• 대한기계학회논문집A
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• 제20권10호
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• pp.3038-3047
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• 1996

In telerobot systems, visual servoing of a task object for a slave arm with an eye-in-hand has drawn an interesting attention. As such a task ingenerally conducted in an unstructured environment, it is very difficult to define the inverse feature Jacobian matrix. To overcome this difficulty, this paper proposes an auto-tuning fuzzy rule-based visual servo algorithm. In this algorithm, a visual servo controller composed of fuzzy rules, receives feature errors as inputs and generates the change of have position as outputs. The fuzzy rules are tuned by using steepest gradient method of the cost function, which is defined as a quadratic function of feature errors. Since the fuzzy rules are tuned automatically, this method can be applied to the visual servoing of a slave arm in real time. The effctiveness of the proposed algorithm is verified through a series of simulations and experiments. The results show that through the learning procedure, the slave arm and track object in real time with reasonable accuracy.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.95-105
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• 2019

최근 들어 도로 노면 파손의 위치 정보를 수집하기 위한 영상 처리 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 차량에 탑재가 가능한 스마트폰이나 블랙박스를 통해 영상을 얻고 이를 영상처리 알고리즘을 사용하여 인식하는 기술이 주로 사용된다. GPS 모듈과 연계하여 실제 파손 위치를 파악할 때 가장 중요한 기술은 영상 처리 알고리즘인데, 근래에는 대부분 인공지능을 통한 알고리즘이 연구 주제로 주목받고 있다. 이와 같은 맥락에서 본 연구에서도 영역 기반의 합성곱 방식 계열의 객체인식 (Object Detection) 방법을 사용한 인공지능 영상 처리 알고리즘에 대하여 논의하고자 한다. 도로 노면 파손 객체 인식 성능을 향상시키기 위하여 도로 노면 파손 영상 600여 장과 일반적인 도로 주행 영상 1500여 장으로 학습 데이터베이스를 구성하였다. 또한 배경 객체 인식 방법을 적용한 지도 학습을 수행하여 도로 노면 파손의 오탐을 감소시켰다. 그 결과 동일한 테스트용 데이터베이스를 통해 알고리즘의 인식 성능을 mAP 평균값 기준 9.44%만큼 향상시킨 새로운 방법을 소개하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1943-1950
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• 2016

Recently, gender classification has attracted a great deal of attention in the field of video surveillance system. It can be useful in many applications such as detecting crimes for women and business intelligence. In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and classify the gender of the detected objects. So far, many algorithms have been proposed to classify people according the their gender. This paper presents a gender classification using convolutional neural network. The detection phase is performed by AdaBoost algorithm based on Haar-like features and LBP features. Classifier and detector is trained with data-sets generated form CCTV images. The experimental results of the proposed method is male matching rate of 89.9% and the results shows 90.7% of female videos. As results of simulations, it is shown that the proposed gender classification is better than conventional classification algorithm.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권1호
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• pp.44-53
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• 2023

Adversarial attacks have received great attentions for their capacity to distract state-of-the-art neural networks by modifying objects in physical domain. Patch-based attack especially have got much attention for its optimization effectiveness and feasible adaptation to any objects to attack neural network-based object detectors. However, despite their strong attack performance, generated patches are strongly perceptible for humans, violating the fundamental assumption of adversarial examples. In this paper, we propose a camouflaged adversarial patch optimization method using military camouflage assessment metrics for naturalistic patch attacks. We also investigate camouflaged attack loss functions, applications of various camouflaged patches on army tank images, and validate the proposed approach with extensive experiments attacking Yolov5 detection model. Our methods produce more natural and realistic looking camouflaged patches while achieving competitive performance.

• 디지털융복합연구
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• 제5권2호
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• pp.83-90
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• 2007

Recently, RFID has emerged as the main technology in the logistic services. When the existing recognition technology based on bar codes brings about lots of problem due to its own limits. RFID becomes the center of attention to solve them. However, RFID is not without any obstacles: companies have their own operating systems, while RFID is developed regardless of each company's special features. RFID middleware system based on web service is expected to remove these obstacles. This paper shows how to operate the middleware based on web service and to lay in the DB the tag informations taken from reader system. Middle assures that companies adopting RFID system for their logistic service are given adaptability to any systems whatsoever, available by way of defining logistic information, tag information and reader information. For this purpose, we implement as the basic web service a middleware system that turns all data into XML(eXtensible Markup Language) of SOAP (Simple Object Access Protocol), the standard data.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권6호
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• pp.2343-2351
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• 2024

Accurately predicting the thermal hydraulic parameters of a transient reactor core under different working conditions is the first step toward reactor safety. Mass flow rate and temperature are important parameters of core thermal hydraulics, which have often been modeled as time series prediction problems. This study aims to achieve accurate and continuous prediction of core thermal hydraulic parameters under instantaneous conditions, as well as test the feasibility of a newly constructed gated recurrent unit (GRU) model based on the soft attention mechanism for core parameter predictions. Herein, the China Experimental Fast Reactor (CEFR) is used as the research object, and CEFR 1/2 core was taken as subject to carry out continuous predictive analysis of thermal parameters under transient conditions., while the subchannel analysis code named SUBCHANFLOW is used to generate the time series of core thermal-hydraulic parameters. The GRU model is used to predict the mass flow and temperature time series of the core. The results show that compared to the adaptive radial basis function neural network, the GRU network model produces better prediction results. The average relative error for temperature is less than 0.5 % when the step size is 3, and the prediction effect is better within 15 s. The average relative error of mass flow rate is less than 5 % when the step size is 10, and the prediction effect is better in the subsequent 12 s. The GRU model not only shows a higher prediction accuracy, but also captures the trends of the dynamic time series, which is useful for maintaining reactor safety and preventing nuclear power plant accidents. Furthermore, it can provide long-term continuous predictions under transient reactor conditions, which is useful for engineering applications and improving reactor safety.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.668-674
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• 2022

시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.204-211
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• 2021

본 연구에서는 3차원 지상 라이다 스캐너를 통해 수집되는 포인트 클라우드를 활용하여 식생의 정보를 수집하였으며, 수집된 데이터를 기반으로 객체를 재구현하여 물리적 형상을 분석하였다. 이를 위해 원시 데이터의 필터링 단계별 최적의 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터를 활용하여 실제 부피와 Alpha Shape 및 Voxel 기법을 활용한 부피 산정 결과를 산정한 후 각각 비교하였다. 분석 결과, Alpha Shape를 적용하여 부피를 산정한 경우 데이터 필터링과 관계없이 실제 부피보다 과다 산정되는 것으로 나타났다. 또한 Voxel 기법을 활용할 경우 8차 필터링 후 실제 부피와 가장 유사한 것으로 나타났으며, 이후 필터링이 진행될수록 실제 부피에 비해 과소 산정되는 것을 알 수 있었다. 따라서 포인트 클라우드를 활용하여 객체를 재구현 할 경우, 대상이 되는 객체의 복잡한 형상으로 인한 내부 공극을 고려해야 하며, 필터링 과정에서 최적의 데이터 구축을 위한 필터링 과정에 반드시 주의할 필요가 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.51-58
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• 2010

컴퓨터를 통해 생성된 콘텐츠를 현실 공간에서 자연스럽게 경험할 수 있도록 하는 증강 현실 기술의 등장으로 사용자가 존재하는 실제 공간에서 사용자와 공존하며 사용자 및 실제 객체와 직접적으로 상호작용이 가능한 증강 현실 에이전트에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가상 및 실제 객체가 혼재하는 공간에서 증강 현실 에이전트로 하여금 주변에 존재하는 가상 및 실제 객체를 효율적으로 인지할 수 있도록 하는 지각 주의 모델을 제안한다. 이는 카메라의 시야에 존재하는 실제 및 가상 객체를 인식하고 이를 이용하여 증강 현실 에이전트에게 현재 보이는 실제 및 가상 객체 정보를 추출한다. 그리고 제안한 모델은 에이전트의 목표를 달성하기 위하여 인지된 객체들이 얼마나 유용한지를 추론하고 이들 중 유용한 객체들에게만 에이전트의 주위를 기울이도록 한다. 더 나아가 제안한 모델의 유용성을 확인하기 위하여 캠퍼스 미니어처 내의 빌딩 객체들 사이에 증강되어지며 목표에 관련이 있는 빌딩 객체들에게 관심을 기울이는 증강 캐릭터를 구현하였다. 실험 결과를 통해 제안한 지각 주의 모델은 주변에 존재 하는 가상 및 실제 객체가 동적으로 변하는 환경에서 증강 캐릭터의 지각 부하를 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.266-272
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• 2021

친수지구는 주민들의 친수활동을 위한 공간을 계획적으로 관리하기 위하여 지정한 곳을 의미하며, 하천 친수공원의 효율적인 관리를 위해서는 친수시설의 GIS 자료 및 DB구축의 자동화 작업이 필요하다. 이에 대한 대안으로 드론영상이나 항공영상을 활용한 객체기반 분류 방법이 국토의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 효율적 수단으로 주목받고 있다. 추출된 윤곽선에 포함된 잡영을 제거하기 위해서는 윤곽선의 선형 평활화 작업이 필요하며 수동으로 적용하기에는 많은 어려움이 따르므로 이를 극복하기 위한 여러가지 자동화 방법들이 개발되었고, 그 중 현재까지 가장 널리 연구되고 활용되어지고 있는 방법은 선형 평활화 방법이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 친수시설의 기하학적 형상에 대하여 선형 평활화 알고리즘인 Douglas-Peucker, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리즘에 대한 적합성을 판단하였다.