• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.602-607
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• 2002

금형가공에서 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서는 절삭가공의 잔유물인버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 작업효?ㅘ 정밀도를 감소시키며 후처리과정(Deburring)을 야기시키는 원인이 된다. 그러므로 정밀도와 작업효율을 극대화하기 위해서는 이러한 버의 생성원리를 파악함과 동시에 Exit 버 판별을 하여 최적의 가공조건을 맞추어 주어야 하는데, 이에 밀링가공을 통해 생성되는 버의 형태와 Exit 각 등을 파악, 알고리즘으로 개발하여 좀 더 효율적인 가공조건을 제시하고자 한다. 본 연구는 이제까지 개발된 실제 가공에서 사용되는 임의형상의 데이터를 통해 점, 선, 원 및 원호(Arc)에 이르는 형상을 인식하는 Exit 버 판별시스템을 소개하고자 한다. 아울러 실제 가공과 더욱 유사한 환경을 만들기 위해 단일 경로에서부터 다중경로에 이르는 복합적인 환경 구현은 물론 점과 선으로 이루어진 도형과 원(구멍)형태의 피삭재 환경을 통합, 두 가지 다른 형태의 환경이 복합적으로 존재할 경우의 Data를 인식하고 아울러 다양한 방향성을 가진 선으로 이루어진 형상에 이르기까지의 다양한 피석재 Data를 구현하고, 입력된 절삭조건을 해석하여 임의형상을 가진 다양한피삭재에서의 단일 및 다중 가공 경로 상에서 발생될 버를 해석하고 최소화 및 최적 절삭가공공정을 찾아 작업 효율성을 극대화하는 목적의 해석 알고리즘을 Windows 프로그램으로 구현하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.4
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• pp.370-380
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• 2002

This paper proposes an ATR (Automatic Target Recognition) algorithm for identifying non-occluded and occluded military vehicles in natural FLIR (Forward Looking InfraRed) images. After segmenting a target, a radial function is defined from the target boundary to extract global shape features. Also, to extract local shape features of upper region of a target, a distance function is defined from boundary points and a line between two extreme points. From two functions and target contour, four global and four local shape features are proposed. They are much more invariant to translation, rotation and scale transform than traditional feature sets. In the experiments, we show that the proposed feature set is superior to the traditional feature sets with respect to the similarity-transform invariance and recognition performance.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2000.04a
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• pp.497-500
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• 2000

절삭 작업과정에서 발생하는 버는 공구와 피삭재가 만나는 상태에 따라 그 형상이 결정되어진다. 공구와 피삭재 사이의 각, 공구의 회전속도, 이송속도, 피삭재의 종류등은 이러한 버의 형상을 결정하는데 결정적인 역할을 하므로, 실험에 의해서 생성된 단계별 자료를 CAD 및 CAM 데이터와 연관시켜 효율적인 알고리즘을 만들고자 한다. 특별히 공장자동화에 따른 작업의 자동화뿐 아니라 관리 체계의 정립을 위하여 전문가 시스템의 도입 역시 시급히 요구되고 있는 실정이다. 여기서 CAD 데이터는 피삭재에 대한 특징 형상의 정보를 포함하고 있기 때문에 피삭재의 형상에 대한 정보를 얻을 수 있다. 인식된 형상에 대하여 Exit 버 형성시 접점과 Exit Angle을 계산하기 위해 도형의 방향인식이 필요하며, 이를 통해 공구와 피삭재와의 관계를 산출하여 Exit 버의 판별을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 수행하는 프로그램을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.49-53
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.623-628
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• 2003

제품의 개발 및 생산 과정에는 설계, 해석, 가공, 검사 등의 많은 부문이 서로 밀접하게 연계되어 있고 각 부문 간에는 각기 서로 다른 형태의 정보를 필요로 하기 때문에 이들의 유기적인 통합을 위해서는 각각의 응용 분야에서 요구되는 다양한 정보가 효과적으로 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 특징형상을 이용하여 설계 기능과 다른 응용 부분을 유기적으로 연계할 수 있는 알고리즘을 제시한다. ISO에서 진행 중인 STEP의 Form Feature을 기준으로 일반적인 분류를 하고 이를 기초로 특징형상을 인식하고자 하였다. 이를 위해 B-Rep 데이터로부터 Face-Edge Graph를 구성하고 다중 절점(Cut Node)을 인식하였으며, 본 연구를 바탕으로 하여 향후 몇 가지 단점을 보완하고 대상 영역을 확대시켜 감으로써 Computer-aided Design 시스템으로부터 얻어지는 3차원 형상 데이터로부터 Computer-aided Process Plan을 위해 필요한 특징형상을 컴퓨터에 의해 자동으로 추출하기 위한 발판을 구축할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.409-412
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• 2000

금형가공에 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서 버가 생성되며, 이러한 버의 생성에 따라 작업효율 감소 및 생산비의 비효율적 낭비를 가져오게 된다. ［l］밀링 작업시 버가 생성되는 메카니즘을 파악하여 임의의 형상을 가진 공작물을 밀링작업할 때의 버의 형태와 Exit 각 등을 제공하는 프로그램을 개발하려 한다. 여기에서 핵심적인 피삭재의 형상 데이터 인식, 절삭영역 인식, 공구와 피삭재의 접점 및 그 Exit 각을 결정하는 알고리즘을 소개한다. 이러한 과정을 통해 Exit 버 알고리즘에 대한 연구를 수행하고자 하며, concave를 포함한 여러가지 형상의 피삭재를 대상으로 Exit 버에 대한 접근을 시도하여 실제 작업에선 와 유사한 환경에 대해 고려함으로써 버의 감소 및 작업 효율성의 증가를 위한 기초 연구를 수행한다. 또 이를 이용하여 Windows 환경에서의 버 예측 프로그램을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.323-324
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• 2022

복잡한 항만해역에서 자율운항선박 입출항 지원을 위해서는 항내에서 통항하는 선박에 대한 지속적인 인식이 필요하며, 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS)에서 송출된 정보를 기반으로 선박의 운동정보(위치/침로/속도), 식별번호 및 크기 정보를 확인한다. 하지만, AIS 탑재 의무가 있는 선박에 대한 정보만 취득이 가능하기 때문에, 보조적으로 육상레이더를 활용하여 AIS 정보로부터 식별이 안되는 선박을 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박 입출항 지원을 위해 레이더 이미지를 활용하여 선박의 운동정보와 형상정보를 동시에 추정할 수 있는 알고리즘을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.801-805
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• 2006

In this paper, we describe a system of controlling the pictorial puzzle program using information of hand shape. We extract hand region using skin color information and then principal component analysis uses centroidal profile information which comes blob of 2D appearance for hand shape recognition. This method suit hand shape recognition in real time because it extracts hand region accurately, has little computation quantity, and is less sensitive to lighting change using skin color information in complicated background. Finally, we controlled a pictorial puzzle with using recognized hand shape information. This method has good result when we make an experiment on application of pictorial puzzle. Besides, it can use so many HCI field.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1143-1148
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• 2006

사용자 친화형 유저 인터페이스 구현을 위해 인간의 손 형상을 실시간으로 인식하는 연구의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 인간의 손은 자유도가 크기 때문에 손 형상을 정확히 인식하기란 매우 어렵고 또한 피부색과 유사한 색을 가지는 복잡한 배경에서는 더욱 곤란하다. 본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 카메라를 사용하여 피부색 정보에 의한 손 형상을 분할한 후 손가락 끝 점을 찾는다. 찾은 손가락 끝점을 이용하여 방향을 탐지하는 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 템플리트 매칭을 이용하여 손가락 끝 점을 탐색한 후 찾은 손 가락 끝 점과 손목의 중심을 이용하여 전, 후, 좌, 우 방향을 탐지한다. 제안하는 방법을 이용하여 3D가상현실 공간에서의 Navigation에 응용하였으며, 실험결과 전진, 후진 및 좌측, 우측의 방향전환도 매우 좋은 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 마우스, 키보드, 조이스틱 등의 조작 없이 전, 후, 좌, 우 방향전환을 사용자가 직관적으로 지시함으로써 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용을 제공할 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.4
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• pp.400-408
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• 1999

This paper describes a method for making the "disparity pattern" which is basis of image matching with brightness difference; called disparity, between multiple model images, and an algorithm which recognizes hand shape by utilizing the pattern in measuring the distance between a input image and model images. The virtue of the algorithm is that only simple brightness difference calculated from multiple images by managing a whole image as the fundamental processing unit is patterned in two dimensional shape and then is used in the recognition process. Consequently, this method is very useful for other recognition algorithm requiring comparison of large scale image since correlation among multiple model images is applied simultaneously in recognition process.