• 제목/요약/키워드: Object Recognition Technology

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케이블 부재의 방청성능 특성에 관한 연구 (A Study on the Characteristic of Anti-corrosive Performance for the Cable Members)

  • 안승환;한상을;이상주
    • 한국공간구조학회:학술대회논문집
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    • 한국공간구조학회 2006년도 춘계 학술발표회 논문집 제3권1호(통권3호)
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    • pp.66-72
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    • 2006
  • 최근 건축물 및 교량 건설에 있어 연성 재료를 사용함으로써 구조형식의 다양화가 적극적으로 이뤄지고 있는 실정이다. 그 중 하나인 케이블 부재는 인장력의 도입으로 인한 전체 구조물의 강성을 증대시킬 수 있으며 흥미로운 연구 대상이라 할 수 있다. 국내에서도 건축물 또는 교량에 케이블 부재를 사용하는 시공 방법이 점차 증가하고 있고 그에 따라 설계 및 시공 기술도 장족의 발전을 이루고 있다 할 수 있다. 설계에 반영된 케이블 부재가 영구적으로 성능을 유지하기 위해서는 케이블 부재의 방청성능이 가장 중요하나, 이에 대한 기술자들의 인식이 다소 부족한 점을 느껴 본 논문에서 케이블의 방청성능에 대해 고찰 하고자 한다.

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IoT 기반의 비전 및 원격제어 소형 이동 로봇 시스템 (Iot Based Vision and Remote Control a Compact Mobile Robot System)

  • 전윤채;최혜리;윤기철;김광기
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.267-273
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    • 2021
  • Recently, the small-size mobile robots with remote-control are rapidly growth which market of mobile is increased in the world. Especially, the smart-phones are widely used for interface device in the small size of a mobile robot. The research goal is control system design which is applied to miniaturization of a mobile robot using smart-phone and it can be confirmed performance for designed system. Meanwhile, the fabrication of mini-mobile robot can also be remote-control operation through the WIFI performance of a smart-phone. The smart-phone is used to remote-control for robot operation which control data transmit to robot via the WIFI network. To drive the robot, we can observe by the smart-phone screen and it can easily adjust the robot drive condition and direction by smart-phone button. Consequentially, there was no malfunction and images were printed out well. However, in drive, because of blind spot, robot was bumped into obstacle. Therefore, the additional test is necessary to sensor for blind spot which sensor can be equipment to mobile robot. In addition, the experiment with robot object recognition is needed.

안개관련 특징을 이용한 효과적인 머신러닝 기반 안개제거 기법 (Effective machine learning-based haze removal technique using haze-related features)

  • 이주희;강봉순
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.83-87
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    • 2021
  • 자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.

장애인을 위한 스마트 모빌리티 시스템 개발 (Development of Smart Mobility System for Persons with Disabilities)

  • 유영준;박세은;안태준;양지호;이명규;이철희
    • 드라이브 ㆍ 컨트롤
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    • 제19권4호
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    • pp.97-103
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    • 2022
  • Low fertility rates and increased life expectancy further exacerbate the process of an aging society. This is also reflected in the gradual increase in the proportion of vulnerable groups in the social population. The demand for improved mobility among vulnerable groups such as the elderly or the disabled has greatly driven the growth of the electric-assisted mobility device market. However, such mobile devices generally require a certain operating capability, which limits the range of vulnerable groups who can use the device and increases the cost of learning. Therefore, autonomous driving technology needs to be introduced to make mobility easier for a wider range of vulnerable groups to meet their needs of work and leisure in different environments. This study uses mini PC Odyssey, Velodyne Lidar VLP-16, electronic device and Linux-based ROS program to realize the functions of working environment recognition, simultaneous localization, map generation and navigation of electric powered mobile devices for vulnerable groups. This autonomous driving mobility device is expected to be of great help to the vulnerable who lack the immediate response in dangerous situations.

Application of Deep Learning: A Review for Firefighting

  • Shaikh, Muhammad Khalid
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권5호
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    • pp.73-78
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    • 2022
  • The aim of this paper is to investigate the prevalence of Deep Learning in the literature on Fire & Rescue Service. It is found that deep learning techniques are only beginning to benefit the firefighters. The popular areas where deep learning techniques are making an impact are situational awareness, decision making, mental stress, injuries, well-being of the firefighter such as his sudden fall, inability to move and breathlessness, path planning by the firefighters while getting to an fire scene, wayfinding, tracking firefighters, firefighter physical fitness, employment, prediction of firefighter intervention, firefighter operations such as object recognition in smoky areas, firefighter efficacy, smart firefighting using edge computing, firefighting in teams, and firefighter clothing and safety. The techniques that were found applied in firefighting were Deep learning, Traditional K-Means clustering with engineered time and frequency domain features, Convolutional autoencoders, Long Short-Term Memory (LSTM), Deep Neural Networks, Simulation, VR, ANN, Deep Q Learning, Deep learning based on conditional generative adversarial networks, Decision Trees, Kalman Filters, Computational models, Partial Least Squares, Logistic Regression, Random Forest, Edge computing, C5 Decision Tree, Restricted Boltzmann Machine, Reinforcement Learning, and Recurrent LSTM. The literature review is centered on Firefighters/firemen not involved in wildland fires. The focus was also not on the fire itself. It must also be noted that several deep learning techniques such as CNN were mostly used in fire behavior, fire imaging and identification as well. Those papers that deal with fire behavior were also not part of this literature review.

야간운항 중 공항 주변 대형 조명시설에 의한 조종사와 관제사의 시각장애현상에 대한 연구 (A Study on the Visual Impairment of Pilots and Controllers caused by Large Lighting Facilities around Airports during Nighttime Flight Operation)

  • 전종진;이현승
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.466-475
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    • 2021
  • 공항 관련 법률에서는 공항 주변에 항공등화의 식별을 방해하거나 조종사와 관제사에게 눈부심을 일으키는 조명의 설치를 제한하도록 하고 있다. 그러나 조명이 조종사 또는 관제사에게 주는 눈부심에 대해서는 정성적인 판단에 기초하여 제한여부를 판단할 뿐, 정량적인 검토는 이루어지지 않고 있다. 이에 이 연구에서는 야간운항 중 공항 주변 대형 조명시설에 의해 조종사와 관제사에게 발생될 수 있는 시각장애현상을 불능글레어와 사물인지도 및 식별방해도를 통해 정량적으로 계산하고 확인하였다. 그리고 이를 바탕으로 조명시설에 의한 조종사와 관제사의 시각장애현상을 방지하기 위해 관련 제도의 보완 등을 제언하였다.

피로 검출을 위한 능동적 얼굴 추적 (Active Facial Tracking for Fatigue Detection)

  • 김태우;강용석
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제2권3호
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    • pp.53-60
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    • 2009
  • 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 운전자의 피로 상태를 검출하기 위한 얼굴 표정 인식을 위해 얼굴 특징을 추적하고자 하였다. 그러나 대다수의 얼굴 특징 추적 방법은 다양한 조명 조건과 얼굴 움직임, 회전등으로 얼굴의 특징점이 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 얼굴 특징을 추출하는 새로운 능동적 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선, 능동적 적외선 감지기를 사용하여 다양한 조명 조건하에서 동공을 검출하고, 검출된 동공은 얼굴 움직임을 예측하는데 사용되어진다. 얼굴 움직임에 따라 특징이 국부적으로 부드럽게 변화한다고 할 때, 칼만 필터로 얼굴 특징을 추적할 수 있다. 제한된 동공 위치와 칼만 필터를 동시에 사용함으로 각각의 특징 지점을 정확하게 예상할 수 있었고, Gabor 공간에서 예측 지점에 인접한 지점을 특징으로 추적할 수 있다. 패턴은 검출된 특징에서 공간적 연관성에서 추출한 특징들로 구성된다. 실험을 통하여 다양한 조명과 얼굴 방향, 표정 하에서 제안된 능동적 방법의 얼굴 추적의 실효성을 입증하였다.

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지역적 밝기 변화에 강인한 물체 인식을 위한 지역 서술자와 엔트로피 기반 유사도 척도에 관한 연구 (A study on a local descriptor and entropy-based similarity measure for object recognition system being robust to local illumination change)

  • 양정은;양승용;홍석근;조석제
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제38권9호
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    • pp.1112-1118
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    • 2014
  • 본 논문에서는 지역적인 밝기 변화에 강인한 지역 서술자와 유사도 척도를 제안한다. 제안한 지역 서술자는 Haar 웨이블렛 필터를 이용하여 특징점과 주변의 주파수 특성을 포함한 지역 서술자를 정의하여 지역적으로 불균일한 조명의 영향에도 특징점을 명확히 서술할 수 있다. 제안한 유사도 척도는 기존의 엔트로피 기반의 유사도에 지역 서술자로 계산한 유사도를 결합한 형태이다. 이는 지역적인 조명의 변화가 발생한 영역의 유사도를 정확히 반영할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

딥러닝 및 증강현실을 이용한 재난대응 역량 강화를 위한 네트워크 자원 확보 방안 (Deployment of Network Resources for Enhancement of Disaster Response Capabilities with Deep Learning and Augmented Reality)

  • 신영환;윤주식;서순호;정종문
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.69-77
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    • 2017
  • 본 논문에서는 재난상황에서 딥러닝과 증강현실 기술을 활용한 재난대응 방안과 그에 따른 네트워크 자원 확보 방안을 제안한다. 딥러닝과 증강현실 기술의 특징과 현황을 파악하고, 재난분야와의 연관성에 관하여 설명한다. 딥러닝 기술을 사용하여 재난 상황을 정확하게 인지하고 관련 재난 정보를 증강현실로 구현하여 재난대응 현장 및 통합지원본부, 재난안전대책본부 등에 제공함으로써 재난대응 역량을 강화할 수 있다. 각종 재난사례 중 화재상황을 중점으로, 딥러닝 기반 화재상황 인식 및 증강현실 정보제공을 통해 효과적으로 재난대응 역량을 강화할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로, 본 논문의 재난대응 방안을 활용하기 위한 네트워크 자원 확보 기법을 제시한다.

시각장애인을 위한 딥러닝기반 심볼인식 (Deep learning based symbol recognition for the visually impaired)

  • 박상헌;전태재;김상혁;이상윤;김주완
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.249-256
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    • 2016
  • 최근 시각장애인 및 교통약자의 자유로운 보행을 보장하기 위한 많은 기술들이 연구되고 있다. 자유로운 보행을 위한 장치로는 영상카메라, 초음파센서 및 가속도 센서 등을 이용하는 스마트 지팡이와 스마트 안경 관련 기술이 있다. 대표적인 기술로는 물체를 식별하여 장애물을 검출하고 보행 가능 영역을 추출하는 기술, 랜드마크 심볼 정보를 인식하여 주위 환경 정보를 주는 기술 등 여러 가지 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 시각장애인에게 필요한 시설의 대표 심볼을 선정하여 착용한 영상 장치의 정보로부터 심볼을 인식하는 알고리즘을 딥러닝 기술을 이용하여 연구하였다. 그 결과로 딥러닝 영상처리 분야에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 사용하여 서로 다른 딥러닝 구조를 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.