International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
In a most recent object tracking research work, applying Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network-based strategies become relevant for resolving the noticeable challenges in it, like, occlusion, motion, object, and camera viewpoint variations, changing several targets, lighting variations. In this paper, the LSTM Network-based Tracking association method has proposed where the technique capable of real-time multi-object tracking by creating one of the useful LSTM networks that associated with tracking, which supports the long term tracking along with solving challenges. The LSTM network is a different neural network defined in Keras as a sequence of layers, where the Sequential classes would be a container for these layers. This purposing network structure builds with the integration of tracking association on Keras neural-network library. The tracking process has been associated with the LSTM Network feature learning output and obtained outstanding real-time detection and tracking performance. In this work, the main focus was learning trackable objects locations, appearance, and motion details, then predicting the feature location of objects on boxes according to their initial position. The performance of the joint object tracking system has shown that the LSTM network is more powerful and capable of working on a real-time multi-object tracking process.
This study proposes a non-contact inspective technology based robot vision system for Faulty Inspection of welding States and Parts Shape. The maine focus is real time implementation of the machining parts' automatic inspection by the robotic moving. For this purpose, the automatic test instrument inspects the precision components designator the vision system. pattern Recognition Technologies and Precision Components for vision inspection technology and precision machining of precision parts including the status and appearance distinguish between good and bad. To perform a realization of a real-time automation integration system for the precision parts of manufacturing process, it is designed a robot vision system for the integrated system controller and verified the reliability through experiments. The main contents of this paper, the robot vision technology for noncontact inspection of precision components and machinery parts is useful technology for FA.
IT와 인프라는 BT, NT, CT 등의 분야와 융 복합을 통해 새로운 산업 및 수요 창출에 대한 관심이 고조되고 있으며, 정보기술의 융합화 및 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)의 확산으로 정보기술 서비스 환경이 변화되고 있다. 교육 분야에서도 다양한 IT 기술을 접목한 융 복합 콘텐츠의 출현이 가속화되고 있으며, 교육용 학습기기가 PC 위주에서 모바일 미디어 플랫폼으로 확장됨에 따라 시간 장소 기기의 제약이없는 학습이 가능해 지고 있다. 스마트 교육에 필요한 콘텐츠는 가상현실 기술과 체감형 시뮬레이션 기술, 3D입체 기술 등을 활용한 연구개발과 다양한 콘텐츠 제작이 진행되고 있다. 본 연구에서는 해양 생물 및 환경에 대해 다양한 형태의 콘텐츠로 제작하고, 흥미 유발을 통한 학업 성취도를 높이고 개별화된 맞춤형 학습을 위한 교육용 해양 콘텐츠의 활용 및 서비스 방안에 대해 제시하고자 한다.
Nowadays object tracking process becoming one of the most challenging task in Computer Vision filed. A CSR-DCF (channel spatial reliability-discriminative correlation filter) tracking algorithm have been proposed on recent tracking benchmark that could achieve stat-of-the-art performance where channel spatial reliability concepts to DCF tracking and provide a novel learning algorithm for its efficient and seamless integration in the filter update and the tracking process with only two simple standard features, HoGs and Color names. However, there are some cases where this method cannot track properly, like overlapping, occlusions, motion blur, changing appearance, environmental variations and so on. To overcome that kind of complications a new modified version of CSR-DCF algorithm has been proposed by integrating deep learning based object detection and CSRT tracker which implemented in OpenCV library. As an object detection model, according to the comparable result of object detection methods and by reason of high efficiency and celerity of Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) has been used, and combined with CSRT tracker, which demonstrated outstanding real-time detection and tracking performance. The results indicate that the trained object detection model integration with tracking algorithm gives better outcomes rather than using tracking algorithm or filter itself.
최근 교통운영체계 선진화방안의 일환으로 사고감소, 소통증진, 저탄소 녹색교통 활성화 차원에서 회전교차로의 도입 필요성이 대두되고 있다. 지자체에서는 회전교차로 설치사업을 추진함에 따라 회전교차로의 도입이 점차 확대되고 있으나, 현 도로표지 설치 기준에 따라 보조방향표지를 설치할 경우 교차로의 형태에 적합하지 않아 그 설치기준을 새롭게 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 회전교차로의 도로표지 설치 기준을 실험을 통해 도출하고자 하였다. 국외 회전교차로의 도로표지 설치 기준에 대해 고찰하여 규격 및 설치위치에 대한 사항을 준용하여, 교차로 내에서 적정 위치에서 회전할 수 있도록 설치위치 및 최소 글씨크기를 산출하여 적용하였다. 설치 가능한 위치별 2개의 규격을 적용하였으며, 시뮬레이터를 이용한 실험을 실시하였다. 실험결과에 따라, 운전자가 인지와 판독이 용이한 위치는 우측부였으며, 최소글씨 크기 15cm 일 때 원하는 출구로 진출이 가능하였다. 이에 따라, 회전교차로에 설치되는 보조방향표지의 최소 글씨크기 및 설치위치에 대한 기준을 도출하였다.
예조건화 오일러 방정식의 수렴 특성에 미치는 특성 조건수의 영향을 조사하였다. 그리고 Choi와 Merkle 예조건화를 적용한 경우와 온도 예조건화를 적용한 경우의 수렴 특성을 분석하였다. 공간차분을 위해 예조건화 Roe의 FDS 기법을 적용하였고, 시간적분을 위해 예조건화 LU-SGS 기법을 적용하였다. 지배방정식의 수렴 특성은 특성 조건수에 크게 영향을 받는 것으로 나타났으며, 최적의 특성 조건수가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 최적의 특성 조건수는 Choi 와 Merkle 예조건화를 적용한 경우와 온도 예조건화를 적용한 경우가 서로 다른 것으로 나타났다.
최근 농업 분야에 IT를 접목시킨 농업-IT 융합 기술에 대한 연구가 주목 받고 있다. 특히, 공간 데이터 마이닝(spatial data mining, SDM)을 이용한 농작물 관련 예측 서비스들을 통해 자연재해에 대한 피해를 줄이고 농작물의 생산성을 높이고자 하는 연구들이 있어 왔다. 그러나 예측 서비스를 위한 SDM에 필요한 학습 데이터는 분산되어 있는 데이터간의 이질성으로 인해 데이터 변환과 통합과정에 많은 비용과 시간이 발생한다. 또한 공간 데이터와 비공간 데이터 간의 공간적 이웃 관계를 연산하기 위해 대용량의 데이터에 대한 복잡한 연산과정이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스를 하나의 서비스 단위로 취급함으로써 분산된 이질적인 데이터를 효과적으로 통합 관리할 수 있고 SDM을 위한 학습 데이터의 생산성을 향상시켜 최적의 예측 서비스의 발견을 지원해 주는 SOA 기반의 데이터 통합 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해 경기도 이천시의 복숭아나무의 동해 피해지역에 대한 최적의 예측 서비스의 발견을 위해 제안 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
This study presents a novel safe landing algorithm for urban drone deliveries. The rapid advancement of drone technology has given rise to various delivery services for everyday necessities and emergency relief efforts. However, the reliability of drone delivery technology is still insufficient for application in urban environments. The proposed approach uses the "landing angle control" method to allow the drone to land vertically and a rapidly exploring random tree-based collision avoidance algorithm to generate safe and efficient vertical landing paths for drones while avoiding common urban obstacles like trees, street lights, utility poles, and wires; these methods allow for precise and reliable urban drone delivery. We verified the approach within a Gazebo simulation operated through ROS using a six-degree-of-freedom drone model and sensors with similar specifications to actual models. The performance of the algorithms was tested in various scenarios by comparing it with that of stateof-the-art 3D path planning algorithms.
From the Boltzmann equation with BGK approximation, a gas-kinetic BGK scheme is developed and methods for its efficient calculation, using the convergence acceleration techniques, are presented in a framework of an implicit time integration. The characteristics of the original gas-kinetic BGK scheme are improved in order for the accurate calculation of viscous and heat convection problems by considering Osher's linear subpath solutions and Prandtl number correction. Present scheme applied to various numerical tests reveals a high level of accuracy and robustness and shows advantages over flux vector splittings and Riemann solver approaches from Euler equations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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