• 제목/요약/키워드: 비전 기반 기술

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객체성 특징을 활용한 Correlation Filter 기반 열화상 객체 추적 기법 (Correlation Filter Based Thermal Object Tracking Using Objectness Feature)

  • 정현석;김원준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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    • pp.89-91
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    • 2019
  • 객체 추적 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 분야로, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)이나 로보틱스, 그리고 자율주행 자동차와 같은 곳에 유용하게 사용될 수 있다. 그중에서도 열화상 객체 추적 기술은 빛이 전혀 없는 어두운 밤에도 적용 가능하기 때문에, 감시 시스템이나 사고 현장의 구조 상황, 또는 군사적 응용에 더욱 유용하다. 그러나 일반적으로 열화상 영상은 컬러 영상보다 해상도가 낮고, 객체의 경계가 흐릿하며, 텍스쳐가 거의 없다는 점 때문에 기존 추적 방법들의 성능 저하의 원인이 된다. 이에 본 논문은 기존 Correlation Filter 기반 추적기에 객체성 특징을 함께 이용하여, 열화상 영상에서의 객체 추적 성능을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 기존 방법보다 열화상 영상에서의 객체 추적 성능이 향상된 것을 보였다.

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원격조종 콘크리트 표면절삭 장비를 위한 머신비전 기반 품질관리 시스템 (Machine Vision based Quality Management System for Tele-operated Concrete Surface Grinding Machine)

  • 김정환;피승우;서종원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제33권4호
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    • pp.1683-1691
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    • 2013
  • 콘크리트 표면절삭 작업은 포장면의 노화 또는 파손으로 인한 보수작업과 그루빙(Grooving) 시공을 통한 포장면의 배수능력을 강화하거나 평탄성을 확보를 위하여 자주 적용되는 공법이다. 그러나 그 작업특성이 노동집약적이고 분진, 슬러지, 소음 등으로 인한 유해한 작업환경을 보유하고 있으며 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다. 따라서 장비 조종자가 각종 위험에 노출되지 않도록 하기 위한 원격조종 콘크리트 표면절삭 장비 개발이 필요하다. 원격 조종 환경에서는 조종자가 객관적인 절삭 품질을 확인함과 동시에 장비가 계획 경로에 따라 작업이 올바르게 수행되고 있는지를 확인할 수 있도록 하는 지원시스템이 필요케되는 바, 본 연구에서는 머신비전 시스템(Machine Vision System)과 GPS를 적용하여 네트워크 카메라로 촬영한 절삭면의 이미지를 디지털 영상처리(Image Processing)과정을 거쳐 객관적이며 품질관리 프로세스가 자동화된 시스템을 구축하였다. 또한 장비의 현재 위치와 방향, 속도, 계획된 경로와의 오차정보 그리고 작업의 진척도 등을 종합적으로 산출하여 워크 스테이션에 표시함과 동시에 머신 비전 시스템에 의한 작업 품질 정보와의 통합을 위한 프로그램을 개발하였으며, 현장 적용 테스트를 통해 본 기술을 검증하였다.

영상 이미지의 특정 영역 검출을 위한 정렬 보정 알고리즘 연구 (A Study on Alignment Correction Algorithm for Detecting Specific Areas of Video Images)

  • 진고환
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.9-14
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    • 2018
  • 비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

저가용 드론 센서를 활용한 하천 모니터링 (River monitoring using low-cost drone sensors)

  • 이근상;김영주;정관수;박봄이;김보영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.346-346
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    • 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.

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딥러닝 분산처리 기술동향 (Trends on Distributed Frameworks for Deep Learning)

  • 안신영;박유미;임은지;최완
    • 전자통신동향분석
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    • 제31권3호
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    • pp.131-141
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    • 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.

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ICT 기반 공작기계 전망 (ICT Based Prospects of Machine Tool)

  • 박홍석;송준엽
    • 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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    • 제5권1호
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    • pp.63-67
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    • 2017
  • 한국 기계공업에서 공작기계는 예나 지금이나 기계기술발전을 견인하고 있다는 사실을 누구도 부인하지 못한다. 이에 따라 항상 첨단기술을 응용하여 새롭게 변신 하에 왔다. 본 논문은 공작기계의 발전 과정을 소개한 ICT 기술이 어떻게 적용되었는지 기술한다. 이를 위한 어떤 요소기술이 요구되는지를 보여준다. 미래 비전 또한 제시되었다.

대학에서 비전공자 대상 인공지능 교육의 사례 연구 (A Case Study on Artificial Intelligence Education for Non-Computer Programming Students in Universities)

  • 이영석
    • 융합정보논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.157-162
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    • 2022
  • 지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.

프로그래밍 실습을 위한 플립드러닝 교수법 적용 전략 연구 (Study on Strategy for Applying Flipped Learning Method for Programming Practice)

  • 김현아
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권3호
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    • pp.753-761
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    • 2023
  • 본 연구는 비전공자를 대상으로 하는 프로그래밍 교과목에 플립드 러닝 교수법을 적용하여 프로그래밍 교과목에 대한 학습 효율성을 증대시키기 위한 전략을 연구한다. 전통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것에 대하여 연구한다. 학습자 중심의 플립드러닝(Flipped Learning)기반 프로그래밍 수업을 설계하고 이를 현장 적용하는데 효과적인 적용 방법에 대한 전략을 모색한다. 또한 본 대학의 교양 수업 중 컴퓨팅 사고 교과목에 플립드러닝 교수법의 효율적 적용 방법을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 혁신 교수법의 하나인 플립드러닝 교수법을 적용하여 프로그래밍 교과목 수업의 질적 개선과 실습교육의 효율성 및 학습자 성취도 증진을 위한 방안을 고찰한다. 본 연구에서는 전통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계 모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것이 목적이다.

비전센서 및 딥러닝을 이용한 항만구조물 방충설비 세분화 시스템 개발 (Development of Fender Segmentation System for Port Structures using Vision Sensor and Deep Learning)

  • 민지영;유병준;김종혁;전해민
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제26권2호
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    • pp.28-36
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    • 2022
  • 매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

SDR 어떻게 볼 것인가 : Hype and Real

  • 김기호
    • 정보와 통신
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    • 제19권11호
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    • pp.24-31
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    • 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.