자동배치/배선 시스템의 배선영역 모델링 방법은 그리드와 논 그리드 방식을 사용하고 있다. 그리드 방식은 PCB상에 전기적, 물리적 요소들이 적다할지라도 보드와 그리드의 크기에 제약을 받기 때문에 메모리가 많아지게 되어 자동배치/배선 속도를 감소시키는 단점을 가지고 있다. 논 그리드 방식인 형상기반 방식은 영역처리 방식을 사용하므로 형상들을 메모리에 각각의 객체로서 존재시키며, 이들 객체는 고유의 데이터 크기를 갖기 때문에 메모리가 상당히 적게 소요된다. 그러므로 본 논문에서는 단일 원점에서 여러 목적지에 가장 빠르게 도달 할 수 있는 최단 경로 문제를 해결하는 경매 알고리즘을 적용하여 형상기반 방식에 의하여 메모리 낭비 없이 빠른 속도로 자동배치/배선할 수 있는 PCB 자동배치/배선 시스템을 개발하였다. 또한 본 시스템은 이와 같은 방식을 이용하여 PC에서 사용할 수 있도록 IBM Pentium 컴퓨터의 Windows 환경에서 Visual C++언어로 개발하였다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.
구조물의 열화 또는 손상상태 점검 시 정기적인 외관조사는 매우 중요한 역할을 담당한다. 이때 실시되는 외관조사는 주로 조사자의 스케치나 일반 카메라를 이용한 사진촬영에 의해 이루어지고 있다. 이럴 경우, 조사에 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적이고 효과적인 조사를 위하여, 터널 외관상의 결함을 자동인식 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이 과정에서 결함 손상인식을 위한 화상처리기술과 데이터 관리 및 분석 시스템이 중점적으로 개발 응용되었다. 이를 통해 콘크리트의 균열, 누수, 백화, 박리, 박락, 손상 등의 결함을 인식하여 데이터를 획득하고, 지속적이고 체계적인 데이터 관리시스템을 구축하여, 터널의 안전성 확보, 기능성 유지, 수명연장 등의 효과를 얻고자 한다.
In this paper, we propose a remote speech input device, a new method of user-friendly speech input in spontaneous speech recognition system. We focus the user friendliness on hands-free and microphone independence in speech recognition applications. Our method adopts two algorithms, the automatic speech detection and the microphone array delay-and-sum beamforming (DSBF)-based speech enhancement. The automatic speech detection algorithm is composed of two stages; the detection of speech and nonspeech using the pitch information for the detected speech portion candidate. The DSBF algorithm adopts the time domain cross-correlation method as its time delay estimation. In the performance evaluation, the speech detection algorithm shows within-200 ms start point accuracy of 93%, 99% under 15dB, 20dB, and 25dB signal-to-noise ratio (SNR) environments, respectively and those for the end point are 72%, 89%, and 93% for the corresponding environments, respectively. The classification of speech and nonspeech for the start point detected region of input signal is performed by the pitch information-base method. The percentages of correct classification for speech and nonspeech input are 99% and 90%, respectively. The eight microphone array-based speech enhancement using the DSBF algorithm shows the maximum SNR gaing of 6dB over a single microphone and the error reductin of more than 15% in the spontaneous speech recognition domain.
The purpose of this study is an attempt to improve the functionality of a conventional Fused Deposition Modeling (FDM) process using the Automatic Tool Changer (ATC) to perform multimaterial production and post-processing. Hybrid-FDM means a fusion of an Additive Manufacturing process and grinding process using the ATC system. In order to enhance the potentiality of production capacity for multi-material fabrication and surface roughness improvement, two extrusion tools and one grinding tool system are suggested. A pneumatic chuck is attached on a moving platform in the XY axes plane and an extrusion head and grinding head are placed in a docking station, allowing for a quick changeover with each other. Therefore, the manufacturing lead time can be reduced efficiently for the fabrication of a product.
현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.
본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 변환 알고리즘은 웹캠으로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 라벨링 처리하여 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과, A5 용지에 인쇄된 숫자와 알파벳에 대하여 각각 95%, 91% 변환 성공률을 보여 주었고, 아두이노를 이용하여 서보모터로 구현한 시제품 시험을 통해 89% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.
We have developed a automatic surface inspection system for cold Rolled strips in steel making process for several years. We have experienced the various kinds of surface inspection systems, including linear CCD camera type and the laser type inspection system which was installed in cold rolled strips production lines. But, we did not satisfied with these inspection systems owing to insufficient detection and classification rate, real time processing performance and limited line speed of real production lines. In order to increase detection and computing power, we have used the Dark Field illumination with Infra_Red LED, Bright Field illumination with Xenon Lamp, Parallel Computing Processor with Area typed CCD camera and full software based image processing technique for the ease up_grading and maintenance. In this paper, we introduced the automatic inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms. As a result of experiment, under the situation of the high speed processed line(max 1000 meter per minute) defect detection is above 90% for all occurred defects in real line, defect name classification rate is about 80% for most frequently occurred 8 defect, and defect grade classification rate is 84% for name classified defect.
A Robotic milking cluster system with the manipulator for an automatic milking system was designed and built for farmer to work easily and comfortably during milking processing. The cluster system was composed of screws, cams and links for power transmission, DC motors, the Quick Basic one-chip microprocessor, the vision system for image processing, and tea-cups. Software, written in Visual C+ and Quick Basic, combined the function of image capture, image processing, milking cluster control, and control into one control. The unit was made to transfer from four fixed points to four teats with four teat-cups. Performance tests of the cluster unit, the fully integrated system, were conducted to attach and detach the teat-cup on the teat of a artificial cow. The transfer programming provided for a teat-cup milking loop during the system starts and comes back the original fixed point at the manipulator of it for milking. It transferred the teat-cup with a success rate of more than 70%. The average time it took ot perform the milking loop was about 20 seconds.
Existing internet auction systems have adopted the form which gives a win to the auction bidder who proposes the top bid price for the goods posted on the auction board. But they haven't been satisfying the automatical one-step processing for user's convenience because they must require continuous care of user for bidding and checking as well as neglecting the convenience of user interface while participating in the electronic bidding system. The AuctionBot system of Michigan Univ. is known as the representative internet auction system. It has merit allowing the various kids of bidding. But it does not support automatic a process which can replaces what user has to do using an agent. To improve this kind of user interface, we propose an automatic bidding price strategy algorithm which composes the auction system using agent and design for auto-bidding system using agent so that I can replace user's bidding activity. This mechanism gives an auction system the efficient bidding price strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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