• 대한용접접합학회:학술대회논문집
• /
• 대한용접접합학회 2002년도 춘계학술발표대회 개요집
• /
• pp.68-70
• /
• 2002

A CCD camera with a laser strip was applied to realize the automation of welding process in GMAW. The Hough transformation was used to extract the laser stripe and to obtain specific weld points. In this study, a neural network based on the generalized delta rule algorithm was adapted for the process control of GMA, such as welding speed, arc voltage and wire feeding speed.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권10호
• /
• pp.1236-1249
• /
• 2020

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
• /
• pp.677-680
• /
• 2008

센서 및 무선 네트워크 기능이 추가된 장치들의 소형화는 일상생활에서 컴퓨터를 이용하는 스타일에 변화를 가져오고, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로의 발전에 기여하고 있다. 본 논문에서는 병원 환경에서 간호사, 의사, 환자 가족이 환자의 상태 정보를 공유하고 관찰할 수 있는 무선 모바일과 웹 환경 기반의 카메라 제어 시스템을 설계한다. 그리고 병원의 다양한 장비들을 하나의 시스템으로 통합하고, 원격 관리를 수행함으로써 환자 관리 시스템에 응용할 수 있다. 일반적인 웹 카메라는 병실의 환자 관찰을 위해 카메라 방향을 원격에서 제어하기가 불가능하다. 따라서 웹 카메라에 360도 회전이 가능한 스텝 모터를 부착하고 제어 보드를 통하여 스텝 모터가 구동하도록 설계하였다. 또한 모바일 및 웹 기반의 두 가지 환경에 따른 어플리케이션을 개발하여 제어 및 수집한 영상 데이터를 관찰함으로써 관찰자의 상황에 따른 효율성을 제공할 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.331-342
• /
• 1998

본 연구에서는 공간정보를 활용한 전산망 관리시스템을 개발하고자 한다. 이 시스템은 Spatial Data Manager, Network Manager, 3D Viewer 세 부분으로 구성되었다. Spatial Data Manger는 공간상의 Network 장비 및 각종 시설물의 위치와 속성정보를 보여준다. 속성정보 중에서 IP(Internet Protocol)정보는 Network Manager와 연결된다. Network Manager는 ICMP(Internet Control Message Protocol)를 사용하여 네트워크 상태를 파악한다. 3D Viewer는 사용자가 원하는 위치 및 방향에서 시설물을 볼 수 있도록 한다. Spatial Data Manager의 좌표는 3D Viewer의 Camera 좌표와 연동하여 사용자가 원하는 지역을 동시에 2차원과 3차원형태로 볼 수가 있다. 기존 전산망 관리시스템이 단지 수치적으로 네트워크의 상태에 관한 정보를 보여주던 것에 비하여, 개발된 시스템은 공간 위치를 같이 보여줌으로써 누전, 누수 등과 같이 다른 시설물이 전산망에 미칠 수 있는 영향과 전산망 케이블의 종류에 따라 다른 길이의 제약에 따른 영향 등을 분석할 수가 있다. 또한 다른 시설물의 도면 및 시설물에 관련된 기타 정보를 빠르게 검색할 수 있으므로 전산망관리 뿐만 아니라 통합적인 관리를 할 수 있다. 이를 통해 전산망 관리비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.25-34
• /
• 1999

In this paper, an algorithm is presented to recognize lane and obstacles based on highway road image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, edge detection, and identification of lanes. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction and the presence of absence of an obstacle. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing lane and obstacles. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning of assistance system

• 로봇학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.157-162
• /
• 2019

The video game Tetris is one of most popular game and it is well known that its game rule can be modelled as MDP (Markov Decision Process). This paper presents a DQN (Deep Q-Network) based game agent for Tetris game. To this end, the state is defined as the captured image of the Tetris game board and the reward is designed as a function of cleared lines by the game agent. The action is defined as left, right, rotate, drop, and their finite number of combinations. In addition to this, PER (Prioritized Experience Replay) is employed in order to enhance learning performance. To train the network more than 500000 episodes are used. The game agent employs the trained network to make a decision. The performance of the developed algorithm is validated via not only simulation but also real Tetris robot agent which is made of a camera, two Arduinos, 4 servo motors, and artificial fingers by 3D printing.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.15-17
• /
• 2011

DVS 카메라는 인간의 눈을 모델링하여 만들어져서 화면의 변화에 반응하여 Address - Event - Representation 데이터를 생성하고 이 데이터는 jAER Viwer를 통해 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 DVS 카메라의 데이터를 Spiking Neural Network의 입력으로 주기 위해 GPU를 이용한 Spiking Neural Network 시뮬레이터인 GPUSNN과 jAER 사이에 인터페이스가 필요하다. 이 인터페이스를 이용하면 GPUSNN을 통해 비전 알고리즘을 빠르고 효과적으로 Spiking Neural Network 시뮬레이션을 할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
• /
• pp.203-206
• /
• 2003

In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-transformed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-fransform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this condition of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.

• 디지털융복합연구
• /
• 제15권10호
• /
• pp.525-535
• /
• 2017

본 연구는 최근 워터파크와 관련된 키워드를 통해 소비자 인식, 워터파크 현황을 살펴보고자 한다. 본 연구는 네이버와 다음을 수집채널로 선정하였으며, 키워드는 '워터파크'를 사용하였다. 자료 분석기간은 2015년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 총 2년간을 연구기간으로 한정하였다. 분석결과 첫째, 빈도수를 살펴본 결과, 2015년 몰래카메라, 롯데워터파크, 검거, 용의자, 김해 2016년 롯데워터파크, 물놀이, 여름, 개장, 입장권 순으로 나타났다. 둘째, 연결정도 중심성 분석결과, 2015년 몰래카메라, 검거, 용의자, 여성, 샤워실 2016년 물놀이, 롯데워터파크, 여름, 원마운트, 입장권 순으로 나타났다. 셋째, N-GRAM 네트워크 그래프를 실시한 결과, 2015년 워터파크/몰래카메라, 몰래카메라/몰래카메라, 용의자/검거, 김해/롯데워터파크, 워터파크/용의자, 2016년 원마운트/워터파크, 김해/롯데워터파크, 워터파크/입장권, 워터파크/워터파크, 워터파크/개장 순으로 나타났다. 넷째, CONCOR분석을 실시한 결과, 2015년 3개의 그룹과 2016년 2개의 그룹이 형성되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.173-187
• /
• 2018

본 논문에서는 주차장 관리 시스템의 한 부분으로 차량 계수를 위한 감시 카메라 시스템의 컴퓨터 비전과 심층 학습 기반 기법을 제안하고자 한다. You Only Look Once 버전 2 (YOLOv2) 탐지기를 적용하고 YOLOv2 기반의 심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 다른 아키텍처와 두 가지 모델로 구성하였다. 제안 된 아키텍처의 효과를 Udacity의 자체 운전 차량 데이터 세트를 사용하여 설명하였다. 학습 및 테스트 결과, 자동차, 트럭 및 보행자 탐지 시 원래 구조(YOLOv2)의 경우 47.89%의 mAP를 나타내는 것에 비하여, 제안하는 모델의 경우 64.30 %의 mAP를 달성하여 탐지 정확도가 향상되었음을 증명하였다.