사물 인터넷 기반 소 행동 특성 관찰 시스템 설계 및 구현

이하운(Ha Woon Lee) 한국전자통신학회 2017 한국전자통신학회 논문지 Vol.12 No.6

가속도 및 자이로 센서, 아두이노 프로 미니와 블루투스 모듈을 이용하여 사물인터넷 기반의 소 행동 특성을 관찰할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템을 통해 소의 움직임을 관찰하고 측정하였으며, 측정된 데이터를 블루투스 모듈을 통해 스마트폰으로 전송하여 스마트 폰에서 소의 움직임 변화를 그래프를 통해 나타내었으며 이를 통해 소의 걸음 수를 측정하도록 하였다. 구현된 시스템과 제안한 알고리듬에 의해 소의 발정 상태를 판단하며, 이는 소의 인공수정에 의한 번식력 향상에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 구현된 시스템을 실제 소의 다리에 부착하여 데이터를 측정하고, 제안한 알고리듬에 의해 발정 유무를 판단하였다. 향후 연구 과제로 피 측정되는 소의 개체수와 통신 거리를 늘려 축산 농가에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있는 시스템 연구 및 측정 데이터의 데이터베이스화를 하고자 한다. Cattle behavior detection system based on Internet of Things is designed and implemented by using gyroscope and acceleration sensor, Arduino pro-mini and bluetooth module. The implemented system measures cattle’s moving and the measured data are transmitted to smart phone by bluetooth module. They are displayed by 2-dimensional graph on the smart phone and the number of cattle’s step are calculated from the graph. The detected and gathered data from the system are analyzed by the proposed algorithm to decide which cows are in the estrus or not, and the proposed system can be used to increase the success rate of artificial insemination in normal estrus by detecting cow’s behaviors such as the number of steps and jumping. In this paper, the implemented cattle behavior detecting system are strapped on cattle’s leg and it measures cattle behaviors for determining that a cattle is estrus or not by the proposed algorithm. In the future research, the system which lengthens communication distance and increases the number of cattle under the test will be considered and also the measured data will be database for cattle research.

지하철 플랫폼 스크린 도어 침범 인식을 위한 변형된 캐니에지검출 알고리듬

이하운(Ha-Woon Lee) 한국전자통신학회 2019 한국전자통신학회 논문지 Vol.14 No.4

지하철에서 스크린도어와 플랫폼간의 경계선을 검출할 수 있는 변형된 케니에지검출 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 지하철에서는 플랫폼과 스크린도어 사이의 경계선은 주변에 비해 어둡게 나타나므로 이의 특성을 고려하여 변형된 bottom-hat 변환을 이용해 에지 영상을 만든다. 이렇게 구한 에지 영상에 이중문턱화를 통해 강한 에지와 약한 에지를 포함하는 이중문턱화 영상을 얻는다. 이중문턱화 영상에 호프변환을 적용하여 플랫폼과 스크린도어 간의 경계선을 검출하여 그 길이를 계산하고, 사람 등 물체가 있을 때와 없을 때와의 경계선 길이를 비교함으로써, 경계선을 침범 여부를 판단하는 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서는 카메라 높이 위치에 따라 두 종류의 서로 다른 입력영상을 사용하여 제안한 변형된 케니에지검출 알고리듬에 대해 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 나타내었다. The modified Canny edge detection algorithm that can detect the boundary between screen door and platform in subway is proposed. Generally, in subway, the boundary line between the platform and the screen door is darker than the surrounding area. Therefore, an edge image is get by using the modified bottom-hat transform considering its characteristics. Double thresholded images with strong edge and weak edge through double thresholding are obtained. An algorithm that detects the boundary invasion between the platform and the screen door is proposed by calculating the length by applying the Hough transform to the double thresholded image and comparing the boundary line length between when there is an object such as a person and when there is no object. In this paper, the results of the proposed modified Canny edge detection algorithm using two different input images according to camera height position are shown by computer simulation.

음성 반사계수의 최적 양자화를 위한 규준화오차와 감도

이하운(Ha-Woon Lee),김수중(Soo-Joong Kim) 대한전자공학회 1983 대한전자공학회 학술대회 Vol.1983 No.11

영상처리를 이용한 지하철 스크린 도어의 경계선 침범인식 알고리듬 연구

백운석(Woon Seok Baek),이하운(Ha Woon Lee) 한국전자통신학회 2018 한국전자통신학회 논문지 Vol.13 No.5

지하철 스크린도어(PSD)에서 발생할 수 있는 안전사고 예방을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 우선 지하철 스크린도어 영상에 대해 에지를 검출 하고, 사람의 스크린도어 접근 여부를 판단하기 위해 호프변환을 이용하여 직선을 검출한다. 이를 위해 스크린도어 경계면에 일직선을 긋고 이 직선의 끊김 여부로 사람의 접근을 판단한다. 일반적으로 에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요하다. 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법과 영상을 형태학적 관점에서 접근하여 처리하는 모폴로지 방법 및 캐니에지 검출 방법 등이 있다. 본 논문에서는 캐니에지 검출방법과 호프변환을 이용하여 지하철 스크린도어에서 사람의 접근 여부에 대한 감지 알고리듬을 제안하고 실제 그 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 나타내었다. This paper propose image processing algorithm to prevent safety accidents near by subway platform screen door(PSD). First, edges of the subway PSD images are detected and the boundary line between PSD and subway platform is detected to decide people’s approach to the PSD using Hough transform. To do this, we draw the boundary line between the PSD and platform, to detect the boundary line and to decide the people’s approach to the detected line is completely connected or not. Generally, edge is the basic characteristic of image; thus, edge detection is very important in image processing applications and computer vision area. The conventional edge detection methods such as Roberts, Sobel, Prewitt, and Laplacian etc, which are using a fixed value of mask, and morphological gradient from the structuring element of view and Canny edge detector are widely used. In this paper, we propose the detection algorithm about the people’s approach to the subway PSD to prevent the safety accidents by using Canny edge detector and Hough transform and the computer simulation shows the results.

에지 검출을 위한 변형된 top-hat 및 bottom-hat 변환 알고리듬에 관한 연구

백운석(Woon Seok Baek),이하운(Ha Woon Lee) 한국전자통신학회 2016 한국전자통신학회 논문지 Vol.11 No.9

에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 분야 및 컴퓨터 비전 영역에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 연구들이 국내․외적으로 많이 수행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법들이 있으며 모폴로지 처리 기술 가운데 팽창과 침식을 이용하는 모폴로지 그라디언트 방법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 대각선 방향이나 완만한 영상의 변화가 있는 경우 에지 검출이 잘 되지 않는 문제가 있다 따라서 본 논문에서는 이러한 경우에도 에지 검출이 잘 되는 변형된 top-hat 및 bottom-hat 변환 방식의 에지 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬을 기존의 방법들과 비교하여 에지 검출 영상을 제시하였으며 코사인 기반의 유사도를 사용하여 성능 및 유사성을 평가하였다. Edge is the basic characteristic of image, edge detection is very important in image processing applications and computer vision area. Many studies are being performed to detect these edges by domestic and foreign researchers. The conventional edge detection methods such as Roberts, Sobel, Prewitt, and Laplacian etc, which are using a fixed value of mask are widely used and morphological gradient which uses dilation and erosion among morphology process techniques is also widely used. But these methods does not detect edges well in the diagonal direction or gradually changing image parts. Accordingly, in this paper, the modified top-hat and bottom-hat transform algorithms which are detecting edges well in the parts of diagonal direction or gradually changing image are proposed. The proposed algorithms present the detected edge images compared with the conventional methods and are evaluated performance by using cosine similarity.

JTC 구조를 이용한 광학적 영상 암호화 시스템

박세준(Se Joon Park),서동환(Dong Hoan Seo),이웅대(Eung Dae Lee),김종윤(Jong Yun Kim),김정우(Jeong Woo Kim),이하운(Ha Woon Lee),김수중(Soo Joong Kim) 대한전자공학회 2001 대한전자공학회 학술대회 Vol.2001 No.6

Bluetooth를 이용한 headset 송수신기 개발

이하운,김성은,정태진,신창목,박세준 東洋大學校 産業技術硏究所 2002 東洋大學校 産業技術硏究所 論文集 Vol.4 No.1

통계적인 기법에 의한 Error를 이용한 Pistachio nuts의 인식 방법

李河運 동양대학교 2000 동양대학교 논문집 Vol.6 No.1

X-ray images of randomly-oriented and touching pistachio nuts for product inspection are considered to classify. The image processing used to isolate individual nuts and an watershed transform algorithm is described briefly. The statistical features such as mean, variance, skewness, and kurtosis of the raw, edge, curvature, and DOG (difference of Gaussian) images are considered to get the classification ratio. The quadratic function of SAS classifier is used to classify nuts. By extracting the important features of the errors(mis-classified nuts) at each step, good classification ratio is expected. Actually, the results are more than 99% in both training and test data, which are very good.

광학적 rank order HMT를 이용한 회색조 영상 인식

李河運,具和本 동양대학교 1996 동양대학교 논문집 Vol.2 No.1

광학적 rank order HMT를 이용한 회색조 영상에서의 새로운 물체 인식 방법을 제안 한다. 기존의 방법은 4개의 문턱화 레벨과 필터 융합을 사용하므로 시스템이 복잡하고 물체를 인식하기 위해서는 많은 시간이 소요될 수 있다. 제안한 방법에서는 회색조 영상을 적당한 값으로 이치화하고 이렇게 이치화된 영상은 hit 필터로 사용되고 이치화된 영상의 complement 영상은 miss 필터로 사용된다. 이러한 방법은 기존의 알고리듬에 비해 광학적으로 구현할 경우 비교적 간단히 할 수 있으며 물체 인식에 좀더 좋은 결과를 얻을 수 있다. A new gray-scale object recognition algorithm is presented using optical rank order HMT(hit-miss transform). The conventional HMT recognition algorithm uses 4 thresholding levels and filter fusion, therefore this system is complicate and may needs much time to detect objects. In the proposed method, gray-scale image is binarized with proper thresholding values and the binarized image is used for hit filter and its complement is used for miss filter. This method can give simple optical-implementation and better performance for object recognition compared to the conventional algorithm.

Pistachio nuts의 X-ray 영상을 이용한 반복적인 인식알고리즘

이하운 東洋大學校 産業技術硏究所 1999 東洋大學校 産業技術硏究所 論文集 Vol.1 No.1

Image processing of real-time X-ray images of randomly-oriented and touching pistachio nuts for product inspection is considered. The image processing used to isolate individual nuts and an watershed transform algorithm are described. The statistical features such as mean, variance, skewness, and kurtosis of the raw, edge, curvature, and DOG (difference of Gaussian) images are considered to get the classification ratio. By thresholding the prior probability obtained from SAS and applying the samples to SAS classifier recursively, I got good classification ratio. Even though this algorithm is heuristic, the results are better than the previous results.