• 제목/요약/키워드: 자동화 기술

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인터넷 가상공간에서 지적 아바타 통신을 위한 코믹한 얼굴 표정의 생성법 (A Comic Facial Expression Method for Intelligent Avatar Communications in the Internet Cyberspace)

  • 이용후;김상운;청목유직
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제40권1호
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    • pp.59-73
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    • 2003
  • 인터넷 가상공간에서 서로 다른 언어 사이의 언어 장벽을 극복하기 위한 한 방법으로 CG 애니메이션 기술을 이용한 수화 통신 시스템이 연구되고 있다. 지금까지 연구에서는 비언어 통신 수단으로서 팔과 손의 제스춰만을 고려하였으나, 얼굴 표정이 의사전달에 중요한 요소가 된다. 특히 사실적인 감정표현보다는 얼굴 요소가 과장된 코믹한 표현이 보다 효과적이고, 또 눈썹, 눈, 입 등의 AU(Action Units)만이 아니라 뺨과 턱의 움직임도 중요한 역할을 하게 됨을 알게 되었다. 따라서 3D 표정 생성 에디터에서 AU를 추출하고, 보다 효율적을 표정 생성을 위해 FACS(Facial Action Unit)으로 분류한다. 또 기존에 표정 에디터에 비해서 제안된 표정 에디터는 PAU에 대한 강도를 강하게 줌으로써, 6가지 표정을 분리할 수 있음을 보인다. 또한 얼굴 표정 생성에서 “뺨을 올림”과 “턱을 내림”에 대한 움직임을 자동화하기 위해서 포물형 편미분식(Parabolic Partial Differential Equations)과 Runge-Kutta법을 이용하여 보다 자연스러운 표정을 생성하였다. 또한 이를 이용하여 구조가 서로 다른 아바타 모델에 감정을 재생하는 방법을 제안하였다. 본 방법을 윈도우 플렛폼에서 Visual C++와 Open Inventor 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 실험 결과 언어의 장벽을 넘을 수 있는 비언어 통신수단으로 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

전복느타리버섯(Pleurotus cystidiosus O.K.Miller)의 인공재배에 관한 연구 (Studies on the Artificial Cultivation of Pleurotus cystidiosus O.K.Miller, the Abalone Mushroom)

  • 장갑열;전창성;신철우;박정식;오세종;최선규;성재모
    • 한국균학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.200-205
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    • 2003
  • 이 시험은 전복느타리버섯의 재배적 특성을 구명하므로써 우리나라 환경에 적합한 인공재배 기술을 확립하기 위한 기초적인 자료를 얻고자 일련의 시험을 수행하였다. 그 결과, 공시균주 중 ASI2079가 수량 및 품질면에서 가장 우수하였다. 공시균주들의 재배시험 결과, 톱밥 병재배시 미송톱밥에 첨가제로 미강을 사용했을 때 미강 20%에서 수량이 좋았으며 초발이 소요일수도 빠른 편이었다. 또한 병재배용 용기는 850 ml 병재배가 수량이나 회수율이 좋았으며 균긁기를 하지않은 것이 초발이 소요일수도 빨랐고 수량도 좋았다. 또한 P.P. 봉지를 이용한 전복느타리버섯의 재배 시험 결과, 배지재료는 절단볏짚을 첨가하지 않은 폐면 단용구가 수량이 높았으며, 전복느타리버섯의 재배시기는 여름재배가 가장 적정하다고 생각된다. 자동화와 원활한 유통을 목적으로 할 때는 병재배를 하는것이 좋고 일반 느타리 재배사에서 재배시에는 봉지재배가 유리하다고 생각된다. 따라서 본 전복느타리버섯 재배 시험결과는 고온기 버섯 재배가 가능하여 버섯 연중재배에 기여할 것으로 본다.

상황인식서비스를 위한 모델 기반의 프라이버시 염려 예측 (Model Based Approach to Estimating Privacy Concerns for Context-Aware Services)

  • 이연님;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제15권2호
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    • pp.97-111
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    • 2009
  • 상황인식은 지능공간의 핵심기술로 개인화 및 자동화된 서비스를 제공하는 데 있어 가장 유용한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 상황인식 서비스들은 실제적인 상용화로까지 이어지지 못하고 있으며 그 가장 큰 이유 중 하나로 지적되고 있는 것이 사용자의 프라이버시 염려이다. 또한 현재 제공되는 상황인식서비스의 종류 및 수준은 매우 제한적이고 한정적인 수준에 머무르고 있는데 이는 지금까지의 상황인식이 외면적이고 관찰 가능한 상황을 인지하는 데만 주력하였을 뿐 인간의 내면적이고 인지적인 상황은 상황정보로 고려하지 않았기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 개인의 내면적인 정보인 프라이버시 염려 수준을 또 하나의 상황정보의 형태로 예측할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 개인에게 가해지는 다양한 외부 자극 정보를 기본 상황정보로 하여 이미 검증된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델베이스를 통해 특정 서비스에 대한 사용자의 프라이버시 염려 수준을 예측하는 접근법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성 및 실현 가능성을 검증하기 위해 상황인식으로 얻어진 자료 및 수집된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델들을 가지고 예측한 프라이버시 염려 정도와 실제 조사한 프라이버시 염려 수준을 통계적 방법으로 비교하였다.

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스퍼드 준설선 공정관리시스템을 이용한 항로준설작업의 평가 (Evaluation of Waterway Dredging Work using Spud Dredge Process Management System)

  • 이중우;정대득;조증언;김주영;오동훈
    • 한국항해항만학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.395-402
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    • 2005
  • 해상 준설선을 이용한 항로의 준설시공 과정에서 중요한 점은 작업구역의 공간적 축소로 여유통항수역의 제공과 수면하의 위험물 배제로 안전항행을 제공하는 것이 기본이다. 이를 위해서는 준설선의 이동과 고정을 위한 보조장비의 적극적인 활용과 함께 부대 장비의 실시간 위치확인, 실시간 준설수심 확인 및 작업정보 등을 통합적인 정보로 제공하여 준설 작업의 자동화를 꾀해야 한다. 그런데, 본 연구에서 스퍼드 제어시스템을 비치한 준설선은 준설 시공시 준설구역 내 준설점 위치로 이동을 스퍼드로 하고 스퍼드는 자동제어 기술을 적용하여 준설선의 능동적 이동에 의한 준설시공을 행하여 최소의 작업공간을 점유하게 되므로 항행하는 타 선박의 안전한 통과를 허용하면서 준설공사를 중단 없이 시공할 수 있다. 또한, 스퍼드 활용 항로준설시스템은 스퍼드의 거동괘적은 물론 전자해도와 함께 작업심도 자료를 동시에 제공하므로 신속한 작업성과까지도 제시할 수 있다는 점에서 기존의 관리시스템과는 비교가 된다. 시스템 평가를 위한 부산항에서의 시험시공결과 일일 작업 시 기존의 앵카시스템을 이용한 작업시간의 2배정도를 실제 투입할 수 있었으며, 준설시공 요건별 비교에서도 준비시간을 $38\%$ 절감할 수 있었고 준비작업에 필요한 작업인력을 1인 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

경보데이터 패턴 분석을 위한 순차 패턴 마이너 설계 및 구현 (Design and Implementation of Sequential Pattern Miner to Analyze Alert Data Pattern)

  • 신문선;백우진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.1-13
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    • 2009
  • 침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.

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벼 자동화 육묘시설에서 Container 구조가 묘생육에 미치는 영향 (Effect of Nursery Container Structure on Seedling Growth in Automatic Facility for Raising Seedling of Rice)

  • 권태한;손재근
    • Current Research on Agriculture and Life Sciences
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    • 제20권
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    • pp.19-24
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    • 2002
  • 건전묘 생산을 위한 육묘 콘테이너의 선반 간격과 상자간의 배치간격을 달리하여 육묘하면서 이들이 모 생육에 미치는 영향을 조사하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 콘테이너의 선반 간격이 17 cm 에서 23 cm로 넓어짐에 따라 묘초장이 증가하였고 그 증가폭은 6월 10일 파종에서보다 5월10일 파종에서, 육묘일수가 길어질수록 큰 편이었다. 콘테이너의 선반간격뿐만 아니라 상자간의 배치간격도 모의 생장에 미치는 영향이 매우 컸으며 상자의 배치간격이 넓을수록 초장이 짧아지고 묘충실도는 증가하는 경향이었다. 육묘 콘테이너에 치상된 육묘상자의 위치에 따른 조도는 하단에서 상단으로 올라갈수록 높아졌고, 묘초장은 상단에서 하단으로 갈수록 큰 편이었다. 육묘콘테이너의 선반간격을 20 cm로 하고 육묘상자와 상자사이를 3 cm 정도 띄웠을 때 모의 황화현상은 크게 감소하였다.

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한국어 자연어 요구문서에서 구문 구조 기반의 조응어 처리 시스템 (Anaphora Resolution System for Natural Language Requirements Document in Korean based on Syntactic Structure)

  • 박기선;안동언;이용석
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권3호
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    • pp.255-262
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    • 2010
  • 시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.

제주하천 특성 고려 GIS 기반 홍수범람위험도 자동화 알로리즘 (An Automated Flood Risk Mapping Algorithm using GIS-based Techniques considering Characteristics of Jeju streams)

  • 김동수;김태은;손근수;유호준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.634-634
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    • 2015
  • 최근 국지성 호우와 잦은 태풍으로 인한 돌발홍수가 빈번하게 발생하여 도심지에서의 호안유실과 범람으로 많은 외수침수의 피해가 발생하고 있다. 또한 기후변화에 따른 강우량의 증가와 집중호우로 인한 홍수 피해는 지속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 대하천 유역을 중심으로 홍수범람예측 연구가 활발히 진행되고 있지만 대하천을 제외한 지방 중소하천의 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방 중소하천 중 태풍과 집중호우의 영향이 많은 제주지역의 주요 하천 중의 하나인 한천 유역을 테스트베드로 선정하여 연구를 진행하였다. 한천은 강우 시에만 유출이 발생하는 건천으로, 집중호우 시 암반하상 조건, 복개, 교각 등으로 수위가 국부적으로 급격히 상승하는 경우가 있었다. 그리고 한천 하류부에는 도심이 위치하고 있어 돌발홍수 발생 시 막대한 피해가 발생한다. 이에 따라 홍수 피해를 줄이기 위한 제도화, 정책결정 등의 구조적 해결방안과 홍수 피해의 규모와 원인을 분석하는 비구조적 해결방안에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 홍수범람 등으로 인한 홍수 피해규모를 산정하여 각 정부부처 및 유관기관, 지자체에서 빠른 정책결정을 내릴 수 있는 자료를 제공하는 목적으로 제주도의 특성을 고려한 홍수범람위험도 산정 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 제주 한천유역의 단면 자료와 빈도별 홍수량 자료를 이용하여 HEC-RAS 모형으로 수리학적 흐름특성 모의를 실사하였다. 모의된 결과를 바탕으로 ArcGIS 소프트웨어인 ESRI사의 ArcMap을 이용하여 빈도별 홍수위 자료와 제주지역 수치표고모형 자료를 활용한 빈도별 홍수범람지도를 산정하고, 좌안과 우안의 제방고로부터 위험도를 산정하여 홍수범람위험도를 각각 구축하였다. 구축된 결과를 이용하여 분석하고자하는 해당 빈도의 홍수위와 홍수량이 발생할 때의 피해지역을 예측하였으며, 예측된 지역과 제주시의 공시지가 자료를 중첩하여 피해지역에 대한 피해액을 산정하였다. 본 연구의 알고리즘을 적용한 2007년 태풍 '나리' 사상의 경우와 비교한 결과, '나리' 사상의 침수 흔적도와 유사한 홍수범람지도를 획득 할 수 있었으며, 모의된 유역의 하천 복개구간을 중심으로 홍수범람이 발생한다는 점과 우안보다 좌안에서의 홍수범람위험도와 피해액이 더 크게 나타난 점 등의 홍수범람 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 기법을 이용할 경우, 홍수에 의한 취약지에 대한 제방 설계 강화, 하천의 보수 정비 등 정책적 결정에 사용될 수 있을 것이며, 실시간 자료제공, 재해정보시스템 등에 적용하여 홍수범람 피해를 줄일 수 있는 기반기술이 될 것으로 사료된다.

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합성곱 신경망을 이용한 컨포멀 코팅 PCB에 발생한 문제성 기포 검출 알고리즘 (A Problematic Bubble Detection Algorithm for Conformal Coated PCB Using Convolutional Neural Networks)

  • 이동희;조성령;정경훈;강동욱
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.409-418
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    • 2021
  • 컨포멀 코팅은 PCB(Printed Circuit Board)를 보호하는 기술로 PCB의 고장을 최소화한다. 코팅의 결함은 PCB의 고장과 연결되기 때문에 성공적인 컨포멀 코팅 조건을 만족하기 위해서 코팅면에 기포가 발생했는지 검사한다. 본 논문에서는 영상 신호 처리를 적용하여 고위험군의 문제성 기포를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 문제성 기포의 후보를 구하는 단계와 후보를 검증하는 단계로 구성된다. 기포는 가시광 영상에서 나타나지 않지만, UV(Ultra Violet) 광원에서는 육안으로 구별이 가능하다. 특히, 문제성 기포의 중심은 밝기가 어둡고 테두리는 높은 밝기를 가진다. 이러한 밝기 특성을 논문에서는 협곡과 산맥 특징이라 부르고 두 가지 특징이 동시에 나타나는 영역을 문제성 기포의 후보라 하였다. 그러나 후보 중에는 기포가 아닌 후보가 존재할 수 있기 때문에 후보를 검증하는 단계가 필요하다. 후보 검증 단계에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하였고, ResNet이 다른 모델과 비교하였을 때 성능이 가장 우수하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 정확률(Precision) 0.805, 재현율(Recall) 0.763, F1-점수(F1-score) 0.767의 성능을 보였고, 이러한 결과는 기포 검사 자동화에 대한 충분한 가능성을 보여준다.

k-Nearest Neighbor와 Convolutional Neural Network에 의한 제재목 표면 옹이 종류의 화상 분류 (Visual Classification of Wood Knots Using k-Nearest Neighbor and Convolutional Neural Network)

  • Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제47권2호
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    • pp.229-238
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    • 2019
  • 목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.