• 융합정보논문지
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• 제9권9호
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• pp.20-26
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• 2019

ICT 기술의 발전과 스마트폰 보급의 활성화로 온라인 마켓을 통해 다양한 제품을 구매하는 구매 서비스가 활성화되고 있다. 특히 보관 및 배송 기술의 발전으로 인하여 보관기관이 짧은 식자재의 경우도 온라인을 통해 구매가 가능함으로써 오프라인 판매만을 수행하는 상가의 경우 매출이 감소되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 기존 오프라인 판매만 수행이 가능한 소규모 상가에서 전문적인 판매 지식 및 판매망이 없어도 구매 서비스를 통해 광고 효과 및 주문, 배달이 가능한 통합 솔루션을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자가 원하는 제품에 대한 이미지 검색을 통해 효율적으로 제품에 대한 정보를 카테고리별로 볼 수 있으며, 이로 인해 등록된 제품 판매처가 추가적인 광고가 없어도 효율적으로 판매가 가능하다는 장점이 있다.

• 보존과학회지
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• 제37권4호
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• pp.340-356
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• 2021

We have tried the experimental research of lost-wax casting to reconstruct Gilt-Bronze Pensive Bodhisattva; preliminary and reconstruction experiment based on ancient texts. Main object to reconstruct is Korean National Treasure No.83, Gilt-Bronze Pensive Bodhisattva (Maitreya), then we measure alloy ratio and casting method based on the scientific analysis. Other impurities were removed from the base metal components(copper : tin : lead) and their ratio was set to 95.5 : 6.5 : 3 where the ratios for tin and lead were increased by 2.5% each. The piece-mold casting method was used, and piece-mold casting experiments were carried out twice in this study but supplementary research on piece-mold casting was necessary. The microstructure was confirmed to be typical cast microstructure and the component analysis result was similar to that of the prior study. Analysis of the chemical composition is confirmed to copper, tin, lead, and zinc, and the chemical composition of the matrix was 87.8%Cu-7.5%Sn-2.7%Pb-2.1%Zn, and similar to previous experimental research. Also resulted in the detection of small impurity in Zn. Analysis of the mould revealed that the mould was fabricated by adding quartz and organic matter for structural stability, fire resistance, and air permeability. We expect that our research will contribute to provide base data for advanced researches in future.

• Current Optics and Photonics
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• 제6권4호
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• pp.381-391
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• 2022

Two-photon-polymerization additive-manufacturing systems feature high resolution and precision. However, there are few reports on specific methods and possible problems concerning the use of small lasers to independently build such platforms. In this paper, a femtosecond-laser two-photon-polymerization additive-manufacturing system containing an optical unit, control unit, monitoring unit, and testing unit is built using a miniature femtosecond laser, with a detailed building process and corresponding control software that is developed independently. This system has integrated functions of light-spot detection, interface searching, micro-/nanomanufacturing, and performance testing. In addition, possible problems in the processes of platform establishment, resin preparation, and actual polymerization for two-photon-polymerization additive manufacturing are explained specifically, and the causes of these problems analyzed. Moreover, the impacts of different power levels and scanning speeds on the degree of polymerization are compared, and the influence of the magnification of the object lens on the linewidth is analyzed in detail. A qualitative analysis model is established, and the concepts of the threshold broadening and focus narrowing effects are proposed, with their influences and cooperative relation discussed. Besides, a linear structure with micrometer accuracy is manufactured at the millimeter scale.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.85-95
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• 2023

In the process of creating drawings based on Building Information Modeling (BIM), automatically generated annotations can cause interference issues depending on the drawing type. This study aims to develop an algorithm for repositioning annotations using genetic algorithms to minimize such interferences. To achieve this, the Application Programming Interface (API) of BIM software was used to analyze data extractable from BIM drawing files. The process involved defining drawing data related to annotation repositioning, preprocessing this data, and deriving optimal placement coordinates for the annotations. Furthermore, applying the developed algorithm to the preliminary design drawings of small and medium-sized neighborhood facilities resulted in approximately a 95.37% decrease in annotation interference, indicating that the proposed algorithm can significantly enhance productivity in BIM-based drawing tasks.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-8
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• 2013

본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.31-41
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• 2024

딥러닝 모델(Deep Learning Model)은 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지(Image) 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 실제 산업 현장에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 다양한 알고리즘(Algorithm)의 적대적 예제를 이용하여 딥러닝 모델의 취약성을 지적하며, 강건성 향상 방안을 제시하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 적대적 예제는 오분류를 유도하기 위해 작은 노이즈(Noise)가 추가된 이미지로서, 딥러닝 모델을 실제 환경에 적용 시 중대한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 알고리즘의 적대적 예제를 대상으로 에지 학습 분류 모델의 강건성 및 이를 이용한 적대적 예제 탐지 모델의 성능을 확인하고자 하였다. 강건성 실험 결과, FGSM(Fast Gradient Sign Method) 알고리즘에 대하여 기본 분류 모델이 약 17%의 정확도를 보였으나, 에지(Edge) 학습 모델들은 60~70%대의 정확도를 유지하였고, PGD(projected gradient descent)/DeepFool/CW(Carlini-Wagner) 알고리즘에 대해서는 기본 분류 모델이 0~1%의 정확도를 보였으나, 에지 학습 모델들은 80~90%의 정확도를 유지하였다. 적대적 예제 탐지 실험 결과, FGSM/PGD/DeepFool/CW의 모든 알고리즘에 대해서 91~95%의 높은 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 다양한 적대적 알고리즘에 대한 방어 가능성을 제시함으로써, 컴퓨터 비전을 활용하는 여러 산업 분야에서 딥러닝 모델의 안전성 및 신뢰성 제고를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1950-1956
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• 2017

정밀 푸드 프린팅 분야에서 출력 대상물의 정밀한 측위기술은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 영상처리를 통하여 라떼 아트 프린터의 커피 잔을 정밀하게 측위하는 방법을 제안한다. 프린터 상단 측면에 설치된 카메라 센서로부터 얻은 이미지를 투영변환을 통하여 Top-View 이미지로 변환하고 이미지의 에지를 검출 후 Circular Hough 변환을 통하여 컵의 중심점 및 반지름을 검출하였다. 성능 평가 결과 0.1 ~ 0.125초의 영상 처리 속도, 92.26% 의 컵 검출률을 보여 라떼 아트 출력 소요 시간에 영향을 거의 주지 않으면서 거의 완벽하게 컵을 검출하는 것을 확인하였으며, 검출된 컵의 중심점 좌표 및 반지름 값들이 평균적으로 1.5mm 이내의 매우 적은 오차를 보여 본 논문이 해결하고자 했던 인쇄 위치 오차 문제를 해결한 것으로 평가된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제22권2호
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• pp.237-246
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• 1997

굴 까는 작업을 자동화하기 위한 방법으로 굴의 껍질 안쪽에 붙어 있는 근육질을 제거하고 굴 껍질의 힌지(Hinge)를 절단하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 굴을 까는 자동화 기계를 개발하기 위한 연구의 일환으로써 컴퓨터 시각 시스템을 이용하여 굴의 힌지 위치를 판단하는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 본 실험에 사용한 굴들은 컴퓨터 비젼 시스템이 굴의 바깥쪽 힌지표면을 감지할 수 있도록 굴을 물로 씻은 후굴 껍질의 힌지(Hinge)부분을 약간 절단하였다. 칼라 비디오 카메라(color video camera)를 이용하여 굴의 절단된 힌지표면의 영상을 잡은 후 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 굴의 힌지(hinge)위치를 감지하였다. 영상내의 굴의 힌지(Hinge)와 그 밖의 다른 물체를 구별하기 위하여 4개의 변수 (원형도, 사각형도, 장단축비, 유크리드(Euclidian)거리 )를 이 용하였다. 또한 영상(image)내 의 굴의 힌지(Hinge) 위치를 쉽고 효과적으로 파악하기 위하여 몇 가지 영상처리 즉, 수축-확장, 문턱갑 처리 등의 방법들을 이용하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권4호
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• pp.358-368
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• 2015

Recently, unmanned systems are largely utilized in various fields due to the persistency and the least operational risk and an unmanned surface vehicle(USV) is the one of the representative application in the naval field. To assign multiple roles to an USV, we developed a sonar system which consists of a forward detecting sonar for the long-range detection, a downward detecting sonar for the small target scan and identification, and a strut type body for mounting sonar systems. In this paper, we described the developed sonar system for USV and the sea test results for verifying system performance. The test results showed that the developed sonar system was able to detect the underwater target about several kilometers away and could recognize a small object at the downside of the sonar system. We expect that the developed sonar system will be easily applied to other unmanned platforms without serious consideration.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.52-61
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• 2024

조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.