• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.29-35
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• 2014

The formula contains up between the text and the structural information, as well as their mathematical symbols. Research on-line or off-line recognition formula is underway actively used in various fields, and various forms of the equation are implemented recognition system. Although many documents are included in the various formulas, it is not easy to enter a formula into the computer. Recognition of the expression is divided into two processes of symbol recognition and structural analysis. After analyzing the location information of each character is specified to recognize the effective area after each symbol, and to the structure analysis based on the proximity between the characters is recognized as an independent single formula. Furthermore, analyzing the relationship between the front and back each time a combination of the position relationship between each symbol, and then to add the symbol which was able to easily update the structure of the entire formula. In this paper, by using a scanner to scan the book formula was used to interpret the meaning of the recognized symbol has a relative size and location information of the expression symbol. An algorithm to remove the formulas for calculation of the number of formula is present at the same time is proposed. Using the proposed algorithms to scan the books in the formula in order to evaluate the performance verification as 100% separation and showed the recognition rate equation.

• 국제초고층학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.351-360
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• 2020

Monitoring civil structures periodically is necessary for ensuring the fitness of the structures. Cracks on inner and outer surfaces of the building plays a vital role in indicating the health of the building. Conventionally, human visual inspection techniques were carried up to human reachable altitudes. Monitoring of high rise infrastructures cannot be done using this primitive method. Also, there is a necessity for more accurate prediction of cracks on building surfaces for ensuring the health and safety of the building. The proposed research focused on developing an efficient crack classification model using Transfer Learning enabled EfficientNet (TL-EN) architecture. Though many other pre-trained models were available for crack classification, they rely on more number of training parameters for better accuracy. The TL-EN model attained an accuracy of 0.99 with less number of parameters on large dataset. A bench marked METU dataset with 40000 images were used to test and validate the proposed model. The surfaces of high rise buildings were investigated using vision enabled Unmanned Arial Vehicles (UAV). These UAV is fabricated with TL-EN model schema for capturing and analyzing the real time streaming video of building surfaces.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.959-979
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• 2024

Rice pest identification is essential in modern agriculture for the health of rice crops. As global rice consumption rises, yields and quality must be maintained. Various methodologies were employed to identify pests, encompassing sensor-based technologies, deep learning, and remote sensing models. Visual inspection by professionals and farmers remains essential, but integrating technology such as satellites, IoT-based sensors, and drones enhances efficiency and accuracy. A computer vision system processes images to detect pests automatically. It gives real-time data for proactive and targeted pest management. With this motive in mind, this research provides a novel farmland fertility algorithm with a deep learning-based automated rice pest detection and classification (FFADL-ARPDC) technique. The FFADL-ARPDC approach classifies rice pests from rice plant images. Before processing, FFADL-ARPDC removes noise and enhances contrast using bilateral filtering (BF). Additionally, rice crop images are processed using the NASNetLarge deep learning architecture to extract image features. The FFA is used for hyperparameter tweaking to optimise the model performance of the NASNetLarge, which aids in enhancing classification performance. Using an Elman recurrent neural network (ERNN), the model accurately categorises 14 types of pests. The FFADL-ARPDC approach is thoroughly evaluated using a benchmark dataset available in the public repository. With an accuracy of 97.58, the FFADL-ARPDC model exceeds existing pest detection methods.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제2권2호
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• pp.132-140
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• 2002

This paper presents an ARM-based SOC bus transaction verification IP and the usage experiences in SOC designs. The verification IP is an AMBA AHB protocol checker, which captures legal AHB transactions in FSM-style signal sequence checking routines. This checker can be considered as a reusable verification IP since it does not change unless the bus protocol changes. Our AHB protocol checker is designed to be scalable to any number of AHB masters and reusable for various AMBA-based SOC designs. The keys to the scalability and the reusability are Object-Oriented Programming (OOP), virtual port, and bind operation. This paper describes how OOP, virtual port, and bind features are used to implement AHB protocol checker. Using the AHB protocol checker, an AHB simulation monitor is constructed. The monitor checks the legal bus arbitration and detects the first cycle of an AHB transaction. Then it calls AHB protocol checker to check the expected AHB signal sequences. We integrate the AHB bus monitor into Verilog simulation environment to replace time-consuming visual waveform inspection, and it allows us to find design bugs quickly. This paper also discusses AMBA AHB bus transaction coverage metrics and AHB transaction coverage analysis. Test programs for five AHB masters of an SOC, four channel DMAs and a host interface unit are executed and transaction coverage for DMA verification is collected during simulation. These coverage results can be used to determine the weak point of test programs in terms of the number of bus transactions occurred and guide to improve the quality of the test programs. Also, the coverage results can be used to obtain bus utilization statistics since the bus cycles occupied by each AHB master can be obtained.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.605-610
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• 2008

용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.961-968
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• 2015

최근 토목공사의 설계, 시공, 유지관리를 포함한 모든 단계에 BIM을 적용하기 위한 시도가 늘어나고 있다. 또한, 설계기술의 발전과 함께 건설구조물이 대형화, 복잡화 됨으로 인해 유지관리 업무수행을 위한 정보 또한 증가하면서, BIM기반의 유지관리를 위한 정보 활용의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 설계단계에 생성된 BIM정보를 유지관리단계에서 적극 활용하기 위해 증강현실기반 건설 구조물 유지관리 방법론을 제시하고, 이를 통해 비마커기반 증강현실을 이용한 건설 구조물 유지관리 시스템을 구축하고자 한다. 연구에서는 설계단계에서 생성된 3D모델과 시공단계에서 생성된 정보를 유지관리단계에 제공할 수 있게 SURF 알고리즘 기반의 비마커 증강현실 기술을 이용하여 제공함으로써 정보의 활용성 및 운영성을 높여 유지관리의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 교량구조물의 3D모델을 증강시켜 구조물의 시각적인 점검이 가능하도록 하였으며, 사례적용을 통해 시스템의 효율성을 확인하였다.

• 디자인학연구
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• 제16권4호
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• pp.471-480
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• 2003

계획이 잘 된 이상적인 동물원이란 일차적으로 전시동물에 대한 생태학적 고려가 잘 된 것을 말하며 그 다음으로 관람자의 편의성과 즐거움을 위해 레저$.$휴식을 제공하는 동물원이라 할 수 있다. 하지만 이러한 양면의 목적을 제대로 현실화시킨 동물원을 찾아보기란 쉽지 않다. 동물원을 계획하고 설치할 때 모든 요소들을 거시적으로 통합하는 계획 능력의 부족으로 일어나는 디자인의 문제점 또한 거론하지 않을 수 없다. 이 는 깊이 있는 전문적 지식과 정보가 부재하여 각 부분들이 가지는 전체적 통일이나 다양한 내용이 상호 커뮤니케이션화 되어 있지 않고 있기 때문으로 풀이할 수 있다. 그러므로 놀이와 학습과 관람 및 레저의 목적을 겸한 동물원에 대한 통합디자인은 아무리 강조하여도 지나치지 않다. 동물원에는 아이덴티티 프로그램(identity program), 퍼니처시스템(furniture system), 동물의 쇼룸, 우리와 부대시설 등의 요소들이 상호 조화하는 종합된 디자인 사고가 요구된다. 본 연구는 이와 같은 개념에서 접근한 대구광역시 달성공원에 대한 통합디자인 연구라고 할 수 있다. 동물원을 겸하고 있는 달성공원의 이용형태를 시각환경과 생태환경이 서로 조화할 수 있도록 새롭게 분석 종합하여 바람직한 통합디자인이 될 수 있도록 연구해보았다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.22-30
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• 2011

건설현장에서 구조물 시공시 흙막이는 터파기 기초보호와 작업공간을 제공하는 역할을 한다. 흙막이 공사는 지반 굴착, 지하수 처리, 파일링, 버팀보 설치 등 복잡한 토공사 공정을 가진다. 토공사의 성격상 지반 여건 등 주위 환경의 변화에 따라서 다양한 응력변화가 발생되고, 이러한 변화가 주어진 설계한도를 벗어나면 인명사고를 동반한 붕괴사고로 이어질 수 있다. 이와 같은 이유로 구조물 기초공사에서 붕괴사고는 건설공사시 가장 주의해야 할 분야 중 하나이다. 본 논문은 흙막이 시공시 안전을 향상시키기 위한 USN (Ubiquitous Sensor Network) 기반의 데이터 획득 시스템을 제시한다. USN 기반의 데이터 획득 시스템은 초음파 센서를 활용하여 흙막이에 대한 변위를 분석하고, USN 기술이 제공하는 실시간 데이터 송수신 기능을 활용하여 원격으로 흙막이 벽체의 안정 상태를 지속적으로 관찰하고, 필요시 적절하게 대응하도록 지원한다. 연구효과를 검증하기 위하여 센서와 USN 기술을 접합하여 흙막이 벽체의 변위실험을 진행했으며, 검증결과 USN 기반 데이터 획득 시스템은 변위 데이터를 측정하여 흙막이 시공시 안전성을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권10호
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• pp.1017-1026
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• 2009

우주비행체의 주 전력원인 태양전지 시스템은 태양광을 직접 바라본 상태에서 운용되어, 우주의 가혹한 열적/기계적 환경에 직접 노출되므로, 제작/시험 중 발생될 수 있는 미세한 균열, 정전기 및 열 충격 등이 궤도 운용 중 태양전지 시스템의 기능상실로 이어질 가능성을 갖는다. 또한 태양전지 시스템의 전력생성 기본 유닛인 태양전지에 발생된 미세한 균열 또는 열 충격에 따른 태양전지의 내부 파손의 발견을 위해서는 고가의 장비와 복잡한 시험 절차, 그리고 많은 시간을 필요로 하게 된다. 따라서 태양전지 시스템 기능의 건전성을 쉽고, 빠르게 확인하기 위해, 정성적인 태양전지 기능 건전성 평가 방법이 요구된다. 본 논문에서는 요즘 우주비행체에서 가장 많이 사용되는 갈륨-비소 계열의 다접합 태양전지가 갖는 전계발광현상을 이용해 복잡한 반도체 구조를 가지는 태양전지의 기능 건전성을 보다 간단하고 저비용으로 그리고 빠르게 평가하는 방법에 대한 이론적, 기술적 근거를 설명하였다. 또한 이를 실제의 우주용 태양전지 시스템에 적용하기 위한 기술적 사항들과 적용 제한 조건들에 대하여 기술하였다.