• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.149-156
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• 2008

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.225-231
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• 2013

의료영상분할은 다양한 의료영상처리를 수행하기에 앞서 먼저 수행되어야 하는 영상처리 기술이다. 그래서 빠르고 정확한 의료영상분할이 요구되고 있으며 다양한 의료영상분할 방법이 연구되고 있다. 의료영상에는 특성이 유사한 다양한 장기가 존재하기 때문에 분할영역의 정확한 판단이 필요하다. 그러나 의료영상은 장기의 일부가 작게 촬영되는 경우가 발생된다. 이 경우에는 분할영역을 판단하기 위한 정보가 부족하게 되며 그 결과 분할과정에서 분할영역이 제거된다. 본 논문에서는 볼륨 데이터와 선형 방정식을 이용하여 작은 영역에서의 분할결과를 개선하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 흉부 CT 영상의 폐 분할을 수행하였다. 실험 결과, 의료영상의 분할 정확도는 0.978에서 0.981로 표준편차는 0.281에서 0.187로 개선되는 것을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.81-90
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• 2008

While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.364-371
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• 2016

본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1625-1631
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• 2020

IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.203-208
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• 2006

The main research conducted previously on GPS ionosphere in China is first introduced. Besides, the current investigations include as follows: (1) GPS-based spatial environmental, especially the ionosphere, monitoring, modeling and analysis, including ground/space-based GPS ionosphere electron density (IED) through occultation/tomography technologies with GPS data from global/regional network, development of a GNSS-based platform for imaging ionosphere and atmosphere (GPFIIA), and preliminary test results through performing the first 3D imaging for the IED over China, (2) The atmospheric and ionospheric modeling for GPS-based surveying, navigation and orbit determination, involving high precisely ionospheric TEC modeling for phase-based long/median range network RTK system for achieving CM-level real time positioning, next generation GNSS broadcast ionospheric time-delay algorithm required for higher correction accuracy, and orbit determination for Low-Earth-orbiter satellites using single frequency GPS receivers, and (3) Research products in applications for national significant projects: GPS-based ionospheric effects modeling for precise positioning and orbit determination applied to China's manned space-engineering, including spatial robot navigation and control and international space station intersection and docking required for related national significant projects.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.419-427
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• 2020

본 논문에서는 기존 선행연구에서 설계된 시작품을 보완하여 1차적으로 완성된 시제품에 대하여 고령 여성들이 직접 사용성 평가를 수행함으로써 불편한 사항이나 안전과 직결되는 문제점을 찾아보고 개선이 필요한 사항을 도출하고자 하였다. 본 사용성 평가에서는 일상생활에서의 동작 및 신체적 활동을 수행할 수 있는 65세 이상의 고령자 여성 10명을 피실험자로 선정하였다. 고령 여성이 이승과 주행의 일생상활 시나리오를 기반으로 이승, 승강, 주행, 도착으로 사용성 평가항목들을 정의하고, 사용성 평가 실험환경을 구축하였다. 실험방법은 대상 제품을 사용하는 일상생활 시나리오에서 고령 여성과 기기 간의 주요 사용 접점 분석을 통해 주관적 만족도 설문평가, 동영상 촬영 자료를 활용한 관찰평가 등으로 수행하였으며, 프로토콜은 5단계로 나눠 진행하였다. 측정된 데이터는 최대값과 최소값을 제외하여 평균값과 표준편차를 구하여 그 결과들을 분석하였다. 사용성 평가결과, 승강부문의 개선사항으로는 승강 제어 패널과 주행 제어 패널을 분리해야 하며, 토글 등의 아래/위 방향으로 움직이는 버튼을 통해 직관성 향상이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 주행부문에서는 앞바퀴 메커니즘 또는 주행 제어 알고리즘 개선과 UI 개선, 급정지 시스템 개선이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 이승부문에서는 시트 좌면부의 크기 향상을 통해 안전성 확보와 힘을 지지할 수 있는 구조물 추가가 필요하다는 것을 알 수 있었다. 사용성 평가에서 나타난 불편사항과 개선사항을 토대로 한층 더 보완된 연구개발 제품이 출시된다면 거동이 불편한 고령 여성들이 타인의 도움 없이 스스로 실내에서 간단한 일상생활을 할 수 있으므로 사용자의 삶의 질은 한층 더 높아질 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.270-278
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• 2022

본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a^*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.1-9
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• 2008

견마로봇의 통신시스템은 견마로봇이 경계작전을 통해 얻은 멀티미디어 데이터를 지휘국으로 전송하는 상향링크 위주의 시스템으로, 현재의 하향링크 위주의 와이브로 시스템을 견마로봇 통신시스템에 이용하기 위해서는 많은 데이터를 전송하는 상향링크 위주의 전송변수를 갖는 시스템으로 재설계해야 한다. 본 논문은 상향링크에 중점을 둔 견마로봇 시스템에 적합한 전송변수를 결정하였다. WiBre 프레임 내의 슬롯의 개수는 하향링크시 6개 상향링크시 30개로 하였고, AMC, PUSC 전송방식 등을 이용하여 견마로봇의 요구 데이터율을 만족하는 변조율과 부호화율에 맞는 Nep(실효부호패킷의 크기)를 결정하였다. 전산모의실험은 ITU-R. M1225 채널모델을 기반으로 각 전송방식별 Nep와 견마로봇의 이동속도에 따른 전산모의실험을 하였고 설계한 통신변수의 성능분석을 하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권3호
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• pp.331-336
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• 2011

가스터빈 회전익이나 고정익 에어포일이 지닌 3 차원 곡면형상의 복잡성은 제조산업뿐만 아니라 재생정비 공정조차 어렵게 만드는 요인이다. CNC 기반기술을 이용한 공작기계와 공정 관련 프로그램들은 1990 년대부터 발달하기 시작한 컴퓨터 기술 덕분에 급속히 개발되면서 가스터빈 분야로 그 응용범위를 넓혀 나가고 있다. 특히 적응형 기능을 겸비한 5 축 동기 제어형 생산장비들은 유연한 공정능력과 손실된 부위의 형상 정보를 결정하는데 탁월한 성능을 보이고 있다. 8 축 동기제어가 가능하도록 구비된 로봇형 공정시스템은 매우 강력한 공정절차 표준화를 이룰 수 있게 할 뿐만 아니라 높은 생산성도 가져다 준다. 이 논문에서는 가스터빈 산업에서 CNC 기반기술의 응용현황을 검토하고, 부품 제조산업과 재생정비 산업의 공정비교와 개발사례를 통해 향후 전망을 제시한다.