• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.625-627
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• 2018

브레이크 패드 제작 공정에서 문자 인식은 사람이 직접 인식하거나 컴퓨터 비전 기술의 역할이었다. 하지만 사람의 인식 오류나 잉크가 번진 문자같은 새로운 형태의 문자를 인식하지 못하는 비전 기술의 단점 등 많은 한계가 존재했다. 본 논문에서는 C/CUDA로 설계한 Single Shot Multibox Detector 기반 Inference Program 을 통해 더 정확한 문자인식 결과를 제시하고, CUDA를 이용한 향상된 연산속도를 통해 실시간 문자 인식이 가능하도록 하였다. 문자 인식 정확도는 약 96.6%로 기존 비전 기술보다 더 뛰어난 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.18-20
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• 2011

최근 컴퓨터 비전의 활용 영역이 증가함에 따라 컴퓨터 비전의 대표적인 라이브러리인 openCV의 사용 또한 증가하는 추세이다. openCV 에는 컴퓨터 비전 알고리즘의 특성상 massive 한 연산을 수행해야 하는 부분이 상당수 존재한다. 본 논문은 이러한 연산량의 부담을 줄임으로써 openCV 의 성능 향상을 위한 아키텍처를 연구한다. openCV 의 massive 한 연산은 라이브러리 함수에 있는 내부 반복문에서 발생하기 때문에, 본 논문은 반복문의 특성을 분석하고 이를 가속할 수 있는 아키텍처가 무엇인지 연구한다. 결론적으로 반복문의 각 iteration 이 독립적일 경우에는 SIMD (Single Instruction Multiple Data)와 SIMT (Single Instruction Multiple Thread)이 적합하며 반복문의 각 iteration 이 의존적일 경우에는 MIMD (Multiple Instruction Multiple Data)를 바탕으로 하는 파이프라인 아키텍처가 적합하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.640-642
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• 2021

비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.390-392
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• 2022

기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1171-1172
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• 2023

자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.1
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• pp.159-164
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• 2013

Recently the solution integrated of vision and motion controller which are important element in automatiomn system has been many developed. However typically such a solutions has a many case that integrated vision processing and motion control into network or organized two chip solution on one module. We implement one chip solution integrated into vision and motion controller using Zynq-7000 that is developed recently as extended processing platform. We also apply EtherCAT to motion control that is industrial Ethernet protocol which have compatibility for open standardization Ethernet in order to control of motion because EtherCAT has a secure to realtime control and can treat massive data.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.1 no.3
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• pp.195-200
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• 2012

To steer a camera is done based on system parameters of the vision system. However, the system parameters when they are used might be different from those when they were measured. As one method to compensate for this problem, this research proposes a gaze-steering method based on LMI(Linear Matrix Inequality) that is robust to variations in the system parameters of the vision system. Simulation results show that the proposed method produces less gaze-tracking error than a contemporary linear method and more stable gaze-tracking error than a contemporary nonlinear method. Moreover, the proposed method is fast enough for realtime processing.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.587-591
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• 2001

This paper deals with inspect algorithm using visual system. One of the major problems that arise during polymer production is the estimation of the noise of the color product.(bad pallets) An erroneous output can cause a lot of losses (production and financial losses). Therefore new methods for real-time inspection of the noise are demanded. For this reason, we have presented a development of vision system algorithm for the defect inspection of PE color pallets. First of all, in order to detect the edge of object, the differential filter is used. And we apply to the labelling algorithm for feature extraction. This algorithm is designed for the defect inspection of pallets. The labelling algorithm permits to separate all of the connected components appearing on the pallets. Labelling the connected regions of a image is a fundamental computation in image analysis and machine vision, with a large number of application. Also, we suggested vision processing program in window environment. Simulations and experimental results demonstrate the performance of the proposal algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.543-544
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• 2012

객체 추적 및 모니터링 시스템에서 안개와 같은 환경적 불완전 요소는 비전 처리 성능에 많은 영향을 준다. 특히 안개는 빛의 산란과 흡수에 의한 감쇠로 탐지 영역내의 물체의 색상이 비슷해지고 채도가 매우 떨어지게 되어 객체의 형태를 구별하기 어려워진다. 따라서 실외에서 신뢰할 수 있는 비전 처리를 위해서는 안개와 같은 환경적 불완전 요소의 제거가 필수라 할 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.703-706
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 비전 알고리즘을 ARM9 프로세서를 사용하는 SoC의 IP 개념으로 구현하였다. 구현하고자 하는 스테레오 비전 시스템을 기능에 따라서 하드웨어와 소프트웨어 모듈로 나누어서 성능을 최대화할 수 있도록 설계하였다. SAD correlator는 한 쌍의 이미지에 많은 계산을 필요로 하기 때문에 성능을 우선시하여 하드웨어로 구성하였고, 소프트웨어는 프로세서를 초기화 시키고, 인터럽트 처리와 SAD correlator, TFT-LCD controller, 메모리 등의 하드웨어를 제어하는 역할을 하는 firmware로 구성을 하였다. 메모리에 기저장된 영상정보를 스테레오 비전 알고리즘을 이용한 결과를 외부 TFT-LCD 모듈에서 필요로 하는 포맷에 맞게 변환시켜서 depth map을 출력하는 시스템을 ARM922T 프로세서가 내장된 Altera Excalibur를 target으로 설계하여 테스트 보드에서 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.