• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5A호
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• pp.641-647
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• 2008

본 논문은 상시진동데이터로부터 구조물의 고유진동수 및 감쇠비를 추정하는 기법을 소개한다. 제안된 기법은 TDD기법에서 추출된 모드형상과 상호상관신호로부터 직교 잡음이 제거된 자유진동함수를 추출하고 시스템 인식기술을 적용하여서 각 모드별 고유진동수와 감쇠비를 추정한다. 제안 알고리즘의 정확도는 수치적으로 기존의 기법과 비교분석 되었다. 제안 알고리즘의 현장 적용성 검토는 서해대교 보강형의 수직방향 가속도에 대한 상시진동데이터를 통하여 검증되었으며, 총 24개의 저차모드가 추출되었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.292-295
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• 2009

본 논문에서는 평판구조물의 정적 및 동적해석에 사용할 목적으로 성능이 향상된 평판유한요소를 제시하였다. 이 요소는 비적합변위형과 선택적 감차적분방법 그리고 대체전단변형률장을 복합적으로 적용하여 각각의 장점들을 포함하는 향상된 거동을 보여주고 있다. 또한 비적합변위형의 적용으로 발생되는 조각시험의 실패 문제점을 해결하기 위하여 직접수정법을 평판유한요소의 개선에 사용하였다. 대표적인 검증문제에 대한 수치해석작업을 통하여 본 연구에서 개발한 요소는 가상적인 제로에너지모드 및 전단잠김현상의 발생과 같은 문제를 나타내지 않음을 알 수 있었다. 특히 찌그러진 형상으로 모형화 한 경우에 있어서도 전단잠김현상이 발생하지 않았다. 본 연구에서 수행한 동적반응해석 시험에 있어서도 이론해와 잘 일치하는 결과를 보여주었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.349-353
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• 1993

공정게획은 일반적으로 숙련된 공정계획자에 의해 결정되는 데 공정계획자의 육성및 보급이 어려우므로 자동공정계획시스템의 필요성이 대두되었다. 지난 80년대에는 공정계획자의 지식에 의존한 공정계획의 알고리즘 개발에 치중하였지만 실용적인 측변에서 효율이 떨어지는 관계로 산업계에서 외면당하는 경우가 종종 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 AutoCAD로 부터 자동 또는 대화식으로 부품의 형상 및 치수데이터를 인식하여, 이 데이터를 기준 으로 최적의 공구선정이 가능하게 데이터베이스를 구축하였다. 공작물의 크기에 따라 적절한 공작기계의 선정이 가능하도록 하였으며, 공구의 이동속도는 회귀분석방법에 의해 재질별로 구분하여 표준작업시간 계산규칙 및 알고리즘을 개발하였다

• 대한기계학회논문집
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• 제16권12호
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• pp.2315-2327
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• 1992

본 연구에서는 조립될 부품사이의 위치 오차를 극복하여, 로봇에 의한 정밀부 품의 자동조립을 가능하게 하는 조립알고리즘을 제시하였다. 제안된 조립알고리즘은 임의로 파지된 자세를 인식하여 조립될 축과 구멍의 중심선을 일치시키는 알고리즘과 복합위치 및 힘제어(hybrid position/force control)를 적용하여 위치오차를 극복하여 주는 구멍검색 알고리즘으로 구성하였으며, 로봇을 이용한 자동조립에 제안된 알고리 즘을 적용한 실험 결과를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.63-68
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• 2010

최근, 유비쿼터스 시대로의 도약을 위하여 모바일 기기의 입력 인터페이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 기존의 마우스, 키보드뿐만 아니라 필기, 음성, 시각, 터치와 같이 다분야로 세분화되어 새로운 인터페이스가 연구되고 있다. 특히 소형 모바일 기기에서는 크기로 인하여 추가가능한 장치의 제약이 심하기 때문에, 작은 화면에서도 효율적인 입력 인터페이스로 필기 인식이 대두되고 있다. 필기 인식에 대한 이전 연구는 2차원 영상을 기반으로 하거나 벡터로 입력받은 필기데이터를 인식하는 알고리즘이 대부분이며, 필기 인식 알고리즘의 정확성을 향상시키는 연구에만 초점을 두고 있는 실정이다. 또한 실제 필기 입력하는 경우에는 현재 문자가 영문 대/소문자, 한글, 숫자 등의 어느 분류에 속하는지 선택해야하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 입력된 필기 데이터를 기반으로 형상 분석을 통하여, 영문이나 한글의 여부를 판단하고 언어식별이 가능한 시스템을 제안하였다. 제안 기법은 벡터 단위의 집합으로 필기 데이터를 취급하여 각 벡터 간의 상호관계와 방향성을 분석함으로써 효율적인 언어식별을 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.59-68
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• 1999

최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상 모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차원 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다. 본 논문에서는 한국어 10개 모음에 대하여 인식실험하여 비교적 높은 인식율을 얻을 수 있는 것으로 보아 본 연구에서 사용한 특징 벡터를 시간적 변별 요소로서 사용할 수 있음을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.783-788
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• 2002

최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 논은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형살 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차인 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.704-709
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• 2003

디지털 영상은 전송 중에 잡음과 시스템의 다른 요소에 의해 입력 요소가 왜곡된다. 이는 영상객체의 분할시 경계면의 모호함이 발생시키고, 특히 입력 영상 경계 부분은 패턴인식의 분할 및 검출 요소를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 따라서 그 경계 부분을 정확하게 분할ㆍ검출하는 최적의 에지 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형상학을 이용하여 영상의 경계면을 부각시킨 후, 이 영상을 Meyer 웨이브렛-CNN 알고리즘에 적용한 후 최적의 에지를 검출하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까운 곳과 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1767-1775
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• 2010

무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 Stereo vision system에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. Stereo vision system에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 논문에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 Hookblock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo vision system의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.