• 대한토목학회논문집
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• 제29권5D호
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• pp.635-644
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• 2009

외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.244-247
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• 2022

본 논문에서는 고속 이동환경에서 강건성을 향상시킬 수 있는 OTFS(orthogonal time frequency space) 시스템에서 주파수 및 시간영역에서의 선형 MMSE(minimum mean squared error) 필터를 이용한 디코딩 알고리즘과 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 알고리즘의 성능을 비교한다. 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘은 잡음 증폭을 억제함으로써 비트 오류율 성능을 개선할 수 있다. 전산 실험 결과를 통해 주파수 영역에서 MMSE 필터를 이용한 디코딩 알고리즘은 수신기의 이동 속도가 높아짐에 따라 성능 열화가 발생하는 것을 확인할 수 있고, 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 방법은 120km/h 속도와 500km/h 속도를 가지는 채널 환경에 대해 주파수 영역 및 시간 영역에서의 MMSE 필터 디코딩 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1351-1355
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• 2016

매년 증가하는 CCTV와 이를 효율적으로 관제하기 위한 지능형 영상 시스템에 대한 수요가 계속적으로 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 기존 영상분석엔진은 구동을 위해 매우 높은 사양을 요구할 뿐만 아니라 정확한 탐지율도 담보하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가벼운 영상 분석기법을 적용해 이동 객체의 위치, 크기, 영상 내 존재 시간과 같은 기본적인 메타를 생성하고 이에 대한 데이터 분석을 통해 관심 객체를 찾아내는 연구를 수행하였다. 그 결과, 가벼운 영상분석 알고리즘 결과의 심층적인 데이터 분석을 통해 가벼운 알고리즘이 수반하는 상당량의 노이즈를 제거하고 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 지능형 기반 능동적 관제시스템 개발에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.344-346
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• 2018

현대 산업사회가 발달함에 따라 대기오염이 사회적 문제로 대두되고 있다. 특히 미세먼지에 대한 관심이 높아지고 있고 미세먼지를 측정하기 위해 여러 종류의 센서가 사용되고 있다. 이 중 가장 보편적으로 사용되는 적외선 미세먼지 센서는 적외선 송, 수신기를 통해 빛의 회절을 탐지하여 공기 중의 먼지에 의해 반사되는 빛을 감지하는 방식으로 동작한다. 하지만 이런 방식은 계측 시 잡음으로 인한 편차가 발생하여 정확한 데이터 분석이 어려운 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 FIR(Finite Impulse Response) 필터의 저역통과필터 알고리즘을 적용하여 구현하였다.

• 대기
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• 제22권2호
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• pp.137-147
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• 2012

The technique of Brightness Temperature Difference (BTD) between 11 and $12{\mu}m$ separates yellow sand dust from clouds according to the difference in absorptive characteristics between the channels. However, this method causes consistent false alarms in many cases, especially over the desert. In order to reduce these false alarms, we should eliminate the background noise originated from surface. We adopted the Background BTD (BBTD), which stands for surface characteristics on clear sky condition without any dust or cloud. We took an average of brightness temperatures of 11 and $12{\mu}m$ channels during the previous 15 days from a target date and then calculated BTD of averaged ones to obtain decontaminated pixels from dust. After defining the BBTD, we subtracted this index from BTD for the Yellow Sand Index (YSI). In the previous study, this method was already verified using the geostationary satellite, MTSAT. In this study, we applied this to the polar orbiting satellite, MODIS, to detect yellow sand dust over Northeast Asia. Products of yellow sand dust from OMI and MTSAT were used to verify MODIS YSI. The coefficient of determination between MODIS YSI and MTSAT YSI was 0.61, and MODIS YSI and OMI AI was also 0.61. As a result of comparing two products, significantly enhanced signals of dust aerosols were detected by removing the false alarms over the desert. Furthermore, the discontinuity between land and ocean on BTD was removed. This was even effective on the case of fall. This study illustrates that the proposed algorithm can provide the reliable distribution of dust aerosols over the desert even at night.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.20-29
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• 1991

기존의 선형 예측법에 의한 음성 분석의 기본적인 가정은 전극점 성도 필터의 입력은 백색 신호라는 것이다. 그러나, 주기성 입력 신호의 경우 피치 바이오스 오차가 기존 선형 예측 계수에 개입된다. 만일 여기 신호의 추정값을 이용할 수 있다면 멀티 펄스에 의한 선형 예측 분석으로 이러한 바이어스를 제거할 수 있다. 기존의 선형 예측 분석에서의 예측 오차는 멀티 펄스 여기 신호열과 불규칙 잡음 신호열의합으로 나타내어질 수 있으므로 선형 예측 오차로부터 멀티 펄스 신호열을 찾아내는 것은 고전적인 검출 및 추정의 문제로 생각될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 LRT 를 이용하여 예측오차로부터 멀티 펄스 신호의 위치와 크기를 찾아낸 다음 이 신호열로부터 피치 바이어스가 제거된 선형 예측 계수를 구하는 알고리즘을 제안한다. 매번 적응된 임계값을 적용하여 반복 수행을 함으로써 성능향상을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.23-31
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• 2000

본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 bluning 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 통시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정화한 형태 추출이 가능하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1904-1926
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• 2016

Iris recognition for biometric personnel identification has gained much interest owing to the increasing concern with security today. The image quality plays a major role in the performance of iris recognition systems. When capturing an iris image under uncontrolled conditions and dealing with non-cooperative people, the chance of getting non-ideal images is very high owing to poor focus, off-angle, noise, motion blur, occlusion of eyelashes and eyelids, and wearing glasses. In order to improve the accuracy of iris recognition while dealing with non-ideal iris images, we propose a novel algorithm that improves the quality of degraded iris images. First, the iris image is localized properly to obtain accurate iris boundary detection, and then the iris image is normalized to obtain a fixed size. Second, the valid region (iris region) is extracted from the segmented iris image to obtain only the iris region. Third, to get a well-distributed texture image, bilinear interpolation is used on the segmented valid iris gray image. Using contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) enhances the low contrast of the resulting interpolated image. The results of CLAHE are further improved by stretching the maximum and minimum values to 0-255 by using histogram-stretching technique. The gray texture information is extracted by 1D Gabor filters while the Hamming distance technique is chosen as a metric for recognition. The NICE-II training dataset taken from UBRIS.v2 was used for the experiment. Results of the proposed method outperformed other methods in terms of equal error rate (EER).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1725-1730
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• 2017

가속도 센서와 자이로스코프 센서는 반복운동 검출을 위해 사용하는 대표적인 센서로써 다양한 운동 성분을 분석하는데 활용되어 왔다. 하지만 이 두 센서는 잡음 민감성과 오차가 누적되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 하드웨어적인 문제점을 극복하기 위해, 두 센서를 함께 사용하려는 시도가 있어왔고, 상보필터는 가속도 센서와 자이로스코프 센서의 단점은 최소화하고 장점을 극대화함으로써 두 센서가 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 상보필터에 신경망을 도입함으로써 상보필터로 처리할 수 없는 여러 변수를 사전에 학습을 통하여 생성한 망을 이용해서 처리하는 개선된 방법을 소개한다. 신경망은 다양한 경우의 수를 미리 학습하여 예측하지 못한 환경 혹은 상황에도 정확한 측정이 가능한 알고리듬이다. 제안한 방법은 반복운동을 처음, 중간, 끝 세 개의 영역으로 분류하여 신경망을 적용한다. 그 결과 영역별 인식률은 96.35%, 98.77%, 96.92%이고 이를 바탕으로 측정한 정확도는 97.18%임을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2625-2632
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• 2009

최근 효율적인 유도전동기 운전은 벡터제어에 의해 고성능 산업응용 분야에 쓰이고 있으며, 전동기 회전속도를 검출하기 위해 속도센서를 모터에 부착한다. 그러나 속도센서가 있으므로 나타나는 단점인 전기적 노이즈 발생을 최소화하도록 케이블 배치를 하여야 하며, 견고성이 떨어지고, 가격이 상승하는 등 단점이 많아 속도 센서가 없는 속도센서리스 벡터제어 이론에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 타부 탐색을 이용한 유도전동기의 센서리스 벡터제어기를 연구하였다. 제안된 유도전동기 센서리스 벡터제어기는 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 타부 탐색법을 이용하여 첫 번째는 속도 추정기 초기 PI 게인 파라미터를 최적화 하는 부분이며, 두 번째 부분은 속도 제어기 PI 게인 파라미터를 최적화 시키는 부분이다. 제안된 타부 탐색법은 이웃해 영역을 찾는 방법을 삼각형 랜덤 분포를 이용하여 탐색 성능을 향상 시켰다. 제안된 방법을 유도 전동기 센서리스 벡터제어기에 적용하였고 성능을 시뮬레이션과 실험으로 검증하였다. 그 결과 부하의 변동에도 안정적으로 동작하였으며 유용성을 입증하였다.