• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
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• pp.156-156
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• 1999

자성박막에 존재하는 자기구역의 형상 및 동력학은, 자성박막의 학문적 연구와 응용기술 개발의 핵심을 제공하는 매우 중요한 분야의 하나로서, 최근 크게 관심이 고조되고 있다. 본 연구에서는 차세대 광자기 재질로 각광받고 있는 Co/Pd 다층박막에서의 자기구역 형상 및 자기구역 동력학을 연구하였다. 전자빔 진공증착 시스템을 사용하여, Co 층의 두께와 Pd층의 두께, 그리고 전체 층수가 변화하는 일련의 Co/Pd 다층박막 시료를 제작하였다. 제작된 모든 시료가 명목두께에 대하여 4%의 정밀도로 제작되었음을 확인하였고, 제작된 시료의 자기 및 광자기 성질은 자기이력곡선 등을 측정하였다. 또한 고성능 광자기 Kerr 현미경 시스템을 이용하여 자성박막에 존재하는 자기구역의 형상 및 자기구역 동력학을 관찰하였다. 이 장비는 1,000배의 배율에서 0.3$\mu\textrm{m}$의 공간분해능을 가지며 실시간 자기구역 영상을 CCD 카메라를 통해 컴퓨터에 저장함으로써, 자지구역 거동현상을 관찰할 수 있다. 자성다층박막에 존재하는 자기구역의 형상을 이론적으로 예측하기 위하여, 다층박막 구조에서의 정자기 에너지를 일반적으로 계산할 수 있는 이론을 유도하였다. 이 이론을 통해 다층박막의 자성층의 두께가 두꺼워짐에 따라, 자기구역의 형상이 단일 자기구역 형상에서 줄무늬 자기구역 형상으로 천이함을 예측할 수 있었고, 이러한 지구구역 천이현상을 Co-Pd 다층박막의 자화역전현상을 연구하였고, 새로운 자구동력학 정량분석기술을 개발하여 Co/Pd 다층박막에 적용함으로써 자화역전의 자구벽 이동속도와 핵형성 확률을 각각 정량적으로 구하였다. 이러한 관찰 및 분석기술을 통하여, Co/Pd 다층박막의 층구조에 따라 대조적인 자화역전현상이 존재함을 관찰하였다. 이러한 대조적인 자화역전현상을 결정짓는 요인을 연구하기 위해서 나노자성학이온을 이용한 자화역전현상을 결정짓는 요인을 연구하기 위해서 나노자성학이온을 이용한 자화역전모델을 개발하였으며, 이를 통하여 자성박막의 거시적 자기성질에 의해 이러한 대조적인 자화역전모델을 개발하였으며, 이를 통하여 자성박막의 거시적 자기성지에 의해 이러한 대조적인 자화역전현상이 결정될 수 있음을 설명하였다. 또한, 미시적 자기이력곡선 측정을 통하여 자성박막구조에 따른 국소적인 구조불균일성을 관찰하였고, 이러한 구조불균일성 또한 대조적인 자화역전현상을 결정하는 큰 요인임을 논의하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권4호
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• pp.128-135
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• 2006

본 논문에서는 이동로봇 주변의 자기위치인식, 광학식 엔코더의 위치 데이터 및 초음파 센서의 환경 지도를 이용하여 퍼지 기반 센서융합 제어방식을 제시하였다. 영상 카메라를 이용하여 자기위치 인식성능을 높이고 초음파 센서에서 감지한 목표물의 형태, 거리와 특징을 퍼지 기반 제어기를 통하여 처리하여 이동로봇 주변의 환경지도를 만들어 자기위치 인식능력의 개선을 실험을 통하여 구현하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.13-18
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• 2004

It is important to estimate the distribution of intensity of a magnetic field for application of magnetic method to industrial nondestructive evaluation. Magnetic camera provides the distribution of a quantitative magnetic field with homogeneous lift-off and same spatial resolution. Leakage magnetic flux near the crack on the specimen could be amplified by 3-dimensional magnetic fluid and zoom in and out of measurement area. This study introduces the experimental consideration of the effects of lens for concentrating of magnetic flux. The experimental results showed that the magnetic fluid has sufficient lens effect for magnetic camera and effect of improvement in probability of detection.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.560-566
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 이동로봇의 자기위치인식에 적용되는 비젼시스템의 왜곡된 영상을 보정하기 위한 실용적인 방법을 제안하다. 이동로봇에서 자기위치인식은 필수적인 요소이며 카메라 비젼시스템을 이용하여 처리 가능하다. 자기위치인식에서 비젼시스템은 넓은 시야를 확보하기 위해 어안렌즈를 이용하는데, 이는 영상의 왜곡을 발생한다. 또한 이동로봇은 지속적인 움직임을 가지므로 빠른 시간 내에 영상을 처리하여 자기위치를 인식해야 한다. 따라서 이동로봇에 적용 가능한 실용적인 영상왜곡 보정기법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.851-853
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• 2024

본 논문에서는 MediaPipe 라이브러리 및 OpenCV 를 활용한 포즈 추정 및 체형 인식 알고리즘을 통해 사용자의 체형과 선호도에 맞는 의류를 가상으로 입어볼 수 있는 생성형 FashionNet 을 제안한다. 구체적으로는 먼저 웹 카메라를 통해 얻어진 사용자의 외형 이미지로부터, 사용자의 신체 포즈를 추정하고, OpenCV 코드를 통해 사용자의 신체 윤곽을 검출한다. 이후 가상 옷장 데이터베이스로부터 선택된 가상 의류를 사용자의 신체 윤곽에 맞춰 입혀진 가상 피팅 이미지를 생성한다. 특히, 본 논문의 FashionNet 은 사용자와 카메라 간의 거리에 따른 인체 비율을 사전 실험으로 미리 설정해놓음으로써, 카메라와 사용자간의 거리에 관계없이 의류 사이즈가 사용자의 신체 조건에 맞게 자동으로 피팅되는 특징을 갖는다. 또한 가상 옷장 데이터베이스로부터 의류 아이템 선정의 편의를 제공하기 위해, 가상 현실 속에서 스크린상의 메뉴 버튼과 사용자의 포즈 동작간의 상호작용을 통해 FashionNet 의 다양한 기능을 수행할 수 있는 증강현실(AR) 기법을 적용하였다. 가상 옷장 데이터베이스를 사용한 다양한 가상 피팅 체험 실험을 통해 온라인상에서 자기가 원하는 의류를 가상으로 착용해 볼 수 있고 이를 통해 구매를 결정하는 등의 FashionNet 의 유효성과 가능성을 확인하였다.

• 시멘트 심포지엄
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• 29호
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• pp.245-252
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• 2002

소성 영역(Sintering zone)에서 클링커(Clinker)의 형상 형성은 시멘트 생산 공정에서 가장 중요한 생산 공정중의 하나이다. 소성공정의 진단 및 최적 제어의 핵심은 써모그래프(Thermo graph), 즉 적외선 카메라를 이용한 온도 분포의 측정이다. 여기에서 다룰 ''PIT Indicator'' 시스템은 분진이 많은 열악한 산업 현장의 연소 시스템에 적용할 수 있도록 특별히 설계한 공냉식의 2개 채널을 가진 광학 장비에 기초하고 있다. 비디오 영상과 써모그래프 이미지 그리고 다양한 연소 특성이 카메라를 통하여 얻어지고 자기 학습 기능을 가진 소프트웨어에서 기록되고 분석된다. 이때 얻은 데이터는 수학적 모델에서 온라인으로 Free Lime 함유율을 예측하는데 이용된다. 열분포의 써모그래프 표시와 공정상의 다양한 운전 특성을 분석하여 주는 ''PIT Indicator'' 소프트웨어를 통하여 다른 공정 제어 시스템과 연결이 가능하다. 이와 같은 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 최적화가 필요한 여러요소들의 최적화를 동시에 그리고 온라인으로 수행할 수가 있다. Free Lime 함유율의 연속적인 온라인 연산을 통해 생산 설비 및 공정에 맞는 최소한의 에너지를 Kiln 에 공급함으로써 근본적으로 1차 연료의 절감이 가능하고 NOx와 같은 유해 가스의 배출량도 제어할 수 있다. 또한 별도로 NOx에 대한 모델을 개발하여 NOx를 정확하게 예측하는 것도 가능하다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권4호
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• pp.33-40
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• 2005

본 논문에서는 이동 로봇 주위의 환경 인식과 자기 위치 인식을 위하여 초음파 센서와 한 개의 카메라를 이용하여 안정적인 이동 경로를 확보할 수 있는 방식을 제시하였다. 개발된 초음파 센서(SRF04)시스템은 주행환경의 지도 작성을 위하여 목표물의 특징 데이터를 작성하고, SDC313(SAMSUNG) 카메라에서 수집된 영상자료와 결합하도록 하여 안정적인 경로탐색이 가능한 이동로봇 제어방식을 실험을 통하여 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.4-7
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• 2022

기존 합성곱 신경망 기반의 잡음 제거 네트워크들은 학습을 위한 noisy-clean 데이터 쌍을 필요로 한다. 하지만 실제 카메라 잡음의 경우, 잡음에 대한 깨끗한 원본 영상을 얻는 것은 불가능하거나 많은 비용이 소모된다. 따라서 이러한 방법을 해결하기 위하여 원본 영상 없이 잡음 영상만으로만 잡음 제거 네트워크를 학습하는 방법들이 제안되어왔다. 그 중 카메라 잡음 영상을 처리하기 위한 대표적인 방법으로 학습과 추론에서 비대칭적인 downsampling을 사용하는 AP-BSN이 제안되었다. 본 논문에서는 Functional neural network를 AP-BSN 알고리즘에 적용하여 다양한 downsampling ratio에 대응되는 하나의 네트워크를 학습하였다. 이를 통해 기존 hyperparameter로 사용되던 downsampling ratio에 대한 결과를 하나의 네트워크에서 분석 및 확인하였다. 또한 해당 파라미터를 조절함으로써 다양한 잡음 제거 후보들을 추출하고 사용자가 원하는 잡음 제거 정도를 조정할 수 있도록 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-644
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• 2014

본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.