• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.146-155
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• 2000

이 논문은 통상우편물의 자동구분 처리를 위한 한글 4 State 바코드문자의 규격을 설계한 것이다. 이 한글 4 State 바코드문자의 생성은 우편물 자동구분, 운송을 위한 우편물량 정보의 획득, 우편고객에게 우편요금별납의 자동정산, 종적추적과 같은 부가서비스 제공과 데이터 수록 및 획득을 위하여 필요하다. 한글 4 State 바코드에 수록되는 정보의 내용은 우편번호, 순로코드, 고객정보(고객 식별번호, 이름 등) 그리고 오류교정을 위한 체크문자로 구성되었으며, 하나의 바코드라벨로 인쇄되도록 시험용 인쇄모듈과 판독모듈을 개발하여 시험하였다. 한글 4 State 바코드에 순로코드를 적용할 경우에 우편물 자동구분 범위가 확장되고, 고객바코드 인쇄제도에 의한 부가서비스를 우편고객에게 제공할 수 있다. 또한, 물량 및 과금 데이터의 획득이 가능하게 되어 우편물 처리의 생산성 향상계획을 위한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.235-242
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• 2004

수많은 부품들로 구성되는 정보통신 기기들은 제조 시, 부품의 이상 유무를 정확히 판단하고 불량부품을 배제하는 것이 품질 개선을 위해 매우 중요하다. 최근 그 수요가 급격히 증가하고 있는 LCD의 경우, 제조 공정에서 LCD 패널을 보호하기 위해 외부 프레임을 합착하는 너트의 이상 유무를 판단하기 위해 인력에 의한 목시(目視)검사를 수행하고 있다. 생산이 급격히 확대되고 있는 이와 같은 장비의 부품 검사를 위한 자동화 시스템에 대한 필요성이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 LCD 프레임 제작 시에 삽입되는 너트의 불량 유무를 이미지 프로세싱을 이용하여 자동으로 검사하는 장비의 개발에 대하여 기술하였다. 개발된 시스템은 투입되는 너트의 나사선 개수, 피치 간 간격, 피치의 폭, 너트의 내경 측정을 자동으로 수행한다. 시스템의 고정밀도를 위해 고배율 렌즈와 교정 툴을 사용하고, 측정 결과 값을 일정하게 유지하기 위해 자동 광량 조절 조명을 제작하고, 자동 검사를 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발 시스템을 실제 현장라인에 적용하여 에러율 측정을 통해 인력에 의한 검사보다 우수한 성능을 확인하였다.

• 대한세포병리학회지
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• 제5권1호
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• pp.15-22
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• 1994

Cancer of the cervix is the most common malignancy in women in developing countries and the second most common cancer in women throughout the world with approximately 500,000 new cases each year. Prevention of this large number of premature deaths among women is, therefore, a goal worthy of urgent and serious consideration. Due to its high diagnostic disagreement among pathologists and large quantity of specimens, it is necessary to develop an automatic screening system measuring morphologic and densitometric features of the samples. Many research works have been published but most of them used Feulgen stained specimens which are not a usual staining method used in clinics. In this thesis, an automatic cancerous nucleus detection method essential to a screening system with papanicolaou stained specimens called Pap-smear is proposed which employs image processing techniques. It uses edge information to segment objects and morphologic as well as densitometric information to distinguish cancerous nuclei from dirts or normal nuclei. It has produced useful results in our study.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제19권2호
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• pp.124-137
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• 1994

Visual features of a mushroom(Lentinus Edodes, L.) are critical in grading and sorting as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. To realize the automatic handling and grading of mushrooms in real time, the computer vision system should be utilized and the efficient and robust processing of the camera captured visual information be provided. Since visual features of a mushroom are distributed over the front and back sides, recognizing sides and states of the stalk including the stalk orientation from the captured image is a prime process in the automatic task processing. In this paper, the efficient and robust recognition process identifying the front and back side and the state of the stalk was developed and its performance was compared with other recognition trials. First, recognition was tried based on the rule set up with some experimental heuristics using the quantitative features such as geometry and texture extracted from the segmented mushroom image. And the neural net based learning recognition was done without extracting quantitative features. For network inputs the segmented binary image obtained from the combined type automatic thresholding was tested first. And then the gray valued raw camera image was directly utilized. The state of the stalk seriously affects the measured size of the mushroom cap. When its effect is serious, the stalk should be excluded in mushroom cap sizing. In this paper, the stalk removal process followed by the boundary regeneration of the cap image was also presented. The neural net based gray valued raw image processing showed the successful results for our recognition task. The developed technology through this research may open the new way of the quality inspection and sorting especially for the agricultural products whose visual features are fuzzy and not uniquely defined.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.169-175
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• 2011

본 논문에서는 Gray Scale과 이미지 분할 방법을 이용하여 OMR 답안지에 대한 자동 채점처리 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 취득된 이미지를 이용하여 Gray Scale과 이미지 분할 방법으로 객관식 선다형 답란의 OMR 데이터를 추출하였다. 또한 뒷면의 단답식 서답형 답란의 On-Line 채점을 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하여 실제로 구현하였다. 그 결과 단답식 서답형을 채점하는 채점교사들은 자유롭게 주어진 기간내에 시간과 장소에 구애를 받지 않고 채점을 완료 할 수 있었고, 객관식 선다형의 채점은 추가로 OMR 판독기에 의한 처리를 하지 않아 시간적으로 많은 이점이 있었다. 향후 단답식 서답형의 경우에도 이미지처리를 활용하여 자동 채점을 하게 된다면 각 급 학교 및 국가에서 시행하는 대량의 답안지의 채점업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 본다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제30권3호
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• pp.172-178
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• 2005

Grading and sorting an indeterminate form of agricultural products such as sweet potatoes and potatoes are a labor intensive job because its shape and size are various and complicate. It costs a great deal to sort sweet potato in an indeterminate forms. There is a great need for an automatic grader fur the potatoes. Machine vision is the promising solution for this purpose. The optical indices for qualifying weight and appearance quality such as shape, color, defects, etc. were obtained and an on-line sorting system was developed. The results are summarized as follows. Sorting system combined with an on-line inspection device was composed of 5 sections, human inspection, feeding, illumination chamber, image processing & control, and grading & discharging. The algorithms to compute geometrical parameters related to the external guality were developed and implemented for sorting the deformed sweet potatoes. Grading accuracy by image processing was $96.4\%$ and the processing capacity was 10,800 pieces per hour.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.315-320
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• 2014

작곡은 작곡가의 경험을 바탕으로 표현하고자 하는 감정을 멜로디로 나타내는 창작활동이다. 따라서 작곡가의 작곡 과정을 그대로 본따서 자동작곡프로그램을 만드는 것은 매우 어렵다. 우리는 '창작은 모방을 통하여 가능하다'는 전제하에 본 논문에서 인공신경망의 학습기능을 이용하여 자동작곡시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 기존 곡을 인공신경망이 학습할 수 있는 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 곡의 특성상 반복되는 시계열 데이터를 제대로 학습하기 위하여 곡의 마디를 함께 학습하는 방법을 고안하였다. 학습된 인공신경망에 새로운 곡의 도입부 시계열 데이터를 만들어 넣어주면 인공신경망이 나머지 시계열 데이터를 만들어준다. 이를 음표와 박자로 변환하면 새로운 곡이 완성된다. 다만, 인공신경망의 출력은 음악이론과 다른 박자와 다른 화성의 음표를 출력할 수 있기 때문에 이를 후처리로 보정해 주어야 한다. 본 논문에서는 박자 후처리 프로그램만 구현하여 적용하였으며, 화성 후처리는 사람이 직접 하였다. 화성 후처리는 복잡하여 추후연구에서 구현할 예정이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1411-1412
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• 2013

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.937-938
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• 2009

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.543-545
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• 2008

시스템은 자발성, 자율성, 사회성, 반응성을 갖는 독립된 프로그램인 에이전트를 조합하여 구성되는 시스템으로, 일반 사용자에게 편리하고 자연스러운 메타포를 제공한다. 그러나, 개발자 측면에서는 에이전트 시스템에서 요구하는 각종 기능 및 제약규칙...