• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.464-470
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• 2016

본 논문은 개선된 얼굴검출 알고리즘과 눈의 개폐 빈도수로부터 운전자의 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 Viola-Jones 알고리즘과 얼굴의 공간적 상관관계를 이용하여 얼굴, 눈, 코, 입을 검출한다. 여기서, 얼굴의 공간적 상관관계는 7가지 특징에 기반한 DFP(Detect Face Part)에 의해 수행된다. Caltect 얼굴 데이터베이스에 실험을 한 결과, 특히 코 영역에 대한 검출률은 기존 Viola-Jones 알고리즘과 비교하여 13.78% 증가된 검출률을 보여주고 있다. 그리고, SVM(Support Vector Machine)과 PERCLOS(Percentage Closure of Eyes)을 사용해 시간에 따른 눈 개폐상태의 누적 값으로 운전자의 졸음 판단을 분석한다. 실험결과 93.28%의 운전자 졸음판단률을 얻어 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1004-1012
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• 2007

본 논문에서는 HSI 정보와 신경 망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징영역을 이진화한 후에 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1897-1902
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• 2008

영상에 나타난 콘크리트 표면의 균열은 그 획득 과정에서 빛이나 외부환경에 의해 훼손되는 경우가 발생한다. 또한 콘크리트 표면이 고르지 않고 균열과 표면의 명암도 차이가 거의 없기 때문에 정확한 균열을 검출하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 표면 영상을 밝기에 따라 여러 영역으로 구분하기 위해 ART2 기반 양자화를 적용한다. 양자화된 영역에서 균열과 잡음의 분포를 조사하여 균열과 잡음이 같이 존재하는 영역에서는 잡음 제거 과정을 수행한 후, 균열 후보 영역을 추출하고 균열 후보 영역에서 형태학적인 정보를 이용하여 잡음을 제거하여 최종 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험 한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 콘크리트 표면의 밝은 영역에서 균열이 비교적 정확히 검출되는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권2호
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• pp.155-168
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• 1996

Speckle 잡음은 레이더 영상자료의 활용에 적지 않은 장애가 될 수 있으며, 따라서 이 문제를 해결하기 위한 노력이 꾸준히 진행되어 왔다. 최근 몇 년 동안 레이더 영상센서를 탑재한 인공 위성들이 발사되었고 그 어느 때보다 이 자료의 활용에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 연구의 목적은 레이더영상의 speckle 억제를 위한 기본적 개념의 이해와 아울러 기존에 발표된 여러 가지의 speckle 필터의 효과를 비교하고자 한다. 1995년 RADARSAT위성에서 얻어진 수도권 지역의 SAR 영상자료에서 표면상태가 다양한 피복형을 포함하는 두 곳의 연구지역을 선정하였다. 영상의 잡음제거에 널리 사용되어 온 평균필터와 증앙값필터와 함께, 레이더 speckle모델을 기초로 개발된 시그마필터, 국소통계치필터, 그리고 자기상관필터 등 총 5개의 필터가 사용되었다. 필터링 결과는 smoothing효과와 경계선유지효과에 중점을 두어 비교되었다. 전체적으로 speckle모델을 기초로 개발된 국소통계치필터와 자기상관필터가 다른 필터에 비하여 다른 피복형간의 경계를 흐리지 않고 speckle을 억제하여 영상의 균질감(smoothing) 효과가 우수하게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.159-169
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• 2003

본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2019

This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.55-67
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• 1995

원거리 지점간의 정보 전송을 위한 통신 시스템은 반도체 기술과 컴퓨터 기술의 발전으로 아날로그에서 디지탈 방식으로 변환되어 기존의 음성에서 데이타, 동 영상등 비음성급 데이타의 고속 전송이 가능하게 되었다. 디지탈 방식으로 변환되므로써 잡음의 영향, 저가격화를 이룰 수 있는 반면 전송 대역폭이 넓어지는 문제점이 있다. 특히 무선 전송의 경우 전송 과정에서 발생하는 페이딩은 전송 대역폭에 비례하므로 고속, 광대역의 통신 시스템에서는 이의 영향이 커지므로 새로운 대책이 필요하다. 디지탈 통신 시스템을 설계하는 경우 송신 전력, 변/복조 방식, 전송 속도, 비트 오율 특성을 결정하기 위해서는 전송 과정에서 발생되는 현상등을 반드시 고려하여야 되는데 본 논문은 채널에서 일어나는 페이딩 영향을 컴퓨터 모델로 표현하기 위한 채널 시뮬레이터의 구성과 송신 신호와 수신 신호를 이용하여 무선 채널의 필터 모델링에 관한 것으로 모델링된 필터 특성의 역수를 취하므로써 채널에서 발생되는 찌그러짐과 부호간 간섭 현상을 감소하여 설계하고자 하는 통신 시스템의 성능을 개선할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.11-19
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• 2013

본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.793-799
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• 2018

CCD카메라는 방사선에 쉽게 열화되어 고방사선구역에서는 촬상관을 이용한 일체화된 카메라가 사용되고 있다. 이를 방사선에 강한 전자부품을 사용한 카메라헤드부와 방사선에 약한 TR, IC등을 사용한 원격제어부로 분리제작한 내 방사선 카메라시스템을 구현하였다. 실험결과 전자부품 중 가장 먼저 손상된 것은 수평 및 수직 동기 발생 IC이었으며 $2{\times}10^5{\sim}10^6rad$의 방사선이 누적되면 정상적인 기능이 상실됨을 확인하였다. 또한 원격화를 위한 신호전송 케이블은 입출력 버퍼회로를 부가하고 쉴드와 케이블의 폐루프면적을 감소시켜 신호 손실보정 및 노이즈를 제거하였다. 따라서 전체의 시스템을 교체하는 것이 아니라 카메라 헤드부분만을 교체하여 사용할 수 있으므로 실용적이며 관리 유지비용이 많이 절감 될 것으로 기대된다.