고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.
Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds.
현재 우리나라의 인만 서장우편 물량은 매년 증가하고 있는 추세이며 특히 월말이나 연말에 집중화되는 계절성과 순환성의 특성을 보인다. 그러나 우편물량의 증가와 월말 또는 연말에 집중화되는 현상에 적절히 대응하지 못하고 있으며, 집배원의 인력 부족으로 서비스의 질적 저하와 업무 부하량 증가 등의 문제가 더욱 가시화되어 가고 있다. 이러한 상황에서 신속한 우편물 처리와 집배원의 업무 경감 등을 위해 배달우편물 순로구분 시스템, 주소정보 시스템 도입 등의 노력이 시도되고 있으나. 일반 소비자 또는 다량 우편물 발송업체 등의 주소 기재 방식이 일정하지 않고 표현 방법이 다양하여 자동화 기계 및 집배원 업무효율의 저하가 예상되고 있는 실정이다 따라서 본 논문에서는 우편물에 기입하는 주소의 표기 표준화를 통해 주소인식률과 집배원의 배달 구분 업무 효율성을 향상시키고자 한다. 먼저 국내 우편주소 체계와 정보 구조를 살펴보고, 각각의 문제점을 파악하여 표준화 시 고려할 요소들을 표기 내용을 중심으로 정리하였다. 그리고 자동주소인식을 위해 다양한 형식의 결정을 위해 고려사항들을 제시하였다.
근례 무인화의 발전은 계속되고 있고, AI무인화의 발전은 산업, 복지, 인력등 인력으로 해결해 오던 작업들을 좀더 인력보다 효율적이고 정확하고 신속하게하는 것을 목표로 하고 있다. AI무인화 기술은 다양한 곳에서 발전하고 있는데 이중 많은 산업체나 공장에서 무인화 시스템으로 대대적 전환하는 시점이다. 우리는 이 점을 착안하여 대형 과수원에서 한번에 레일이 쏟아져 들어오는 과일들을 인력이 아닌 인공지능(AI) 핵심 기술중 하나인 Deep Learning 기술을 활용하여 대형 과수원에서 사람이 직접 과일을 분류하지 않아도 자동화 기계가 과일을 종류별, 등급별로 나누어 원산지와 품종 등급별로 나누어 많은 인력을 소비하지 않고 관리자의 감독하에 가동가능한 무인화 과일 분류 기계를 연구하고자 한다. 이러한 무인 자동화 분류 시스템은 인력을 최소한으로 줄여 인건비를 줄이고, 사람이 할 수 있는 실수나 오류들을 최소한으로 줄여 일의 효율성을 증진시킬 수 있도록 하는 것을 목표로 본 연구를 진행하고자 한다.
In this paper, we propose a system that can detect the shape of a hand at high speed using an FPGA. The hand-shape detection system is designed using Verilog HDL, a hardware language that can process in parallel instead of sequentially running C++ because real-time processing is important. There are several methods for hand gesture recognition, but the image processing method is used. Since the human eye is sensitive to brightness, the YCbCr color model was selected among various color expression methods to obtain a result that is less affected by lighting. For the CbCr elements, only the components corresponding to the skin color are filtered out from the input image by utilizing the restriction conditions. In order to increase the speed of object recognition, a median filter that removes noise present in the input image is used, and this filter is designed to allow comparison of values and extraction of intermediate values at the same time to reduce the amount of computation. For parallel processing, it is designed to locate the centerline of the hand during scanning and sorting the stored data. The line with the highest count is selected as the center line of the hand, and the size of the hand is determined based on the count, and the hand and arm parts are separated. The designed hardware circuit satisfied the target operating frequency and the number of gates.
오링은 기계 부품들 사이에서 틈을 메워주는 역할을 한다. 지금까지 불량품 선별은 육안 및 수작업으로 수행하여 분류 오류가 자주 발생한다. 따라서 사람의 개입이 없는 카메라 기반의 불량품 분류 시스템이 필요하다. 그러나 카메라 입력 영상에서 배경으로부터 필요 영역을 분리하기 위해 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 주변 조명의 변화나 반사 등의 요인으로 인해 단일 임계값 이진화를 적용하기 어려워, 주변 화소 값을 함께 고려한 적응형 이진화 기법을 적용한다. 또한 누락되는 화소 부분을 보완하기 위해 컨벡스 헐 기법도 함께 적용한다. 그리고 분리된 영역에 적용할 학습 모델은 불량 특성이 비선형인 경우에 유리한 잔류 오차 기반의 심층학습 신경망 모델을 적용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 오링의 불량 판별 자동화에 적용 가능하다는 것을 제시한다.
이 연구에서는 건설폐기물의 효율적인 재활용과 친환경 적정 처리를 위한 분별해체 제도의 활성화를 위한 기초연구로써, 우선적으로 분별해체 적용을 통한 경제적인 효용성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 5층 높이의 공동주택 1동의 공사면적 2,400 m2 를 대상으로 분별해체 공사를 실시할 경우, ① 해체공사 시공비용의 증가액, 혼합폐기물의 감소로 인한 ② 발생 폐기물 처리 비용 절감액, 분리·선별한 폐기물을 활용한 ③ 재활용으로부터 얻을 수 있는 수익을 종합적으로 검토하였을 때, 일반 해체공사와 비교하여 총 34,727천원의 비용 절감 효과가 예상됨을 확인할 수 있었다.
가정에서 분리 배출된 폐플라스틱은 일반적으로 수선별 등 분리선별 공정을 거친 후 종말품으로 회수되어, 현재 대부분이 매립이나 소각되고 있다. 혼합폐플라스틱 종말품의 경우 2006년 약 175만톤 발생된 것으로 예측되고 있으나, EPR실시 이후로 발생량은 2000년에 비해 2배 이상 크게 증가한 실정이다. 특히, 혼합폐플라스틱 종말품의 경우 PVC 함량(4 wt.% 이하)이 매우 높아 이들의 재활용에 커다란 제약이 되고 있다. 본 연구에서는 혼합폐플라스틱 종말품으로부터 풍력 및 습식 비중선별장치를 이용하여 폴리올리핀계 (PE, PP, PS) 플라스틱을 경량물로 회수하는 선별시스템을 개발하였다. 본 선별시스템은 풍력선별, 자력선별, 1단계 파쇄, 정량공급 및 습식 비중선별 공정으로 구성되어 있으며, 습식 비중선별 공정은 원심분리를 기본으로 혼합-세척-선별 및 탈수가 단일장치내에 집약된 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 연질 플라스틱의 분쇄 효율을 크게 개선한 파쇄기를 개발하였다. 개발된 습식 비중선별장치의 용량은 시간당 0.5 톤으로, 이를 이용하여 회수된 경량물의 PVC 함량은 0.3wt.% 이하이며, 경량 및 중량 회수물의 수분 함량도 각각 10% 이하를 달성하였다.
일반적으로 FET형 전해질 이온 센서는 유리전극에 비하여 여러 가지 장점을 가지고 있으나 드리프트 및 기억효과가 있고 재현성이 부족한 단점을 가지고있어 이온 측정 시스템에 적용한 경우 전체적인 시스템의 신뢰성 저하를 가져온다. 이러한 점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 8개의 동종 FET형 전해질 이온 센서 어레이를 사용하여 높은 신뢰성을 가지며 4종류의 이온($H^+$, $Na^+$, $K^+$, $Ca^{2+}$) 농도 측정이 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 측정 시스템은 전자식 스위치를 사용하여 단일의 신호 검출회로로 8개의 센서 신호를 검출하는 방법을 채택하였다. 또한 8개의 센서 신호를 삽입 정렬을 하여 신뢰성이 낮은 센서를 제외시키는 신호 처리 알고리즘을 개발하여 신뢰성을 향상시켰다. 제작된 시스템으로 3종류의 이온($H^+$, $Na^+$, $K^+$) 농도를 측정한 결과 개발된 신호처리 알고리즘은 여러 개의 센서 신호를 단순히 산술 평균을 취하는 방식에 비하여 오차의 범위를 더욱 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, 기존의 단채널 방식의 전해질 이온 측정 시스템과 비교해볼 때 우수한 신뢰성을 가짐을 알 수 있었다.
대전시 ${\bigcirc}{\bigcirc}$ 권역 택지발지구내 불법매립지 선별 정비사업과정에서 회수된 선별결과물의 재활용성 및 에너지전환 기능성을 평가하였다. 본 연구에서 사용된 순환형 매립정비시스템(SLR-System, Sustainable Reclamation-System)은 수분함량 약 28.0%조건에서 약 91.4 $m^3/hr$ (about 130.61 ton/hr)의 처리 성능을 보였으며, 선별결과물의 회수율과 순도는 선별토사가 약 98.9%와 약99.66%, 선별가연물류가 약 91.8%와 약 92.0%로 각각 측정되었다. 특히, 선별토사의 경우, 입도크기가 ${\O}$35 mm이하로 유기이물질 함량이 0.31%(V/V)로 재활용법적 기준치를 만족하였으며, 최대 약 98.42%까지 재활용이 가능한 것으로 평가되었다 또한, 선별가연물의 경우, 저위발열량이 약 3,636 kcal/kg으로 RDF 품질기준을 만족하였으며 최대 약 84.43%까지 RDF 생산이 가능한 것으로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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