신경망을 이용한 BLE 기반 실내 측위 시스템 설계

신광성,이희권,염성관,Shin, Kwang-Seong,Lee, Heekwon,Youm, Sungkwan 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.1

측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다. Positioning technology is performing important functions in augmented reality, smart factory, and autonomous driving. Among the positioning techniques, the positioning method using beacons has been considered a challenging task due to the deviation of the RSSI value. In this study, the position of a moving object is predicted by training a neural network that takes the RSSI value of the receiver as an input and the distance as the target value. To do this, the measured distance versus RSSI was collected. A neural network was introduced to create synthetic data from the collected actual data. Based on this neural network, the RSSI value versus distance was predicted. The real value of RSSI was obtained as a neural network for generating synthetic data, and based on this value, the coordinates of the object were estimated by learning a neural network that tracks the location of a terminal in a virtual environment.

관심강조 방법을 활용한 저비용 사생활보호 통합관제시스템

신광성,신성윤 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.2

Recently, as the installation of a large number of high-performance CCTVs for crime prevention and traffic control has increased rapidly, the problem of increasing system requirements for response to privacy infringement factors and analysis of high-definition image information transmitted from multiple cameras has been actively emerging. Accordingly, there is a need for a method for responding to privacy infringement and a method for efficiently processing surveillance images input from multiple cameras. In this paper, in order to reduce the processing cost of the input image and improve the processing speed, an integrated image is generated by grouping images input from a plurality of cameras. After analyzing the pre-generated integrated video, it detects a preset privacy event or an event that highlights interest. Depending on whether or not an event is detected, you will perform an editing operation corresponding to the event. 최근 방범 및 교통관제를 위하여 다수의 고성능 CCTV의 설치가 급격히 늘어나면서, 사생활침해 요소에 대한 대응과 다수의 카메라로부터 전송되는 고화질 영상정보의 분석에 대한 시스템 요구 사항의 증가문제가 활발하게 대두되고 있다. 따라서 사생활침해에 대응하기 위한 방법과 다수의 카메라로부터 입력되는 감시영상을 효율적으로 처리하기 위한 방법들이 요구된다. 본 논문에서는 입력영상의 처리 비용을 줄이고 처리속도를 향상시키기 위해, 복수개의 카메라로부터 입력되는 영상을 그룹화하여 통합영상을 생성한다. 생성된 통합영상을 분석한 후 미리 설정된 이벤트들을 감지하고 이벤트의 감지여부에 따라 이벤트에 대응하는 편집 작업을 수행하게 된다.

시멘틱세그멘테이션을 활용한 태양광 패널 고장 감지 시스템 구현

신광성,신성윤,Shin, Kwang-Seong,Shin, Seong-Yoon 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.12

대단위 신재생 에너지 발전단지의 효율적인 유지관리를 위해 드론의 활용이 점차 증가하고 있다. 오래전부터 태양광 패널을 드론으로 촬영하여 패널의 유실 및 오염 등을 관리하고 있다. 본 논문에서는 열화상카메라를 장착한 드론을 이용하여 획득된 태양광패널 이미지에서 아크, 단선, 크랙 등의 고장 유무를 판별하기 위해 시멘틱세그멘테이션 기법을 이용한 분류모델을 제안한다. 또한 적은 데이터셋으로도 강인한 분류 성능을 보이는 U-Net의 튜닝을 통해 효율적인 분류모델을 구현하였다. The use of drones is gradually increasing for the efficient maintenance of large-scale renewable energy power generation complexes. For a long time, photovoltaic panels have been photographed with drones to manage panel loss and contamination. Various approaches using artificial intelligence are being tried for efficient maintenance of large-scale photovoltaic complexes. Recently, semantic segmentation-based application techniques have been developed to solve the image classification problem. In this paper, we propose a classification model using semantic segmentation to determine the presence or absence of failures such as arcs, disconnections, and cracks in solar panel images obtained using a drone equipped with a thermal imaging camera. In addition, an efficient classification model was implemented by tuning several factors such as data size and type and loss function customization in U-Net, which shows robust classification performance even with a small dataset.

딥러닝 샘플 생성을 위한 포아즌-볼츠만 방정식의 대수적 멀티그리드를 사용한 수치 예측

신광성,조광현 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.2

Poisson-Boltzmann equation (PBE) is used to model problems arising from various disciplinary including bio-pysics and colloid chemistry. Therefore, to predict a numerical solution of PBE is an important issue. The authors proposed deep learning based methods to solve PBE while the computational time to generate finite element method (FEM) solutions were bottlenecks of the algorithms. In this work, we shorten the generation time of FEM solutions in two directions. First, we experimentally find certain penalty parameter in a bilinear form. Second, we applied algebraic multigrids methods to the algebraic system so that condition number is bounded regardless of the meshsize. In conclusion, we have reduced computation times to solve algebraic systems for PBE. We expect that algebraic multigrids methods can be further employed in various disciplinary to generate deep learning samples. 포아즌 볼츠만 방정식 (Poisson-Boltzmann equation, PBE)은 생물물리, 콜로이드 화학 등에서 등장하는 문제들을 모델링하는데 사용되는 방정식이다. 따라서 PBE의 수치해를 효율적으로 예측하는 것은 중요한 이슈이다. 저자들은 기존의 연구에서 PBE를 풀기위한 딥러닝 방법을 제안하였으나, 딥러닝을 훈련하기 위한 샘플을 생성하는 시간이 컸다는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 FEM 수치해를 생성하는데 걸리는 시간을 줄이는 두가지 방안을 마련하였다. 첫째로 대수 방정식을 만들 때 bilinar form에 포함되는 penalty 파라메터를 실험적으로 조정하였다. 두 번째로, 대수적멀티그리드 기법을 활용하여 대수 방정식의 컨디션 넘버를 meshsize와 무관하게 만들었다. 따라서 PBE 방정식의 대수 방정식을 풀 때 계산 시간을 효과적으로 줄였다. 이러한 대수적 멀티그리드를 사용한 방법은 다양한 분야에서 딥러닝의 샘플을 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

UAV의 회전각을 이용한 목표물 위경도 탐지 방법

신광성,정념,염성관,Shin, Kwang-Seong,Jung, Nyum,Youm, Sungkwan 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.1

최근 드론의 활용 분야가 다양해짐에 따라 측량뿐만 아니라 수색 및 구조 작업에서도 활발하게 사용되고 있다. 이러한 활용분야에서는 목표물의 위치나 UAV의 위치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 드론에서 촬영한 이미지를 이용한 목표물 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 드론이 촬영한 이미지를 찾고자 하는 이미지와 비교하여 목표물의 위치를 찾아 해당 목표물의 위경도 정보를 계산한다. 목표물의 정확한 위경도 정보는 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 이미지 영상의 거리에 상응하는 실제 거리를 계산하여 위경도를 계산한다. 실제 실험을 통해 제안하는 방법을 이용하여 목표물의 위경도 위치를 정확하게 파악할 수 있음을 확인하였다. Recently, as the field of use of drones is diversified, it is actively used not only for surveying but also for search and rescue work. In these applications it is very important to know the location of the target or the location of the UAV. This paper proposes a target detection method using images taken from drones. The proposed method calculates the latitude and longitude information of the target by finding the location of the target by comparing it with the image to find the image taken by the drone. The exact latitude and longitude information of the target is calculated by calculating the actual distance corresponding to the distance of the image image using the characteristics of the pinhole camera. The proposed method through the actual experiment confirmed that the latitude and longitude of the target was accurately identified.

특성 기초 시각 구동을 이용한 움직임 해석 ( A Motion Analysis Using Feature-Based Visual Servo )

신광성,김현태,이양희,박민기,박민용 대한전자공학회 1994 대한전자공학회 학술대회 Vol.1994 No.7

엘리베이터 내의 폭행 추출을 위한 영상포렌식 시스템 구현

신광성,신성윤,Shin, Kwang-Seong,Shin, Seong-Yoon 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.10

장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다. Color-$X^2$ is used as a method for scene change detection. It extracts a violent scene in an elevator and then could be used for real-time surveillance of criminal acts. The scene could be also used to secure after-discovered evidences and to prove analysis processes. Video Forensic is defined as a research on various methods to efficiently analyze evidences upon crime-related visual images in the field of digital forensic. The method to use differences of color-histogram detects the difference values of histogram for RGB color from two frames respectively. Our paper uses Color-$X^2$ histogram that is composed of merits of color histogram and ones of $X^2$ histogram, in order to efficiently extract violent scenes in elevator. Also, we use a threshold so as to find out key frame, by use of existing Color-$X^2$ histogram. To increase the probability that discerns whether a real violent scene or not, we take advantage of statistical judgments with 20 sample visual images.

마커를 이용한 증강현실 기반 사물인터넷 제어 플랫폼 개발

신광성,염성관,박영준 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.8

스마트 홈을 구현하기 위해 증강현실과 사물인터넷 기술이 가지고 있는 각각의 한계를 극복하기 위한 방법으로 두 가지 기술을 융합하는 새로운 형태의 서비스가 요구되고 있다. 증강현실은 사물을 인식하고 인식된 사물위에 증강된 콘텐츠를 화면에 투영하는데 이 기술은 사물을 인식하기 위한 방법으로 주로 마커와 같은 영상처리 방법을 이용한다. 본 논문에서는 마커를 이용한 증강현실 기반 사물인터넷 제어 플랫폼을 개발하였다. 사물에 고유한 마커를 정의하여 카메라에 보여지는 고유한 식별자를 구분하였다. 사물을 통제하기 위한 제어기를 호출하여 스마트 홈 시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템은 증상현실을 통해서 사물의 상태정보를 수신하고 제어 명령어를 전달한다. 제안하는 플랫폼을 가정용 전등 조작하는 방식으로 검증하였다. In order to realize a smart home, a new type of service that converges the two technologies is required as a method to overcome the respective limitations of augmented reality and IoT technologies. Augmented reality recognizes objects and projects augmented content with the recognized objects on the screen. This technology mainly uses image processing methods such as markers as a method for recognizing objects. In this paper, an augmented reality-based IoT control platform using markers was developed. By defining a marker unique to the object, a unique identifier displayed on the camera was distinguished. A smart home system was implemented by calling a controller to control things. The proposed system receives state information of objects through symptom reality and transmits control commands. The proposed platform was verified by manipulating household lights.

UAV을 활용한 목표물의 위경도 탐지 방안

신광성(Kwang-Seong Shin),염성관(Sungkwan Youm) 한국정보통신학회 2019 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.23 No.2

사진영상을 이용한 미소광물의 입도분석을 위한 영상전처리 기법 연구

신광성(Kwang-Seong Shin),신성윤(Seong-Yoon Shin) 한국정보통신학회 2019 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.23 No.2