• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.766-768
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• 2005

최근 대형 디스플레이 및 웨어러블 컴퓨터의 등장과 함께 키보드와 마우스를 사용하는 일반 데스크탑 환경에서 벗어난 컴퓨터와의 자연스러운 상호 작용 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 정면에 놓인 프로젝터가 스크린과 그 위에 놓인 사용자의 손 위에 화면을 투영할 때 PC 카메라로 입력된 프레임 속에서 손의 영역을 인식하여 컴퓨터와 상호작용하게 하고자 한다. 이 경우에 투영된 빛이 사용자의 손 위에도 합쳐짐으로 인하여 피부의 고유색이 사라진다. 또한, 투영되는 화면이 사용자와 컴퓨터의 상호 작용에 따라 추정할 수 없이 변함에 따른 적응적 인식 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 손을 인식하기에 앞서 스크린에 투영될 원본 이미지에 대해 칼라 보정을 수행하여 추정되는 카메라 입력 프레임을 생성한다. 이를 위해 우선 백색 영상을 투영하여 프레임 내의 자기 오차 맵을 생성한 후 R,G,B 채널 별로 원본 값에 대한 카메라 반응 값들을 룩업 테이블에 저장한다. 이를 통해 원본 이미지에 대해 칼라보정을 수행하고, 생성된 카메라 추정 프레임과 실제 카메라로 입력된 프레임 간 자기 성분을 비교하여 손 영역을 검출한다. 실험 결과, 주변의 조명 상태나 프로젝터 및 카메라의 위치에 관계없이 안정적인 인식 결과를 보였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.25 no.6
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• pp.972-979
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• 2001

Tool fracture index(TFI) was developed in order not only to detect tool fracture but also to predict the amount of tool fracture in face milling. TFI is calculated by using peak-to-valley values of cutting force acting on teeth and their ratio between the adjacent teeth. When the tool fractures, a large value of TFI proportional to the amount of tool fracture was obtained periodically and decreased gradually. It was found that TFI is independent of cutter runout and it almost does not vary during transient cutting such as cutting condition change during machining. The threshold of tool fracture can be analytically determined by TFI developed in this paper, because the magnitude of TFI was shown to be dependent on the ratio of the amount of tool fracture to feed per tooth and immersion ratio. It was possible to predict the amount of tool fracture in experiments by using the proposed TFI.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.46 no.4
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• pp.373-381
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• 2009

The running attitude of a high-speed planing craft may change significantly depending on its speed in seaway. Other variables that may influence its running attitude are its weight, center of gravity, sea conditions, and so on. In this paper, planing craft model tests were carried out with respect to above variables in SNU towing tank, and vertical motion responses of a planing craft in regular head waves were analyzed. The experimental results in regular waves were compared with those in calm water, and compared with the theoretical estimations. Finally, the effects of running speeds of a planing craft on its motion amplitudes are confirmed.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.12 no.4
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• pp.31-38
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• 2020

This study is to develop the prediction model for the HIC15 in frontal vehicle crash tests. The 28 frontal impact test results of the MY2019 and MY2020 USNCAP are utilized. The metrics for evaluating the crash pulse severity such as moving average acceleration, Restraint Quotient (RQ) and ride-down efficiency are reviewed to find out whether the metrics can predict the HIC15. It is observed that the R² values based on the linear regression of all pairs between the existing metrics and the occupant injuries such as the HIC15, 3 ms chest g's and chest deflection are very low. In this study, using the vehicle crash pulses, the linear regression model for estimating the HIC15 is developed. The vehicle crash pulse is splitted seven 10 ms intervals in 70 ms after impact for extracting the average accelerations in each intervals. The prediction model can predict effectively not only the HIC15 but also the maximum head g's, chest deflection and 3 ms chest g's of 13 vehicles out of 28 vehicles.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.15 no.1
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• pp.55-62
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• 2023

In this study, a chest deflection is predicted by introducing a deep learning technique with the results of the frontal impact of the USNCAP conducted for 110 car models from MY2018 to MY2020. The 120 data are divided into training data and test data, and the training data is divided into training data and validation data to determine the hyperparameters. In this process, the deceleration data of each vehicle is averaged in units of 10 ms from crash pulses measured up to 100 ms. The performance of the deep learning model is measured by the indices of the mean squared error and the mean absolute error on the test data. A DNN (Deep Neural Network) model can give different predictions for the same hyperparameter values at every run. Considering this, the mean and standard deviation of the MSE (Mean Squared Error) and the MAE (Mean Absolute Error) are calculated. In addition, the deep learning model performance according to the inclusion of CVW (Curb Vehicle Weight) is also reviewed.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.47 no.3
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• pp.511-530
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• 2023

This study aims to analyze middle-aged men's frontal body shape asymmetry by measuring the left and right body dimensions and angles of 388 middle-aged men aged 40 to 59 using 3D body scan data and comparing the measured values. The study also compares the measured values of width, height, and angle and their relationships using Size Korea's anthropometric measurement and posture index of the New York Posture Rating Scale. The results confirm that the asymmetric shape characteristics of the upper and lower body appear differently. In addition, the asymmetrical characteristics between the upper and lower body differed, indicating that the close parts of the body affect each other. Similar to the difference in the left and right frontal body shapes and the average angle distribution, the asymmetrical upper and lower body characteristics also are found to be dissimilar when the correlations are examined. In contrast, there is no asymmetry in the width, height, and angle considering the age and BMI groups. Finally, the study classifies three body types and identifies their asymmetric characteristics. Overall, this study contributes primary data for further research on pattern production for asymmetric and unique body types and the development of customized apparel products.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.232-235
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• 2020

최근 딥러닝을 이용한 자동차 번호판 인식 알고리즘에 있어서 인조 번호판을 생성하여 데이터 수집과 라벨링 작업 시간을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 번호판의 특성상 정면의 이미지로 구성되어 있기 때문에 자동차의 정면에서 촬영된 번호판의 인식률은 높지만 측면에서 촬영된 번호판의 경우 인식률이 낮아진다. 본 논문에서는 다양한 카메라 설치 위치에 따른 다각도로 촬영된 번호판 영상의 인식률을 보완하기 위해 이미지를 3차원으로 회전하여 데이터를 생성하는 인조 번호판 생성기 프로그램을 개발하였다. 3차원 회전을 하였을 때 번호판 인식 성능을 비교하기 위해 기존 방식으로 생성한 번호판과 제안 방식으로 생성한 번호판 각 600,000장씩 생성하여 총 1,200,000장을 생성하였으며, 데이터의 비율에 따라 10가지의 학습 데이터 셋을 구성하였다. 인조 번호판 데이터의 학습 결과를 평가하기 위해 실제 번호판 이미지 1789장으로 테스트 셋을 구성하였고, 기존의 인조 번호판 생성 방식과 인식 정확도를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.297-298
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• 2022

본 연구는 울산항 인근 정박지 내 선박의 운항 패턴을 파악하고, 관련 법규 및 준수 실태를 대조하여 자율운항선박의 실제 운항 시에 부차적인 운항 수칙을 수립하는 데 목적을 두고 있다. 일반적으로 항행하는 선박의 해양사고 중 높은 비중을 차지하는 조우 상황에서의 운항 규칙과 관련된 법률이 정박지 내에도 적용되고 있다. 이러한 관점에서 관련 법규들을 토대로, 실제 정박지에서 항행하는 선박들의 운항 패턴들을 관측하였으며, 대부분 정박지 내에서 출항하는 선박들은 항로의 우측에 근접하여 운항하는 양상을 보이며 우측 항행을 준수하고 있음을 확인하였다. 또한, 정박지 및 항내에서 충돌과 같은 예치기 못한 사고가 발생하는 대표적인 운항 패턴들은 정면 조우 상황, 방파제 내 출항 선박 회피, 우측 항행 등으로 분류되며, 정면 조우 상황과 방파제 출항 선박 회피의 경우에는 관련 법규를 준수하며 항행하는 것을 확인하였으나, 우측 항행 상황에서는 조우 상황에 따라 부득이하게 이행할 수 없는 경우가 발생함을 확인하였다. 본 기초 연구를 통하여 정박지 및 항내에서의 항행하는 선박의 운항 패턴을 자율운항선박에 적용 가능성을 타진하고, 항해 지원이 가능한 운항 수칙을 새로 정립하는 데 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.82-83
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• 2022

국제해상충돌예방규칙(COLREGs)에 관한 협약은 해상에서 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 규칙으로 구성되어 있으며, Seaman(선원)의 Qualitative Rule(질적 규칙)과 Ordinary practice(통상적인 관행)에 기초하고 있다. MASS의 출현으로 인하여 질적 규칙과 관행으로 인하여 COLREG를 기반으로 한 항법 해석의 기준의 다름이 발생하였고, 기준의 차이로 인해 충돌 상황에 대한 항법 해석의 모호성문제가 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 COLREG의 항법 해석의 모호성을 규명하여 유인과 무인 사이의 충돌회피 상황을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. COLREG를 기반으로 한 충돌 상황의 모호성을 식별하기 위해 실제 항해사를 대상으로 충돌 회피 상황에 대한 인식을 조사하고, 정면 및 횡단, 횡단 및 추월 상황을 기반으로 조사 결과를 분석하였다. 분석 결과, 응답자들은 008°에서 마주치는 선박에 대해서 정면 또는 횡단 상황 항법 규칙을 적용해야 하는지, 160°에서 다가오는 선박에 대해서 추월 또는 횡단 상황을 적용해야 하는지에 대해 확신하지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 이러한 모호성의 증가와 함께 충돌회피상황의 수동적 행동보다 능동적인 행동을 취함으로써 선원에 의한 충돌위험을 회피하려는 경향이 더 강해짐을 나타낸다.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.15 no.4
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• pp.95-101
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• 2023

As the popularization of autonomous vehicles is anticipated, it is expected that the variety of passenger postures will diversify. However, the current vehicle safety system is expected to be inadequate for accommodating these diverse passenger postures, particularly in reclined positions where severe injuries have been reported in frontal collisions. Therefore, it is necessary to investigate the biomechanical responses and tolerances of occupants in reclined postures. In this study, the behavior and injuries of a Hybrid-III dummy model in a reclined position are analyzed through frontal collision sled simulations equipped with the semi-rigid seat provided by the previous study, three-point safety belt with pretensioner and load limiter, and airbag models. The results are evaluated by comparing thouse reponses with post-mortem human surrogate (PMHS) data, and the findings are expected to be applicable to the basic design of a new restraint system suitable for various postures in autonomous vehicles.