• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.335-337
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• 2021

최근 드론의 용도는 취미, 공연, 농업, 안전, 군사, 연구, 물자수송 등 다양한 분야와 목적으로 활용되고 있다. 더불어 드론의 불법적 활용으로 인한 안전 및 법적 문제 또한 빈번히 발생하고 있어, 이런 문제들을 예방하기 위한 드론의 탐지 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 카메라로 촬영된 영상에서 조류와 같은 다른 객체와 구별하여 드론을 탐지하는 기술과 상공에서 바라본 객체들을 탐지하는 기술을 구현한다. 제안 방법은 딥러닝 기반의 YOLOv4를 사용하였다. UAV_123 데이터세트로 학습한 실험 결과, mAP는 85%, Recall은 85%, Precision은 81%의 정확도를 보였다. 제안 방법은 인명 구조, 배송, 건축 뿐만 아니라 안티 드론 시장에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.327-328
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• 2020

본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.536-539
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• 2023

딥러닝 기술은 더 많은 분야와 과제에 적용되기 위해서 네트워크는 더 복잡하고 거대한 형태로 발전해왔다. YOLOv7-tiny과 같은 객체탐지 네트워크는 다양한 객체와 환경에서 활용하기 위해 COCO 데이터 세트를 대상으로 발전해왔다. 그러나 본 논문에서 적용할 모델은 임베디드 보드 환경에서 실시간으로 1개의 Class를 대상으로 객체를 탐지하는 네트워크 모델이 찾고자 프루닝을 적용하였다. 모델의 프루닝을 할 필터를 찾기 위해 본 논문에서는 클러스터링을 통한 필터 프루닝 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용했을 때 기준 모델보다 정확도가 7.6% 감소하였으나, 파라미터가 1% 미만으로 남고, 속도는 2.1배 증가함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.1122-1140
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• 2024

The importance of indoor positioning has grown in numerous application areas such as emergency response, logistics, and industrial automation. In ships, indoor positioning is also needed to provide services to passengers on board. Due to the complex structure and dynamic nature of ship environments, conventional positioning techniques have limitations in providing accurate positions. Compared to other indoor positioning technologies, Bluetooth 5.1-based indoor positioning technology is highly suitable for ship environments. Bluetooth 5.1 attains centimeter-level positioning accuracy by collecting In-phase and Quadrature (IQ) samples from wireless signals. However, distorted IQ samples can lead to significant errors in the final estimated position. Therefore, we propose an indoor positioning method for ships that utilizes a Deep Neural Network (DNN) combined with IQ fingerprint maps to overcome the challenges associated with accurate location detection within the ship. The results indicate that the accuracy of our proposed method can reach up to 97.76%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.1238-1241
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• 2007

웹 게시판 서비스에서의 비정상행위 탐지 및 블러킹 방안 제시는 서비스를 제공하는 주체에게는 대량의 광고성 게시글로부터 안정적 서비스 운영이 가능하게끔 하고, 서비스를 이용하는 사용자에게는 원하지 않는 게시글로부터 블러킹 방안을 제공 받아 깨끗한 웹 게시판 서비스를 가능한 방안으로 인터넷 환경이 제공되면서 필터링 기술 발전 수준이 가장 높은 스팸 메일 필터링 기술을 응용하여 웹 게시판 서비스에 적용하여 필터링 효과 수준을 측정하고 다른 웹 서비스 등에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제21권1호
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• pp.33-39
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• 2009

목 적: 온보드 영상장치(OBI) 및 콘빔 CT (CBCT)를 이용하면 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료(SIMULATION) 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. Detected offsets은 실제로 적용된 인체팬톰(Rando phantom) 위치의 오차와 비교되어 진다. 이후, 인체 팬톰은 detected 오차에 근거하여 couch를 움직여 위치선정 되었다. 또한 인체팬톰 위치 결정의 실측값과 이론값 오차값들을 비교하였으며, OBI를 사용하고 있는 KV X선영상의 2D와 CBCT의 3D 타켓 위치 정확성 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 신체 내부 구조가 모사된 팬톰(The Rando Phantom, Alderson Resarch Laboratories Inc. Stamford. CT, USA)을 사용하여 실제방사선 치료와 동일한 과정을 따라 모의치료(SIMULATION) 및 치료계획(RTP)을 시행한 후 치료 데이블 위에 인체 팬톰을 셋업한다. 정확히 위치가 재현된다고 가정되는 인체팬톰에 대해 3가지 방법으로 실험을 했는데 X, Y, Z축의 변화에 따라 셋업 오차를 측정했고 각각의 실험은 10회씩 반복되어 오차의 표준 편차를 구했다. DigiPas DWL-80G는 기울기의 각을 결정하기 위해 사용하였으며, 2D/2D 및 3D/3D정합의 실측치와 측정치를 비교 분석 하였다. 결 과: 온보드 영상장치로 획득한 정면 및 측면 kv x선 영상과 모의치료시 디지털 재구성 기준영상과의 2차원/2차원 정합시, 팬톰의 X, Y, Z 편차 평균값은 lat 0.12 cm, long -0.66 cm, vert 0.07 cm이며, 각도의 변화를 주었을 때 편차의 평균값은 lat -0.5 cm, long -0.3 cm, 팬톰의 몸을 약간 튼 상태에서의 편차 평균값은 각각 lat -0.5 cm, long 0.2 cm, vert -0.6 cm으로 나타났다. 또한 콘빔CT로 획득한 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 비교하는 3차원/3차원 정합에서 팬톰의 3가지 방법에서 편차의 평균 detection error와 표준편차는 lateral $0.5{\pm}0.4\;mm$, longitudinal $0.8{\pm}0.5\;mm$, vertical $0.4{\pm}0.3\;mm$로 각각 0-10 mm의 범위이다. Residual error에 해당되는 positioning couch shift 변수는 $0.6{\pm}0.3\;mm$, $0.5{\pm}0.3\;mm$, $0.3{\pm}0.1\;mm$이다. 20-50 mm까지 longitudinal shift에 의한 평균 detection error는 각각 lateral $0.4{\pm}0.2\;mm$, longitudinal $0.3{\pm}0.2\;mm$, vertical $0.3{\pm}0.3\;mm$이다. Residual error는 $0.6{\pm}0.3\;mm$, $0.6{\pm}0.2\;mm$, $0.4{\pm}0.1\;mm$이다. Detection error는 모두 0.0~0.6 mm 범위이다. Residual error는 0.3~0.9 mm 범위로 나타났다. 결 론: 온보드 영상장치(OBI) 및 콘빔 CT (CBCT)를 이용하여 표적위치의 정확성을 평가하였다. 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료(SIMULATION) 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. 그러므로 OBI 및 CBCT를 이용한 2D/2D 및 3D/3D 정합은 모의 치료 시와 환자 치료 시 정확한 정합을 함으로써 error를 최소화 할 것으로 평가된다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권21호
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• pp.9101-9105
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• 2014

Background: The purpose of this study was to compare the accuracy and effectiveness of automated breast volume scanning (ABVS) and hand-held ultrasound (HHUS) in the detection of breast cancer in a large population group with a long-term follow-up, and to investigate whether different ultrasound systems may influence the estimation of cancer detection. Materials and Methods: Institutional review board approval was obtained for this retrospective study, and informed consent was waived. From September 2010 to August 2011, a total of 1,866 ABVS and 3,700 HHUS participants, who underwent these procedures at our institute, were included in this study. Cancers occurring during the study and subsequent follow-up were evaluated. The reference standard was a combination of histology and follow-up imaging (${\geq}12months$). The recall rate, cancer detection yield, diagnostic accuracy, sensitivity, specificity, and positive (PPV) and negative (NPV) predictive values were calculated with exact 95% confidence intervals. Results: The recall rate was 2.57 per 1,000 (48/1,866) for ABVS and 3.57 per 1,000 (132/3,700) for HHUS, with a significant difference (p=0.048). The cancer detection yield was 3.8 per 1,000 for ABVS and 2.7 per 1,000 for HHUS. The diagnostic accuracy was 97.7% for ABVS and 96.5% for HHUS with statistical significance (p=0.018). The specificity of ABVS and HHUS were 97.8%, 96.7%, respectively (p=0.022). Conclusions: ABVS shows a comparable diagnostic performance to HHUS. ABVS is an effective supplemental tool for mammography in breast cancer detection in a large population.

• 항공우주기술
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• 제13권1호
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• pp.37-43
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• 2014

저궤도 위성을 운영하는 지상국에서는 10분 내외의 교신 시간 동안 위성의 건강 상태를 확인한 후 영상 촬영을 위한 임무 명령을 전송하거나 촬영한 영상을 수신한다. 제한된 교신 시간동안 매일의 임무를 위한 일련의 절차를 완료하기 위해 위성 및 지상국 시스템에서는 적절한 수준의 자율성이 적용되어 있다. 예를 들어 위성의 자세 및 궤도를 유지하기 위한 제어 로직은 운영자의 개입 없이도 오랜 시간동안 자동으로 수행되어야 하므로 높은 자율성을 갖는 부분이다. 이와는 대조적으로 위성의 고장 관리 로직의 경우 고장 상황 인지 및 안전 조치는 위성에서 자동으로 수행되지만 대체적으로 고장의 원인 판단 및 복구 절차는 지상에서 수행하도록 설계하므로 상대적으로 낮은 자율성을 갖는 부분이라 할 수 있다. 위성의 자율성 수준은 지상국 운영에도 영향을 준다. 지상국에서는 촬영 임무를 위한 일련의 명령 세트 등을 생성한다. 위성이 좀 더 높은 수준의 자율성을 갖는다면, 지상국에서 수행하는 동작의 일부를 위성에서 수행할 수 있을 것이며 지상국의 절차를 간소화할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 위성의 자율성 수준에 대해 논의하고 적절한 자율성 수준을 위한 설계 개념을 제안한다.

• Reproductive and Developmental Biology
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• 제35권3호
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• pp.395-398
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• 2011

The objective of this study was to compare the accuracy analysis and the effect of field application of a newly developed automatic heat detector in dairy cows. From 2009 to 2010, we used 48 Holstein cows (mounting cows : 38 heads, standing cows : 10 heads) raised in experimental barn of National Livestock Research Institute (RDA) for the accuracy analysis of automatic heat detector, and 14 Holstein cows raised in three commercial dairy farms of Cheonan and Pochun area for comparison of the effect of field application. The accuracy of response in cows attached with automatic heat detector was 86.8% (33/38) displayed on board when mounting activity observed, and 100% (10/10) when standing activity observed, and on average, 90.0% (43/48) displayed on board. The accuracy of automatic heat detector in on-farm test was 85.7% (12/14), and conception rate was 75.0% (9/12).

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1405-1408
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• 2005

An embedded system has been applied to many fields including households and industrial sites. In the past, user interface products with simple functions were commercialized .but now user demands are increasing and the system has more various applicable fields due to a high penetration rate of the Internet. Therefore, the demand for embedded system is tend to rise In this paper, we Implementation of an embedded system for image tracking. This system is used a fixed IP for the reliable server operation on TCP/IP networks. A real time broadcasting of video image on the internet was developed by using an USB camera on the embedded Linux system. The digital camera is connected at the USB host port of the embedded board. all input images from the video camera is continuously stored as a compressed JPEG file in a directory at the Linux web-server. And each frame image data from web camera is compared for measurement of displacement Vector. That used Block matching algorithm and edge detection algorithm for past speed. And the displacement vector is used at pan/tilt motor control through RS232 serial cable. The embedded board utilized the S3C2410 MPU Which used the ARM 920T core form Samsung. The operating system was ported to embedded Linux kernel and mounted of root file system. And the stored images are sent to the client PC through the web browser. It used the network function of Linux and it developed a program with protocol of the TCP/IP.