• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1999년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.563-568
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• 1999

• 대한수학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.241-251
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• 1994

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1998년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.444-449
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• 1998

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.209-213
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• 2000

피혁 제품의 품질을 결정함에 있어 제일 중요한 요인은 눈에 보이는 표면상태이다. 지금까지는 피혁공장에서 대부분의 피혁을 육안으로 선별하여 오고 있는데 이러한 방법은 등급을 구분하는데 많은 노동력과 시간이 소모되고, 일관성이 부족할 뿐만 아니라 미세한 결함이나 정밀한 치수를 감지할 수가 없어 그 등급의 품질에 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 실시간 영상처리와 AI를 이용하여 피혁 자동 등급 선별 시스템을 설계하고자 한다. 제안한 선별 시스템의 설계는 세계 피혁업계와 차별을 기하고 검사시간을 단축하여 생산 효율성을 증대하면, 등급의 표준화 및 품질의 고급화를 도모할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.60-62
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• 1999

다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.756-760
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• 2017

자동차 부품 업체에서는 납기 준수, 생산 원가 절감, 품질 관리 향상 등의 고객의 필수적인 요구 사항를 만족하기 위하여 자동화를 추진하고 있다. 현재의 수작업을 통한 육안 검사 공정에서는 이러한 필수 요구 사항을 만족하기에는 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 품질 관리 개선을 위하여 도어 힌지 브라켓 부품에 대한 현재의 수작업 육안 검사 공정을 대체할 수 있는 자동 선별 시스템을 제안하고자 한다. 본 제안은 도어 힌지 브라켓 부품의 용접너트 누락 불량 발생을 방지하여 고객사의 검사 요구사항 등을 만족할 수 있도록 설계하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘 프로그램을 자동 선별 시스템에 적용하여 정상 제품과 불량 제품을 구별할 수 있도록 하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘의 검증 시험을 통하여 검출정확도 98%의 성공적인 검사 결과를 나타내었고 이를 생산 현장에 적용하여 불량 제품감소에 따른 생산성 향상에 기여하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제17권6호
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• pp.43-49
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• 2008

본 연구에서는 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 연구를 수행하였다. 스크랩 자동선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 이젝터로 구분되며 라인스캔 카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 스크랩 표면의 색도를 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 인식함으로써. 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만에 에어노즐을 작동케 하여 선별하도록 되어 있다. 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하여 선별시스템에 적용하였으며, 최적실험조건으로 스크랩 이송속도 25 m/min.에서 철스크랩중에 포함되어 있는 Cu스크랩을 90%이상 인식하여 약 80%의 선별효율을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권3호
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• pp.272-284
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• 2001

웹 기반 검색 시스템에서사용자의 관심이 많은 문서를 선별하여 제공하기 위해 프로파일이나 시소러스에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 프로파일이나 시소러스를 구축하고 유지보수 하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 특히 구축된 시소러스에 대해 구조화 및 적합성의 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하고자 본 논문에서는 문서에서 추출한 용어 빈도를 문서에서 용어의 중요 정도로 사상시키기 위해 시그모이드 멤버 쉽 함수를 적용한다. 또한, 이 중요 정도에 따라 질의어를 확장하고 의미적으로 연결된 문서를 동일한 문서 집단으로 분류할 수 있는 알고리즘을 제안하여 사용자의 선호도가 반영된 문서를 선별하고 제공하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.829-831
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• 2022

포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로 기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합 알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합 알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률 모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다. 정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다. 선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로 모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.

• 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
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• 한국식품저장유통학회 2002년도 춘계총회 및 제20차 학술발표회
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• pp.127-128
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• 2002