• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.3-11
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• 2024

Deaf people who use sign language as their first language sometimes have difficulty communicating because they do not know spoken Korean. Deaf people are also members of society, so we must support to create a society where everyone can live together. In this paper, we present a method to increase the recognition rate of Korean sign language using a CNN model. When the original image was used as input to the CNN model, the accuracy was 0.96, and when the image corresponding to the skin area in the YCbCr color space was used as input, the accuracy was 0.72. It was confirmed that inserting the original image itself would lead to better results. In other studies, the accuracy of the combined Conv1d and LSTM model was 0.92, and the accuracy of the AlexNet model was 0.92. The CNN model proposed in this paper is 0.96 and is proven to be helpful in recognizing Korean sign language.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.977-982
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• 2007

건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.61.6-61
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• 2001

In this paper, we propose a method to analyze measured data from 3D Laser tracking system and to enhance precision performance of a Cartesian robot. Position data are obtained over the stroke of a Cartesian robot with variable speeds. The measured data is need to model errors with several different sources. In general, the error is a function of part accuracy, assembly accuracy, temperature, and control etc. After the sources of errors are identified, they are used to enhance precision performance. The proposed method is more complete than others because we use very accurate 3D Laser tracking system.

• Journal of Power Electronics
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• 제13권3호
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• pp.429-436
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• 2013

Online simulations are utilized to reduce time and cost in the development and performance optimization of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and electric vehicles (EV) systems. One of the most important factors in an online simulation is the accuracy of the model. In particular, a model of a battery should accurately reflect the properties of an actual battery. However, precise dynamic modeling of high-capacity battery systems, which significantly affects the performance of a PHEV, is difficult because of its nonlinear electrochemical characteristics. In this study, a dynamic model of a high-capacity battery cell for a PHEV is developed through the extraction of the equivalent impedance parameters using electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Based on the extracted parameters, a battery cell model is implemented using MATLAB/Simulink, and charging/discharging profiles are executed for comparative verification. Based on the obtained results, the model is optimized for a high-capacity battery cell for a PHEV. The simulation results show good agreement with the experimental results, thereby validating the developed model and verifying its accuracy.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.364-373
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• 2009

In this paper, we suggest the method for constructing parameterized human body model which has any required body sizes from 3D scan data. Because of well developed 3D scan technology, we can get more detailed human body model data which allow to generate precise human model. In this field, there are a lot of research is performed with 3D scan data. But previous researches have some limitations to make human body model. They need too much time to perform hole-filling process or calculate parameterization of model. Even more they missed out verification process. To solve these problems, we used several methods. We first choose proper 125 3D scan data from 5th Korean body size survey of Size Korea according to age, height and weight. We also did post process, feature point setting, RBF interpolation and align, to parameterize human model. Then principal component analysis is adapted to the result of post processed data to obtain dominant shape parameters. These steps allow to reduce process time without loss of accuracy. Finally, we compare these results and statistical data of Size Korea to verify our parameterized human model.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.15-26
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• 2022

3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-11
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• 2022

선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제37권2호
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• pp.114-121
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• 2011

Introduction: The aim of this study was to demonstrate that the simulation surgery on rapid prototype (RP) model, which is based on the 3-dimensional computed tomography (3D CT) data taken before surgery, has the same accuracy as traditional orthograthic surgery with an intermediate splint, using an optoelectronic tracking navigation system. Materials and Methods: Simulation surgery with the same treatment plan as the Le Fort I osteotomy on the patient was done on a RP model based on the 3D CT data of 12 patients who had undergone a Le Fort I osteotomy in the department of oral and maxillofacial surgery, Seoul National University Dental Hospital. The 12 distances between 4 points on the skull, such as both infraorbital foramen and both supraorbital foramen, and 3 points on maxilla, such as the contact point of both maxillary central incisors and mesiobuccal cuspal tip of both maxillary first molars, were tracked using an optoelectronic tracking navigation system. The distances before surgery were compared to evaluate the accuracy of the RP model and the distance changes of 3D CT image after surgery were compared with those of the RP model after simulation surgery. Results: A paired t-test revealed a significant difference between the distances in the 3D CT image and RP model before surgery.(P<0.0001) On the other hand, Pearson's correlation coefficient, 0.995, revealed a significant positive correlation between the distances.(P<0.0001) There was a significant difference between the change in the distance of the 3D CT image and RP model in before and after surgery.(P<0.05) The Pearson's correlation coefficient was 0.13844, indicating positive correlation.(P<0.1) Conclusion: Theses results suggest that the simulation surgery of a Le Fort I osteotomy using an optoelectronic tracking navigation system I s relatively accurate in comparing the pre-, and post-operative 3D CT data. Furthermore, the application of an optoelectronic tracking navigation system may be a predictable and efficient method in Le Fort I orthognathic surgery.

• 구강회복응용과학지
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• 제36권1호
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• pp.29-40
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• 2020

목적: Encoded healing abutment와 scan body를 이용한 디지털 인상과 pick-up 인상용 코핑을 이용한 인상 채득법의 정확도를 다른 임플란트 식립 각도에서 비교 연구하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 3D 프린터를 이용해 주모형을 제작하고 0°, 10° 및 20°의 근심경사로 3개의 임플란트를 위치 시켰다. 각각의 임플란트에 지대주를 체결하고 주모형을 스캔하여 참조 모델을 만들었다. P군 모델은 pick-up 인상용 코핑을 사용하여 15개의 석고 모형을 만들고 지대주를 장착 후 스캔하여 제작하였다. E군과 S군의 모델은 각각 encoded healing abutment와 scan body를 주모형에 체결하고 구내 스캐너를 이용해 15회씩 인상채득을 하여 제작하였다. 각각의 실험군 STL 파일은 best fit alignment를 이용해 참조 모델과 중첩하였고 root mean square (RMS) 값을 분석하였다. 결과: RMS 값은 P군에서 가장 작았고(25.56 ± 2.53 ㎛), 그다음 S군(35.27 ± 2.56 ㎛), E군(38.29 ± 4.12 ㎛) 순 이었다. S군과 E군 사이에는 유의차가 없었고, P군은 S군과 E군 보다 작았다(P < 0.05). 임플란트 각도와 RMS 값의 상관관계는 E군에서 유의하였다(P < 0.05). 결론:Pick-up 인상용 코핑 방법은 encoded healing abutment와 scan body 인상 채득 방법에 비해 더 높은 정확도를 보였고 encoded healing abutment와 scan body 인상 방법은 정확도에서 유의한 차이가 없었다. Encoded healing abutment의 임상적 사용은 가능하나 경사진 임플란트의 인상의 경우 주의하여 사용해야 할 것으로 사료된다.