• 대한기계학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.625-634
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• 1986

본 연구에서는 알루미늄 합금인 알루미늄 2014와 6061의 이재를 V형 맞대기 이음을 한 후 정적인장하중을 가하여 모아레법에 광탄성 피복법을 조합한 방법에 의 해 변형율을 실시간(real time)에서 측정하고 유한요소법으로 해석한 결과와 비교검 토하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11A호
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• pp.1098-1103
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• 2005

에지나 윤곽 정보는 인간의 시각 시스템에 의하여 가장 잘 인식되며 객체의 인식과 지각에 사용되는 중요한 정보이다. 그러므로 비디오내의 객체간의 상호작용, 객체기반 코딩과 표현과 같은 응용을 위하여, 비디오객체의 추출과정에 에지정보를 적용하면 인간의 시각 시스템과 근접한 객체 경계를 얻을 수 있다. 대부분의 객체추출 방식은 연산량이 많고 반복적인 연산을 수행하므로 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 비디오객체 분할 과정에 에지 정보를 적용하여 정확한 객체 경계를 추출하는 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 연산방식이 간단하므로 하드웨어로 쉽게 구현될 수 있으며, 제안된 VLSI 하드웨어 구조를 이용하면 객체기반 멀티미디어 응용을 위하여 실시간으로 비디오객체를 분할할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.25-35
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• 2016

Since a sophisticated location determination technology (LDT) is necessary for accurate positioning in urban area environments, numerous studies related to the LDT using the RFID (Radio Frequency IDentification) technology have been implemented for real-time positioning and data transferring. However, there are still lots of unsolved questions especially regarding what to use as base stations and what are corresponding results under the intrinsic complexity of alignment and configuration of components used for the RFID positioning. This study proposes the street light fixtures as base stations where the RFID receivers will be embedded for the mobile tracking scheme. As street light fixtures are usually installed at a certain distance interval, they can be used as base stations for the RFID receiver installation. Using the principle of the single row triangle network, the RFID receiver organization is determined based on the experiments such as recognition distance measurement and tag position accuracy estimation at inside and outside of the single row triangle network. The results verify that the mobile tracking scheme which uses RFID-embedded street light fixtures, suggested and configured in this study, is effective for the real-time outdoor positioning.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권12호
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• pp.4072-4079
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• 2021

This article presents a study on the state-of-the-art methods for automated radioactive material detection and identification, using gamma-ray spectra and modern machine learning methods. The recent developments inspired this in deep learning algorithms, and the proposed method provided better performance than the current state-of-the-art models. Machine learning models such as: fully connected, recurrent, convolutional, and gradient boosted decision trees, are applied under a wide variety of testing conditions, and their advantage and disadvantage are discussed. Furthermore, a hybrid model is developed by combining the fully-connected and convolutional neural network, which shows the best performance among the different machine learning models. These improvements are represented by the model's test performance metric (i.e., F1 score) of 93.33% with an improvement of 2%-12% than the state-of-the-art model at various conditions. The experimental results show that fusion of classical neural networks and modern deep learning architecture is a suitable choice for interpreting gamma spectra data where real-time and remote detection is necessary.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.25-29
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• 2021

초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권2호
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• pp.57-70
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• 2023

In order to establish an autonomous driving environment, it is necessary to study traffic safety and demand prediction by analyzing information generated from the transportation infrastructure beyond relying on sensors by the vehicle itself. In this paper, we propose a real-time traffic information generation method using sensor convergence technology of transportation infrastructure. The proposed method uses sensors such as cameras and radars installed in the transportation infrastructure to generate information such as crosswalk pedestrian presence or absence, crosswalk pause judgment, distance to stop line, queue, head distance, and car distance according to each characteristic. create information An experiment was conducted by comparing the proposed method with the drone measurement result by establishing a demonstration environment. As a result of the experiment, it was confirmed that it was possible to recognize pedestrians at crosswalks and the judgment of a pause in front of a crosswalk, and most data such as distance to the stop line and queues showed more than 95% accuracy, so it was judged to be usable.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.297-302
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• 2014

증강현실이란 실세계의 오브젝트에 가상의 오브젝트를 증강시키는 기술로 현실세계에 디지털 정보를 시각화 해주는 기능을 한다. 또한, 증강현실은 실세계와 가상세계를 실시간으로 결합함과 동시에 사용자와 컴퓨터간 상호작용하도록 함으로써 사용자에게 정보전달은 물론 지각능력에 도움을 주며 사용자의 몰입감을 높여주는 기술이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 VRML로 모델링된 3차원 객체를 프로그래밍을 통해 3차원 데이터가 증강되는 컨텐츠를 개발하였다. 또한, 가상물체들의 조합을 통해 3차원 아바타 및 다양한 가상의 의상들을 증강시키는 응용기술을 제안하였다. 게다가, 사용자가 직접 마커를 움직여 컴퓨터와 사용자간의 상호작용이 가능한 인터페이스를 제시하여 사용자의 몰입감을 증대 시킬 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.15-15
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• 2000

In the past couple of years, there has been increasing interest in the fusion of neural networks and fuzzy logic. Most of the existing fused models have been proposed to implement different types of fuzzy reasoning mechanisms and inevitably they suffer from the dimensionality problem when dealing with complex real-world problem. To overcome the problem, we propose the self-organizing networks with activation nodes based on fuzzy inference and polynomial function. The proposed model consists of two parts, one is fuzzy nodes which each node is operated as a small fuzzy system with fuzzy implication rules, and its fuzzy system operates with Gaussian or triangular MF in Premise part and constant or regression polynomials in consequence part. the other is polynomial nodes which several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and cubic form are used and are connected as various kinds of multi-variable inputs. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, time series data for gas furnace process has been applied.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.75-83
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• 2018

Predictive IoT Sensor Algorithm is a technique of data science that helps computers learn from existing data to predict future behaviors, outcomes, and trends. This algorithm is a cloud predictive analytics service that makes it possible to quickly create and deploy predictive models as analytics solutions. Sensors and computers collect and analyze data. Using the time series prediction algorithm helps to predict future temperature. The application of this IoT in industrial environments like power plants and factories will allow organizations to process much larger data sets much faster and precisely. This rich source of sensor data can be networked, gathered and analyzed by super smart software which will help to detect problems, work more productively. Using predictive IoT technology - sensors and real-time monitoring - can help organizations exactly where and when equipment needs to be adjusted, replaced or how to act in a given situation.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-5
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• 2015

본 논문에서는 Wi-Fi신호로 제어되는 융합형 라벨기 설계에 대하여 기술하였다. 현재 산업체에서 사용되는 라벨기는 산업현장에서 단독 장비로만 사용되고 인터넷이나 다른 네트웍 연결을 가지고 있지 않아서 라벨기가 수집한 자료를 전송하는 기능이 없어서 매우 불편하였다. 본 연구에서는 라벨기가 작업한 라벨의 종류와 사용량을 실시간 Wi-Fi를 사용하여 서버 컴퓨터로 전송할 수 있도록 정보통신(IT) 융합기술을 이용하여 설계하였다. 이러한 융합형 라벨기 시스템은 서버 컴퓨터에서 실시간으로 작업량과 작업상태를 파악할 수 있어서 기존 라벨기를 사용하는 경우보다 작업능력을 향상시키고 실시간으로 품질을 파악할 수 있게 되었다.