• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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• pp.353-362
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• 1993

The purpose of this study is to develop a crop-row detector which can be applied to an automatic row following control for cultivators or thinning machines. In this report, a possibility of new crop-row detecting method was discussed. This detecting method consists of two principal means. One is the hardware means to convert the two dimensional crop-row vision to the compacted one dimensional information. The conversion is achieved by a color line sensor and a rotating mirror. In order to extract crop-row , R and G signals of RGB color system are used. The locations of two different points on the target row are detected by this means. Another is the software means to estimate the offset value and the heading angle between the detector and the target row which can be assumed as a straight line. As a result of discussion, it was concluded that this detecting method would be accurate enough for practical use.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.1031-1033
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• 2013

후쿠시마와 같은 방사선 누출 사고 시 방사선원의 위치를 찾는 일은 방사선 방호 뿐만 아니라 원전 사고의 조속하고 안전한 처리를 위해서도 중요하다. 방사선원의 3차원 위치 탐지는 기존에 방사선 탐지기의 2차원적 방사선 위치 탐지기능에 방사선원의 거리정보까지 추가 제공할 수 있어 방사선 오염원의 제거 및 제염작업에 결정적 역할을 할 수 있다. 본 연구에서는 반도체 센서에 기반한 듀얼(Dual) 방사선 탐지기를 이용한 방사선원 3차원 가시장치 개발 연구의 일환으로 방사선 센서부의 효율적 차폐체 구조설계에 관한 결과를 논하였다. 고하중의 텅스텐 또는 납 차폐체를 MCNP기반으로 최적구조로 설계함으로써 경량의 고효율 방사선원 위치탐지기 구현을 시도하였고, 이를 위해 차폐체의 구조와 두께, 그리고 콜리메이터에 형상의 다양한 변수모델에 대한 방사선 차폐시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구의 결과는 향후 실리콘 센서기반의 소형 경량의 3차원 방사선원 탐지 및 가시화 연구에 활용될 예정이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권9호
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• pp.807-813
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• 2016

최근 다차원 운동의 잔류진동억제 제어를 위한 테스트베드로서 로봇 머니퓰레이터의 말단장치에 부착된 구면진자를 자주 활용하고 있다. 하지만 봅의 운동을 온라인에서 실시간으로 추적할 수 있는 자동감지장치가 없어, 봅의 궤적을 디지털데이터로 저장하고 플로팅하는데 불편함이 있었다. 본 논문에서는 디지털 USB 카메라를 이용하여 봅의 운동을 이차원 평면상에서 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템의 개발 목표를 빠른 이미지프로세싱 및 인터페이싱을 위한 하드웨어 구성과 효과적인 C 프로그래밍에 두었다. 개발된 시스템을, 2 자유도 스카라로봇의 말단장치에, 구면진자를 설치한 이차원 구면진자의 잔류진동억제 제어에 적용하여, 그 효용성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.465-470
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• 2013

본 연구에서는 이차원 인접 심볼간 간섭(2D ISI) 및 인접 페이지간 간섭 (IPI)을 줄이며, 고립된 픽셀이 발생하지 않는 홀로그래픽 저장장치를 위한 이차원 변조부호를 선택하는 문제를 고려한다. 본 연구에서 고려하는 2D ISI 및 IPI를 줄이기 위한 변조부호 선택문제에서는 코드 내부에서 인접 셀간 심볼값의 차이를 최소화하고, 사용된 심볼의 분포가 균등하고, 선택된 코드워드가 임의로 이차원에 배열될 때, 고립된 픽셀이 발생할 수 없는 코드워드를 선택한다. 코드워드 선택 문제와 선택된 코드워드에서 고립된 픽셀의 발생여부를 검색하는 모형은 정수계획법 모형으로 형성되고, 두 모형을 결합하는 절단평면(cutting plane) 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여 $4{\times}2$ 6/8 변조부호에서 고립된 픽셀이 발생하지 않으면서, 2D ISI와 IPI를 줄일 수 있는 코드워드를 계산하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.223-229
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• 2005

본 논문에서는 조세단계의 광류검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 광류 값이 2차원 공간상에서의 영상 움직임에 대하여 신뢰성 있는 근사 값을 얻을 수 있다면 이 광류의 값은 3차원에서의 물체의 움직임에 대한 정보를 역산할 수 있을 것이나 일반적으로 이는 매우 어렵다. 본 논문에서 제안한 방범은 Horn의 방법을 이용하여 광류를 일단 검출하고 이 광류 정보와 TPS를 이용하여 초기 영상을 차기 영상이 되도록 워핑한다. 워핑된 영상과 차기 영상과의 자승평균 오차가 일정 수준 이하로 될 때 까지 이 과정을 반복한다. 이 과정은 또한 저급 해상도의 영상에서 고 해상도의 영상으로 반복된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 일반 동영상에서 실험하였다. 이 알고리즘은 밀한 광류를 얻을 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제43권4호
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• pp.603-616
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• 2021

Over the last few years, autonomous vehicles have progressed very rapidly. The odometry technique that estimates displacement from consecutive sensor inputs is an essential technique for autonomous driving. In this article, we propose a fast, robust, and accurate odometry technique. The proposed technique is light detection and ranging (LiDAR)-based direct odometry, which uses a spherical range image (SRI) that projects a three-dimensional point cloud onto a two-dimensional spherical image plane. Direct odometry is developed in a vision-based method, and a fast execution speed can be expected. However, applying LiDAR data is difficult because of the sparsity. To solve this problem, we propose an SRI generation method and mathematical analysis, two key point sampling methods using SRI to increase precision and robustness, and a fast optimization method. The proposed technique was tested with the KITTI dataset and real environments. Evaluation results yielded a translation error of 0.69%, a rotation error of 0.0031°/m in the KITTI training dataset, and an execution time of 17 ms. The results demonstrated high precision comparable with state-of-the-art and remarkably higher speed than conventional techniques.

• Computers and Concrete
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• 제32권5호
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• pp.475-486
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• 2023

Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.63-75
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• 2022

본 논문은 Wang과 Samworth (2018)가 제안한 성근 프로젝션 방법을 개선하여 MOSUM을 이용하여 고차원의 시계열데이터에 존재하는 다중 평균 변화점을 추정하는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 국소방법으로 다중 변화점을 동시에 찾을 수 있어 순차적 오류를 최소화 할 뿐만 아니라 평균이 상쇄되는 경우에도 변화점을 추정하는 장점을 지니고 있다. 또한 데이터 의존적인 방법으로 블록 와일드 붓스트랩 방법을 활용하여 임계점을 찾는 방법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였으며 S&P 500 지수를 구성하는 개별 기업들의 금융 자료에 적용하여 최근 6년간 네 번의 변화점을 찾았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.41-47
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• 2009

단백질 연구에 획기적인 기여를 한 2차원 전기영동법에 의한 결과영상을 처리하기 위하여 일반적으로 제안되었던 기존의 영상처리기법들이 가지는 문제점 중 하나인 단백질을 나타내는 여러 개의 스팟들이 겹치고 포화되고 있는 복잡영역에서 단백질 스팟을 하나로 인식하거나 검출이 불가능하여 오류를 범하게 되는 문제점에 대한 해법을 제안한다. 복잡영역내의 각 각점의 누적 기울기를 산출하고 누적 기울기 영상을 워터쉐드 기법으로 영역 분할하여 스팟을 분리한다. 그 결과 스팟 분리에 있어서 기존의 기법들을 적용하였을 때 보다 더 우수하고 효율적인 결과를 나타내며, 2차원 전기영동 결과영상에 숨겨져 있었던 단백질 스팟을 더 많이 검출할 수 있고, 예측의 범위 또한 확장시킨다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제27권2호
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• pp.277-280
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• 2006

Rapid and highly sensitive determination of nicotine in a PDMS microfluidic channel was investigated using surface enhanced Raman spectroscopy (SERS). A three-dimensional PDMS microfluidic channel was fabricated for this purpose. This channel shows a high mixing efficiency because the transverse and vertical dispersions of the fluid occur simultaneously through the upper and lower zig zag-type blocks. A higher efficiency of mixing could also be obtained by splitting each of the confluent streams into two sub-streams that then joined and recombined. The SERS signal was measured after nicotine molecules were effectively adsorbed onto silver nanoparticles by passing through the three-dimensional channel. A quantitative analysis of nicotine was performed based on the measured peak area at 1030 $cm^{-1}$. The detection limit was estimated to be below 0.1 ppm. In this work, the SERS detection, in combination with a PDMS microfluidic channel, has been applied to the quantitative analysis of nicotine in aqueous solution. Compared to the other conventional analytical methods, the detection sensitivity was enhanced up to several orders of magnitude.