• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.9 no.11
• /
• pp.9-14
• /
• 2018

The vision system is a device for acquiring images and analyzing and discriminating inspection areas. Demand for use in the automation process has increased, and the introduction of a vision-based inspection system has emerged as a very important issue. These vision systems are used for everyday life and used as inspection equipment in production processes. Image processing technology is actively being studied. However, there is little research on the area definition for extracting objects such as character recognition or semiconductor packages. In this paper, define a region of interest and perform edge extraction to prevent the user from judging noise as an edge. We propose a noise-robust alignment correction model that can extract the edge of a region to be inspected using the distribution of edges in a specific region even if noise exists in the image. Through the proposed model, it is expected that the product production efficiency will be improved if it is applied to production field such as character recognition of tire or inspection of semiconductor packages.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.346-346
• /
• 2020

홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.131-141
• /
• 2016

최근 알파고를 통해 인공지능 기술이 전 세계인의 이목을 집중시켰던 반면, 인공지능 연구자들은 인공지능 부활에 결정적 역할을 한 딥러닝 기술에 주목하고 있다. 딥러닝은 다계층 인공신경망 기반의 기계학습 기술로서 최근 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서 인식 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝 기술을 이용하여 기계가 수천만장의 이미지를 학습하여 객체를 인식하게 하고, 수천 시간의 음성 데이터를 학습하여 사람의 말을 알아듣게 처리하는 데에는 다수의 고성능 컴퓨터가 필요하다. 따라서 딥러닝에는 다수의 컴퓨터를 효율적으로 이용하기 위한 분산처리 기술이 필수적이며 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본고는 다중 컴퓨터 노드들에서 딥러닝 모델을 분산처리할 수 있는 기존의 프레임워크들을 비교 분석하고 딥러닝 분산처리 기술에 대한 발전 방향을 전망한다.

• Transactions of the KSME C: Technology and Education
• /
• v.5 no.1
• /
• pp.63-67
• /
• 2017

Nobody deny that Machine Tool has leaded to the development of mechanical technology as it is known for long time. According to this, it has always been changed newly by appling advanced technology. This paper introduces the evolution history of machine tools and describes how the ICT is applied to develop a new type of machine tool. For that, it has been shown what kind of elementary technologies are required. The future vision has also been concluded in this paper.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.157-162
• /
• 2022

In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.753-761
• /
• 2023

This study investigates strategies to increase learning efficiency for programming subjects to which flipped learning teaching method is applied targeting non-major students. Design a learner-centered flipped learning-based programming class and get strategies for effective application methods for field application. Also, the purpose is to explore the efficient application of the flipped learning teaching method to the computational thinking subject of liberal arts classes at this university. By applying the flipped learning teaching method, one of the innovative teaching methods, we consider ways to improve the quality of programming subject classes, the efficiency of practical education, and the improvement of learner achievement. The purpose of this study is to design an efficient learning model for software education targeting non-majors by applying various teaching methods and learning design models convergence away from the traditional teaching method.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.28-36
• /
• 2022

As port structures are exposed to various extreme external loads such as wind (typhoons), sea waves, or collision with ships; it is important to evaluate the structural safety periodically. To monitor the port structure, especially the rubber fender, a fender segmentation system using a vision sensor and deep learning method has been proposed in this study. For fender segmentation, a new deep learning network that improves the encoder-decoder framework with the receptive field block convolution module inspired by the eccentric function of the human visual system into the DenseNet format has been proposed. In order to train the network, various fender images such as BP, V, cell, cylindrical, and tire-types have been collected, and the images are augmented by applying four augmentation methods such as elastic distortion, horizontal flip, color jitter, and affine transforms. The proposed algorithm has been trained and verified with the collected various types of fender images, and the performance results showed that the system precisely segmented in real time with high IoU rate (84%) and F1 score (90%) in comparison with the conventional segmentation model, VGG16 with U-net. The trained network has been applied to the real images taken at one port in Republic of Korea, and found that the fenders are segmented with high accuracy even with a small dataset.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.19 no.11
• /
• pp.24-31
• /
• 2002

지금까지 SDR을 비판적인 시각으로 검토해 보았다 하지만 분명한 것은 SDR은 disruptive technology의 기능성을 가지고 있다는 점이다. 현재 domain specific하게 vertical market을 구축하고 있는 구현방식을 horizontal market으로 바꿔보자는 발상으로 전체적인 기술과 시장의 대세와 일치하기 때문이다. 저자의 관점은 SDR을 technology-driven 한발상으로 '일단 SDR이다' 라고 revolution으로 접근하는 것은 옳지 않다고 보는 것이다. SDR이란 Hype이 Real이 되려면 (1) power 소모, co-working과 같은 기술적인 문제들이 해결되고, (2) SDR 도입을 지연시키는 시장 환경이 개선되어야 하며, (3) software download, middleware 나 operating system과 관련된 정치적인 문제들이 해결되어야 한다. 이러한 문제들은 하루 아침에 해결되는 것이 아니기 때문에 market-driven한 관점에서 SDR concept이 기존의 장벽들을 극복할 수 있을 때 하나씩 SDR cencept을 채용해가는 evolution으로 접근하는 것이 중요하다. 앞으로도 Moore의 법칙은 15년에서 20년 가까이 지속될 것으로 전망하고 있다. 이미 Moore의 법칙에 의한 기술발전이 수요를 앞서는 조짐이 나타나고 있는 분야도 있어 남아도는 gate를 어떻게 활용할 것인가에 대해 회사마다 다른 전략을 펴고 있다. 특히 TI가 DSP 기반으로 벌인 다양한 사업전력, Intel이 CPU 기반으로 벌이는 Radio Free 사업 전략은 SDR에 대해 많은 시사점을 던져 준다. MMITS Forum에서 시작하여 SDR Forum 초창기, 현재의 SDR Forum 까지 SDR의 개념은 시장의 반응에 따라 변해 왔고, 일부 기술들은 더 이상 SDR 이라는 그늘에 머물지 않고 독자적인 기술군을 형성해 가고 있다. 분명한 것은 SDR 기술은 시장에서의 도전을 바탕으로 끊임없이 변해왔고 앞으로도 변해 갈 것이다. 지금의 비전이 최종적인 것이라고 섣불리 판단하고, 시장의 기술 흐름을 아전인수식으로 해석하고 만병통치 약을 만들려는 시도는 실패 잉태하고 있는 매우 위험한 발상이다. SDR이 꿈꾸는 세상은 이상향임에 틀림없지만 항상 시장을 주도하는 것은 꿈이 아니라 가격 경쟁력이기 때문이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.35-49
• /
• 2024

Video captioning technology, as a significant outcome of the integration between computer vision and natural language processing, has emerged as a key research direction in the field of artificial intelligence. This technology aims to achieve automatic understanding and language expression of video content, enabling computers to transform visual information in videos into textual form. This paper provides an initial analysis of the research trends in deep learning-based video captioning and categorizes them into four main groups: CNN-RNN-based Model, RNN-RNN-based Model, Multimodal-based Model, and Transformer-based Model, and explain the concept of each video captioning model. The features, pros and cons were discussed. This paper lists commonly used datasets and performance evaluation methods in the video captioning field. The dataset encompasses diverse domains and scenarios, offering extensive resources for the training and validation of video captioning models. The model performance evaluation method mentions major evaluation indicators and provides practical references for researchers to evaluate model performance from various angles. Finally, as future research tasks for video captioning, there are major challenges that need to be continuously improved, such as maintaining temporal consistency and accurate description of dynamic scenes, which increase the complexity in real-world applications, and new tasks that need to be studied are presented such as temporal relationship modeling and multimodal data integration.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.3-61
• /
• 1996

80년대초 이후 기술혁신의 가속으로 중소기업에서도 기술변화에 대한 적응이 경쟁력의 유지를 위한 핵심과제가 되면서, OECD 국가는 중소기업에 대한 과학기술정보(科學技術情報)의 이전(移轉)을 촉진하는 정부지원을 확충하였다. 경제성과의 개선을 위해서는 기술혁신만이 아니라 기술혁신의 성과를 확산시키는 것도 중요하다는 인식으로 중소기업의 경쟁력향상에 기여하는 과학기술정보의 공급확대를 위하여 연구개발사업(硏究開發事業)에 대한 지원을 강화하는 동시에 중소기업에 대한 과학기술정보의 이전을 촉진하기 위하여 과학기술정보의 공급원(供給源)(대학, 시험연구기관 등)과 중소기업을 연결하는 다양한 중개(仲介)(촉매(觸媒))기관(機關)의 설립 운영을 지원하고 있다. 연구개발과 과학기술정보이전에 관한 과학기술공급원과 중소기업간의 인식의 차이를 해소하기 위하여 정보교환(情報交換)과 인적교류(人的交流)를 확대하고 과학기술공급원이 제공하는 지식을 중소기업이 이용하기 쉬운 기술로 변환하기도 한다. 이러한 기능을 중개기관이 효과적으로 수행하기 위해서는 중소기업 사업자와 신뢰관계(信賴關係)를 구축하는 것이 긴요하며, 기술변화를 인지 수용하도록 유도하는 초기단계에서는 중소기업의 네트워크를 통하여 접근하는 것이 효과적이다. 이러한 기술확산과정(技術擴散過程)의 특성으로 인하여 지역혁신체제(地域革新體制)의 구축과 기술혁신정책(技術革新政策)의 지역화(地域化)가 강조되고 있다. 최근에 통상산업부와 과학기술처도 기술혁신정책의 지역화를 시도하고 있다. 연구기반과 산업기반을 고려하여 지역별로 다양한 유형의 산학연 공동연구기반이 구축될 계획이다. 기술혁신정책의 지역화는 시도단계에 불과하며 효율적인 지역혁신체제를 구축하기 위한 여건도 불리하다. 선진국에 비하여 대학과 연구기관의 연구자원(硏究資源)에서도 현격한 차이가 있으나, 네트워크의 혁신성을 좌우하는 지식집약형 중소기업의 비중과 중소기업기술개발의 혁신성에서도 선진국에 비하여 절대열위에 있다. 이러한 불리한 여건을 극복하기 위하여 중소기업의 혁신현장에 밀착된 지역의 전문가집단이 지역경제의 비전과 지역산업의 특수성을 고려하여 지역연구개발사업(地域硏究開發事業)을 전략적으로 기획하고 효율적으로 추진하며, 기획 추진과정에 참여하는 지역대학 지역시험연구기관 지역산업단체 등이 구성하는 지역사회(地域社會)의 협의체(協議體)가 정보공유(情報共有)와 공동학습(共同學習)을 통하여 지역혁신체제의 형성을 주도하고 경쟁과 협력의 조화를 통하여 기술혁신을 가속시키는 지역사회(地域社會)의 규범(規範)과 문화(文化)가 정착되도록 노력하며 중앙정부는 지역연구개발사업에 대한 지원에서 투명하고 합리적인 평가기준을 제시하고 지역산업의 혁신성과에 의하여 지원을 차등화(差等化)하는 경쟁원리를 도입하여 지역사회의 합리적 의사결정을 유도해야 한다.