• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.4
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• pp.33-38
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• 2019

Recently, to support location-based services, there have been many researches which consider the spatial network. For this, there are many experimental data for data processing on the road network. However, the data to process the trajectory of moving objects are not suitable. Therefore, we propose index structure to process the trajectory data on the road network and the trajectory data generation algorithm. In addition, to prove efficiency of our index structure and algorithm, we show that edge-based trajectory data are generated through the proposed algorithm using the map data of San Francisco Bay.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.3
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• pp.71-78
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• 1999

This paper presents an integrated and automated inspection system using image processing technology for the automotive engine assembly process. The system make it possible for the inspected data to be entered directly from the machine vision into the statistical process control system. Such direct entry enables the prompt preparation of corrective actions against process problems. An IVP-150 machine vision board is installed within the PC for image processing, and a template matching technology is implemented to precisely verify quality factors. The developed system showed robustness to the problems of noise, distortion, and orientation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.363-365
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• 2023

본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 이미지 처리에 적용한 연구가 진행되면서 등장한 비전 트랜스포머 (Vision Transformer, ViT)의 한계를 극복하기 위해 ViT 기반의 딥 클러스터링(Deep Clustering) 기법을 제안한다. ViT는 완전히 트랜스포머(Transformer)만을 사용하여 입력 이미지의 패치(patch)들을 벡터로 변환하여 학습하는 모델로, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하지 않으므로 입력 이미지의 크기에 대한 제한이 없으며 높은 성능을 보인다. 그러나 작은 데이터셋에서는 학습이 어렵다는 단점이 있다. 제안하는 딥 클러스터링 기법은 처음에는 입력 이미지를 임베딩 모델에 통과시켜 임베딩 벡터를 추출하여 클러스터링을 수행한 뒤, 클러스터링 결과를 임베딩 벡터에 반영하도록 업데이트하여 클러스터링을 개선하고, 이를 반복하는 방식이다. 이를 통해 ViT 모델의 일반적인 패턴 파악 능력을 개선하고 더욱 정확한 클러스터링 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.545-548
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• 2023

본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.2
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• pp.202-208
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• 2016

In this study, the defect in connection with a C-tray was inspected using a low-cost camera. The four test items were the device overlapping in the tray, the bending of the tray, the loaded quantity of the tray, and the device pocket leaving, an algorithm was developed for defining and detecting the above defect types. Therefore, the developed handling system could extend the application of the stack of the c-tray and provide a quantity verification inspection on the packing processing. The machine operation control program, which can ensure the optimal inspection image to match the scan speed, was developed and the control program that can process the user gui and the vision image utilizing the control was developed. Overall, a mechanical system that is practicable for obtaining an image and processing the vision data was designed.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.10
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• pp.35-42
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• 2014

It is possible to improve the obstacle avoidance capability by training and recognizing the obstacles which is in certain indoor environment. We propose the technique that use underlying intensity value along with intensity map from RGB-D image which is derived from stereo vision Kinect sensor and recognize an obstacle within constant distance. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it. From the comparison experiment between RGB-D data and intensity data, RGB-D data got 4.2% better accuracy rate than intensity data but intensity data got 29% and 31% faster than RGB-D in terms of training time and intensity data got 70% and 33% faster than RGB-D in terms of testing time for LDA and SVM, respectively. So, LDA, SVM have good accuracy and better training/testing time to use for obstacle avoidance based on intensity dataset of mobile robot.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1402-1405
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• 2012

데이터 품질의 패러다임 변화에 따라 기업에서는 효과적인 의사결정지원을 위한 정보서비스의 품질 관리가 중요하다. 본 연구에서는 설문조사를 통해 데이터 거버넌스 관점에서 행정기관 간 정보연계를 통해 민본 녹색 행정을 위한 '행정정보공동이용시스템'의 데이터 품질관련 현황을 분석하였다. 이와 관련하여 향후 정확하고 안전한 행정정보의 공동이용을 위한 정보서비스 품질관리체계 구축을 위한 대안으로서 데이터 거버넌스 관점의 행정정보 공유 데이터 품질관리체계 구축을 제시하는 바이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.505-508
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• 2011

유비쿼터스 환경에서 객체들과의 데이터 통신은 매우 중요하다. 특히 서버와의 교신 없이 객체들로부터 직접 충분한 정보를 확보해야 할 때에 이는 더욱 중요하다. 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 대량의 데이터를 고속으로 전송할 수 있다는 장점이 있으나, 해당 통신을 지원할 수 있는 모듈이 각각의 객체에 설치되어 있어야 하고 온라인 상태를 유지하고 있어야 한다는 부담이 있다. 태그 인터페이스와 카메라 비전 기술을 주로 사용하는 오프라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 특별한 통신모듈 없이도 물리적 객체와 디지털 객체 사이에서 효과적인 데이터 전송이 가능하다는 장점이 있으나, 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 비해 극히 소량의 데이터만을 전송한다는 단점이 있다. 이 경우 전송하는 데이터 량을 늘리기 위해 우회적으로, 온라인 기반 네트워크로의 링크 정보를 전달하는 방법을 사용하고 있으나, 결국 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 발생하는 한계를 지니게 된다. 본 논문에서는 온라인 기반 네트워크를 이용할 수 없는 제한된 오프라인 환경에서, 디스플레이와 카메라만을 이용하여 기존의 오프라인 태그 인터페이스 특히 이미지 코드에서보다 자체적으로 서버와의 교신 없이 좀 더 많은 데이터를 전송하기 위한 방법으로 모션 코드를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.83-84
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• 2009

최근 다양한 센싱장치와 HCI 디바이스를 결합하여 로봇이나 기계장치를 구동하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 기존의 RC방식의 무인비행체 조작은 관련분야의 전문성을 필요로 할 만큼 접근하기 어려운 면이 있었다. 이에 본 논문에서는 소형 무인비행체(UAV)의 움직임 제어를 위해 데이터 글로브의 손가락 구부러짐을 인식하여 이를 통해 무인비행체를 조작하는 원격조종장치에 관한 시스템 구조 및 프로토콜을 제안한다. 이 시스템을 통해 비전문가로 하여금 무인비행체의 접근성을 높이며 다양한 분야에 활용 할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위해 데이터 글로브의 센싱 데이터에 대한 조합 및 해석방식을 정의하고, 이를 데이터 글로브의 손가락 구부러짐 해석에 적용하였다. 또한 조합된 명령신호를 전송하는 무인비행체의 구동 제어를 위한 비동기 Uplink 프로토콜을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.476-478
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• 2023

딥러닝은 컴퓨터 비전의 상당한 발전을 기여했지만, 딥러닝 모델을 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 바운딩 박스와 원본 이미지의 바운딩 박스를 결합하여 합성 데이터 생성기법을 제안한다. 원본 이미지와 동일한 범주의 데이터셋에서 참조 이미지의 객체를 추출한 다음 생성 모델을 사용하여 참조 이미지와 원본 이미지의 특징을 통합하여 새로운 합성 이미지를 만든다. 실험을 통해, 생성 기법을 통한 딥러닝 모델의 성능향상을 보여준다.