• 한국전자파학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.894-901
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• 2017

요동이 존재하는 환경에서 항법 장비 정확도의 한계 및 시스템 지연 오차 등으로 방위 위상 오차가 필연적으로 발생하는 항공기 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)의 경우, 방위 위상 오차를 신호처리 알고리즘으로 추정하고 보상하는 자동 초점(Autofocus: AF) 기법 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수정된 가중치 최소 자승기법(Modified Weighted Least-Squares: MWLS)에 의한 자동 초점 알고리즘을 제안한다. 새로운 방식의 표적 선정 및 정렬과 방위 방향 반복 위상 추정 방식을 통해 기존 WLS보다 견고한 성능을 보이게 된다. 비행 시험을 통해 획득한 SAR 원시데이터에 제안한 방식을 적용하고 성능을 분석하여 제안한 방식의 유효함과 우수성을 입증하도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.627-630
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• 2005

본 논문은 웹기반 게임 소프트웨어로써 3차원 레이싱 게임 개발에 대한 논문이다. 웹을 이용한 클라이언트 접속자는 자바 애플릿을 이용하여 웹상에서 접근 가능하고 JAVA Bytecode의 다운로드에 의해 각 클라이언트 접속자의 하드웨어시스템에 무관하게 작동가능하다. 소프트웨어 구성은 뷰 포트 및 GUI 사용자 인터페이스기, 초기 공간 생성기, 이벤트 처리기, 쓰레드 관리기, 결과 분석기로 크게 5개의 부분으로 되어 있다. 뷰 포트 내의 백그라운드 이미지를 삽입할 수 있도록 하여 사용자에게 지역적인 관광 정보다 특정 홍보 이미지의 전달을 용이하게 하는데 응용이 가능하도록 이용할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.400-405
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• 2015

북한의 화생방무기 운용체계는 세계적으로 상당한 수준에 도달해 있다. 이에 미국은 화생방 공격에 대비하여 다양한 형태의 대피소를 확보하고 있으며 재난특성을 고려해 등급별로 구분하여 운용하고 있는 실정이나, 한국은 재난특성에 대한 고려 없이 무분별하게 대피소를 지정해 효과적인 방호능력을 기대하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 기존에 사용되는 시설물 현황에 대하여 살펴보고 화생방 대피시설로의 전환이 용이한 시설물을 선별하기 위해 시설별 특성을 파악하였으며 연구를 통해 얻은 결과 및 제안사항을 제시하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.990-993
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• 2019

인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.421-441
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• 2021

Fruit detection in orchards is one of the most crucial tasks for designing the visual system of an automated harvesting robot. It is the first and foremost tool employed for tasks such as sorting, grading, harvesting, disease control, and yield estimation, etc. Efficient visual systems are crucial for designing an automated robot. However, conventional fruit detection methods always a trade-off with accuracy, real-time response, and extensibility. Therefore, an improved method is proposed based on coarse-to-fine multitask cascaded convolutional networks (MTCNN) with three aspects to enable the practical application. First, the architecture of Fruit-MTCNN was improved to increase its power to discriminate between objects and their backgrounds. Then, with a few manual labels and operations, synthetic images and labels were generated to increase the diversity and the number of image samples. Further, through the online hard example mining (OHEM) strategy during training, the detector retrained hard examples. Finally, the improved detector was tested for its performance that proved superior in predicted accuracy and retaining good performances on portability with the low time cost. Based on performance, it was concluded that the detector could be applied practically in the actual orchard environment.

• 한국폐기물자원순환학회지
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• 제35권8호
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• pp.709-720
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• 2018

Since the import ban of plastic waste in China has been enforced, plastic wastes were not properly collected and recycled in Korea. Hence, the management strategies for plastic waste in Korea should be improved by examining the regulations and policy in developed countries such as United States, Japan, EU and United Kingdom. The management strategy for the recycling cycle should be implemented to expand the labeling system of separation and discharge, reduce the consumption of plastic products, automate the separation and sorting method in recycling facilities, and improve the economical efficiency of the recycling cycle. The concept of residual waste (secondary waste) in the material flow analysis should be implemented to identify the shortage point in the plastic waste stream. Finally, the cooperation with international communities is required for a transboundary movement of plastic waste, which includes participation at the working group of international standards to recycle plastic waste.

• 한국의류학회지
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• 제45권3호
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• pp.525-545
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• 2021

The purpose of this study was to assess the sustainability of laundry practices among Korean households in comparison with European households. A total of 329 responses were collected through an online survey and analyzed using SPSS. Detergent dosing, use of fabric softener, prewashing, rinsing, washing programs, and washing temperatures of Korean households were not optimal for sustainability. Only 11.2% of respondents followed dosage instructions while the majority based on load size. Use of fabric enhancer, prewashing, and rinsing were frequent. Cotton 40℃ was the most frequently used program (81.5%) while eco and cold wash programs were among the least (1.5%). In terms of laundry sorting, load size, drying, and ironing, more sustainable actions were reported. Laundry was often sorted by color, machines were commonly filled, and clothes tended to be air-dried and not excessively ironed. Gender was the primary socio-demographic factor denoting sustainable habits, with males being more attentive to instructions and care labels than females. European households, however, were more sustainable in all areas except for frequent ironing, and education level and employment status were significant factors affecting sustainable practices.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.491-492
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• 2021

현대사회의 물류 현장에서 근로자가 직접 물류를 분류하는 작업을 하거나 상하차 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서 제안하는 자율주행 로봇을 이용한 물류 분류 시스템은 물류 운반 로봇과 컨베이어 벨트로 구성된다. 물류 운반 로봇은 경로 설정 및 장애물 감지가 가능한 자율주행 기능을 가지며, 컨베이어 벨트는 하차된 물류의 무게 측정과 배송 가격을 표시하는 기능을 가진다. 본 연구의 결과는 근로자들의 노동 강도와 육체적 또는 정신적인 피해로 인해 발생하는 산업재해의 발생률을 감소시킬 수 있는 기대와 심야 시간에 부족한 인력을 보충하여 24시간 물류센터를 가동할 수 있는 가능성을 가진다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권2호
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• pp.1-12
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• 2023

To make semiconductor chips, a number of complex semiconductor manufacturing processes are required. Semiconductor chips that have undergone complex processes are subjected to EDS(Electrical Die Sorting) tests to check product quality, and a wafer bin map reflecting the information about the normal and defective chips is created. Defective chips found in the wafer bin map form various patterns, which are called defective patterns, and the defective patterns are a very important clue in determining the cause of defects in the process and design of semiconductors. Therefore, it is desired to automatically and quickly detect defective patterns in the field, and various methods have been proposed to detect defective patterns. Existing methods have considered simple, complex, and new defect patterns, but they had the disadvantage of being unable to provide field engineers the evidence of classification results through deep learning. It is necessary to supplement this and provide detailed information on the size, location, and patterns of the defects. In this paper, we propose an anomaly detection framework that can be explained through FCDD(Fully Convolutional Data Description) trained only with normal data to provide field engineers with details such as detection results of abnormal defect patterns, defect size, and location of defect patterns on wafer bin map. The results are analyzed using open dataset, providing prominent results of the proposed anomaly detection framework.

• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.899-909
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• 2023

In mobile communication, the most exploratory technology of fifth generation is massive multiple input multiple output (MIMO). The minimum mean square error and zero forcing based linear detectors are used in multiuser detection for MIMO single-carrier frequency division multiple access (SCFDMA). When the received signal is detected and regularization sequence is joined in the equalization of spectral null amplification, these schemes experience an error performance and the signal detection assesses an inversion of a matrix computation that grows into complexity. Ordered successive interference cancelation (OSIC) detection is considered for MIMO SC-FDMA, which uses a posteriori information to eradicate these problems in a realistic environment. To cancel the interference, sorting is preferred based on signal-to-noise ratio and log-likelihood ratio. The distinctiveness of the methodology is to predict the symbol with the lowest error probability. The proposed work is compared with the existing methods, and simulation results prove that the defined algorithm outperforms conventional detection methods and accomplishes better performance with lower complication.