• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2005.07a
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• pp.152-155
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• 2005

본 논문에서는 CCD 카메라의 시각정보 이미지를 이용한 Machine Vision System을 개발하여 산업용 로봇에 적용하고 이를 통해 이동물체에 대한각종 조작 및 자동화 작업을 수행하는 지능형 산업용 로봇을 위한 실시간 비전 트래킹 시스템을 연구하였다. 비전 트래킹 시스템에서 물체의 위치 계산에 대한 정밀도와 함께 빠른 처리속도를 요구하므로 로봇제어기와는 별개의 Embadded 시스템으로 비전 제어기를 구성하고 로봇제어기와의 Serial 통신을 통하여 트래킹 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2017.05a
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• pp.121-121
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• 2017

본 연구는 비전도성 폴리머 표면을 개질하여 감광성 금속을 유전체 표면에 흡착시키고, 감광성 금속의 광화학 반응을 이용하여 귀금속 촉매를 비전도성 폴리머 표면에 선택적으로 흡착시켜 무전해 Cu 도금을 수행하여 금속패턴을 형성하였다. 기능성 유연 필름은 일반적으로 투명한 플라스틱 고분자 기판을 기반으로 전기 전자, 에너지, 자동차, 포장, 의료 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용 되고 있으며, 본 연구에서는 습식 도금 공정을 이용하여 폴리이미드 필름상에 $10{\mu}m$ 이하의 미세패턴을 형성하기 위한 공정을 개발하고자 하였다. 비전도성 폴리머 표면에 무전해 도금을 위해서 우선 폴리머 필름의 표면을 개질하는 공정이 필요하다. 이에 KOH 또는 NaOH 알카리 용액을 이용하여 표면을 개질하였으며 개질된 표면에 감광성 금속이온의 흡착시키기 위한 감광성 금속이온은 주석을 사용하였으며, 주석 용액의 안정성 및 퍼짐성 향상을 위해 감광성 금속 용액의 제조 및 특성을 관찰하였으며, 감광성 금속화합물이 흡착된 비전도성 유전체 표면을 포토마스크를 이용하여 특정 부위, 즉 표면에 금속패턴 층을 형성하고자 하는 곳은 포토마스크를 이용하여 광원을 차단하고 그 외 부분은 주 파장이 365nm와 405nm 광원을 조사하여 선택적으로 감광성 금속화합물의 산화반응을 유도하는 광조사 공정을 수행하였다. 광원이 조사되지 않은 부분에 귀금속 등의 촉매 입자를 치환 흡착시켜 금속 패턴이 형성될 수 있는 표면을 형성하였다. 위의 활성화 공정이후에 활성화 처리된 표면을 세척하는 수세 공정을 거친 후 무전해 도금공정에 바로 적용할 경우 미세한 귀금속 입자가 패턴이 아닌 부분 즉 자외선(UV) 조사된 부분에도 남아있어 도금시 번짐 현상이 발생한다. 이에 본 연구에서는 활성화 처리 후 약 알칼리 용액에 카르복실산을 혼합하여 잔존하는 귀금속 입자를 제거한 후 무전해 Cu 도금액을 이용하여 $10{\mu}m$ 이하의 Cu 금속 패턴을 형성하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.5
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• pp.223-228
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• 2017

SMT is an device that picks up electronic components and does precise placing onto PCBs. In order to do this, it stops in front of a camera installed in the middle to go over vision inspection. And after that it is move for placing. There are 16 different types of routes in this process. This paper compared to the moving time of three methods in the (sLa-Camera-pLa)type. The first method is stopping in front of the camera for vision inspection and placing components onto PCBs(stop-motion). The second method is moving in front of the camera for vision inspection without stopping(fly1-motion). The third method is inspecting the components when the speed of the X axis, the Y axis is the best and is placing components onto PCBs(fly2-motion). This paper shows the moving time of three methods is same. Therefore we proved that the stop-motion method can be placing in the fastest time without changing structure of the device in the (sLa-Camera-pLa)type.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.19 no.4
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• pp.41-52
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• 2014

In this paper, O-ring size measurement algorithm based on a small machine vision inspection equipment which can replace a expensive and large machine vision inspection equipment is presented. The small machine vision inspection equipment acquires a image from a CCD camera shooting a measurement plane which located on a back light and the proposed size measurement algorithm is apply to the image. For improvement of size measurement accuracy, camera lens distortion correction and perspective distortion correction are conducted by software technique. Consider O-ring's shape, ellipse fitting model is applied. In order to increase the reliability of ellipse fitting, RANSAC algorithm is applied.

• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.66
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• pp.69-104
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• 2020

The Records Centers' key institution is that ensure the continuity of custodys until records produced by the Office are transferred to the Archives. The transfer of records is the main works that the records center carries out annually. The introduction of the business management system in 2008 established electronic prodcuction and management of records. And Non-digital records have been registered and managed electronicallly on the system. This study analyzed the transfer procedure of non-digital records and the Transfer List between 2017 and 2019 by the Hamyang Office of Education Records Center. This study proposed improvement of transfer works by idnetifing and measuring the status of electronic management of non-digital records.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.1
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• pp.22-29
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• 2008

This paper describes the developed results of vision system for the recognition of material management characters, which was included in the billet image. The material management characters, which was marked at the surface of billet, should be recognized before billet moves to the next process. Our vision system for the character recognition includes that CCD camera system which acquire billet image, optical transmission system which transmit captured image to the long distance, input and output system for the interface with existing system and software for the character recognition. We have installed our vision system at the wire rod line of steel & iron plant and tested. Also, we have performed inspection of durability, reliability and recognition rate. Through the testing, we have confirmed that our system have high recognition rate, 98.6%.

• 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.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.12 no.9
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• pp.9-19
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• 1994

• The Magazine of the IEIE
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• v.44 no.8
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• pp.58-65
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• 2017