본 논문에서는 스마트 팩토리의 자동화 공정을 위하여 제품 자동 판별과 불량 시 작업자에게 자동으로 통보해주는 시스템을 설계한다. 생산라인의 효율을 극대화하기 위해서는 작업자의 개입이 적은 상태로 시스템에 의해서 자동으로 공정이 이루어져야 한다. 따라서 본 시스템을 적용해 작업자는 자동으로 돌아가는 라인에 크게 개입하지 않고 문제가 발생했을 때만 투입되어 조치할 수 있게 된다. 따라서 생산과 효율을 크게 증가시키면서 작업자의 실수를 미연에 방지하고 제품의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 'back propagation' 신경망 알고리즘을 이용하여 자동 신용 평가 시스템을 개발하고 실제 데이타를 이용하여 이 시스템을 평가하여 보았다. 평가 과정중 신경망의 학습 수렴속도와 그의 여부는 학습에 이용된 데이타의 수에 따라 민감하게 변화한다는 것과 학습후 학습에 이용되지 않은 새로운 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력과 학습에 이용된 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력 사이에는 유의한 차이가 있음도 관찰되었다. 그리고, 학습에 이용된 데이타들의 갯수가 임의의 한 경계점을 넘어서면, 기존의 다른 많은 연구들이 주장했던 것과는 달리 학습 수렴 여부와 판별력이 급격히 떨어진다는 것도 관찰되었다. 또한 본 논문에서는 이상에서와 같이 관찰된 시스템 평가 결과를 신경망 이론의 학습 방법과 error space상에서 hyperplanes이 작용하는 역할의 관점에서 해석하였다.
명료하고 자연스러운 한국어 음성을 생성하기 위하여 다중대역 여기신호를 이용한 음성 합성 시스팀을 제안한다. 분석계에서는 켑스트럼 파라미터를 사용하여 유성/무성 판별 스펙트럼을 이용한 유/무성 구간 자동판별법을 제안하고, 현재 단순 임펄스와 백색잡음만으로도 구성된 음원과 간단한 유성/무성 판별로 구동되어지는 합성음의 음질상의 한계를 개선하기 위하여 합성계에서는 음질개선 방안으로 유성음 구동시 다중대역 여기신호를 도입하여 합성시 이용한다. 제안된 방법에 대한 청취실험을 한 결과, 유성음 부분 특히 잡음이 많이 섞여 있는 유성음화 마찰음과 모음의 천이부분 등에서 일반적으로 사용되고 있는 간단한 유성/무성 파라미터를 사용한 합성음에 비하여 다중대역 여기신호를 사용한 합성음의 명료도가 매우 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 배전선로에서 발생하는 여러 고장유형을 판별하기 위해서 적응형 퍼지추론 시스템을 적용하는 새로운 기법을 제시하였다. 배전선로의 고장과 고장유사현상 데이터를 추출하기 위해서 EMTP를 이용하여 RL부하, 아크로부하, 컨버터부하가 있는 배전계통을 구성하고 여러 형태의 고장과 고장유사현상에 대해 시뮬레이션을 하였다. 이를 통해 얻은 전류 파형으로부터 기본파성분, 영상분전류, 짝수 고조파성분의 합, 홍수 고조파성분의 합, 그리고 비정규 고조파성분의 합의 5개의 입력변수를 추출하고 학습을 통해서 각 입력변수의 소속함수의 소속도를 자동으로 결정하였다. 이 적응형 퍼지추론 시스템을 이용한 기법을 평가하기 위해서 학습시와 다른 고장상황을 모의하여 얻은 데이터와 실증시험 데이터를 이용하였다. 결과적으로 제안한 기법은 배전선로에서 발생하는 고장유형을 빠르고 정확하게 판별할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오에서 자막을 자동 추출하기 위한 강건한 자막 분리 알고리즘을 제안한다. 주어진 비디오에서 자막이 존재할 가능성이 있는 프레임에 대해 자막 후보 영역의 위치를 찾은 다음, 자막 후보 영역으로부터 강건하게 자막을 추출한다. 추출된 자막 후보 영역에 대해 Dampoint labeling을 수행하여 자막과 비슷한 색상을 갖는 배경을 제거하고, 마지막으로 기하학적 검증을 통해 최종적으로 자막 여부를 판별한다. 제안된 방법을 여러 장르의 비디오에 대해 적용 결과 복잡한 배경을 갖는 비디오에서 자막을 강건하게 추출함을 실험을 통해 확인하였다.
The design and use of a micro-computer-based system for quantitative study of ocular kinetics are described. An algorithm for microcomputer analysis of electro-oculographically recorded saccadic eye movement is presented. From a brief, 4-min recording session detailed statistical information about saccade amplitude, duration, and velocity can be obtained. Since this data is not significantly altered by practice of motivational factors, it provides a sensitive functional test of the oculomotor system and its brain control system.
미국, 일본 등 해외 선진국에서는 교통사고를 과학적으로 분석하기 위해서 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 교통사고가 발생하면 어느 차량이 가해차량 이고 피해 차량인지 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서. 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 고속도로 전용차로에서의 운행기준을 위반한 차량을 검지하는 시스템을 제안한다. 다인승 탑승차를 별도의 차로로 통행하도록 하여 혼잡도를 해소하겠다는 정책을 시행하고 있으며, 9인승 이상 차량에 6인 이상 텁숭자를 다인승 통행차량으로 정의하며, 이러한 기준을 만족하지 않는 차량을 자동 검지하는 시스템이다. 트리거 신호 검지기와 4조의 적외선 카메라로 차량 내부 촬영하고 결과 이미지를 분석하여 자동으로 다인승 차량을 판별하여 운행 위반을 검지한다. 테스트 결과 주야간에 관계없이 80% 이상의 우수한 검지율을 나타내었다.
본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 정상인과 정신분열증 환자의 뇌파에 대한 새로운 자동 판별 방법을 제안하였다. 특징 파라미터로는 통계적 정상구간에 대한 분산과 알파파, 베타파, 세타파의 전력비를 이용하였다. 실험 결과, 정상인의 경우에는 90.9%, 정신분열증 환자의 경우에는 90.5%의 높은 판별 정확성을 보였으며 이는 제안한 시스템이 복잡한 신호처리과정을 이용하는 시스템보다 효과적임을 알 수 있다. 따라서, 은닉 마코프 모델이 뇌파와 같은 복잡한 생체신호의 분석과 판별에 사용될 수 있으며 제안한 방법이 임상적인 전단에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 생산현장에서 생산하는 Lead Pin을 생산근로자의 시각으로 품질을 검사하는 방법을 개선하기 위하여, 영상처리 알고리즘을 사용하여 자동으로 품질의 정ㆍ오판별을 검사하기 위한 실시간 영상처리방법을 제안한다. 먼저 영상정보의 실시간 취득을 위하여 C.C.D와 영상취득기(Image frame grabber : DT3153)를 사용하여 초당 30프레임(30 Frame/second)으로 영상을 취득할 수 있는 실시간 영상취득시스템을 구성하였으며, 이를 사용하여 Lead Pin의 영상을 취득하여 Lead pin의 형상을 나타내는 형상프로파일의 영상처리 알고리즘을 사용하여 연구를 수행하였다. Lead Pin의 정품과 비정품을 평가하기 위해 숙련된 작업자에 의해 판별된 정품 100개, 비정품 100개, 전체 200개의 인식대상 물체를 판별한 수행결과 정품을 정품으로 인식하여 판별한 경우는 97%, 비정품을 비정품으로 판별한 경우는 95%로 전체 인식률은 96%의 인식결과를 나타내었으며, 전체 오분류률은 4%를 나타냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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