• 제목/요약/키워드: 무게정보

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기계학습을 이용한 수출 컨테이너의 무게그룹 분류

  • 강재호;강병호;류광렬;김갑환
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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    • pp.77-86
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    • 2005
  • 컨테이너 터미널에서는 장치장으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 $5{\sim}7%$ 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.

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k-평균 알고리즘에 의한 무게중심의 결정과 이를 이용한 이동 물체의 검출 및 추적 (Detection and Tracking of Moving Objects using it and Determination of Centroid by k-means Algorithm)

  • 이은미;이병선;이은주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.629-632
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    • 2002
  • 본 논문에서는 획득 영상에서 k-평균 알고리즘에 의한 무게중심을 이용하여 이동 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체의 검출은 획득 영상에 대하여 차영상 후 에지 검출에 의해 수행된다. 제안한 검출 방법은 빛의 밝기와 각도에 의해 발생된 그림자 등의 변형을 제거하고, 이동 물체만을 검출할 수 있어, 빛에 영향을 받은 영상에 대해서도 이동 물체를 양호하게 검출할 수 있다. 물체 추적은 검출된 이동 물체에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 물체 무게중심을 구하고, 무게중심 부근의 화소 평균값과 무게중심간의 거리를 구한다. 다음 프레임들에 대하여 탐색영역의 화소 평균값에 의해 후보 무게중심을 구하고, 물체 무게중심과 구한 후보 무게중심들의 표준편차와 무게중심간의 거리 차를 이용하여 이동 물체를 추적한다. 그 결과, 이동 물체의 추적 속도를 개선시켰고, 물체 추적 오차율을 줄였다.

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무게 있는 리프 이진 트리 균형 문제를 해결하는 알고리즘 (Algorithms for Balancing Weighted-Leaf Binary Tree)

  • 이동규;백낙훈;이종원;류관우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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    • pp.692-694
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    • 2000
  • 본 논문에서는 이진 트리 형태를 가지는 다관절체의 균형을 잡거나 이진 트리 모양으로 연결된 네트워크 상에서 단말 노드들의 부하를 균형 있게 하는데 이용할 수 있는 무게 있는 리프 이진 트리 균형 문제를 제안한다. 또한 무게 있는 리프 이진 트리 균형 문제를 리프들의 무게 변화량의 쌍의 {{{{ { l}_{ 1} }}}}-norm, {{{{ { l}_{2 } }}}}-norm, {{{{ { l}_{3 } }}}}-norm 각각을 최소로 하면서 해결하는 방법들을 제안한다. 이 방법들은 무게 있는 리프 이진 트리 균형 문제의 특성을 이용하여 n개 변수를 하나의 변수의 양의 상수배로 나타냄으로써 해결할 수 있음을 보인다.

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무게 센서를 이용한 약 먹는 시간 알람기 (Medicine-taking time alarm using weight sensor)

  • 김선옥;김태균;권은진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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    • pp.165-167
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    • 2021
  • 본 논문은 노약자와 장애인의 편의를 도모하기 위하여 주기적으로 약을 복용해야하는 시간을 알려주는 시스템이다. 무게 센서를 사용하여 7일간 복용해야 하는 알약들의 전체 무게를 측정하고, 사용자가 알약을 복용하면 줄어든 알약의 무게를 다시 측정하여 복용 여부를 판단하는 시스템이다. 또한 알약을 복용하지 않은 사용자에게 이를 알려주기 위해 설정된 특정 시간에 다시 알려주는 작업을 수행하도록 구성하였다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 이와 같은 시스템의 작업 수행 과정을 세분화하여 보여줌으로써 사용자들이 잊지 않고 약을 복용하는 것을 도와주고자 한다.

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개별인증 출입보안시스템 구현 - RFID.지문인식.무게정보 이용 -

  • 이동만;김상식;이재홍
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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    • pp.20-26
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    • 2009
  • 본 연구는 건물 내부에서 외부로 외부에서 내부로 출입하는 출입자를 정확히 파악하기 위하여 보안이 강화된 개별인증 출입보안시스템을 구축하는데 있다. 시스템 구현을 위해서 RFID 기술, 지문인식 기술을 적용한 통합인증단말기와 무게를 측정하는 전자저울을 활용 하였다. 개별 인증이 가능한 출입 인증 보안시스템을 구현한 결과를 요약하면, 첫째, 내부에서 외부로 나오는 경우와 외부에서 내부로 들어가는 경우를 분리한 이중 출입방식으로 외부인이 내부에서 나오는 사람의 인증만으로 쉽게 건물 안으로 진입하는 보안상의 문제점을 해결 하였다. 둘째, 건물 내부 물품을 외부로 유출할 시 무게 차이 때문에 출입문이 차단되어 관리자의 허락 없이는 물품을 밖으로 유출할 수 없게 되어 도난을 방지문제를 해결 하였다. 셋째, 몸무게 정보를 이용하여 출입자들이 동시에 출입문을 통과하지 못하도록 제한하여 모든 출입자의 로그정보를 정확하게 저장할 수 있도록 하였다. 넷째, 데이터베이스에 저장된 출입로그 데이터를 출퇴근 관리프로그램에 지원하여 급여 계산 및 인사 업무에 활용할 수 있도록 하였다. 다섯째, 건물에 화재가 나거나 폭탄 테러와 같은 위험 발생 시 출입자를 정확하게 파악할 수 있게 되어 용의자 파악이 용이하도록 하였다.

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스노보더의 무게 중심 분석 시각화를 위한 설계 (Design of Visualization Tool for Analysis of Center-of-Gravity of Snowboarders)

  • 박명철;박영남
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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    • pp.303-304
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    • 2014
  • 본 논문에서는 연속적인 이미지 정보를 이용하여 스노보더의 무게 중심을 분석하는 시각화 도구를 설계한다. 스노보드는 무게중심 운동으로 최대한 자세 긴장도를 낮추는 것이 중요하다. 자세긴장도에 영향을 미치는 요소 중에 가장 중요한 것이 기저면과 무게중심인데 본 연구에서는 자세에 따른 무게 중심의 이동과 안정성을 추적하여 비교분석하기 위한 도구를 설계한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 시각화 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

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무게중심을 활용한 모션 생성 기술 (Motion generation using Center of Mass)

  • 박근태;손채준;이윤상
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.11-19
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    • 2020
  • 캐릭터의 자세가 변할 때 마다 캐릭터의 무게 중심(COM) 위치도 변하게 된다. 이 때 무게 중심의 위치 변화는 걷기, 뛰기, 쭈그려 앉기 등 다양한 동작 각각에 대응되는 독자적인 패턴을 가지므로 이를 이용하면 원래 동작의 정보를 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 캐릭터의 무게 중심의 위치 변화를 토대로 동작을 예측하는 모션 생성 기법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 무게 중심 정보를 통해 원래 동작의 유형에 대한 별도의 라벨 없이도 다양한 동작을 생성할 수 있다. 그러므로 네트워크의 학습 및 실행을 위한 데이터셋을 만들 때 사람의 손을 거칠 필요 없이 전처리를 비롯한 모든 과정을 자동으로 진행할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 신경망 모델은 캐릭터의 모션 이력(history) 정보와 무게 중심 정보들을 입력 받아 현재 프레임에서의 포즈 정보를 출력하며, 연속적인 시계열 모션 데이터를 다루기 위해 1차원 Convolution을 수행하는 간단한 형태의 Convolutional Neural Network(CNN)를 사용하여 학습되었다.

로봇 팔을 이용한 무게 분류 시스템 (Weight Classification System using Robot Arm)

  • 이세훈;김현아;임소정;전경실
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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    • pp.339-340
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    • 2018
  • 산업 현장에서 사용되는 산업용 로봇은 자동화 시스템 도입에 따라 큰 성장세를 보이고 있다. 본 논문에서는 컨베이어 벨트에 올라온 물체의 무게를 측정하고, 로봇 팔이 무게별로 물건을 지정 위치에 분류하는 시스템을 구현하였다. 또 로봇 팔끼리 서로 데이터를 주고받으며 데이터 값에 따른 동작을 수행하고 클라우드에 데이터 값을 업로드하여 쉽게 모니터링 가능한 로봇 팔을 이용한 무게 분류 시스템을 설계하였다.

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범함수 회귀모형을 이용한 성장단계별 양파무게의 추정 (Estimation of Onion Weight on Growth Stages Using Functional Regression Model)

  • 조완현;나명환;김준기;김덕현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.858-860
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    • 2019
  • 본 논문에서 우리는 범함수 회귀모형을 이용한 양파의 성장단계별 무게를 예측할 수 있는 새로운 통계적 추정방법을 제안한다. 여기서 우리는 풍속, 평균온도, 강우량, 일조량 그리고 습도 등 나타내는 환경요인들을 설명변수들로 사용하고, 양파의 성장단계별 무게를 반응변수로 사용하여 범함수 회귀모형을 적용하였다. 먼저 그래프분석과 상관분석을 통하여 우리는 일일 평균온도는 양파의 무게 증진에 가장 큰 양의상관이 있고, 풍속이나 습도 그리고 일조량들은 양파의 성장에 약간의 영향력이 있으며 강우량은 양파의 성장에 전혀 도움이 안됨을 알 수 있었다. 두 번째로 범함수 회귀 분석을 통하여 얻어진 각 환경요인들에 대한 회귀계수들의 그림을 통하여 우리는 양파의 성장 기간 동안에 이들의 무게를 향상시키기 위해서는 어떻게 환경요인들을 관리해야 되는 가를 알 수 있는 재배방법을 유도하였다.