• 한국기계가공학회지
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• 제21권4호
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• pp.60-69
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• 2022

To keep pace with Industry 4.0, it is imperative for companies to redesign their working environments by adopting robotic automation systems. Automation lines are facilitating the latest cutting-edge technologies, such as 3D vision and industrial robots, to outdo competitors by reducing costs. Considering the nature of the manufacturing industry, a time-saving workflow and smooth linkwork between processes is vital. At Dellics, without any additional new installation in the automation lines, only a few improvements to the working process could raise productivity. Three requirements are the development of gripping technology by utilizing a 3D vision system for the recognition of the material shape and location, research on lighting projectors to target long distances and high illumination, and testing of algorithms/software to improve measurement accuracy and identify products. With some of the functional requisites mentioned above, improved robotic automation systems should provide an improved working environment to maximize overall production efficiency. In this article, the ways in which such a system can become the groundwork for establishing an unmanned working infrastructure are discussed.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권8호
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• pp.1463-1469
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• 2018

스마트기기와 같은 카메라를 내장한 멀티미디어 기기의 발달과 함께 그 기기로부터 얻어지는 영상관련 멀티미디어 데이터(이미지, 동영상)를 활용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 이미지 데이터를 다루고 있으며 이미지들은 화소라고 하는 디지털 센서로부터 얻어지는 색상정보들의 집합으로 정의될 수 있다. 이미지에는 색, 조명, 객체 등 다양한 인지 정보가 들어있으며 이러한 정보들을 추출하거나 가공하기위해서는 색의 구성을 명확히 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 정보와 함께 영상처리 연구들의 결과물을 효과적으로 표현할 수 있는 3차원 정보시각화 방법을 소개한다. 본 연구는 영상관련 멀티미디어 데이터의 특징은 물론 그로부터 나오는 다양한 분석 데이터들의 특징정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화하여 연구자들에게 영상 정보를 보다 명확하고 효과적으로 전달할 수 있도록 하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.237-250
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• 2022

Structural health monitoring (SHM) plays an important role in ensuring the safety and functionality of critical civil infrastructure. In recent years, numerous researchers have conducted studies to develop computer vision and machine learning techniques for SHM purposes, offering the potential to reduce the laborious nature and improve the effectiveness of field inspections. However, high-quality vision data from various types of damaged structures is relatively difficult to obtain, because of the rare occurrence of damaged structures. The lack of data is particularly acute for fatigue crack in steel bridge girder. As a result, the lack of data for training purposes is one of the main issues that hinders wider application of these powerful techniques for SHM. To address this problem, the use of synthetic data is proposed in this article to augment real-world datasets used for training neural networks that can identify fatigue cracks in steel structures. First, random textures representing the surface of steel structures with fatigue cracks are created and mapped onto a 3D graphics model. Subsequently, this model is used to generate synthetic images for various lighting conditions and camera angles. A fully convolutional network is then trained for two cases: (1) using only real-word data, and (2) using both synthetic and real-word data. By employing synthetic data augmentation in the training process, the crack identification performance of the neural network for the test dataset is seen to improve from 35% to 40% and 49% to 62% for intersection over union (IoU) and precision, respectively, demonstrating the efficacy of the proposed approach.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.333-338
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• 2012

인적자원관리는 IT기술을 접목하여 다양한 변화를 가져오고 있다. 특히 HRM이 집단차원의 관리, 물리적 사업장, 근무시간의 제약, 개인적 접촉 등 비과학적 방법으로 이루어졌다면, 현재의 전자적 인적자원관리(e-HRM)는 개별 차원의 관리, 가상 작업 공간의 등장(예. 스마트워크센터, 홈워크 등), 근무시간의 유연화 및 탄력화, 컴퓨터 기반의 통계자료 및 과학적 방법에 의한 분석 및 관리를 근간으로 이루어지고 있다는 점에서 큰 차이가 있다. 따라서 환경의 변화에 따라 기업들은 보다 효율적이고 전략적인 인적자원 관리 체계를 구축하기 위하여 RFID 카드, 지문인식 근태관리 시스템 등 다양한 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 전사적 인적자원 관리를 위한 멀티 카메라를 이용하여 2D 및 3D 얼굴인식기술 기반의 근태관리, 출입통제관리 시스템을 개발하였다. 여기서는 기존 2D방식의 얼굴인식기술이 가지고 있는 문제점인 조명 및 자세에 따른 인식률 저하를 극복하여 90% 이상의 인식률을 확보하였다. 또한 3D 얼굴인식방식의 문제점인 많은 계산량을 개선하기 위하여 3D와 2D 인식기술을 병행하여 처리함으로써 하이브리드 영상인식 및 인식속도를 개선할 수 있었다.