이 갖는 표고의 분산이 높게 나타났다. 이러한 특성을 이용하여 보도 영역에 해당하는 격자에 포함되는 포인트들의 표고에 대한 분산에 4가지 임계치를 적용하여 보도블럭 탈락 부위를 탐지하는 실험을 진행하였다. 그 결과 정탐지율 70-80 %, 누락오차 20-30 %, 추가오차 2 % 이하의 탐지정확도를 획득하여 보도블럭 탈락의 탐지 가능성이 높은 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 제한적인 환경에서 모의된 보도블럭 탈락을 대상으로 하였으므로 향후 실제 환경을 고려한 추가 연구를 통해 효율적이고 정량적인 보도블럭 파손 탐지 방법이 개발될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권4호
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• pp.242-247
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• 2018

The data of K-Water waterworks is collected from various sensors and used as basic data for the operation and analysis of various devices. In this way, the importance of the sensor data is very high, but it contains misleading data due to the characteristics of the sensor in the external environment. However, the cleansing method for the missing data is concentrated on the prediction of the missing data, so the research on the detection and prediction method of the missing data is poor. This is a study to detect wrong data by converting collected data into quintiles and patterning them. It is confirmed that the accuracy of detecting false data intentionally generated from real data is higher than that of the conventional method in all cases. Future research we will prove the proposed system's efficiency and accuracy in various environments.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.389-396
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• 2001

압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 실험에 의한 고정 임계값을 설정하여 임계값 보다 크면 장면전환이라고 판단해왔다. 기존의 고정 임계값을 적용시켰을 때는 플래쉬나 카메라 움직임 등에 의한 오검출이 많은 문제점이 있었다. 본 논문에서는 장면 전환 검출을 위한 임계값을 동영상 특성 중, 장면전환점간격을 이용하여 임계값을 동적으로 변화시키는 방법이며, 고정 임계값을 사용하는 경우보다 오검출을 줄이는 향상된 장면전환 검출기법을 제안한다. 실험에서는 동영상 특성을 통계적으로 분석하여, 기존의 고정임계값과 제안한 동적임계값을 사용한 결과 값을 비교분석 하였다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 30%정도 오검출이 줄었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.159-170
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• 2023

실종자 수색은 많은 시간과 인력이 필요하다. 그 해결책의 일환으로 YOLO 기반 모델을 활용하여 실종자 수색 AI 시스템을 구현하였다. 객 객체 탐지 모델을 훈련하기 위해 AI-Hub에서 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)을 수집하고 모델을 학습하였다. 또한, 훈련 데이터 세트와 상이한 환경에서의 성능을 평가하기 위해 산악 환경 데이터 세트를 추가 수집하였다. 실종자 수색 AI 시스템의 최적화를 위해 모델 크기 및 하이퍼파라미터에 따른 성능평가, 과대적합 우려에 대한 추가 성능평가를 시행하였다. 성능평가 결과 YOLOv5-L 모델이 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며 데이터 증강 기법을 적용함에 따라 모델의 성능이 보다 향상되었다. 이후 웹 서비스에는 데이터 증강 기법을 적용한 YOLOv5-L 모델을 적용하여 실종자 수색의 효율성을 높였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.15-21
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• 2017

In this paper, we present a solution to the problems caused by using only text - based information as an index element when a commercialized missing person indexing system indexes missing persons registered in the database. The existing system could not be used for the missing persons inquiry because it could not formalize the image of the missing person registered together when registering the missing person. To solve these problems, we propose a method to extract the similarity of images by using OpenCV image processing and TensorFlow deep - running image processing, and to process images of missing persons to process them into meaningful information. In order to verify the indexing method used in this paper, we constructed a Web server that operates to provide the information that is most likely to be needed to users first, using the image provided in the non - regular environment of the same subject as the search element.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.177-184
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• 2021

All over the world, people are affected by many chronic diseases and medical practitioners are working hard to find out the symptoms and remedies for the diseases. Many researchers focus on the feature detection of the disease and trying to get a better health recommendation system. It is necessary to detect the features automatically to provide the most relevant solution for the disease. This research gives the framework of Health Recommendation System (HRS) for identification of relevant and non-redundant features in the dataset for prediction and recommendation of diseases. This system consists of three phases such as Pre-processing, Feature Selection and Performance evaluation. It supports for handling of missing and noisy data using the proposed Imputation of missing data and noise detection based Pre-processing algorithm (IMDNDP). The selection of features from the pre-processed dataset is performed by proposed ensemble-based feature selection using an expert's knowledge (EFS-EK). It is very difficult to detect and monitor the diseases manually and also needs the expertise in the field so that process becomes time consuming. Finally, the prediction and recommendation can be done using Support Vector Machine (SVM) and rule-based approaches.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.67-72
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• 2006

The aim of this paper is to discuss the effect of missing values in detecting differentially expressed genes in a cDNA microarray experiment in the context of a one sample problem. We conducted a cDNA micro array experiment to detect differentially expressed genes for the metastasis of colorectal cancer based on twenty patients who underwent liver resection due to liver metastasis from colorectal cancer. Total RNAs from metastatic liver tumor and adjacent normal liver tissue from a single patient were labeled with cy5 and cy3, respectively, and competitively hybridized to a cDNA microarray with 7775 human genes. We used $M=log_2(R/G)$ for the signal evaluation, where Rand G denoted the fluorescent intensities of Cy5 and Cy3 dyes, respectively. The statistical problem comprises a one sample test of testing E(M)=0 for each gene and involves multiple tests. The twenty cDNA microarray data would comprise a matrix of dimension 7775 by 20, if there were no missing values. However, missing values occur for various reasons. For each gene, the no missing proportion (NMP) was defined to be the proportion of non-missing values out of twenty. In detecting differentially expressed (DE) genes, we used the genes whose NMP is greater than or equal to 0.4 and then sequentially increased NMP by 0.1 for investigating its effect on the detection of DE genes. For each fixed NMP, we imputed the missing values with K-nearest neighbor method (K=10) and applied the nonparametric t-test of Dudoit et al. (2002), SAM by Tusher et al. (2001) and empirical Bayes procedure by $L\ddot{o}nnstedt$ and Speed (2002) to find out the effect of missing values in the final outcome. These three procedures yielded substantially agreeable result in detecting DE genes. Of these three procedures we used SAM for exploring the acceptable NMP level. The result showed that the optimum no missing proportion (NMP) found in this data set turned out to be 80%. It is more desirable to find the optimum level of NMP for each data set by applying the method described in this note, when the plot of (NMP, Number of overlapping genes) shows a turning point.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3A호
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• pp.232-239
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• 2006

본 논문에서는 Wireless PAN(WPAN)을 위하여 IEEE 802.15.3a의 표준안으로 제안된 Ultra WideBand(UWB) Multi-Band OFDM(MB-OFDM) 시스템에서의 프리앰블 모델을 분석하교, 효율적이며 향상된 성능을 제공하는 심볼 타이밍 및 반송파 주파수 오프셋 추정 알고리즘을 적용한 후 AWGN 및 UWB 채널 환경에서 모의 실험을 통하여 심볼 타이밍 오프셋 추정 성능은 Detection Probability, False Alarm Probability, Missing Probability 및 Mean Acquisition Time으로, 반송파 주파수 오프셋 추정 성능은 MSE(Mean Square Error)로 확인한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.53-59
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• 2020

본 논문은 레이더와 카메라를 이용한 스마트 조명 시스템에서 실종자 탐지를 위한 색상 검출 방안을 제안한다. 최근 레이더와 카메라가 내장된 스마트 조명 시스템이 에너지 절약과 동시에 효율적인 실종자 검색에 도움이 된다고 보고 된 바 있다. 스마트 조명 시스템에서 레이다 센서는 조명 주변에 움직임을 감지한다. 조명 주변에서 움직임이 감지되면, 조명이 작동하고 카메라는 녹화기능을 수행한다. 여기서, 스마트 조명에 녹화된 영상은 실종자를 탐색하는 데 활용한다. 특히, 녹화된 영상에서 실종된 사람이 입고 있는 옷의 색상은 실종자를 찾는 데 중요한 단서 중의 하나이다. 이러한단서인 옷의 색상을 식별하기 위한 방법으로 색상 검출을 활용한다. 또한, 색상 검출 과정에서 배경의 영향을 줄이기 위해서 대상체를 고려한 ROI(Region of interest)를 적용한다. 실험 결과에 따르면, ROI를 적용한 경우 색상 검출의 정확도는 97% 이상을 보였다.