• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.41-49
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• 2016

대화력전이란 전장인식, 지휘통제 그리고 정밀무기에 의해 달성되어 질 수 있는 고 반응성 타격체계를 포함하는 복합체계로서 특성 되어 질 수 있다. 현재의 모델링 방법론은 복합체계를 위한 적절한 방법론을 제공하지 못하고 있으며, 시간 소모적이고 많은 비용을 요구하는 모델링 시뮬레이션 도구들을 이용하고 있다. 본 연구에서는 대화력전 효과분석을 위한 시뮬레이션 분석 방법론 및 도구 개발을 설명하고, 그를 통해 어떻게 시간과 노력의 낭비를 최소화하여 분석실험을 실시함으로서 의사 결정을 효율적으로 지원해 줄 것인가를 제시하고 있다. 개발된 대화력전 시뮬레이션 분석 도구는 Enemy 블럭, ISR 블럭, C2 블럭, Shooter 블럭으로 이루어져 있으며, 시뮬레이션 비전문가나 도메인 전문가의 사용 편의성을 위해서 모델이 가지고 있는 각 파라미터뿐만 아니라 알고리즘을 사용자에 의해서 쉽게 변경할 수 있는 환경으로 구성되어져 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.411-417
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• 2004

최근 바이오 관련산업의 발전과 함께 바이오 장비 및 장치들에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 특히 바이오 세포 조작관련 연구들이 많이 진행되어 오고 있다. 일반적으로 바이오 세포들에 대해 기계적인 엔드 이펙터들이 조작을 위해 접촉될 때 과도한 힘이 발생될 경우가 발생하며 이런 힘들에 의해 세포막이나 조직들이 피해를 입을 수 있다. 본 논문에서는 상기 문제들을 극복하기 위해 바이오 세포 조작을 위한 새로운 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 내장된 힘 센서를 이용하여 바이오 세포와 엔드 이펙터간의 발생 힘을 측정할 수 있다. 또한, 비전기술을 이용하여 엔드 이펙터의 피펫 팀을 바이오 세포막까지 정확하게 가이드 할 수 있다. 결과적으로 제안된 시스템은 바이오 세포에 피해를 주지 않고 안전하게 조작이 가능하다. 제안된 기술을 이용하여 실제 시작품을 제작하여 다양한 실험을 수행한 결과 향후 DNA 조작과 같은 바이오 세포 조작용 정밀 인젝션 시스템으로의 사용 가능성을 보여 주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.439-448
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• 2020

본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 한국광학회지
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• 제15권6호
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• pp.583-590
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• 2004

비전을 이용한 광학식 검사공정이나 그 밖의 광학 현미경을 이용한 측정에 있어서 초점조절은 곧바로 측정 정밀도에 영향을 주는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 핀홀 대신 광섬유를 사용하는 공초점 현미경 구조와 하나의 광섬유가 광원과 검출기의 역할을 동시에 수행하는 상반구성(reciprocal scheme)을 적용함으로써 간결하게 시스템을 구성하면서 광축 정렬을 용이하게 하였으며, 압전소자(PZT)를 이용한 광섬유 광원의 광축 방향 변조를 통해 방향 정보가 실린 초점오차 신호를 획득함으로써 빠른 초점조절을 구현하였다. 대물렌즈 변조방식과 달리 광원 변조방식은 현미경 시스템에 미치는 물리적 영향을 줄일 수 있으며, 기존의 장치에 탑재가 비교적 용이하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 변조 진폭과 시편의 반사도 및 기울기 변화에 따른 초점오차 신호의 변화를 측정하였으며, 거울 시편에 대한 초점조절을 통해 본 시스템의 성능을 평가해 보았다. 또한 종방향 특성곡선의 반치폭 비교실험을 통해 광원 변조는 광축 방향 분해능에 영향을 주지 않음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.257-263
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• 2018

본 연구는 트랜스미션에 들어가는 부품인 차동기어에 대한 자동 검사 장비를 개발하고자 하는 것이다. 본 기술개발은 Micro Vision 자동 검사 장비와 마이크로레이저 자동 검사 장비를 사용하여 만들 것이다. 이는 작업자가 부주의하게 가공한 제품을 전수검사 단계에서 불량률 0를 만들고자 한다. 본 연구를 통해 개발된 장비를 여러 분야 사업에 적용할 것이다. 포장회사, 너트 볼트 가공업체, 정밀 반도체 상단에 인쇄를 위한 업체, SMT 업체 등 다양한 분야에 비전검사 장비를 판매하고자 한다. 본 기술개발을 통해 불량률 0를 실현하면 모기업으로부터 안정적 물량 확보, 나아가 제품 신뢰도를 바탕으로 수출을 할 수 있는 기반마련의 기회도 가능하다. 자동검사시스템을 국내 자동차 부품 가공업체에 적용할 경우 우리나라 자동차의 신뢰도 또한 크게 상승 할 것으로 생각된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.839-846
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• 2016

Bin picking is a task of picking a small object from a bin. For accurate bin picking, the 3D pose information, position, and orientation of a small object is required because the object is mixed with other objects of the same type in the bin. Using this 3D pose information, a robotic gripper can pick an object using exact distance and orientation measurements. In this paper, we propose a 3D vision technique for accurate measurement of 3D position and orientation of small objects, on which a paper label is stuck to the surface. We use a maximally stable extremal regions (MSERs) algorithm to detect the label areas in a left bin image acquired from a stereo camera. In each label area, image features are detected and their correlation with a right image is determined by a stereo vision technique. Then, the 3D position and orientation of the objects are measured accurately using a transformation from the camera coordinate system to the new label coordinate system. For stable measurement during a bin picking task, the pose information is filtered by averaging at fixed time intervals. Our experimental results indicate that the proposed technique yields pose accuracy between 0.4~0.5mm in positional measurements and $0.2-0.6^{\circ}$ in angle measurements.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.1-7
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• 2015

현재 국내 철도차량에 사용되고 있는 주요 부품의 유지와 보수를 위한 검사장비는 대부분 외국으로부터 수입하여 사용하고 있다. 특히 차륜형상 측정장비 등과 같은 일부 검사장비는 외국의 장비를 벤치 마킹하여 제작한 국산화 장비를 설치하여 사용하고 있으나, 이들 국산화 장비는 신뢰성과 성능에 많은 문제점이 발생하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 철도차량 차륜의 유지 및 보수를 위한 차륜형상 측정장치의 정밀도와 신뢰도 향상을 위하여 최신의 고속 하이비젼 카메라 기술과 최적화된 영상처리 알고리즘을 적용하여 차륜형상 측정시스템을 개발하였다. 신뢰성 평가 실험결과 개발된 차륜형상 측정시스템의 신뢰도는 기존 시스템에 비하여 약 10.4%의 신뢰도 향상 효과가 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1141-1147
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• 2020

말벌 종은 모양이 매우 유사하기 때문에 비전문가가 분류하기 어렵고, 객체의 크기가 작고 빠르게 움직이기 때문에 실시간으로 탐지하여 종을 분류하는 것은 더욱 어렵다. 본 논문에서는 바운딩 박스를 이용한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 말벌 종을 실시간으로 분류하는 시스템을 개발하였다. 훈련 영상의 레이블링 작업 시 바운딩 박스 안에 포함되는 배경 영역을 최소화하기 위하여 말벌의 머리와 몸통 부분만을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 실시간으로 말벌을 탐지하고 그 종을 분류할 수 있는 최선의 알고리즘을 찾기 위하여 기존의 바운딩 박스 기반 객체 인식 알고리즘들을 실험을 통하여 비교한다. 실험 결과 컨볼루션 레이어의 활성함수로 mish 함수를 적용하고, 객체 검출 블록 전에 공간집중모듈(Spatial Attention Module, SAM)을 적용한 YOLOv4 모델을 사용하여 말벌 영상을 테스트한 경우 평균 97.89%의 정밀도(Precision)와 98.69%의 재현율(Recall)을 나타내었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.9-18
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• 2022

인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.