• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.2
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• pp.60-67
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• 2007

This paper describes the development of on-line computer vision laboratories to teach the detailed image processing and pattern recognition techniques. The computer vision laboratories include distant image acquisition method, basic image processing and pattern recognition methods lens and light, and communication. This study introduces a case study that teaches computer vision in distance learning. environment. It shows a schematic of a distant teaming workstation and contents of laboratories with image processing examples. The study focus more on the contents of the vision Labs rather than internet application method. The study proposes the ways to improve the on-line computer vision laboratories and includes the further research perspectives.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.6
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• pp.127-132
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• 2013

본 논문에서는 야간 및 해무 상태에서 선박의 안전 운항을 지원할 수 있는 해상 적외선 스테레오비전 대구경 감시 시스템용 거리 측정 기법을 제안하였다. 선박의 안전 운항을 위한 감시 시스템에는 스테레오비전 정보를 이용하여 거리를 측정하는 알고리즘이 필요하며 물체의 이미지 및 물체까지의 거리정보를 디스플레이 하는 기능을 구현하였다. 원거리 측정 및 야간 측정 기능을 구현하기 위해 적외선 스테레오비전 및 대구경 렌즈를 이용하였으며, 행상에서 파고에 의한 흔들림으로 이미지의 연속적인 처리가 어려운 측면이 있어 물체의 비전 정보를 이용하여 거리를 계산하는 알고리즘 및 계산된 거리 정보를 디스플레이하는 프로그램을 개발하였다. 이러한 실험 결과가 선박 안전운항을 위한 유용한 시스템이 될 것으로 예상하고 있다.

• 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 Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.699-702
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• 2015

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 두 영상 사이 또는 하나의 영상과 여러 영상 사이에 대응되는 매칭을 계산하여 파노라마영상을 생성하는 처리 방법을 구현하고 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.631-634
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• 2022

컴퓨터 비전에서 딥러닝을 활용한 이미지 분할 기법은 핵심 분야 중 하나이다. 이미지 분할 기법이 다양한 도메인에 사용되면서 딥러닝 네트워크의 오작동을 일으키는 적대적 공격에 대한 방어와 강건함이 요구되고 있으며 자율주행 자동차, 질병 분석과 같이 모델의 보안 취약성이 심각한 사고를 불러 올 수 있는 영역에서 적대적 공격은 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이미지 분할 기법에 따른 구별방법과 최근 연구되고 있는 적대적 공격의 방향성을 설명하며 향후 컴퓨터 비전 분야 연구의 효율성을 위해 중점적으로 검토되고 있는 연구주제를 설명한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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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.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.281-282
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• 2011

본 논문에서는 휴대기기의 설계에서 전원절약기법에 대하여 연구하였다. 기존의 휴대형기기는 기능이 단순하고, 저 성능이였으나 점차 휴대형기기의 성능향상으로 고소비전력화 되고 있다. 본 논문에서는 주처리기와 대기모드 처리기를 사용하는 방안을 제안하고, 비교 검토하였다.

• 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.