• 한국의류산업학회지
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• 제24권6호
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• pp.667-685
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• 2022

본 원고는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재와 어그제틱 구조체에 대한 연구 동향을 정리한 것이다. 먼저 4D 프린팅 소재의 형상 변화 거동을 형상 변화와 형상기억 소재, 이중, 삼중, 다중 형상기억 효과, 접힘과 굽힘, 표면지형별로 구분하여 알아보았다. 형상 변화와 형상기억 소재 등 열이나 수분의 자극에 가역적/비가역적 혹은 규칙적/불규칙적 형상 변형이 가능할 수 있다. 다음으로, 차원별 형상이동 유형에 따른 특성과 물성에 대해 알아본 바, 1차원에서 다차원으로의 형상이동을 1D-1D 팽창/수축, 1D-2D 접힘/굽힘, 1D-3D 접힘 (1D-to-3D folding)으로 구분할 수 있다. 2차원에서 형상이동은 2D-2D 굽힙, 2D3D 굽힘/접힘/꼬임/표면말림/표면지형변화/굽힘과 꼬임, 3차원에서 다차원으로의 형상이동은 3D-3D 굽힙과 3D-3D 선형/비선형 거동으로 구분할 수 있다. 마지막으로 4D 프린팅 메타구조체 중 힌지 구조체를 적용한 KinetiX는 단일단위 터셀레이션과 다중단위 터셀레이션으로 모델링할 수 있고, 평면 및 공간 변환이 용이하고, 컨포머블 헬멧에 적용할 수 있다. 키리가미 구조체를 기본으로 한 공압형 어그제틱 구조체는 역설계 기반 구조체로써 굽힘각도를 제어하는 알고리즘으로 설계할 수 있다. 설계 후 3D 프린팅하여 TPU 멤브레인으로 프로토 타입을 제조하였고, 압력을 낮추면서 원하는 3차원 형상으로 완성될 수 있음을 확인하였다. 온도나 습도 등의 외부자극요소에 따라 형상이나 물성을 변화할 수 있는 재료를 사용하여 변형가능한 3차원 구조체로 성형한 4D 프린팅 소재를 이용하여 상지, 하지, 손, 발 등 소프트 로봇의 외골격(exoskeleton) 소재에 적용할 수 있을 것이다. 즉 자세제어, 상황인식, 동작신호 생성 등 다양한 환경에 대응하여 착용자의 움직임에 고하중, 고기동성, 운동지속성을 지원하는 기능을 갖는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재는 헬스케어 웨어러블 의류 제품화 개발로의 용도 전개가 가능할 것이다. 특히 4D 프린팅 소프트 소재 및 공정개발 분야는 일상 생할 보조용이나 재활치료용 의류를 개발하기 위한 3D 프린팅 소재 및 공정의 원천 기술에 해당하므로 이와 관련한 연구의 기초 자료로서 활용되기를 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.45-50
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• 1998

본 연구에서는 입출력 데이터로부터 비선형 다변수 모델을 자동 인식할 수 있는 적응형 Spline모델링(ASMOD : Adaptive Spline Modeling of Observation Data)과 혼합 곡선 근사법(Hybrid curve approximation)을 이용한 3차원 자유 형상 설계방법을 제안하고, 초기 선형 설계 단계에서 횡단면적 곡선(SAC : Sectional Area Curve) 생성 예를 통해 그 응용 가능성을 검토하였다. 즉 실적선의 SAC를 Bspline 근사법(Fitting methdo)과 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)에 의해 정의하여, 조정점(Control points)에 대한 데이터베이스를 구축한다. 구축된 데이터베이스-주요치수와 이들 조정점관의 관계-를 학습 데이터로 하여 ASMOD를 학습시킨후 , SAC결정을 위한 ASMOD 모델링을 구축한다. 다른 선형 특성 곡선들-design waterline curve, bottom tangent line, center profile line-에 대해서도 동일하게 적용하여 ASMOD를 모델링할 수 있으며, 이들 선형 특성 곡선들을 결합하여 초기 선형을 생성한다.

• Composites Research
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• 제28권5호
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• pp.277-284
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• 2015

본 연구의 목적은 고유진동 응답데이터로부터 적층된 GFRP 판구조의 섬유 물성 변화를 추정하는 것이다. 고등유한요소 상용프로그램(ABAQUS)와 연동된 알고리즘은 미시역학적 관점에서 손상된 요소를 추정할 뿐만 아니라 위치, 개수 및 정도를 탐색할 수 있다. 연동된 기법을 적용하여 역문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 모드형상 대신 제한된 몇 개의 고유진동수 데이터만을 적용하였다. 몇가지 수치해석 결과로부터 제안된 시스템 기법은 다양한 적층배열을 갖는 복합재료 적층판과 같은 복잡한 구조물의 섬유 강성 변화를 추정하는 데 수치해석적으로 효율적임을 보여준다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.161-166
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• 2008

본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권10호
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• pp.69-77
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• 1992

Pattern Recognition is one of the fundamental areas of computer vision. The recognition of patterns with varying size and severe defects is especially important. However, it is known that the conventional algorithms such as GHT or structural approaches have limitations in speed and accuracy. In this paper, in order to avoid above-mentioned problems, we propose a new recognition algorithm which exploits the histogram of contour directions and the sampled spot matching method. While the former provides little influence against size variation, the latter has strong immunity to noise and defects. We applied those proposed algorithms for the recognition of numbers extracted from the car number plates and shapes of aircraft. Experimental result shows that it is possible to solve above-mentioned problems by complementary uses of those two suggested algorithms. The contour directional histogram method resulted in high-speed of average 0.013 sec/char and 0.1 sec/aircraft-image on IBM-386. The accuracy of recognition is as high as 99%. Sampled spot matching method has less speed than the former one, however, it showed fairly strong immunity to noise and defects.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1350-1353
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• 2015

In this paper, we have researched about how to detect the fish robot objects in aquarium. We had used designed fish robots DOMI ver1.0, which had researched and developed for aquarium underwater robot. The model of the robot fish is analysis to maximize the momentum of the robot fish and the body of the robot is designed through the analysis of the biological fish swimming. We are planned to non-external equipment to find the position and manipulated the position using creating boundary to fish robot to detect the fish robot objects. Also, we focused the detecting fish robot in aquarium by using boundary algorithm. In order to the find the object boundary, it is filtering the video frame to picture frames and changing the RGB to gray. Then, applied the boundary algorithm stand of equations which operates the boundary for objects. We called these procedures is kind of image processing that can distinguish the objects and background in the captured video frames. It was confirmed that excellent performance in the field test such as filtering image, object detecting and boundary algorithm.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.213-225
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• 2018

3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1068-1077
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.374-384
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• 2021

본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.122-130
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• 2018

국제 해사 기구의 선체 보호 도장 기준이 의무화됨에 따라 조선소에서는 칼라 플레이트의 모서리 부분에 대해 2R 또는 3-pass 밀링 가공을 수행해야 한다. 그러나 기존 수작업 방식에 의존하고 있는 상황에서 2R 또는 3-pass 밀링 가공을 수행한다면 작업 환경 및 생산성 측면에서 많은 문제점이 발생할 것으로 예상된다. 따라서 규정을 만족할 수 있는 모서리 밀링 자동화 시스템을 개발하여 이러한 문제점을 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 표준 칼라 플레이트를 대상으로 모서리 밀링 자동화 시스템 기본 설계를 수행하였고, 형상 인식 및 가공 경로 생성 알고리즘을 적용하여 가공 프로세스를 정립하였다. 또한, 운영 소프트웨어를 구축하고, 전용 가공 툴을 제작하여 밀링 테스트를 수행한 결과를 토대로 적합한 밀링 가공조건을 도출하였다. 향후, 본 연구를 통해 개발된 모서리 밀링 자동화 시스템을 조선소에 도입하여 현장 테스트를 수행하고, 그 결과를 토대로 상용화 연구를 진행한다면 선체 보호 도장 기준을 충족할 수 있는 자동화 시스템을 구축함과 동시에 생산성 향상을 기대할 수 있다.