• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.89-90
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• 2024

본 연구는 와이어 하네스의 불량 여부를 정확하고 빠르게 감지하기 위해 컴퓨터 비전을 활용하여 압착된 단자의 길이, 단자 끝단 치수(너비), 압착된 부분의 폭(와이어부, 심선부)의 6가지 측정값을 계산하는 것을 목표로 한다. 단자 영역별 특징과 배경과 객체 간 음영 차이를 이용하여 기준점을 생성함으로써 값들을 추출하였다. 최종적으로 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.44-51
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• 2020

동영상 프레임 내 객체 영역들을 배경으로부터 분할하는 기술인 동영상 객체 분할(video object segmentation)은 다양한 컴퓨터 비전 분야에 활용 가능한 연구 분야이다. 최근, 동영상 객체 분할과 관련된 연구 내용으로 CVPR, ICCV, ECCV의 컴퓨터 비전 최우수 학회에 매년 20편 가까이 발표될 정도로 많은 관심을 받고 있다. 동영상 객체 분할은 사용자가 제공하는 정보에 따라 비지도(unsupervised) 동영상 객체 분할, 준지도(semi-supervised) 동영상 객체 분할, 인터렉티브(interactive) 동영상 객체 분할의 세 카테고리로 분류할 수 있다. 본 고에서는 최근 연구가 활발하게 수행되고 있는 비지도 동영상 객체 분할과 준지도 동영상 객체 분할 연구의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.303-309
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• 2018

컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.458-463
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• 2007

인터랙티브 아트는 최신의 기술을 이용하여 관객에게 예술적 경험을 풍요롭게 하고 컴퓨터를 통해 관객과 작품이 상호소통 할 수 있도록 실감현실을 제공하는 예술표현 장르이다. 테크놀로지의 진보에 의해 생겨난 사회, 문화, 예술에서의 혁명은 인터랙티브의 영향으로 개인과 다른 주역들 사이의 관계방식을 뒤섞이게 한 커뮤니케이션의 혁명이었다. 본 논문에서는 현대예술의 중요한 표현 매체 수단인 컴퓨터를 매체로 비전 시스템을 활용하여 제작되고 있는 인터랙티브 아트를 구현하는 실시간 영상처리(Real-time Digital Processing)에 대하여 알아보며, 특히 PC카메라로 관객을 인식하여 관객을 작품 속으로 끌어들여 소통하게 하고, 관객의 감정과 생각들을 동요시켜 관객의 반응을 피드백(Feedback)할 수 있는 작품의 제작방법을 제시한다. 또한 이 연구는 실제로 작품을 제작하였고, 컴퓨터를 이용하여 제작된 인터랙티브 아트 작품들을 유비적으로 논구하여 컴퓨터로 생성되는 이미지의 가상현실 문제가 현대미술에 미치는 다각적인 영향에 대하여 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.69-70
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• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-11
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• 2020

최근 소프트웨어와 인공지능 교육이 점차 중요하게 다루어지면서 2019년 12월 과학기술정보통신부는 2022년까지 초·중등학교에서 소프트웨어와 인공지능 교육을 필수교육으로 확대하는 계획을 발표하였다. 초·중등학교에서는 물론, 대부분 대학교에서도 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 한 소프트웨어 교육이 활발히 이루어지고 있지만, 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 하는 코딩 교육에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 대학의 교양 과목으로 컴퓨터 비전공자를 대상으로 한 코딩 교육에서 효율적인 교수학습방법을 찾고자 한다. 밀레니얼 세대와 Z세대로 불리는 요즘 대학생들은 시각적 정보를 선호하고 디지털 네이티브로 컴퓨터에 익숙하다. 이런 특징을 기반으로 대학생들의 시각적 문해력과 사고 유형을 조사한 후, 기초 코딩 과목에서 학생들의 시각적 문해력과 사고유형이 프로그램을 이해하고 작성하는 코딩 기반의 문제해결력에 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 토대로 코딩이 처음인 컴퓨터 비전공자 학생들을 위한 코딩 활동에 대해서 보다 효율적인 교수학습방법에 대한 대안을 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.211-218
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• 2021

건설 현장은 다양한 위험요소가 존재하고 있다. 안전재해를 줄이고자하는 다양한 접근이 있으나 어느 정도 한계성을 가지고 있다. IT의 무선통신 기술과 빠르게 발전하고 있는 이미지 처리 기술을 활용하여 위험요소를 사전에 식별하고 능동적으로 대응한다면 건설 현장에서의 재해를 감소시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 건설 현장의 위험요소를 사전에 발견할 수 있는 시스템을 구성하고 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 OpenCV를 이용하여 건축현장의 위험요소를 발견하고 대응할 수 있도록 하는 시스템을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.66-73
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• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.263-270
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• 2020

최근 여러 학문 분야와의 협력과 통합을 통한 새로운 지식의 창출과 창의적 문제 해결 능력을 갖출 수 있는 교육의 필요성이 증가됨에 따라 대학에서는 타 전공지식과 소프트웨어 소양을 겸비한 창의융합인재 양성을 위해 소프트웨어 역량 교육의 필수화를 추진하고 있다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육을 통해 창의융합인재를 양성하기 위해서는 학습자가 다양한 지식을 활용 및 적용하여 문제를 스스로 해결 할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 컴퓨터 비전공 대학 신입생들이 소프트웨어 교과목을 이수하며 만들어낸 프로젝트와 학습자의 사전 사후 설문조사 결과를 분석해봄으로써 소프트웨어와 학습자 전공분야와의 융합 가능성을 탐색하고 향후 컴퓨터 비전공 대학 신입생들의 소프트웨어 교육 방향에 대해 제언하고자 한다.