• 월간 기계설비
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• 통권302호
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• pp.63-67
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• 2015

전국 시 도회는 지난 해 개최된 총회를 통해 제9대 시 도회장을 새롭게 구성하고 각 지역에서 설비건설업계 및 협회 발전을 위해 활발한 활동을 벌이고 있다. 이에 본지는 전국 시 도회장으로부터 사업계획을 듣는 코너를 연재하고 있다. 이번 호에는 이영길 전북도회 회장[(유)풍남건업 대표]으로부터 전북도회의 사업추진현황과 향후 사업계획을 들었다. 따스함으로 회원사에게 성큼 다가감으로써 단합을 이끌어내고 있는 이영길 회장은 제8대에 이어 제9대까지 연임 중이다. 이영길 회장은 전주비전대학교에 자동화기계과를 신설하여 젊은 기술인력 유입에 물꼬를 트는 등 기계설비업계의 미래비전 기반 마련에 최선을 다하고 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.35-38
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• 2007

본 논문에서는 생산 현장에서 사람이 하고 있는 자동차 부품의 전수(全數) 검사 방법을 대체하기 위한 머신 비전 시스템의 개발 연구이다. 세계 자동차 생산업체간 활발한 합병 및 전략적 제휴로 인한 완성차 업체수의 감소는 부품 업체 간 경쟁을 심화시키고 있다. 외국 업체에 비하여 상대적으로 규모 의 영세성을 보이고 있는 국내 부품 생산 업체는 대규모 생산 설비 투자와 함께 생산 효율성을 증대시켜 국제적인 경쟁력을 갖추도록 하여야 한다. 생산 효율과 품질 향상을 위한 노력의 일환으로 플라스틱 압출 성형에서 생기는 여러 가지 불량품 유형을 PC를 기반한 머신 비전 시스템 (Machine Vision System)을 구축하여 생산된 부품을 실시간 검사하고 불량품을 분류 하는 것이 본 연구의 목적이다. 머신 비전 시스템에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW를 사용하였으며, LabVIEW Vision 이미지 함수를 사용하여 검사 프로그램의 개발하였다. 부품 검사에 걸리는 시간은 50ms 내로 완료되기 때문에 생산 부품의 실시간 검사에 적용 될 수 있으며, 검사 영역과 설정 값을 비전 시스템 운용자가 설정할 수 있도록 프로그램이 만들어 졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.595-596
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• 2023

스마트팩토리의 핵심 설비 기기인 협동로봇의 유지보수를 위해 다양한 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 하지만 협동로봇은 기계적 특성과 수행하는 작업의 다양성으로 인해 내부 센서 데이터의 복잡도가 매우 높아 고정적인 결함 진단 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 협동로봇의 동작 패턴을 직관적이고 신속하게 인지할 수 있는 비전 기술을 활용하여, 동작 오류 진단을 기반으로 원인이 되는 조인트 결함 위치를 추적하는 딥러닝 기법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.20-25
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• 2021

본 논문은 Deep-learning 기반의 검출모델을 이용하여 연속적으로 입력되는 비디오 이미지 내의 해당 대상체를 의미별로 분류해야하는 문제에 대한 구현방법에 관한 논문이다. 기존의 대상체 검출모델은 Deep-learning 기반의 검출모델로서 유사한 대상체 분류를 위해서는 방대한 DATA의 수집과 기계학습과정을 통해서 가능했다. 대상체 검출모델의 구조개선을 통한 유사물체의 인식 및 분류를 위하여 기존의 검출모델을 이용한 분류 문제를 분석하고 처리구조를 변경하여 개선된 비전처리 모듈개발을 통해 이를 기존 인식모델에 접목함으로써 대상체에 대한 인식모델을 구현하였으며, 대상체의 분류를 위하여 검출모델의 구조변경을 통해 고유성과 유사성을 정의하고 이를 검출모델에 적용하였다. 실제 축구경기 영상을 이용하여 대상체의 특징점을 분류의 기준으로 설정하여 실시간으로 분류문제를 해결하여 인식모델의 활용성 검증을 통해 산업에서의 활용도를 확인하였다. 기존의 검출모델과 새롭게 구성한 인식모델을 활용하여 실시간 이미지를 색상과 강도의 구분이 용이한 HSV의 칼라공간으로 변환하는 비전기술을 이용하여 기존모델과 비교 검증하였고, 조도 및 노이즈 환경에서도 높은 검출률을 확보할 수 있는 실시간 환경의 인식모델 최적화를 위한 선행연구를 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.63-65
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• 2012

최근 치안 관련 강력 범죄 발생이 사회 이슈화가 많이 된다. 이에 대한 해결책으로 CCTV가 기하급수적으로 보급, 설치되고 있다. 하지만 현재의 CCTV 기술은 단순 녹화의 수준에서 머물고 있기에 범죄 발생 사후에나 사용되고 있는 실정이다. 영상보안 분야에서 현재 진행되고 있는 지능형 영상 분석 기술은 영상 감시, 분석을 인력으로 사용하는 방식에서 벗어서 실시간으로 시스템에서 상황판단을 하여 경보하여 줌으로써 범죄의 예방 및 조속한 해결을 가능하도록 발전하고 있다. 본 논문은 지능형 영상 분석 시스템을 구성하는데 있어서 영상 분석 기술의 인터페이스를 공통화를 적용, 모듈화 함으로써 각각의 감시사이트에 적용 가능한 최적의 비전 기술 모듈만을 시스템 관리자에 선택에 따라 해당 시스템에 적용할 수 있도록 하였다. 또한 각 비전 모듈을 개별 프로세스로 동작하게 하고 모듈간의 통신을 네트워크화 함으로써 분산 환경으로 동작할 수 있도록 개발하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.30-37
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• 2021

카메라 영상을 이용한 3차원 객체 추적 기술은 증강현실 응용 분야를 위한 핵심 기술이다. 영상 분류, 객체 검출, 영상 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 CNN(Convolutional Neural Network)의 인상적인 성공에 자극 받아, 3D 객체 추적을 위한 최근의 연구는 딥러닝(deep learning)을 활용하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적 방법들을 살펴본다. 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적을 위한 주요 방법들을 설명하고, 향후 연구 방향에 대해 논의한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.2624-2630
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• 2013

LED 칩 패키징에서 다이 본딩은 분할된 칩을 리드 프레임에 고정시켜 칩이 이후 공정을 견딜 수 있도록 충분한 강도를 제공하는 중요한 공정이다. 다이본딩 공정 중에서, 측정 단계는 정확한 에폭시 토출 위치 지정과 충분한 강도를 가지고 접합할 수 있도록 다이가 정확한 위치에 놓여있는지 상태를 결정하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 LED 다이 본딩을 위한 머신 비전 기반의 측정 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템에서 에폭시 토출과 어태칭 상태 검출을 위해 각각 2개의 카메라를 사용하였다. 제안된 측정 시스템에 새로운 비전 알고리즘을 적용하였고, 실험을 통해 본 알고리즘의 효율을 검증하였다. 비전 알고리즘을 이용하여 측정된 위치 오차는 $X:-29{\mu}m$, $Y:-32{\mu}m$, 회전오차는 3도 이내 인 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로 제안된 머신 비전 기반의 측정 시스템을 통해 개발된 다이 본딩 시스템의 향상된 성능을 확인하였다.

• 정보와 통신
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• 제29권11호
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• pp.24-29
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• 2012

시맨틱 웹 기술은 웹의 초창기부터 다양한 연구와 표준이 개발되었지만 이를 활용한 데이터 서비스 분야는 그 역사에 비해 성공 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 웹 2.0을 시초로 링크드 데이터의 성장, 정부의 개방형 데이터 서비스, 소셜 웹 서비스의 등장으로 인해 웹의 구조적 데이터는 폭발적으로 성장해 왔으며, 대용량 시맨틱 웹 기반 서비스에 대한 요구와 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 킬러 애플리케이션으로서 기존 시맨틱 웹 기반 검색 기술의 문제점들을 알아보고 이를 해결하기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술 요소인 하둡(Hadoop) 및 NoSQL을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터를 활용한 Daum의 영화/음악/인물 기반 의미 검색 및 의학 LOD를 기반한 검색 서비스 개발 사례를 제시한다. 이를 토대로 이종 모델 데이터간 연결 및 실시간 데이터 리비전 관리 등 한계점들을 살펴보고 향후 대용량 공공 데이터 활용을 위한 방향을 모색해 본다.

• 정보보호학회지
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• 제30권6호
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.74-80
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• 2012

본 논문에서는 산업현장에서 이용되고 있는 비전 시스템 기반의 부품검사 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 3대의 CCD 카메라로 구성되었고 각각 부품의 사선부, 상단부 및 측면부의 영상을 취득한다. 취득된 부품 영상의 프로파일을 분석하여 영상의 이진화를 위한 임계값을 효과적으로 구하였다. 구현된 시스템을 실제 산업현장에 설치하여 일련의 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안하는 프로파일 분석 기반의 형상검사를 이용하여 부품의 불량 검출 및 부품 분류의 성능이 우수함을 보였다.