본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.
This paper discusses energy use monitoring and analysis as part of a study on a low-cost energy supply management system that links an existing database with weather information with no real-time monitor for energy demand of buildings using renewable energy, generator and energy storage systems. This study is targeted at small and medium-sized buildings and aims to monitor energy use with a small number of sensors at low cost by applying an energy management system (EMS). The present study can help overcome the limitations of high-cost EMS applied to large commercial and public buildings. We developed current, indoor temperature and human motion sensors and installed them in an office of a company in a sample building. Through these sensors, we analyzed energy use patterns and the effects of weather information and human motion on the energy use. Furthermore, we analyzed the correlations between the total KEPCO energy use of the sample building and weather by comparing these two data. The results showed that the office energy use of a company was more affected by human motions than by weather information. The comparison between the total energy use of the Building and weather information found that external temperature had an effect on the energy use.
Sometimes, there are conditions when rapid control of the hypertension needed such as malignant hypertension, and the preoperative pereparation of the hypertensive patient requiring emergency operation, etc. Using the adaptive control algorithm, the mean arterial pressure reduction is achived rapidly and safely in hypertensive rabbit. Among the adaptive control algorithms the pole assignment self tuning control algorithm is superial to the one step ahead minium variance control algorithm. The convergence time is less than 600 sec, and the standard deviation of experimental data are less than 4 mmHg.
터널 유지관리 단계의 계측을 통해 획득한 내공변위 자료를 이용하여 라이닝 단면에 작용하는 축력 및 휨 모멘트의 단면력을 역산하기 위한 기법을 제시하였다. 계측을 위해 Digital방식의 DOCS시스템을 지하철 단면에 적용하였다. 역산결과 매설식 계측기기에 의해 측정된 측정하중과 일치함을 알 수 있어 기법의 효용성이 입증되었다. 또한, 계측기 센서의 진동, 시험 열차 운행, 터널내 온도변화 및 고전압에 의한 영향을 검토하여 향후 유지관리 방안을 제시 하였다.
With the advances of the big-data process technology, acquiring the real-time information from the massive image data taken by a mobile device inside a vehicle will be possible in the near future. Among the information that can be found around the vehicle, the route information is needed for safe driving. In this study, the automatic extraction of route information from the road sign imagery was dealt with. The scope of the route information in this study included the route number, route type, and their relationship with the driving direction. For the recognition of the route number, the modified Tesseract OCR (Optical Character Recognition) engine was used after extracting the rectangular-road-sign area with the Freeman chain code tracing algorithm. The route types (expressway, highway, rural highway, and municipal road) are recognized using the proposed algorithms, which are acquired from colour space analysis. Those road signs provide information about the route number as well as the roads that may be encountered along the way. In this study, such information was called “OTW (on the way)” or “TTW (to the way)” which between the two should be indicated is determined using direction information. Finally, the route number is matched with the direction information. Experiments are carried out with the road sign imagery taken inside a car. As a result, route numbers, route number type, OTW or TTW are successfully recognized, however some errors occurred in the process of matching TTW number with the direction.
인공지능의 발전과 함께 RPA(Robotic Process Automation)의 광범위한 적용은 필연적인 것이 되었다. 본 연구의 목적은 RPA를 기반으로 하여 교차되는 원가정보의 자동수집, 적시성 및 유연성을 지닌 원가관리의 최적화 방안을 모색하고자 함에 있다. RPA기반의 원가관리시스템은 원가정보 인식의 교차시스템, 클라우드 플랫폼 등을 통하여 원가관리프로세스의 최적화와 개선을 이룩할 수 있을 것이다. RPA 관련기술의 효익, RPA기술과 회계기능에 대한 선행연구를 조사하고, 현행의 원가관리 문제점을 파악하여 경영의사결정을 지원하는 관리회계 실행을 위한 원가관리의 최적화를 구현하는 RPA적용방안을 제시하고자 한다.
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
음향 시스템에 있어서 하울링 현상은 음성 레벨을 제한함으로써 음성의 명료도를 저하시키는 주된 요인이다. 그리고 이를 해결하기 위한 방법으로 하울링 주파수 대역의 게인을 낮추어 음향신호의 피드백을 최소화 하는 것이 일반적이기 때문에 하울링 주파수를 찾아내는 것이 하울링 제어에 있어서 가장 핵심적인 요소가 된다. 그래서 본 논문에서는 하울링 주파수를 자동으로 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 외부로부터 입력된 오디오신호가 하울링 신호 특성을 만족하는 정도를 ‘하울링 지수’라는 파라메터로 정의한 후 이를 기준으로 하울링 발생여부를 판단하고 하울링으로 판별된 신호의 최대 진폭을 갖는 주파수를 하울링 주파수로 출력하는 기법이다. 본 하울링 신호 자동 검출기법의 내용을 검증하기 위하여 하울링 자동 검출 프로그램을 제작하여 실험을 수행한 결과 전체 하울링 신호의 95% 이상을 검출할 수 있었다.
정보화 사회로의 이전에 따라 사회전반의 기반구조 및 경제 사회 활동이 정보통신 인프라에 의존하게 되고 기반구조와 운영 소프트웨어들의 취약점으로 인한 인터넷의 보안 문제는 많은 심각한 문제점들을 드러내고 있다. 특히 해킹 기법과 바이러스들이 점차 자동화, 지능화, 대중화, 분산화, 대규모화, 은닉화 되어감에 따라 이들에 대한 효과적이 대처 방안이 요구되어지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 점차 지능화 되어가는 네트워크 상의 위협들에 관해 조사 분석하고 이를 바탕으로 MIB 기반의 보안관리 시스템 모델을 제안하고자 한다.
국내 보안관리 시스템의 후진성은 선진기술을 가진 외국 보안업체에 의존하는 현상을 낳았고, 이는 국내 기업은 물론 공공기관의 기밀사항이 외국에 유출될 위험을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 국내 공공망의 안전성 유지를 위한 자동화 보안분석 시스템을 설계 구현함으로서 보안성 분석기술을 확보하고, 이를 이용 공공기관의 보안수준을 높이며 외국업체에 대한 의존도를 줄여 국가 보안 안전성 확보에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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