• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.870-872
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• 2015

본 연구에서는 웨이퍼의 자동광학검사를 위한 결점 검출 비전 시스템을 개발하였다. 성공적 결점 검출을 위해 몇 가지 이진화 방법을 비교하였고, bimodal과 unimodal 분포에 모두 좋은 결과를 나타낸 개선된 Otsu 방법을 선택하였다. 빠르고 정확한 임계값 계산을 위해 ROI 추출기능을 개발하였으며 최종적으로 웨이퍼의 검출 패턴은 정의된 기준에 따라 영상 분류되었고 성능평가를 위해 14개 이상의 웨이퍼 영상으로 테스트하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.2
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• pp.71-82
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• 2022

In order to replace the sampling tensile test of products produced in the tab welding process, which is one of the automotive battery manufacturing processes, vision inspectors are currently being developed and used. However, the vision inspection has the problem of inspection position error and the cost of improving it. In order to solve these problems, there are recent cases of applying deep learning technology. As one such case, this paper tries to examine the usefulness of applying Faster R-CNN, one of the deep learning technologies, to existing product inspection. The images acquired through the existing vision inspection machine are used as training data and trained using the Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 model. The results of the conventional vision test and Faster R-CNN test are compared and analyzed based on the test standards of 0% non-detection and 10% over-detection. The non-detection rate is 34.5% in the conventional vision test and 0% in the Faster R-CNN test. The over-detection rate is 100% in the conventional vision test and 6.9% in Faster R-CNN. From these results, it is confirmed that deep learning technology is very useful for detecting welding error of lead tabs in automobile batteries.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.289-292
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• 2008

본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.

• MALSORI
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• no.48
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• pp.127-139
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• 2003

An automatic pronunciation correction system provides learners with correction guidelines for each mispronunciation. In this paper we propose an HMM based speech recognizer which automatically classifies pronunciation errors when Korean speak Japanese. For this purpose we also develop phoneme recognizers for Korean and Japanese. Experimental results show that the machine scores of the proposed recognizer correlate with expert ratings well.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.267-269
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• 1998

본 연구는 공동작업환경에서 워크플로우 개념을 도입한 문서 관리 모델을 제안하고 이를 시스템으로 설계하였다. 제안된 모델은 문서를 관계, 상태, 흐름의 세가지 측면에서 모델링 할 수 있으며, 오류를 자동 검출 할 수 있는 규칙들을 내장하고 있다. 이러한 모델을 기반으로 문서 관리 시스템을 설계하여, 모델이 구현 및 적용 가능함을 보였다. 제안한 모델과 시스템은 전자 결제 시스템이나 전자상거래 등의 문서의 절차적 처리가 필요한 응용들에서 사용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.9
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• pp.649-661
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• 2001

While the conventional edge detection can be considered as the problem of determining the existence of edges at certain locations, the fuzzy edge modeling can be considered as the problem of determining the membership values of edges. Thus, if the location of an edge is unclear, or if the intensity function is different from the ideal edge model, the degree of edgeness at the location is represented as a fuzzy membership value. Using the concept of fuzzy edgeness, an automatic smoothing parameter evaluation and selection method for a conventional edge detector is proposed. This evaluation method uses the fuzzy edge modeling, and can analyze the effect of smoothing parameter to determine an optimal parameter for a given image. By using the selected parameter we can detect least ambiguous edges of a detection method for an image. The effectiveness of the parameter evaluation method is analyzed and demonstrated using a set of synthetic and real images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.385-388
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• 2013

물류 고도화를 통한 기업 생산성 확보 및 생존 경쟁력 강화를 위해 기존의 공급망 관리(SCM) 기술에 RFID 기술을 융합함으로써 물품자동 인식, 물류정보 교환 및 추적 등의 지능화 서비스를 온라인상에서 실시간으로 제공할 수 있는 기술이 적용되고 있다. 하지만 물류정보 동기화 기술 개발 측면에서는 물류정보의 단순 가시화 시스템 개발 수준에 머물고 있는 것이 현실이고, 본격적인 확산을 위해 수집된 데이터 오류 검출 및 보정이라는 물류정보 동기화 기술 개발로 물류 시스템 운용 비용을 절감할 수 있다면 그 파급 효과가 매우 클 것이다. 지금까지는 RFID 인프라 기술 개발에 집중해 왔기에 물류정보 동기화 기술은 아직 초기 연구 단계에 머무르고 있다. 본 논문은 RFID 기반 공급망 상에서 발생할 수 있는 물류정보 동기 오류를 검출하고 보정할 수 있는 물류정보 동기화 알고리즘을 설계하고, 향후 공급망의 변화 및 확장 등의 이유로 알고리즘을 효율적으로 수정 보완할 수 있는 비즈니스 룰엔진 기반의 아키텍처를 구현하여 글로벌 물류 기업에 적용하고, 그 결과를 분석하여 물류정보 동기화 알고리즘과 구현 아키텍처의 효율성을 증명하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.6
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• pp.582-592
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• 2001

Video indexing plays an important role in the applications such as digital video libraries or web VOD which archive large volume of digital videos. Video indexing is usually based on video segmentation. In this paper, we propose a software tool called V2Web Studio which can generate video clips utilizing shot boundary detection algorithm. With the V2Web Studio, the process of clip generation consists of the following four steps: 1) Automatic detection of shot boundaries by parsing the video, 2) Elimination of errors by manually verifying the results of the detection, 3) Building a modeling structure of logical hierarchy using the verified shots, and 4) Generating multiple video clips corresponding to each logically modeled segment. The aforementioned steps are performed by shot detector, shot verifier, video modeler and clip generator in the V2Web Studio respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.561-564
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• 2010

의학과 기술 발달로 인해 질병과 사고에 의한 사망률은 줄어들었으나, 심장 관련 질환에 의한 사망률은 증가하였다. 심장 질환을 예방하는 데는 정기적인 검진을 통해 심장기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 심장 기능의 분석은 이완기와 수축기 사이의 혈류량 및 심박구출률 계산을 통한 심장 운동능력 평가에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 자동 분할하여 혈류량 및 심박 구출률을 계산하는 알고리즘을 제안한다. K평균 군집화 기법을 적용하여 좌심실을 분할하고, 그래프 탐색 기법에 기반하여 분할 오류를 수정하였다. 15명의 지원자에 대해 제안하는 알고리즘을 사용하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 수동윤곽검출 및 General Electronics 사의 MASS 소프트웨어와 비교하였다. 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 차이는 혈류량의 경우 평균적으로 이완기에 $4.6mL{\pm}3.9$, 수축기에 $2.1mL{\pm}2.4$로 나타났고, 심박구출률은 $1.8%{\pm}1.7$이었다. 전반적으로 MASS소프트웨어에 비해 좋은 성능을 나타내었다.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.9
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• pp.47-55
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• 2022

Quality control in the smart factory manufacturing process is an important factor. Currently, quality inspection of home appliance manufacturing parts produced by the mold process is mostly performed with the naked eye of the operator, resulting in a high error rate of inspection. In order to improve the quality competition, an automatic defect detection system was designed and implemented. The proposed system acquires an image by photographing an object with a high-performance scan camera at a specific location, and reads defective products due to scratches, dents, and foreign substances according to the vision inspection algorithm. In this study, the depth-based branch decision algorithm (DBD) was developed to increase the recognition rate of defects due to scratches, and the accuracy was improved.