• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.286-299
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• 2022

Human activity recognition in real time is a challenging task. Recently, a plethora of studies has been proposed using deep learning architectures. The implementation of these architectures requires the high computing power of the machine and a massive database. However, handcrafted features-based machine learning models need less computing power and very accurate where features are effectively extracted. In this study, we propose a handcrafted model based on three-dimensional sequential skeleton data. The human body skeleton movement over a frame is computed through joint positions in a frame. The joints of these skeletal frames are projected into two-dimensional space, forming a "movement polygon." These polygons are further transformed into a one-dimensional space by computing amplitudes at different angles from the centroid of polygons. The feature vector is formed by the sampling of these amplitudes at different angles. The performance of the algorithm is evaluated using a support vector machine on four public datasets: MSR Action3D, Berkeley MHAD, TST Fall Detection, and NTU-RGB+D, and the highest accuracies achieved on these datasets are 94.13%, 93.34%, 95.7%, and 86.8%, respectively. These accuracies are compared with similar state-of-the-art and show superior performance.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제85권1호
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• pp.119-133
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• 2023

Impact event is the key factor influencing the operational state of the mechanical equipment. Additionally, nonlinear factors existing in the complex mechanical equipment which are currently attracting more and more attention. Therefore, this paper proposes a novel hybrid-separate identification strategy to solve the force identification problem of the nonlinear structure under impact excitation. The 'hybrid' means that the identification strategy contains both l1-norm (sparse) and l2-norm regularization methods. The 'separate' means that the nonlinear response part only generated by nonlinear force needs to be separated from measured response. First, the state-of-the-art two-step iterative shrinkage/thresholding (TwIST) algorithm and sparse representation with the cubic B-spline function are developed to solve established normalized sparse regularization model to identify the accurate impact force and accurate peak value of the nonlinear force. Then, the identified impact force is substituted into the nonlinear response separation equation to obtain the nonlinear response part. Finally, a reduced transfer equation is established and solved by the classical Tikhonove regularization method to obtain the wave profile (variation trend) of the nonlinear force. Numerical and experimental identification results demonstrate that the novel hybrid-separate strategy can accurately and efficiently obtain the nonlinear force and impact force for the nonlinear structure.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.10-16
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• 2023

The ever-increasing amount of data generated by various industries and systems has led to the development of data mining techniques as a means to extract valuable insights and knowledge from such data. The electrical energy industry is no exception, with the large amounts of data generated by SCADA systems. This study focuses on the analysis of historical data recorded in the SCADA database of the Libyan Electricity Company. The database, spanned from January 1st, 2013, to December 31st, 2022, contains records of daily date and hour, energy production, temperature, humidity, wind speed, and energy consumption levels. The data was pre-processed and analyzed using the WEKA tool and the Apriori algorithm, a supervised machine learning technique. The aim of the study was to extract association rules that would assist decision-makers in making informed decisions with greater efficiency and reduced costs. The results obtained from the study were evaluated in terms of accuracy and production time, and the conclusion of the study shows that the results are promising and encouraging for future use in the Libyan Electricity Company. The study highlights the importance of data mining and the benefits of utilizing machine learning technology in decision-making processes.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.113-117
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• 2020

Images were taken under various weather such as rain, haze, snow often show low visibility, which can dramatically decrease accuracy of some tasks in computer vision: object detection, segmentation. Besides, previous work to enhance image usually downsample the image to receive consistency features but have not yet good upsample algorithm to recover original size. So, in this research, we jointly implement removal streak in heavy rain image and super resolution using a deep network. We put forth a 2-stage network: a multi-model network followed by a refinement network. The first stage using rain formula in the single image and two operation layers (addition, multiplication) removes rain streak and noise to get clean image in low resolution. The second stage uses refinement network to recover damaged background information as well as upsample, and receive high resolution image. Our method improves visual quality image, gains accuracy in human action recognition task in datasets. Extensive experiments show that our network outperforms the state of the art (SoTA) methods.

• 방송공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.265-279
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• 2010

디지털 영상에서 색을 표현하기 위해서는 최소 세 개 이상의 색 채널이 필요하다. 하지만 디지털 카메라에서 영상을 얻기 위해 사용되는 영상 센서는 빛의 밝기 정보만을 받아들일 뿐 색 정보를 분리해낼 수 없으므로 각 화소당 세 개의 영상 센서를 배치 한 뒤 색필터를 사용하여 색 영상을 얻어내게 된다. 대다수의 디지털 카메라는 제품의 크기를 최소화 하고 제조 단가를 절감하기 위하여 단일 영상 센서 배열을 사용한다. 이런 단일 영상 센서를 통해 얻어진 영상들은 각 화소당 하나의 색 정보만을 포함하고 있기 때문에, 사람이 본래의 색으로 영상을 보기 위해서는 각 화소당 나머지 두 개의 손실된 색 정보를 복원해야 하며 이 과정을 색 필터 보간(color filter array interpolation) 혹은 디모자이킹(demosaicking) 과정이라 부른다. 본 논문에서는 두 차례에 걸친 디모자이킹 단계를 통해 여러 가지 기법을 복합적으로 사용함으로써 더 정확한 색을 복원하는 기법을 제안하고 있으며, 에지 기반 보간법, 2차 미분값을 보정값으로 사용하는 기법, 색차를 이용하는 기법, 가중치 합을 이용한 기법 등이 사용되어서 화질을 개선하고 있다. 기존의 기법들과 객관적, 주관적 비교를 수행하여 제안하는 기법이 다른 기법들에 비해 더 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.309-318
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• 2004

본 논문에서는 선택적으로 강화계층의 시간적 예측 정보를 사용하는 H.264 기반 선택적인 미 세입자 스케일러블 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안된 방법의 기본계층은 최근 표준화되었으며 고압축률이 특징인 H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) 알고리즘으로 코딩한다. 강화계층은 기본적으로 국제표준인 비트플레인 기반 MPEG-4 (Part 2) 미세입자스케일러블 코딩 방법으로 코딩한다. 본 논문에서는 엔코더측에서 강화계층간 시간적 예측 방법에 의해 발생된 효과적인 영상 정보를 드리프트 현상이 최소화하는 방향으로 선택적으로 적용하여 디코더측에 전송하는 방안을 제안하였다. 강화계층간 예측 방법만을 추가했을 때는 시간적 중복성을 줄여주는 효과를 볼 수 있지만 저비트율 대역에서 엔코더와 디코더간의 참조 저장 영상 불일치로 인한 드리프트 현상이 심하게 발생한다. 제안된 알고리즘은 시간적 예측 결과가 우수하여 코딩효율을 현저히 높혀줄 수 있는 경우에만 선택적으로 강화계층간의 시간적 예측 정보를 사용하였으며, 이로 인하여 저비트율 대역에서의 드리프트 현상을 현저하게 줄 일수 있었으며, 전반적으로 코딩 효율을 높여주는 효과를 가져왔다. 여러 영상 시퀀스를 대상으로 실험한 결과, 제안된 코딩 방법은 현존하는 국제표준인 MPEG-4 기반 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다 같은 비트율 대역에서 영상화질이 약 3∼5 dB 높은 성능을 보여주고 있으며, H.264를 기반으로한 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다도 약 1∼3 dB 높은 성능을 보여주고 있음을 발견할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.827-835
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• 2023

드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국과학예술포럼
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• 제31권
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• pp.21-32
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• 2017

지역축제는 문화를 형성하는 소통의 장으로 국내 관광 사업의 수요를 증가시키고, 지역의 이미지 창출, 전통 문화의 보존, 관광객 유입, 일자리 창출, 지역문화의 콘텐츠 개발, 지역특산품 판매 촉진 등 지역경제에 많은 파급효과와 지역경제 활성화에 중요한 가치를 지니고 있다. 무선통신 기술인 사물인터넷(IoT, Internet of Thing) 요소기술은 점차적으로 발전하고 있고, 특히 사물인터넷 서비스 중 하나인 비콘은 국내·외에서 다양한 서비스 형태로 활용되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 서비스, 디지털 및 모바일 기술의 확산에도 불구하고, 수 없이 많은 지역축제에 대한 정보를 개인이 하나하나 찾기란 쉽지 않고, 기존에 개발된 축제 관련 애플리케이션은 단순 정보전달 수준에 국한되어 있거나 일회성인 축제 정보제공, 축제장 내의 정보제공 방식, 개발 축제마다 별도의 애플리케이션 형태제공, 단발성 사용 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 비콘을 활용한 위치기반 지역축제 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템 개발하여 축제 방문객에게 맞춤형 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 기술개발을 통해 '축제장 혼잡도 알고리즘', '방문객 통계분석 알고리즘', '맞춤형 정보 알고리즘'의 총 3개의 알고리즘 및 데이터분석 시스템을 개발했고, 개발된 애플리케이션과 데이터 분석 시스템을 통해 실제 축제장에서 베타테스트를 실시했다. 그 결과, 방문객 행태 DB 구축, 지역축제 방문객에게 Hot place 기능, 대기시간 기능, 맞춤형 정보제공의 서비스와 기능을 제공할 수 있었다. 또한, 출시 3개월 간 1만 3천 건 이상의 다운로드 실적 달성, 구글플레이스토어에 '축제' 관련 애플리케이션 중 노출 1위를 달성하는 등 지역 관광 축제 플랫폼으로서의 시장성과 우수성을 인정받았다. 본 연구는 다음과 같은 순서로 기술한다. 2장에서는 본 연구의 기술개발과 관련된 지역축제, 사물인터넷, 비콘 서비스, 축제 관련 애플리케이션의 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 지역축제 모바일 애플리케이션 설계와 데이터 분석 시스템의 구현환경을 상세히 기술한다. 4장에서는 본 연구에서 개발한 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템이 제대로 적용되지는 실험하기 위해 베타테스를 실시하여 제품의 성능평가를 기술하고, 마지막으로 5장에서는 결론과 향후 연구과제에 대해 기술한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.435-449
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• 2023

The state-of-the-art video-based point cloud compression(V-PCC) has a high efficiency of compressing 3D point cloud by projecting points onto 2D images. These images are then padded and compressed by High-Efficiency Video Coding(HEVC). Pixels in padded 2D images are classified into three groups including origin pixels, padded pixels and unoccupied pixels. Origin pixels are generated from projection of 3D point cloud. Padded pixels and unoccupied pixels are generated by copying values from origin pixels during image padding. For padded pixels, they are reconstructed to 3D space during geometry reconstruction as well as origin pixels. For unoccupied pixels, they are not reconstructed. The rate distortion optimization(RDO) used in HEVC is mainly aimed at keeping the balance between video distortion and video bitrates. However, traditional RDO is unreliable for padded pixels and unoccupied pixels, which leads to significant waste of bits in geometry reconstruction. In this paper, we propose a new RDO scheme which takes 3D-Distortion into account instead of traditional video distortion for padded pixels and unoccupied pixels. Firstly, these pixels are classified based on the occupancy map. Secondly, different strategies are applied to these pixels to calculate their 3D-Distortions. Finally, the obtained 3D-Distortions replace the sum square error(SSE) during the full RDO process in intra prediction and inter prediction. The proposed method is applied to geometry frames. Experimental results show that the proposed algorithm achieves an average of 31.41% and 6.14% bitrate saving for D1 metric in Random Access setting and All Intra setting on geometry videos compared with V-PCC anchor.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.617-620
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• 2017

농작물 작황 추정은 생산량 예측을 통한 수급 조절, 가격 예측, 농가 소득 보전을 위한 정책 수립 등에 중요한 판단자료로 활용된다. 급변하는 국내외 여건에서 작물의 안정생산과 식량안보, 생태계 지속성 평가를 위해 원격탐사 등 국가차원의 미래기술 개발 노력이 요구되고 있다. 농촌진흥청은 2010년부터 국내외 주요 곡물생산지대 작황 평가를 위한 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야 원천기술 개발을 위해 노력해왔다. 본 특별호는 농촌진흥청에서 지난 8년간 국내외 작황 평가를 위해 수행해 온 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야의 연구개발 성과 및 연계된 이들 분야 간 융복합 연구 수행 현황을 정리하고 향후 연구 방향을 제시하고자 발간하게 되었다.