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Support Vector Machine을 이용한 실시간 도로기상 검지 방법
서민호,육동빈,박새롬,전진호,박정훈,Seo, Min-ho,Youk, Dong-bin,Park, Sae-rom,Jun, Jin-ho,Park, Jung-hoon 한국산업융합학회 2020 한국산업융합학회 논문집 Vol.23 No.6
In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.
선박자동식별시스템(AIS)과 XML을 이용한 선박위치정보 서비스
서민호,김건웅,Seo, Min-Ho,Kim, Geon-Ung 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.12
AIS(선박자동식별시스템)는 인접한 선박의 정보를 서로 통신하여 해양사고를 예방하거나 대응할 수 있게 해주고, 해상의 다양한 정보를 다른 정보와 융합하여 새로운 정보를 창출할 수 있는 해양 정보시스템의 핵심이라 할 수 있다. 이러한 AIS정보는 많은 잠재적 정보를 담고 있지만, 저장과 관리의 미흡으로 사용하기 쉽지 않고, 또한 정보를 얻기 위해 반드시 AIS 송수신기가 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 AIS와 XML을 이용한 선박위치정보 서비스를 제안한다. 이를 위해 NMEA-0183으로 인코딩된 AIS 정보를 디코딩하여 데이터베이스로 저장하고, 인터넷 상에서 XML을 이용하여 정보를 탐색하는 서비스를 구축하였다. AIS(Automatic Identification System) is a key of maritime information system to prevent maritime accident through communication among any adjacent ship and to establish information base by fusing information collected from ships with other information. The AIS information includes various potential information, but it is not easy to use due to insufficiency storing and management. Furthermore, we need AIS transponders to acquire the information. In this paper, we propose the vessel positional information service using AIS and XML. We decode the AIS information from the NMEA-0183 encoding data and store the AIS information to the database and provide the access service in the internet using XML.
서민호 ( Seo Minho ),박정훈 ( Park Junghoon ),육동빈 ( Youk Dongbin ) 한국도로교통공단 2020 교통안전연구 Vol.39 No.-
본 논문에서는 단안 카메라로부터 획득된 영상에 딥러닝 기반의 객체 인식 기술인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks; CNN) 모델을 적용하여 보행자를 검출하고 검출된 보행자의 영상좌표를 지도좌표로 변환한 후 비례식으로부터 보행자의 신장을 유추하였다. 이를 위해 3.5m 고도의 지주물에 LDC(Lens Distortion Compensation)가 적용된 단안 카메라를 설치하고 보행자를 시준하도록 pitch와 yaw 각을 설정한 후 촬영을 수행하였다. 이후 합성곱 신경망 모델을 촬영된 보행자에 적용, bounding box를 활용하여 객체의 좌표를 실시간으로 추출하였고, bounding box의 index 정보를 이용하여 각 객체에 영상좌표를 부여하고 이를 지도좌표로 변환한 후 비례식을 이용해서 보행자의 신장을 산출하였으며 결과를 평가하였다. In this paper, the convolutional neural network (CNN) model, which is an object-recognition technology based on deep learning, was applied to images acquired from a monocular camera to detect pedestrians. The detected image coordinates of the pedestrians were converted to map coordinates, and the height of the pedestrians was inferred using a proportional equation. For this, a monocular camera equipped with lens distortion compensation was installed at an altitude of 3.5 m, and the pitch and yaw angles were set to collimate pedestrians. That is how we proceed image capturing. In the CNN model, the image coordinates of the object were acquired in real-time using the bounding box. After converting the image coordinates of the acquired object to map coordinates, the height of pedestrians could be calculated using a proportional equation.
u-GIS 환경에서 다중 공간 집계 질의의 중복연산 비용을 감소시키기 위한 자원공유 기법
서민호 ( Min-ho Seo ),김상기 ( Sang-ki Kim ),백성하 ( Sung-ha Baek ),이연 ( Yan Li ),이동욱 ( Dong-wook Lee ),배해영 ( Hae-young Bae ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
데이터 스트림을 처리하기 위한 연속집계질의 수행 시 중복연산 및 메모리의 절약을 위하여 큐를 공유하는 자원공유기법이 연구되었다. 기존의 자원공유 기법들은 질의의 프리디킷이 일치할 때 만 처리하기 때문에, 질의의 프리디킷이 차이가 나는 경우가 많은 다중공간 집계질의가 자주 요청되는 u-GIS 환경에서 효율적으로 중복영역을 처리할 수 있는 자원공유 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공간영역을 효율적으로 그룹화하는 R-tree 의 특징을 이용하여 질의간의 중복영역을 그룹화하고 중복영역의 자원을 패인(Pane)구조를 이용하여 공유한다. 노드 수에 제한이 없고 레벨을 1 로 하는 R-tree 로 유사한 위치의 질의들을 그룹화 한 후, 그 질의들의 영역이 겹쳐지는 부분을 패인을 이용해 집계 값을 공유하여 중복계산을 피하는 방법이다. 제안 기법은 공간 집계질의를 처리할 수 있고, 기존의 계층구조의 자원공유 기법을 사용할 때에 비해 자원을 적게 사용하고 질의 처리 시간을 단축시켰다. 성능평가를 통하여 제안기법이 메모리 사용량을 감소시키는 것을 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.
고기동 추력기 밸브 구동용 날개연동형 전기식 구동기 개발
서민호(Minho Seo),허돈(Don Hur),김은수(Eunsoo Kim),박상준(Sangjoon Park),장기원(Kiwon Jang) 한국추진공학회 2011 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.11
유도탄 발사 초기 짧은 순간의 급선회를 위해선 고응답의 밸브 구동이 필요하게 되는데 이를 탄 전두부 날개구동과 연동시켜 구동하게 하는 전기식 구동기 개발을 목표로 하였다. 본 논문은 이 전기식 구동기의 설계, 해석, 제작, 시험 및 평가 순서로 정리함으로써 날개와 연동된 초기선회형 측추력기용 구동장치의 개발 과정을 소개하는 것을 내용으로 하고 있다. A valve"s high response for controlling thruster is essential for rapid turning during initial short moment after launching. The actuator for controlling the valve is simultaneously used in controlling canard of a guided missile. This paper explain development process for the electromechanical actuator interlocked with canard by arranging in following order, design, analysis, manufacture, test and evaluation.
IKONOS 정사영상제작을 위한 폐색 영역의 탐지와 복원
서민호 ( Min Ho Seo ),한동엽 ( Dong Yeob Han ),이병길 ( Byoung Kil Lee ),김용일 ( Yong Il Kim ) 大韓遠隔探査學會 2006 大韓遠隔探査學會誌 Vol.22 No.2
중심투영 기하를 가진 항공사진과 마찬가지로 IKONOS 위성 영상도 CCD 라인에서 중심투영 기하를 갖는다. 이로 인해 건물, 지형 등에 의한 영상 폐색이 존재하지만, IKONOS 영상의 정사보정을 위해 RPC 표정정보를 이용하여 폐색을 감지하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 영상 취득시의 위성 고도각과 방향각을 이용하여 폐색 영역을 탐지하고 중복 영상을 활용한 폐색 영역의 영상복원을 수행하여, 실제적인 IKONOS 정사 영상을 제작하였다. 그리고, 생성된 정사 영상의 위치정확도로부터 폐색 탐지 알고리즘의 적합성을 평가하였다. IKONOS images have the perspective geometry in CCD sensor line like aerial images with central perspective geometry. So the occlusion by buildings, terrain or other objects exist in the image. It is difficult to detect the occlusion with RPCs(rational polynomial coefficients) for ortho-rectification of image. Therefore, in this study, we detected the occlusion areas in IKONOS images using the nominal collection elevation/azimuth angle and restored the hidden areas using another stereo images, from which the true ortho image could be produced. The algorithm`s validity was evaluated using the geometric accuracy of the generated ortho image.