• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.856-862
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• 2002

The object-oriented(00) distributed real-time(RT) programming movement started in1990's and is growing rapidly at this turn of the century. Distributed real-time simulation is a field in its infancy but it is bounded to receive steadily growing recognition for its importance and wide applicability. The scheme is called the distributed time-triggered simulation scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. A new generation object oriented(00) RT programming scheme is called the time-triggered message triggered object(TMO)programming scheme and it is used to make specific illustrations of the issues. The TMO structuring scheme is a general-style components structuring scheme and supports design of all types of component including hard real time objects and non real time objects within one general structure.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1524-1530
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• 2016

최근 스마트 기기를 이용한 전자 출결 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전자 출결 시스템을 이용하여 교수는 실시간으로 학생들의 출결 처리와 출석 기록을 관리할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 자동식별 및 데이터 획득(AIDC, Automatic Identification and Data Capture) 기반의 전자 출결 시스템의 한계점인 공간적, 시간적, 비용적 문제점을 해결할 수 있는 전자 출결 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 웹 서버로 동작하며 HTML5(Hyper Text Markup Language ver.5) 기반으로 작성된 출결 관리 페이지에 개인이 가진 스마트 기기를 통한 접속한 후 서버-클라이언트 이미지 데이터 전송 기술을 이용하여 실시간 전자 출결이 가능한 장점이 있다. 또한 제안 시스템은 파이썬 플라스크 프레임워크를 기반으로 동작하기 때문에 운영체제에 상관없이 설치 및 운용이 가능한 장점을 가진다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.684-691
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• 2006

As many functionalities such as cameras and MP3 players are converged to mobile phones, more intuitive and interesting interaction methods are essential. In this paper, we present applications and their enabling technologies for gesture interactive cell phones. They employ gesture recognition and real-time shake detection algorithm for supporting motion-based user interface and entertainment applications respectively. The gesture recognition algorithm classifies users' movement into one of predefined gestures by modeling basic components of acceleration signals and their relationships. The recognition performance is further enhanced by discriminating frequently confusing classes with support vector machines. The shake detection algorithm detects in real time the exact motion moment when the phone is shaken significantly by utilizing variance and mean of acceleration signals. The gesture interaction algorithms show reliable performance for commercialization; with 100 novice users, the average recognition rate was 96.9% on 11 gestures (digits 1-9, O, X) and users' movements were detected in real time. We have applied the motion understanding technologies to Samsung cell phones in Korean, American, Chinese and European markets since May 2005.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1100-1108
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• 2015

A camera-based real-time hand posture and gesture recognition system is proposed for controlling various devices inside automobiles. It uses an imaging system composed of a camera with a proper filter and an infrared lighting device to acquire images of hand-motion sequences. Several steps of pre-processing algorithms are applied, followed by a background normalization process before segmenting the hand from the background. The hand posture is determined by first separating the fingers from the main body of the hand and then by finding the relative position of the fingers from the center of the hand. The beginning and ending of the hand motion from the sequence of the acquired images are detected using pre-defined motion rules to start the hand gesture recognition. A set of carefully designed features is computed and extracted from the raw sequence and is fed into a decision tree-like decision rule for determining the hand gesture. Many experiments are performed to verify the system. In this paper, we show the performance results from tests on the 550 sequences of hand motion images collected from five different individuals to cover the variations among many users of the system in a real-time environment. Among them, 539 sequences are correctly recognized, showing a recognition rate of 98%.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.135-145
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• 2006

본 논문에서는 지능로봇에 활용될 수 있는 3차원 환경과 석기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3 가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간으로 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SiFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안하는 지능형로봇의 조작 작업을 위한 실시간의 행위 중심의 3차원 환경모델링의 가능성을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2180-2188
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• 2009

본 논문은 지능로봇의 동작을 제어하기 위해 비전기반의 실시간 수신호를 PCA 및 BP 알고리즘을 이용한 인식시스템을 제안하였다. 수신호 인식은 PCA 알고리즘을 이용한 전처리 단계와 BP 알고리즘을 이용한 인식의 두 단계로 구성한다. PCA 알고리즘은 데이터 분석을 위해 다차원 데이터 집합을 보다 낮은 차원으로 감소시키기 위해 사용되는 기술로 주어진 수신호의 특징인 투영 벡터를 계산하기 위하여 적용되었고, BP 알고리즘은 병렬 구조를 가지고 있으므로 병렬 분산처리가 가능하고, 처리 속도가 빠르므로 PCA로부터 훈련된 고유 수신호를 학습시켜 수신호를 실시간으로 인식한다. 실험에서는 10종류의 수신호를 PCA 알고리즘만을 사용한 경우와 제안한 PCA 및 BP 알고리즘을 사용한 경우와 인식률을 비교하여 제안한 알고리즘이 우수하다는 것을 보였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제53권11호
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• pp.596-603
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• 2004

This paper proposes an expert system based on the pattern recognition method which can enhance the accuracy and effectiveness of real-time bus reconfiguration strategy for the transfer of faulted load when a main transformer fault occurs in the automated substation. The minimum distance classification method is adopted as the pattern recognition method of expert system. The training pattern set is designed MTr by MTr to minimize the searching time for target load pattern which is similar to the real-time load pattern. But the control pattern set, which is required to determine the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set is designed as one table by considering the efficiency of knowledge base design because its size is small. The training load pattern generator based on load level and the training load pattern generator based on load profile are designed, which are can reduce the size of each training pattern set from max L/sup (m+f)/ to the size of effective level. Here, L is the number of load level, m and f are the number of main transformers and the number of feeders. The one reduces the number of trained load pattern by setting the sawmiller patterns to a same pattern, the other reduces by considering only load pattern while the given period. And control pattern generator based on exhaustive search method with breadth-limit is designed, which generates the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set. The inference engine of the expert system and the substation database and knowledge base is implemented in MFC function of Visual C++ Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and pattern recognition solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1160-1166
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• 2006

혼잡한 현대의 교통 상황에서 교통질서를 유지하기 위해 차량에 대한 정보를 아는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 차량의 정보를 아는데 있어서 가장 중요한 차량 번호판을 인식하는 새로운 기법을 소개한다. 제안하는 기법은 물체를 분류하는데 있어서 다른 방법보다 우수하다고 알려진 SVM을 이용한다. 번호판 영역을 찾는데는 이중분류 SVM을 이용하고 번호판 문자 인식에서는 다중 분류 SVM을 이용한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 여러 종류의 차량 번호판에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 실험결과를 통하여 성능을 입증하였다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2000년도 특별강연 및 춘계학술발표대회 개요집
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• pp.303-306
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• 2000

Quality estimation of the weld has been one of the important issues in RSW which is a main process of the sheep metal fabrication in auto-body industry, It was well known that among the various welding process variables, dynamic resistance has a close relation with nugget formation. With this variable, it is possible to estimate the weld quality in real time. In this study, a new quality estimation algorithm is developed with the primary dynamic resistance measured at welding machine timer. For this, feature recognition method of Hopfield neural network is used. Primary resistance patterns are vectorized and classified with five patterns. The network trained by these patterns recognizes the dynamic resistance pattern and estimates the weld quality Because the process variable monitored at the primary circuit is used, it is possible to apply this system to real time application without any consideration of electrode wear or shunt effect.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.135-135
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• 2001

In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks that have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, we have a global search for entire image and then have tracking the object through local search when the object is recognized.