• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.2
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• pp.627-633
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• 2020

Assembly process data can be gathered in real time in a manufacturing execution system (MES) server using proximity sensors, barcodes, RFID, ZigBee, Bluetooth, wireless sensor networks, etc. Although this is suitable for identifying process flow and checking production progress, it is difficult to trace the location of individual workers in real time for missing work or trajectories within the work area. To overcome this, the location and trajectory of the working tool can be analyzed in real time through a position tracking system of an operator's working tool. It can instruct the operator to perform a consistent working process. Productivity and quality improvement can be achieved by an alarming or blocking operator with possible assembly defects during the assembly process in real time. To this end, we developed a real-time tool position-tracking sensor system based on Ultra Wide Band (UWB) trilateration using a Kalman filter to eliminate mechanical vibration and radio communication noise.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.8
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• pp.657-661
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• 2019

The automobile industry is representative industry of complex characteristics, which employing 10 million people, the largest manufacturing industry over $1 trillion in sales and assembling with 20,000 parts to make complete automobile and automobile assembly processes have a lower automation rate than other processes, which is labor intensive processes of assembling to painted body with 3,000 components such as seats, built-in, instrument panel, glass, engine, transmission units. However, the current assembly process does not have real-time monitoring. If a tool position tracking system is adapted to assembly process for directing consistent work order and checking for missing work, the productivity and quality improvement of the assembly process can be achieved by preemptively preventing possible defects in the assembly process. So, this paper aims to develop a Tool Position tracking system using UWB(Ultra Wide Band) with trilateration and proves their effectiveness for real-time monitoring of automotive assembly process.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.679-681
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• 2004

웹 카메라로부터 입력된 비디오 영상으로부터 실시간 얼굴 인식은 빠르고 정확한 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 실시간 다중 얼굴 인식이 가능한 시스템 구현에 중점을 두었다. 본 논문은 얼굴 skin/non-skin 정보를 이용한 얼굴 후보 영역의 검출 단계, 얼굴/비얼굴의 검출 단계, 그리고 얼굴의 인식 단계로 구성되어 있다. 각각의 단계별로 SVM을 적용하였고 각 SVM은 오프라인상의 학습 부분과 온라인상의 테스트 부분으로 구성되어 있고, SVM의 QP 최적화 문제를 해결하기 위해 학습 알고리즘인 SMO을 적용하였다. 팬(Pan)-틸트(Tilt) 제어가 가능한 저가형 웹 카메라를 이용하여 자동으로 얼굴 위치를 추적, 이동하면서 얼굴 인식을 수행하였다.

• ICROS
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• v.2 no.6
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• pp.50-62
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• 1996

이 글에서는 본 실험실에서 개발한, 교통정보 추출을 위한 차량검지 알고리즘과 차량 추적 알고리즘, 모델에 기반한 차량의 인식과 추적을 위한 알고리즘, 지능형 차량을 위한 선행차량 인식과 차선 인식을 위한 영상 알고리즘에 대하여 살펴 보았고, 이들 알고리즘을 직접 도로영상에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 교통 정보 추출용 차량 검지 알고리즘은 실험실에서 구성한 영상 검지기 시스템에 실제 적용되어 실시간으로 작동하고 있다. 그렇지만, 아직까지는 대부분의 알고리즘이 실시간 구현과 시스템 적용성에서 미흡한 상태이다. 따라서, 본 실험실에서는 이미 개발된 영상 알고리즘의 신뢰성 제고와 실시간 처리를 위해 알고리즘 자체의 성능 향상 뿐만 아니라 이를 수행하는 하드웨어에 대한 연구도 병행하고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2768-2770
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• 2005

컴퓨터 비젼은 지난 30년간 빠른 속도로 발전해왔다. 1970년대 초에는 인공지능분야가 굉장히 다양하게 연구되었는데, 그중 Condensation 알고리즘으로 알려진 블레이크 교수의 연구를 시작으로 많은 연구자들이 이 알고리즘을 연구하기 시작했다. 초기 단계에서 이 알고리즘은 파티클 필터라고 알려져 있고, 근래 신호처리 분야에서 두각을 나타내고 있다 하지만 파티클 필터는 내부적인 계산과정 때문에 FrameGrabber가 필요하게 되어 하드웨어 없이는 실시간 처리가 힘들고, 1분에 30프레임의 동영상 규격보다 훨씬 더 많은 50프레임을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 동영상처리기법에 있어서 DirectX 기반의 제안된 프레임 컨트롤이라는 기법을 사용하여, 변화하는 동영상에 능동적으로 반응하는 하드웨어 없는 프레임 레이트(Framerate) 컨트롤 엔진을 사용하여, 실시간 인물 추적 알고리즘을 구현하려 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.147-150
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• 2005

본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안it다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.215-221
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• 2005

최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1401-1403
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• 2013

사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.541-544
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• 2008

e-비즈니스 환경 하에서 전자적 데이터 교환 또는 WEB을 이용한 비즈니스 트랜잭션 처리를 통해 산업 부분별 자동화나 정보화가 활발히 진행되었다. 전자적으로 데이터를 처리함으로 인해 기존 오프라인을 이용한 비즈니스 환경 보다는 처리 속도나 처리 시간이 단축되었으며 비용도 많이 절감되었다. 그러나 점차 실시간적으로 데이터를 처리하거나 실시간적으로 화물에 대한 흐름을 추적하고자 하는 사용자들의 요구사항이 도출되기 시작하였다. 이에 RFID, USN 등의 유비쿼터스 개념과 기술을 이용한 u-비즈니스가 도입되어 각 분야에 활발히 적용되고 있다. 특히 유통이나 운송 등 물류 분야에 유비쿼터스 기술이 적용됨으로 실시간으로 데이터를 수집할 수 있어 화물의 흐름 추적을 용이할 수 있는 기반이 되고 있다. 본 논문에서는 새로운 비즈니스 환경에 적합하도록 EPC Global 표준에 따라 개발된 RFID 미들웨어를 항만 물류 비즈니스에 적용할 수 있는 비즈니스 모델을 정의하였다. 또한 정의한 비즈니스 모델을 항만 물류 분야에 적용한 사례와 적용 결과에 대해 논의하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.2
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• pp.207-214
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• 2009

This study proposed an advanced warning information system based on real-time traffic conflict analysis. An algorithm to detect and analyze unsafe traffic events associated with car-following and lane-changes using individual vehicle trajectories was developed. A positive guidance procedure was adopted to provide warning information to alert drivers to hazardous traffic conditions derived from the outcomes of the algorithm. In addition, autoregressive integrated moving average (ARIMA) analyses were conducted to investigate the predictability of warning information for the enhancement of information reliability.