• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.55-59
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 인하여, 고객 제품형 제품 설계 및 새로운 서비스 개발을 위하여 IoT 기술이 주목받고 있다. 최근 적층제조 기술은 IoT 센서를 직접 제작하거나, 센서를 포함한 기기를 만드는 분야에 다양하게 활용되고 있다. IoT 기기를 적층제조를 활용하여 제작시, 적층제조 고유의 설계 장점을 활용하기 위해 다양한 부품들을 병합하는 설계 방법론이 큰 관심을 받고 있다. 부품병합을 통해 조립 공정을 단축하고, 부품 경량화 등의 장점을 이룰 수 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 적층제조를 활용한 부품병합을 지원하기 위한 설계 방법론을 개발하였다. 이를 통해 제품의 기능 및 제품 내 부품의 기능과 물리적 연결성을 분석한 제품 아키텍쳐를 생성하고, 인접한 기능들 및 부품을 Girvan Newman 알고리즘을 활용하여, 최종 부품병합 후보군을 선정하도록 지원한다. 제안한 설계 방법론을 검증하고자 사례연구를 통해 적층제조로 출력된 전기 자전거의 부품병합과정을 분석하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권3호
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• pp.1-19
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• 2005

협업적 제품 거래 (CPC: Collaborative Product Commerce) 환경에서는, 여러 부품 공급자의 이질적인 부품 라이브러리들을 통합하여 사용자에게 마치 하나의 부품 정보 시스템을 사용하는 것과 같은 환경을 제공해야 한다. 온톨로지 기반 정보 통합에서는 정보 소스의 메타데이터를 엄밀하고 명시적으로 표현한 온톨로지를 병합 (aligning 또는 merging)하여 여러 정보 소스에 대한 단일한 글로벌 뷰를 제공한다 이때 소스온톨로지 간 매핑이 중요한 역할을 한다. 온톨로지 간 매핑이 복잡하지 않고 단순하며, 매핑을 정의하는 방식이 정형화되기 위해서는, 온톨로지들이 일관된 모델링 관점과 일관된 의미적 표현 방식으로 모델링되어야 한다. 본 논문은 상위 온톨로지에 기반한 부품 라이브러리 온톨로지 모델링 프레임워크를 소개하고, 이를 실제 금형 부품 라이브러리의 정보통합에 적용하여, 소스 온톨로지 간 매핑이 단순해지고 정형화되며, 결과적으로 소스 온톨로지들을 자동 병합하는 프로그램을 쉽게 구현할 수 있음을 설명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.80-81
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• 2019

본 논문에서는 자연스러운 장면 영상에서 임의의 방향성을 가진 텍스트를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 텍스트 검출을 위한 기본적인 프레임 워크는 Faster R-CNN[1]을 기반으로 한다. 먼저 RPN(Region Proposal Network)을 통해 다른 방향성을 가진 텍스트를 포함하는 bounding box를 생성한다. 이어서 RPN에서 생성한 각각의 bounding box에 대해 세 가지의 서로 다른 크기로 pooling된 특징지도를 추출하고 병합한다. 병합한 특징지도에서 텍스트와 텍스트가 아닌 대상에 대한 score, 정렬된 bounding box 좌표, 기울어진 bounding box 좌표를 모두 예측한다. 마지막으로 NMS(Non-Maximum Suppression)을 이용하여 검출 결과를 획득한다. COCO Text 2017 dataset[2]을 이용하여 학습 및 테스트를 진행하였으며 주관적으로 평가한 결과 기울어진 텍스트에 적합하게 회전된 영역을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.365-374
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• 2005

B2B 전자거래 환경에서는 다양한 공급자들의 부품 라이브러리를 통합하여 단일 인터페이스를 제공하는 중개 시스템이 요구된다. 그런데 각부품 라이브러리들은 서로 이질적이어서 자동 통합하기 어렵다. 기존의 온톨로지 기반 자동 정보 통합 연구에서는 온톨로지들이 서로 다른 방식으로 작성되는 것을 방지하기 어렵기 때문에 이질성 해결을 위한 매핑이 복잡해지고, 따라서 제한적인 수준에서의 자동 정보 통합 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Guarino의 상위 온톨로지 이론을 바탕으로 부품 라이브러리 온톨로지 개발에 이용할 수 있는 지식 모델링 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 존재론적 본성에 기반한 엄밀한 논리적 의미와 적용 원리가 부여된 부품 라이브러리 지식 모델링 프리미티브를 제공함으로써 온톨로지 개발자들이 대상 도메인의 지식을 체계적으로 분류하고 일관되게 구조화할 수 있도록 도와준다. 결과적으로, 작성되는 온톨로지들이 서로 비교 가능하고 균질해져 온톨로지 간 매핑이 단순해지고 정형화된다. 이를 바탕으로 온톨로지 자동 병합 알고리즘을 쉽게 개발할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.266-275
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• 2006

조립체 공정은 많은 부분이 자동화 되었지만 결함 진단 부분에서는 포괄적인 의사 결정을 지원하기 위해 다양한 분야의 전문성과 지식을 필요로 하기 때문에 자동화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 분야의 전문가가 쉽게 접근할 수 있고 직관적으로 이해할 수 있는 영상 정보를 이용한 조립체 결함 분석 지원시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상 정보와 제품 설계 정보 그리고 결함탐지 정보를 병합함으로써 조립체에서 효과적으로 결함을 분석하도록 지원한다. 제안된 방법은 라벨링을 이용하여 조립체의 영상을 부품 단위로 분할하고 확장된 속성 관계 그래프(eARG)를 사용하여 설계 정보와 결함 분석 정보를 일관되게 표현하여 결함 정보를 영상 정보로부터 접근할 수 있도록 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권4B호
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• pp.734-742
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• 2000

기존의 거리영상을 이용한 모델베이스기반 3차원 물체인식에서는 주로 거리영상 분할과정을 통한 면정합이나 그래프매칭 등의 방법을 이용하였으나, 이러한 방법은 인간의 인식체계와는 동떨어져 있는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 인간의 인식체계와 유사한 체적기반의 수퍼쿼드릭(superquadric) 물체표현과 이를 확장한 물체인식과정을 보인다. 먼저 3차원 물체에 대한 체적특성을 수퍼쿼드릭 계수를 이용한 부품기반 수퍼쿼드릭 모델(PBSM ; part-based superquadirc model) 로 기술하며, 면 특성 및 체적소간의 접합관계 등을 함께 이용하여 물체의 일부 가려짐이나 시점에 의한 비선형적인 형상변화(nonlinear shape change)에도 강건하도록 한다. 입력되는 물체로부터 추출된 수퍼쿼드릭 계수와 모델물체의 계수들간의 매칭을 거쳐 인식에 이른다. 본 논문에서는 실험결과를 통하여 이러한 병합된 방법이 임의의 기계조립 부품의 위치와 자세를 판정하고 인식하는데 유용함을 입증하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권11호
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• pp.95-103
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• 1997

A robust center estimation tecnique of n-fold engineering parts is presented, which use self-organizing neural networks with generating and merging learning for training neural units. To estimate the center of the n-fold engineering parts using neural networks, the segmented boundaries of the interested part are approximated to strainght lines, and the temporal estimated centers by thecosine theorem which formed between the approximaged straight line and the reference point, , are indexed as (.sigma.-.theta.) parameteric vecstors. Then the entries of parametric vectors are fed into self-organizing nerual network. Finally, the center of the n-fold part is extracted by mean of generating and merging learning of the neurons. To accelerate the learning process, neural network uses an adaptive learning rate function to the merging process and a self-adjusting activation to generating process. Simulation results show that the centers of n-fold engineering parts are effectively estimated by proposed technique, though not knowing the error distribution of estimated centers and having less information of boundaries.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.1017-1026
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• 2006

최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.