• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.769-781
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• 2017

Deep learning networks like Convolutional Neural Networks (CNNs) show successful performances in many computer vision applications such as image classification, object detection, and so on. For implementation of deep learning networks in embedded system with limited processing power and memory, deep learning network may need to be simplified. However, simplified deep learning network cannot learn every possible scene. One realistic strategy for embedded deep learning network is to construct a simplified deep learning network model optimized for the scene images of the installation place. Then, automatic training will be necessitated for commercialization. In this paper, as an intermediate step toward automatic training under fisheye camera environments, we study more precise human localization in fisheye images, and propose an accurate human localization method, Automatic Ground-Truth Labelling Method (AGTLM). AGTLM first localizes candidate human object bounding boxes by utilizing GoogLeNet-LSTM approach, and after reassurance process by GoogLeNet-based CNN network, finally refines them more correctly and precisely(tightly) by applying saliency object detection technique. The performance improvement of the proposed human localization method, AGTLM with respect to accuracy and tightness is shown through several experiments.

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제1권1호
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• pp.17-22
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• 2001

Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제31권2호
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• pp.121-127
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• 2006

An Altari radish pre-processing system, which feasible to process automatically such operations as leaf and root tail cutting and root peeling, for kimchi production was accomplished based on the foregone serial studies. In this study, the performances of the developed prototype machine, considered as a commercializing level, were analyzed and evaluated. The prototype machine attached Tiny PLC automatic control system was performed the sequent function as the rate of successful peeling was more than 98% for the Altari radish less than 70 mm diameter of a radish. The operating efficiency of this was 9 see/each, 128 kg/h, and it means as much as $5{\sim}6$ times that of a woman labor's. The sanitation and taste of the mechanized-processed Altari radish kimchi was almost same as that of the handmade. And they were suitable for manufactory of kimchi as the both short term ripening and storing kimchi. Developed machinery with one peeling device and two peeling devices that compared with hand processing, it was analyzed that the break-even yearly working days were 28 days and 19 days, and the break-even yearly processing amount were 28,700 kg, 32,400 kg, respectively.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.689-698
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• 2015

현재 농산물 물류를 담당하는 거점산지유통센터에서의 박스구분적재 작업은 대부분 수작업으로 이루어지고 있다. 농산물의 적재과정은 많은 노동력을 필요로 하며 이러한 작업은 농촌에 거주하고 있는 사람들을 시간제 고용으로 해결하였으나, 최근 농촌 고령화가 심각하게 진행되면서 노동력 확보에 어려움이 따르며 시설 자동화나 로봇이용 등 대책이 강구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사과박스 구분적재 자동화를 위한 로봇 시스템을 제안한다. 제안방법은 거점산지유통센터에 컨베이어, 로봇, 바코드리더기 등의 장비와 소팅플랜, 작업통제, 제어정보생성, 모니터링의 소프트웨어 모듈을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템을 운영 시험 및 평가를 통하여 자동화된 로봇 시스템이 기존의 수작업을 대체하여 작업효율성 향상과 안전성 문제 해결을 확인한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.79-84
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• 2021

AGV에서 가장 중요한 부품은 가이드 센서이며, 이 센서의 대표적인 기능은 정밀한 주행경로 추출이다. 가이드 센서의 정밀도에 낮거나 잘못된 주행 경로를 추출한다면 AGV가 충돌하거나 AGV 제어에서 좌·우 흔들림이 발생되어 적재물이 낙하, 주행경로 이탈 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 다중 마스킹과 무게중심법을 이용한 가이드센서 신호처리 기법을 제안하고 구현하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 직진경로 및 좌/우 분기 경로 추출의 평균오차가 2.32[mm]를 보였으며, 특히 기존의 무게중심법 보다 27[%]이상의 성능개선을 보였다. 이와 같이 제안된 가이드 센서 신호 처리 기법을 적용한다면 AGV 자세 제어와 주행 안정성이 향상될 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.767-776
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• 2009

본 논문에서는 자연어 처리의 어려움을 해결하기 위해 키워드와 불리언 연산을 이용한 프로그래밍 언어 자동 채점 시스템을 설계하고 구현하여 실험한다. 프로그래밍 언어는 정확한 문법 체제와 키워드가 존재한다. 이러한 특징을 이용하여 본 논문은 키워드와 불리언 연산을 이용한 프로그래밍 언어 자동 채점 시스템을 설계하고 구현하여 실험한다 프로그래밍 언어를 정답 유형별로 7가지로 나누고 키워드 입력 시 접속사를 특수문자를 이용해 입력하게 하여 논리식을 바로 만들어 내어 쉽게 연산이 가능하게 한다. 제안된 자동 채점시스템의 주관식 채점이 객관적으로 잘 처리됨을 보이기 위해 컴퓨터공학 전공 학생 10명을 대상으로 같은 시험을 시험지와 웹에 동일하게 응시하게 한 후, 3명의 담당 교수에게 채점을 의뢰하고 개발한 시스템으로 채점하여 결과를 비교 분석한다. 주관식 채점에서 활용되는 방대한 자연어 처리를 배제할 수 있도록 키워드와 불리언 연산을 이용한 방식을 제안하므로 구현의 효율성을 높이고 채점을 웹으로 이관함으로써 채점자의 주관적 개입을 배제하고 결과를 빠르게 피드백 해주어 객관성과 신속성을 높이는데 목적이 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권4호
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• pp.221-228
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• 2009

Due to low cost, low-power, and scalability, ZigBee is considered an efficient wireless AMR infrastructure. However, these characteristics of ZigBee can make the devices more vulnerable to unexpected error environments. In this paper, a fault-tolerant wireless AMR network (FWAMR) is proposed, which is designed to improve the robustness of the conventional ZigBee-based AMR systems by coping well with dynamic error environments. The experimental results demonstrate that the FWAMR is considerably fault-tolerant compared with the conventional ZigBee-based AMR network.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.405-406
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• 2017

Everycoding은 인텔리전트 코딩 교육 시스템으로, 코딩 교육을 위한 다양한 콘텐츠 및 코딩 보조 도구를 제공한다. 특히, 코드 자동 평가 기능을 교육적 목적으로 활용함으로써, 비전공자들이 쉽게 코딩을 익힐 수 있게 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 Everycoding에서 제공하는 코드 자동 평가 기능에 대하여 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.574-576
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• 2007

판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.1005-1010
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• 1989

A refined version of automatic micro-organism recognition and identification method, 'O.I.S.M.2' is proposed in this paper, using image processing based on an expert system. This proposed method is based on the segmentation of the organism image, characterizing segment features, which are independent of individual size and length. Complicated shapes of organisms are divided into basic shape segments defined in this paper such as lines, circles, ovals etc. Organisms can then be expressed simply in a set of segments, regardless their individual differences.