잠수함의 방수펄스탐지는 적 수상함 및 잠수함, 어뢰 등에서 방사하는 펄스를 탐지하여 자함의 기동 및 생존성을 제공하는 중요한 기능을 수행한다. 방수펄스탐지 여부는 수신한 펄스의 크기와 운용자가 설정한 문턱값의 비교를 통해 결정된다. 방수펄스는 다양한 해양 환경요인의 영향으로 펄스의 세기가 작아지는 경우가 빈번하게 발생한다. 이런 상황에서 고정 문턱값으로 탐지를 수행할 경우 미탐지 문제가 발생되며 운용자가 낮은 문턱값을 설정하기 전까지 지속된다. 본 논문은 고정 문턱값으로 발생하는 미탐지 문제를 줄이기 위한 문턱값 자동 조절 방법을 제안하였다. 펄스 레벨 변동 폭이 다른 4가지 케이스로 시뮬레이션을 수행하였고 모든 케이스에서 문턱값 자동 조절 방법을 적용했을 때 탐지 개수가 증가하여 탐지 성능이 향상됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 펄스 레벨의 변동이 큰 해양환경에서 방수펄스탐지 성능 향상을 기대해본다.
연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.
영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.
Most of shoes manufacturing processes are not yet automated, which puts restrictions on the increase of productivity. Among them, adhesive application processes particularly are holding the most workers and working hours. In addition, its working conditions are very poor due to the toxicity of adhesive agents. In case of automating adhesive application processes by using robots, the robot teaching by playback is difficult to produce high productivity because the kinds of shoes to be taught mount up to several thousands. Therefore, it is essential to generate the robot working paths automatically according to the kind, the size, and the right and left of shoes, and also to teach them to the robot automatically. This study deals with automated adhesive spraying to shoe outsoles and uppers by using a robot, and develops the program to generate three-dimensional robot working paths off-line based on CAD data. First, the three-dimensional data of an outsole outline or an upper profiling line are extracted from the two-dimensional CAD drawing file or the three-dimensional scanner. Next, based on the extracted data and the nozzle conditions for adhesive spraying, a robot working path is generated automatically. This research work is the core in automating adhesive spraying processes, and will do much for increasing productivity of shoes manufacturing.
In this paper, we propose a method for evaluating the uncomfortable shaking in the video. When you shoot a video using a handheld device, such as a smartphone, most of the video contains unwanted shake. Most of these fluctuations are caused by hand tremors that occurred during shooting, and many methods for correcting them automatically have been proposed. It is necessary to evaluate the shake correction performance in order to compare the proposed shake correction methods. However, since there is no standardized performance evaluation method, a correction performance evaluation method is proposed for each shake correction method. Therefore, it is difficult to make objective comparison of shake correction method. In this paper, we propose a method for objectively evaluating video shake. Automatically analyze the video to find out how much tremors are included in the video and how much the tremors are concentrated at a specific time. In order to measure the shaking index, we proposed jitter modeling. We applied the algorithm implemented by Optical Flow to the real video to automatically measure shaking frequency. Finally, we analyzed how the shaking indices appeared after applying three different image stabilization methods to nine sample videos.
For efficient and accurate diagnosis of ultrasound images, appropriate time gain compensation(TGC) and dynamic range(DR) control of ultrasound echo signals are important. TGC is used for compensating the attenuation of ultrasound echo signals along the depth, and DR controls the image contrast. In recent ultrasound systems, these two factors are automatically set by a system and/or manually adjusted by an operator to obtain the desired image quality on the screen. In this paper, we propose an algorithm to find the optimized parameter values far TGC and DR automatically. In TGC optimization, we determine the degree of attenuation compensation along the depth by dividing an image into vertical strips and reliably estimating the attenuation characteristic of ultrasound signals. For DR optimization, we define a novel cost function by properly using the characteristics of ultrasound images. We obtain experimental results by applying the proposed algorithm to a real ultrasound(US) imaging system. The results verify that the proposed algorithm automatically sets values of TGC and DR in real-time such that the subjective quality of the enhanced ultrasound images may be sufficiently high for efficient and accurate diagnosis.
This paper describes a new automated analysis system for model plane engine. An automatic finite element (FE) mesh generation technique, which is based on the fuzzy knowledge processing and computational geometry technique, is incorporated into the system, together with one of commercial FE analysis codes, ANSYS, and one of commercial solid modelers, Designbase, The system allows a geometry model of concern to be automatically converted to different FE models, depending on physical phenomena of plane engine to be analyzed, i.e. deformation analysis, thermal analysis and so on. The FE models are then automatically analyzed by the FE analysis code. Among a whole process of analysis, the definition of a geometry model, the designation of local node patterns, the assignment of material properties and boundary conditions onto the geometry model are only the interactive processes to be done by a user. The interactive operations can be processed in a few minutes. The other processes which are time consuming and labour-intensive in conventional CAE systems are fully automatically performed in a personal computer environment. The proposed analysis system is successfully applied to evaluate a model plane entwine.
웹 기반의 원격 교육에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이중에서 난이도에 따른 자동 출제 방식은 학습자들의 평가 결과에 따른 난이도 재조정으로 문제 은행의 문제들에 대한 객관성을 유지하는 것이 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는 난이도에 따른 자동 출제 방식에서 문제은행의 난이도를 재조정함에 있어서 학습자들의 평가 결과와 학습자득의 학습 능력을 함께 고려한 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시판다 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 보다 효율적으로 문제 난이도를 관리할 수 있음을 확인한 수 있었다.
A tape feeder of a SMD(Surface Mount Device) mounter is a device that sequentially feeds electronic components on a tape reel to the pick-up system of the mounter. As components are getting much smaller, feeding accuracy of a feeder becomes one of the most important factors for successful component pick-up. Therefore, it is critical to keep the feeding accuracy to a specified level in the assembly and production of tape feeders. This paper describes a tape feeder inspection system that was developed to automatically measure and inspect feeding accuracy using machine vision. It consists of a feeder base, an image acquisition system, and a personal computer. The image acquisition system is composed of CCD cameras with lens, LED illumination systems, and a frame grabber inside the PC. This system loads up to six feeders at a time and inspects them automatically and sequentially. The inspection software was implemented using Visual C++on Windows NT with easily usable GUI. Using this system, we can automatically measure and inspect the quality of all feeders in production process by analyzing the measurement results statistically.
페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법에서 정확한 시그니쳐는 분석 성능을 높이는데 있어 필수적이다. 하지만 정확한 시그니쳐를 생성하기 위한 수동생성 방법에는 한계가 있다. 따라서 이를 극복 하기 위해 페이로드 시그니쳐를 자동생성하기 위한 페이로드 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안한다. 또한 프로토콜 필터를 이용한 응용의 프로토콜 인식을 통해 시그니쳐 자동 생성의 효율성을 향상 시키고, 프로토콜 별 응용의 페이로드 시그니쳐를 자동 생성하여 세분화된 분석에 적용 할 수 있는 페이로드 시그니쳐 자동 생성 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 타당성을 검증하기 위해 수동 생성 시그니쳐와 자동 생성 시그니쳐의 비교 및 프로토콜 별 자동 생성 시그니쳐를 통해 시스템의 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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