The purpose of this research is to develop the pattern recognition algorithm based on smart camera for inspection automation, and including external surface state of molding parts or optical parts. By performance verification, this development can be applied to establish for existing reflex data because inputting surface badness degree of scratch's standard specification condition directly. And it is pdssible to distinguish from schedule error of badness product and normalcy product within schedule extent after calculating the error comparing actuality measurement reflex data and standard reflex data mutually. The proposed technology cab be applied to test for masearing of the smallest 10 pixel unit. It is illustrated the relibility pf proposed technology by an experiment.
본 논문은 항공관제 시스템을 구성하는 핵심 시스템인 비행자료처리시스템(FDP: Flight Data Processing System)에서 적용되고 있는 비행계획 포스팅 기법을 효율적으로 관리하기 위한 자동 포스팅 메커니즘에 대해 제안하고 있다. 본 논문에서 제안하는 방식은 관제사의 항공기 관제중에 가장 빈번하고도 중요하게 활용되는 정보인 비행계획 포스팅 정보를 FDP에서 처리할 때 자동 포스팅 방식을 적용하여 관제사와 항공관제 시스템과의 연결을 최소화하고 이를 통해 효율적이고 집중적인 관제가 지속될 수 있도록 지원한다. 또한 FDP 시스템에서 포스팅을 관리하기 위한 프로세서를 분리하여 존재시킴으로서, 전자 스트립 뿐만 아니라 종이 스트립까지 지원하는 정책 설계가 가능하며 정책 수정시 반영이 용이하다는 장점이 존재한다.
본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 이를 위해 우선 지도를 이진 영상으로 변환한 후 세선화 작업을 거친다. 세선화된 영상으로부터 등고 성분들을 분리시킨 후, 비등고 성분에 대한 특징분석 후 숫자와 기호를 자동으로 분리한다. 마지막으로 복원 알고리즘을 이용하여 손실 부분을 복원한다. 여러 종류의 등고선 지도영상을 대상으로 모의실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
Hot cross wedge rolling process as an incremental forming has many advantages such as the material usage, the short process time, the automatic equipment line and the low forming load. However, it occurs some defects such as the surface groove, the axis warping and the Mannesmann hole. In this paper, the defect of the Mannesmann hole was carried out. Finite element analysis was utilized to reveal the stress distribution, the rotation of the specimen and the change of section profile. Cross wedge rolling experiment was also conducted on the generation of the Mannesmann hole. It was demonstrated according to the spreading angle with respect to the various types of material. In the view point of metal flow, the smaller forming angle and the larger spreading angle increase opportunities of the defect hole generations.
목소리는 인간의 의사소통에서 중요한 요소로, 음성인식 모델의 발전은 인공지능의 중요한 성과 중 하나이며 최근 인간의 생활에 다방면으로 사용되고 있다. 음성인식 모델의 활용은 군사분야에서도 피해갈 수 없는 과제이다. 하지만 인공지능 모델의 군사적 활용 이전에 모델의 취약성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 다국적 음성인식 모델인 Whisper의 군사적 활용 가능성을 알아보기 위해, 전장소음, 잡음, 적대적 공격에 대한 취약성을 평가하였다. 전장소음을 포함하는 실험에서는 Whisper의 성능 저하가 크게 나타났으며, 평균 72.4%의 문자 오류율(CER)을 기록하여 군사적 활용에 어려움이 있는 것으로 나타났다. 또한, 잡음을 포함하는 실험에서는 낮은 강도의 잡음에 대해 Whisper가 강건하였으나, 높은 강도의 잡음에서는 성능이 저하되었고, 적대적 공격 실험에서는 특정 입실론 값에서 취약성이 드러났다. 따라서 Whisper 모델을 군사적 환경에서 사용하기 위해서는 파인튜닝, 적대적 훈련 등을 통해 개선이 필요하다는 것을 시사한다.
이 연구의 목적은 이동하는 구급차에서 혈압계의 신뢰성을 검증하기 위해 다양한 도로 상황에서 수동 및 자동혈압계를 이용하여 혈압 및 시간 측정값을 분석하는 것이다. 첫째, 비포장 도로에서 수동 혈압계 촉진 결과 수축기 혈압 편차가 5mmHg로 나타났다. 그러나 자동 혈압계는 2개의 측정 실패, 1개의 판독 실패를 보여주었으며 측정된 수축기 혈압 편차는 35mmHg였다. 측정 시간은 자동 혈압계보다 평균 102초 빨랐다. 둘째, 과속방지턱을 넘을 때 수동 혈압계의 촉진은 130mmHg로 일정하게 유지되었다. 그러나 자동 혈압계의 수축기 혈압 편차는 52mmHg였다. 측정 시간은 자동 혈압계보다 평균 61초 빨랐다. 마지막으로 급커브 도로에서 수동 혈압계 촉진 결과 수축기 혈압 편차는 5mmHg로 나타났다. 자동 혈압계는 판독 실패가 1회 있었고 측정된 수축기 혈압 편차는 21mmHg였다. 측정 시간은 수동 혈압계가 자동 혈압계보다 101초 빠른 것으로 나타났다. 그 결과 응급상황시 이송중인 구급차에서 수동 혈압계는 혈압 측정이 일정하고 측정 시간이 짧아 높은 신뢰도를 보였다.
공급자와 소비자간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 다시 말하면 원부자재의 조달에서부터 생산을 거쳐 고객에게 판매되기까지의 전 과정에 걸친 개체간의 수요와 공급의 사슬관계를 의미하는 공급망 내에서 정보, 자금 그리고 물의 흐름을 관리 통제하는 공급사슬경영(SCM)이 사업의 핵심역량으로 인식되고 있다. 또한 국내 기업들의 수 배송 업무의 합리화는 국내 기업 물류관리의 가장 중요한 과제중의 하나로 부각되고 있다. 물류센터로부터 각 거래처로 물품을 배달하는 배송업무의 경우에는 기업의 물류정보시스템이 상류 중심의 데이터 체계로 구축되어왔기 때문에 물류관리 업무의 합리화에 활용할 수 있는 기초 데이터 부재와 현실적인 제약조건들을 고려한 효율적인 자동배차 알고리듬을 적용하지 못했기 때문에 배차담당자들의 수작업 조정시간이 장시간 소요되었다. 따라서 본 논문에서는 현실적인 다양한 제약조건을 만족하고, 수작업 조정시간이 대폭 줄이면서, 우편중심 좌표를 이용한 차량별 근거리 그룹핑으로 자동배차 지원시스템의 휴리스틱 알고리듬을 설계하도록 한다.
본 연구는 자동 창작 영상에 관한 개념과 이해의 변화를 추적하기 위하여, 기존의 영상분야를 대표하는 사진과 영화의 창작 방식을 인공지능 기반의 영상 창작 방법과 '자동'이라는 측면에서 유비적으로 탐구하고, 새로운 자동영상창작에 관한 이해와 가능성을 논구 한다. 사진과 영화의 발명 시기에는, 회화를 비롯한 전통예술 장르와 비견하여, 이들에게 '자동 창작'이라는 영역을 설정한 바 있다. 최근 인공지능이 영상 제작에도 적용되면서 '자동 창작'에 관한 개념도 확장되어, 기존의 문학, 미술, 사진, 영화의 경계를 자유롭게 넘나드는 실험적 창작이 활발하다. 인공지능의 자동 창작은 머신 러닝과 딥 러닝과 같은 기술을 활용하여, 인공지능이 독립적으로 창작 과정을 수행하게 한다. 인공지능을 활용한 자동 창작은 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만, 동시에 예술창작과정의 주관적인 판단의 문제에 직면하게 된다. 자동 창작으로 몰렸던 사진과 영화의 창작과정과 인공지능의 창작과정을 비교하면, 자동 창작 영상의 입면은 작가의 문제로 귀착될 수 있다. 그러나 다원적이 예술분야가 소통할 수 있는 기회로 작동된다면, 인공지능기반의 자동 창작 영상은 장르를 넘나드는 방법론이 될 수 있을 것이다.
Purpose: This study seeks to develop behavior-induced automatic separation X-Bin for disposable cup speculators. Some students throw away the contents. Research design, data and methodology: Therefore, environmental beautification workers spend a lot of time sorting disposable cups at school garbage collection sites. Disposable cups that have been thrown away like this are bad in terms of appearance and smell. In addition, cleaning inside garbage affects recycling rates and is closely related to environmental problems. Results: Clean cleaning reduces the amount of garbage incinerated without being recycled and reduces the cost of recycling. According to Korean Social Trends 2020, COVID-19 began to spread, and recycling of disposable items such as disposable cups increased by about 15 percent from the same period last year. Conclusions: These are classified for recycling, and the amount of garbage thrown on the streets is estimated to be larger. In order to prevent COVID-19s, the use of disposable goods is inevitable, but facilities are needed to dispose of them properly.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.288-294
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2022
The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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