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하석운,이성은,남기곤,윤태훈,김재창,김길철 대한전자공학회 1997 電子工學會論文誌, C Vol.c34 No.1
In passive sonar, the frequency spectrum of a sound radiated by underwater moving targets is composed of a broadband nonuniform background noise and narrowband discrete tonals. To detect the tonals, the background noise is estimated and removed. Using the existing algorithms that estimate the background noise, a week tonals are not detected. Because a freuqency line that is formed by tonals which are being extracted continuously is a feture of the target, we are nessesory to efficiently detect the tonals that compose the frequncy line. In this paper, we propose an efficient neural network that can remove automatically the background and detect the even errl tonals, and we extract the frequency line feature on the spectrogram by the proposed algorithm. The experimental results for a ship's radiated sound show a better performance in comparison with the existing TPM algorithm.
하석운,신현갑 한국컴퓨터산업학회 2003 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.4 No.10
영상처리에 관한 이론을 제공하고 있는 대부분의 서적들은 여러 가지 영상처리 과정은 프로그램 코드로, 영상처리 결과는 결과 영상만을 단순하게 제공하고 있기 때문에 학습자가 그 처리과정과 결과를 직접 확인하기 위해서는 별도의 컴파일러를 사용해야 하는 불편함이 있다. 따라서 이론 학습과 동시에 그 결과를 확인할 수 있도록 실습을 병행할 수 있는 학습 도구의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리에 관한 이론을 단원 별로 체계적으로 학습할 수 있을 뿐만 아니라, 해당 단원에 관계되는 영상처리과정을 이해할 수 있도록 제공되는 실습 창을 통해 직접 프로그램을 작성하고 실행하여 그 결과를 확인할 수 있는 현장 실습이 가능한 영상처리 학습 시스템을 제시 한다. 제시하는 시스템은 플랫폼에 독립인 시스템이 되기 위해서 자바 언어로 구현하였으며, 학습 내용의 체계적인 관리와 제공을 위해서 단원 별 내용을 데이터베이스로 구성함으로써 사용자가 필요에 따라 단원 별로 재학습하기에 적합하도록 구성하였다. In order to understand the concepts of image processing with effect, a learning system with an actual practice is necessary. As most image processing learning materials have some inconvenient respects that it is difficult to understand the processing procedure because they simply show the processed results as figures in the contents, and also, a separate practice tool is needed to operate the source codes because they provide the program source codes as a part in the context. In this paper, in order to solve above inconvenient respects, an image processing learning system that be able to improve the learning effects as accomplishing the theory studying and the actual practice in parallel is proposed. As this system is composed on the bases of java, it is independent to the platforms and it is possible to implement on the Web.
신경망에 의한 미지의 다중 수중 이동물체의 판별 및 추적
하석운 한국정보통신학회 1999 한국정보통신학회논문지 Vol.3 No.2
본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다. In this paper, we propose a multiple underwater object classification and tracking algorithm using the narrowband tonal and frequency line features extracted from the frequency spectrum of the acoustic signal. The general algorithm using the wideband and narrowband energy has a high tracking error when objects are close and cross each other. But the proposed algorithm shows a good tracking performance for the simulation scenarios generated by the real acoustic data.
하석운,폴 퀴로즈,문용호 중소기업융합학회 2018 융합정보논문지 Vol.8 No.6
In recent years, researches utilizing UAV for military purposes such as precision tracking and batting have been actively conducted. In order to track the preceding flight, there has been a previous research on estimating the attitude information of the flight such as roll, pitch, and yaw using images taken from the rear UAV. In this study, we propose a method to estimate the attitude information more precisely by applying the Kalman filter to the existing image processing technique. By applying the Kalman filter to the estimated attitude data using image processing, we could reduce the estimation error of the attitude angle significantly. Through the simulation experiments, it was confirmed that the estimation using the Kalman filter can estimate the posture information of the aircraft more accurately.