• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.29-34
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• 2024

코로나19 이후, 원격 비접촉 활동의 증가로 인해 온라인 플랫폼을 활용한 스포츠 활동이 급증하였다. 당구도 온라인 플랫폼에 적합한 경기로 주목 받으면서 공의 위치와 이동 궤적 검출 등에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 머신 비전 기술을 활용하여 당구공의 위치를 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Canny 방식의 객체 외곽선 검출 후 공의 프로파일을 갖는 템플릿과의 상관만으로 공의 위치를 검출한다. 상관을 통한 당구공검출은 높은 시스템 성능을 보이는 동시에 구현 복잡도가 낮고 외란에 강인하기 때문에 실제 시스템에 적용이 용이한 장점이 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.467-468
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• 2021

BLE 비콘을 이용한 실내측위 시스템의 성능 개선을 위해 BLE5.1에서 지원하는 방향탐지 기술 중 도래각을 측정하는 수신기를 제작하고 머신러닝으로 분석하여 최적의 위치를 측정하였다. 머신러닝 모델의 생성과 테스트를 위해 k-최근접 이웃 분류 및 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터머신, 결정트리 인공신경망 및 심층신경망 등을 이용하여 학습하고 시험하였다. 결과로서, 연구에서 제작한 테스트 세트 4를 이용하는 경우 최대 99%의 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.27-36
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• 2022

본 논문에서는 이러한 어류 가공 현장의 문제점을 개선하기 위해서 AI 머신 비전을 이용한 어류의 목표 중량 절단 예측기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 입력된 물고기의 평면도와 정면도를 촬영하여 이미지기반의 전처리를 수행한다. 그런 다음 RANSAC(RANdom SAMmple Consensus)를 사용하여 어류의 윤곽선을 추출한 다음 3D 모델링을 사용하여 물고기의 3D 외부 정보를 추출한다. 이어서 추출된 3차원 특징 정보와 측정된 중량 정보를 머신러닝하여 목표 중량에 대한 절단 지점을 예측하기 위한 신경망 모델을 생성한다. 마지막으로 제안기법을 통해 예측된 절단 지점으로 직접 절단한 뒤 그 중량을 측정하였다. 그리고 측정된 무게를 목표 무게와 비교하여 MAE(Mean Absolute Error) 와 MRE(Mean Relative Error)와 같은 평가 방법을 사용해 성능을 평가하였다. 그 결과, 목표 중량과 비교해 3% 이내의 평균 오차율을 달성하였다. 제안된 기법은 향후 자동화 시스템과 연계되어 수산업 발전에 크게 기여할 것으로 전망한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.311-318
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• 2014

본 논문은 의료영상시스템, 공장자동화 시스템에서 핵심기술인 정확한 검사와 계측을 위하여 보다 선명하고 안정정인 환경을 제공하기 위한 조명으로 고휘도 LED를 이용한 조명광원의 제어기를 개발하였다. 고휘도 LED 전용드라이버를 장착하여 정전류 방식으로 안정된 전원을 공급하도록 설계하고, 32비트 ARM 프로세서 코어를 사용하여 화상처리 시 필수적인 요소인 광량을 256단계로 나누어 리모트 컨트롤 및 외부 인터페이스가 가능하도록 하여 볼륨의 저항 값 오차로 인하여 발생되는 밝기 값의 부정확을 방지하고 디지털화함으로써 빛의 재현성을 개선하였다. 아나로그 전원에 비하여 조광 범위가 넓고 낮은 레벨에서도 조광이 가능하도록 설계 하였으며 또한 RS-485 통신기능을 추가하여 외부장치로부터 데이터를 받아 사용자가 광량조절 및 ON/OFF 제어가 가능하도록 개발 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.453-458
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• 2016

머신비전은 고속화된 자동화 생산 시스템의 품질 검사 방법으로 널리 활용되어 왔다. 본 연구에서는 멀티카메라를 사용하여 PC와 PLC 간 제어를 통해 용접부위의 치수를 실시간으로 측정하여 검사하는 머신비전 시스템을 개발하였다. 제안한 검사시스템은 맞대기 용접부위의 길이와 폭을 측정하여 용접부의 치수 균일성을 검사하도록 설계하였다. 광학계 및 물류는 병렬제어를 위해 PC와 PLC 간 TCP/IP 멀티쓰레딩 통신기법을 적용하였다. 금속재료의 반사 특성을 고려하여 용접비드의 형태나 용접시 발생하는 그을음에도 균일하게 검사부위의 영상획득이 가능한 동축조명계를 적용하였고, 검사 알고리즘은 OpenCV 라이브러리를 사용하여 용접치수검사에 맞게 개발하였다. 제작한 시스템을 실제 전자부품의 용접 자동화 라인에 설치하여 시스템의 작동오류 및 검사 성능을 검증한 결과, 요구되는 기능 및 검사 성능을 모두 성공적으로 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.183-186
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• 2020

방대한 비디오 데이터의 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 대두되면서 MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machine) 표준화를 시작하였다. VCM 은 지능형 머신(machine)의 임무 수행을 위한 비디오 또는 비디오 특징(feature)의 압축 표준 기술로 기술 탐색 단계의 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 대용량의 특징 압축을 위한 전처리 단계로 보다 효과적인 특징 표현 방법을 제시한다. 제안하는 특징 표현 방법은 정규화, 양자화 과정을 거쳐 특징 데이터 크기를 감소시킨다. 실험에서 특징을 4 개의 값으로 양자화 했을 때, 원본 대비 16 배의 데이터 크기가 감소되지만 mAP 평가 성능은 35.4592 로 높은 수준으로 유지함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.4-6
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• 2021

MPEG(Moving Pictures Experts Group)에서는 딥러닝을 포함한 머신 비전과 관련하여 Video for machines 란 이름의 새로운 부호화 표준에 대한 논의를 진행하고 있다. VCM 에서는 기존의 비디오 부호화와 달리 머신을 기준으로 한 비디오 부호화를 목표로 한다. 본 논문에서는 적대적 공격 모델을 이용하여 VCM 부호화에 대해서 분석을 하고자 한다. 적대적 공격 모델 관점에서 비디오 부호화의 특성에 대해서 살펴보고, 이를 고려한 부호화 개발 방향에 대해 살펴본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.53-54
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• 2018

최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권4호
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• pp.415-420
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• 2017

본 논문에서는 머신비전을 이용하여 컨베이어 시스템에서 이동하는 객체를 계수하는 알고리즘을 제안하였다. 영상처리를 이용한 객체 계수 시스템은 유동인구나 교통량 파악 등의 다양한 산업현장에서 사용되고 있으며, 주로 템플릿 매칭이나 기계학습의 방법으로 검출하여 추적 후 계수한다. 하지만 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트위의 물체를 검출하기 위해서는 연산에 소요되는 시간이 짧아야 하므로 영역기반의 방법으로 영상처리를 하였다. 본 연구에서는 모양과 크기, 그리고 색깔이 비슷한 전복 치패를 계수하였다. 컨베이어 시스템은 한 방향으로 동작하는 특성을 이용하여 첫 번째 영역에서 치패를 검출하여 정보를 얻은 것을 기반으로 다음 프레임에서의 물체의 위치 범위를 계속적으로 변화하여 치패를 검출하고 각각의 획득한 정보를 비교하여 계수하였다. 치패가 간격을 두고 이동 시에는 정확하게 계수됨을 확인하였으며, 치패가 붙어서 오는 경우에는 크기정보를 이용하여 계수하여 중복되거나 누락됨을 방지하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컨베이어 시스템 위에서 움직이는 다양한 객체 계수 제어에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제37권2호
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• pp.99-109
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• 2018

현존하는 진동 측정 센서는 정밀도 면에서는 대부분의 진동을 측정하기에 충분하나, 센서 한 개로 하나의 지점이나 방향에 한정하여 측정할 수밖에 없다는 단점을 갖고 있다. 반면 카메라의 경우, 정밀도나 측정 가능한 주파수 영역의 면에서는 다소 불리하지만, 한 번에 광범위한 영역의 진동을 측정할 수 있고 가격 면에서 유리하며 다자유도의 진동을 동시에 측정할 수 있다는 큰 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 저가의 머신 비전 카메라가 진동 측정 센서로서 어느 정도의 오차 범위 내에서 진동을 측정할 수 있는지 알아본 후, 실제 외팔보의 진동을 측정하였다. 카메라의 2차원 평면 이미지는 두 방향의 직선 운동과 한 방향의 회전 운동을 나타낼 수 있다. 먼저 단일 점의 진동을 카메라로 측정하고, LDV(Laser Doppler Vibrometer) 측정을 기준으로 한 카메라 측정의 오차를 실험적으로 교정하였다. 다음으로 다중점의 진동을 한 번에 측정하여 회전 진동과 외팔보 전체 형상의 진동을 측정하였다. 외팔보 전체 형상 진동은 주파수와 시간 영역 모두에 대하여 분석하였다.