• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.290-296
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• 2019

차량용 HUD는 자동차 전면 유리창에 안전 운전과 편의 운전 관련 다양한 정보를 표시해 주는 장치로 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 증강현실 기술에 적용이 가능한 대면적 비구면 자유형상 미러를 가공하기 위해 초정밀 가공기를 이용하여 가공을 실시하였고 그 결과를 측정하였다. 초정밀 다이아몬드 절삭은 정밀도가 높을 뿐만 아니라 표면 거칠기와 잔류 응력을 낮게 할 수 있어서 우수한 표면 무결성을 갖는 고급 부품의 생산에 유리하다. 또한 비구면 자유 형상의 몰드를 사용함으로써 광학 전달 함수의 개선, 왜곡 경로의 감소 및 특수 이미지 필드 곡률의 실현과 같은 장점을 얻을 수 있다. 이와 같은 비구면 자유형상 금형을 가공하기 위한 방법으로는 초정밀가공기를 이용한 다이아몬드 절삭 방법을 사용하였으며, 제작된 비구면 자유형상 미러 금형의 평가는 비구면 형상 측정기를 이용하여 실시하였다. 이러한 방법에 의해 $1{\mu}m$ 이하의 형상 정밀도(PV)와 $0.02{\mu}m$ 이하의 표면 거칠기(Ra)를 갖는 비구면 자유형상 금형을 제작할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.221-223
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• 2016

현재 자동차 시장에서는 IT와 자동차가 결합되며 여러 가지 편리한 기능을 사용할 수 있는 모델들이 출시되고 있다. 이러한 변화는 운전에 관련하여 편리하고 유용한 기능을 많이 쓸 수 있다는 장점이 있는 반면 이러한 전자장비들의 오작동으로 인해 간간히 발생하는 차량의 결함은 심각한 사고를 유발할 수 있다. 그중 가장 심각하다고 판단되는 자동차 급발진 사고는 운전자의 목숨까지도 위협하는 심각한 결함이다. 하지만 급발진사고는 사고의 원인조차 정확하게 규명되지 않았으며 대비가 충분히 이루어지지 않아 제조사 측에서는 운전자 부주의라는 답변으로 책임을 회피하고 있으며 그에 따라 운전자의 부담은 계속해서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 통합 모듈을 통해 운전석 내부의 영상과 자동차의 엑셀과 브레이크 등 제어부분의 상태를 데이터화 시켜 급발진 사고를 대비하기 위한 시스템을 설계 하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.140-152
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• 2021

During the shift from gasoline vehicles to electric ones, auto parts manufacturing companies have realized the importance of improvement in the manufacturing process that does not require any layout changes nor extra investments, while maintaining their current production rate. Due to these reasons, for the auto part manufacturing company, I-company, this study has developed the simulation model of the PUSH system to conduct a process analysis in terms of production rate, WIP level, and logistics work's utilization rate. In addition, this study compares the PUSH system with other three manufacturing systems -KANBAN, DBR, and CONWIP- to compare the performance of these production systems, while satisfying the company's target production rate. With respect to lead-time, the simulation results show that the improvement of 77.90% for the KANBAN system, 40.39% for the CONWIP system, and 69.81% for the DBR system compared to the PUSH system. In addition, with respect to WIP level, the experimental results demonstrate that the improvement of 77.91% for the KANBAN system, 40.41% for the CONWIP system, and 69.82% for the DBR system compared to the PUSH system. Since the KANBAN system has the largest impacts on the reduction of the lead-time and WIP level compared to other production systems, this study recommends the KANBAN system as the proper manufacturing system of the target company. This study also shows that the proper size of moving units is four and the priority allocation of bottleneck process methods improves the target company's WIP and lead-time. Based on the results of this study, the adoption of the KANBAN system will significantly improve the production process of the target company in terms of lead-time and WIP level.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.738-747
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• 2021

오늘날 딥러닝 기술의 향상으로 영상 분류, 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 컴퓨터 비전 분야 또한 큰 발전을 이루고 있다. 지능적 감시, 로봇, 사물 인터넷, 자율주행 자동차 등 딥러닝 기술이 결합된 다양한 응용 기술들은 실제 산업에 적용되고 있으며, 이에 따라 사람의 소비를 위한 영상 데이터 뿐만 아니라 머신 비전을 위한 영상 데이터의 효율적인 압축 방식에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 머신 비전을 위한 열 적외선 영상의 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 효율적인 영상 압축과 신경망의 좋은 성능을 유지하기 위해 본 논문에서는 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 입력 영상을 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 부호화를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 VVC로 영상 전체를 압축하는 방식보다 BD-rate 값이 최대 -19.83%로 압축 효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.93-101
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• 2023

이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.

• 소성∙가공
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• 제31권1호
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• pp.17-22
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• 2022

Hot stamping is widely used to manufacture structural parts to satisfy requirements of eco-friendly vehicles. Recently, hot forming technology using uncoated steel sheet is being studied to reduce cost and solve patent problems. In particular, research is focused on process technology capable of suppressing the generation of an oxide layer. To evaluate the oxide layer in the hot stamping process, Gleeble testing machine can be used to evaluate the oxide layer by controlling the temperature history and the atmosphere condition. At this time, since cooling by gas injection is impossible to protect the oxide layer on the surface of a specimen, research on a method for securing a quenching speed through natural cooling is required. This paper proposes a specimen shape design method to secure a target quenching speed through natural cooling when evaluating the oxide layer of an un-coated boron steel sheet by Gleeble test. For the evaluation of the oxide layer of the un-coated steel sheet through the Gleeble test, dog-bone and rectangular type specimens were used. In consideration of the hot stamping process, the temperature control conditions for the Gleeble test were set and the quenching speed according to the specimen shape design was measured. Finally, the quenching speed sensitivity according to shape parameter was analyzed through regression analysis. A quenching speed prediction equation was then constructed according to the shape of the specimen. The constructed quenching speed prediction equation can be used as a specimen design guideline to secure a target quenching speed when evaluating the oxide layer of an un-coated boron steel sheet by the Gleeble test.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.1-12
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• 2021

Recently, the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) is increasing in the field of land information acquisition and terrain exploration through high-altitude aerial photography. High-altitude aerial photography is suitable for large-scale geographic information collection, but has the disadvantage that it is difficult to accurately collect small-scale geographic information. Therefore, this study used low-altitude UAV to monitor changes in small rural spaces around rural resources, and the results are as follows. First, the low-altitude aerial imagery had a very high spatial resolution, so it was effective in reading and analyzing topographic features. Second, an area with a large number of aerial images and a complex topography had a large amount of point clouds to be extracted, and the number of point clouds affects the three-dimensional quality of rural space. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. In this study, the possibility of rural space analysis of low-altitude UAV was verified through aerial photography and analysis, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If data acquired by low-altitude UAV are used in various forms such as GIS analysis and topographic map production it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.125-134
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• 2022

본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.

• 한국추진공학회지
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• 제25권6호
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• pp.74-86
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• 2021

복합재 격자구조체는 요구 하중을 최소한의 무게 및 두께로 지지하는 구조체로, 고강도 탄소섬유에 에폭시 수지를 함침시켜 필라멘트 와인딩 공법으로 제작된다. 구조적으로 반드시 필요한 부분만을 적층 및 제작하므로 항공기 동체, 위성발사체 및 유도무기 등에 적용하여 경량화를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 대형 원통형 및 콘형 복합재 격자구조체의 설계, 해석, 제작 및 평가까지 전 순기에 해당하는 복합재 격자구조체 개발 및 평가를 수행하였다. 실제 발사체 및 유도무기에 적용이 가능하도록 직경 2,600 mm, 길이 2,000 mm의 원통형 격자구조체와 상단 직경 1,300 mm, 하단 직경 2,500 mm, 길이 900 mm의 콘형 격자구조체를 개발하였으며, 하중시험을 통해 대형 복합재 격자구조체의 성능을 평가하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.351-363
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• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.