• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.77-86
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• 2015

LIDAR를 이용해서 얻은 3차원 점군 데이터는 작은 물체를 추출하기에는 오차의 영향이 크기 때문에 작은 밸브를 자동으로 추출하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 데이터 사이에서 밸브의 위치 및 방향(Pose)의 정보를 얻는 방법을 제안한다. Pose를 얻기 위해서 밸브가 원환체 모양의 손잡이, 원통 모양의 Rib, 평면 모양의 중심축 평면인 기본 도형으로 이루어진 모델이라고 가정한다. 그리고 밸브의 중심 좌표에 대한 추가적인 입력을 받아서 밸브의 Pose를 추출한다. 중심점을 기준으로 거리에 따른 히스토그램을 생성하고, 히스토그램의 값에 따라 손잡이, Rib, 중심축 평면의 파라미터를 통계적인 방법으로 추출하여 최종 밸브의 Pose를 추출한다. 추출된 밸브의 Pose를 이용하여 3차원 점군 데이터에 밸브의 모형을 각 모양으로 복원한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제51호
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• pp.151-165
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• 2004

For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.

• 대한산업공학회지
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• 제28권2호
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• pp.162-170
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• 2002

Detecting straight lines in an image is frequently required for various machine vision applications such as restoring CAD drawings from scanned images and object recognition. The standard Hough transform has been dominantly used to that purpose. However, massive storage requirement and low precision in estimating line parameters due to the quantization of parameter space are the major drawbacks of the Hough transform technique. In this paper, to overcome the drawbacks, an iterative algorithm based on a self-organizing map is presented. The self-organizing map can be adaptively learned such that image points are clustered by prominent lines. Through the procedure of the algorithm, a set of lines are sequentially detected one at a time. The algorithm can produce highly precised estimates of line parameters using very small amount of storage memory. Computational results for synthetically generated images are given. The promise of the algorithm is also demonstrated with its application to two natural images of inserts.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.127-135
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• 2009

This paper presents a new technique for corner shape based object retrieval from a database. The proposed feature matrix consists of values obtained through a neighborhood operation of detected corners. This results in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features and thus is computationally very efficient. The corners have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. As the affine transformations preserve the co-linearity of points on a line and their intersection properties, the resulting corner features for image retrieval are robust to affine transformations. Furthermore, the corner features are invariant to noise. It is considered that the proposed algorithm will produce good results in combination with other algorithms in a way of incremental verification for similarity.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.117-118
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• 2018

본 논문에서는 작은 객체를 검출하기 위한 수정 된 YOLOv3-tiny 를 제안한다. 컴퓨터 비전에서 작은 객체 검출은 제한된 해상도와 정보로 검출하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 기존 방법의 대부분은 높은 정확도 향상을 위해 속도를 희생한다. 본 논문은 정확도와 속도가 균형적인 성능을 통해 빠른 속도로 작은 객체를 검출하는 것을 목표로 한다. 실험은 WIDER FACE 와 자체 수집한 데이터베이스에서 기존 YOLOv3-tiny 보다 높은 87.48% mAP 를 얻었으며, 속도는 각각 100.5FPS 로 YOLOv3-tiny 보다는 느리지만 높은 정확도와 YOLOv3 보다는 빠르지만 낮은 정확도를 통해 균형적인 성능을 얻을 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.90-96
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• 2021

The logistics market is continuously growing due to the development of technology and the growth of the online market. In addition, the social atmosphere that emphasizes non-face-to-face due to the pandemic situation is accelerating the growth of logistics. Delivery of goods ordered online requires delivery process through courier worker. In order for the courier worker to ship the product, the work of loading the product on the truck must be preceded. The accident caused by such delivery and loading work is increasing and it is emerging as a social problem. This study proposes a robot-based automated loading system to efficiently handle the increasing volume of courier service and to construct a more efficient and safe working environment by replacing the physical labor that was overloaded to courier workers. The proposed system replaces the loading of the courier worker and proposes the optimal loading function through the automation system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2199-2205
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• 2013

현대사회에서 영상처리는 스마트폰, 디지털 카메라, 디지털 TV 등의 여러 디지털 기기에 응용되고 있다. 영상처리 분야 중에서 에지 검출은 영상처리과정에 중요한 부분이다. 영상 에지는 배경과 물체 사이에서 화소값이 급격히 변화하는 지점이며, 크기, 위치, 방향 등의 중요한 정보를 포함한다. 기존의 에지 검출 방법은 크기가 작은 가중치 마스크를 이용하여 에지를 검출하기 때문에, AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상의 에지 검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 AWGN 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위해, 마스크 영역의 범위를 넓혀 각 영역에 따른 새로운 화소를 추정한 후, 추정된 마스크를 벡터로 변환하여 정렬한 후 계산된 기울기로 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.596-600
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• 2010

본 논문에서는 모바일 폰 터치스크린에서 허프 변환(hough transform) 방법을 이용한 반자동식 정점(vertex) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 입력 위치를 기준으로 작은 범위의 ROI(region of interest) 영역 내에서 한정된 매개변수 범위를 탐색하는 허프 변환을 수행함으로써 빠른 처리속도를 보인다. 또한 허프 변환을 통해 검출된 후보직선 중에서 사용자 입력 위치와 가까운 두 직선을 선택함으로써 영상의 잡음으로 인해 잘 못 검출된 후보 직선을 제거할 수 있다. 그리고 검출된 두 직선의 교점을 정점으로 검출함으로써 초기 정점 선택을 위한 입력 이외의 추가적인 상호작용 과정 없이 정확한 정점을 검출할 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 센싱 정밀도가 낮은 터치스크린(평균 센싱 오류: 6.3픽셀)에서의 부정확한 입력(5.7 픽셀)에도 1.4픽셀 정도의 정확한 정점 검출 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.463-465
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• 2021

현재 식품 포장 및 박스에 인쇄된 유통기한 검사 방법은 일부 제품만 샘플링하여 사람의 눈으로 검사하는 방법이다. 이러한 샘플링 검사는 극히 일부분의 제품만 검사 가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 카메라를 활용한 정확한 검사가 요구된다. 본 논문에서는 제품 포장에 인쇄된 유통기한 결함 검출방법에 인공지능 기술인 딥 러닝 객체인식 기술 모델을 제안한다. 제안된 방법으로는 딥러닝 객체인식 모델 중에 Faster R-CNN 모델을 이용해 인쇄된 유통기한을 검출을 학습하고 Faster R-CNN 방법을 이용해서 수집된 칼라이미지를 그레이 이미지와 이진화 이미지로 변환한 이미지에 대해 각각 성능을 비교하고 검출 성능을 확인한다. 딥 러닝 기술에 적용한 박스에 인쇄된 유통기한 검출 성능은 기존 비전 검사기의 검출 성능과 비슷한 검출 성능을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.10-20
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• 2024

In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder's status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.