Tool wear monitoring is an important technique in the flexible manufacturing system. This paper studies the end mill wear detection using CCD camera and pattern recognition method. When the end mill working in the machining center, the bottom edge of the end mill geometry change, this information is used. The CCD camera grab the new and worn tool geometry and the area of the tool geometry was compared. In this result, when the values of the subtract worn tool from new tool end in 200 pixels, it decides the tool life. This paper proposed the new method of the end mill wear detection.
2020년부터 현재까지 COVID-19가 지속되고 있으며, 사회적으로도 많은 변화가 생겼다. 마스크를 착용하는 것은 필수가 되었고, 마스크 미착용 시, 공공시설이나 식당 등을 이용할 수 없게 되었다. 이로 인해 대부분의 공공시설 출입구에서는 마스크 인식 시스템을 구비하여 마스크 착용 여부를 확인하고 있다. 그러나 목도리로 입을 가린 사람이나 마스크를 제대로 착용하지 않은 사람 등에 대한 판별 여부가 불분명하다. 본 연구에서는 YOLOv5를 이용한 임베디드 마스크 인식 시스템을 제안하였다. 기존 마스크 인식 시스템과는 달리 마스크 착용 여부뿐만 아니라 목도리를 입으로 가린 사람, 손으로 입을 가린 사람 등 다양한 예외 상황에서도 마스크 착용 여부를 구별해낼 수 있었으며, Nvida Jetson Nano Board에 탑재하였을 때 우수한 성능을 보였다.
This study discusses the traditional costume of Korea and Japan and cognitive factors affecting its recognition by conducting a survey on both Korean and Japanese students so that comparative analysis of the differences about whether to rent or own traditional costume and about whether the students surveyed have visited the other country reciprocally, can be made to set the future course of the traditional costume which have gradually been worn less frequently and favored by less people. College students of Japan and Korea were chosen for this study and asked to fill in a questionnaire. 491 respondents were analyzed using SPSS10.0 for frequency analysis, factors analysis and t-test. Findings of this study are as follows: Firstly, there were 7 factors affecting the Korean student's recognition of Hanbok while 6 factors involved in Japanese student's recognition of Kimono. Korean students thought highly of the traditional costume and yet had less knowledge of it compared to the Japanese students. Secondly, analysis of the student's recognition of their counterpart's traditional costume showed that there were equally 4 factors affecting the student's recognition. Students found the traditional costume difficult to wear and uncomfortable when worn. Japanese students regarded Hanbok as an abstract form of the traditional Korean culture while Korean students viewed Kimono as a realistic form of something concrete. Thirdly, analysis of the differences about the recognition based on the student's owning or renting the traditional costume. or visiting the counterpart's country, showed that students owning the traditional costume were more positive about the traditional costume and well versed in it. And students having visited their counterpart's country thought more favorably of the traditional costume of their counterpart.
The purpose of this study was to see the effects of pitch and length patterns on spoken word recognition. In Experiment 1, a syllable monitoring task was used to see the effects of pitch and length on the pre-lexical level of spoken word recognition. For both Seoul dialect speakers and Daegu dialect speakers, pitch and length did not affect the syllable detection processes. This result implies that there is little effect of pitch and length in pre-lexical processing. In Experiment 2, a lexical decision task was used to see the effect of pitch and length on the lexical access level of spoken word recognition. In this experiment, word frequency (low and high) as well as pitch and length was manipulated. The results showed that pitch and length information did not play an important role for Seoul dialect speakers, but that it did affect lexical decision processing for Daegu dialect speakers. Pitch and length seem to affect lexical access during the word recognition process of Daegu dialect speakers.
This paper presents the approach involving fault detection and diagnosis of gears using pattern recognition and Wavelet transform. It describes result of the comparison between KDI (Kullback Discrimination Information) with the nearest neighbor classification rule as one of pattern recognition methods and Wavelet transform to know a way to detect and diagnosis of gear damages experimentally. To model the damages 1) Normal (no defect), 2) one tooth is worn out, 3) All teeth faces are worn out 4) One tooth is broken. The vibration sensor was attached on the bearing housing. This produced the total time history data that is 20 pieces of each condition. We chose the standard data and measure distance between standard and tested data. In Wavelet transform analysis method, the time series data of magnitude in specified frequency (rotary and mesh frequency) were earned. As a result, the monitoring system using Wavelet transform method and KDI with nearest neighbor classification rule successfully detected and classified the damages from the experimental data.
This study analyzed the perception types of women over the age of 60 in regards to attitude and the effect of wearing brassiere. In addition, it was also to provide the basic data demand for the development of a brassiere for elderly women. Q methodology was used for this study. Analyze the data using the QUANL pc program. Type 1 was the nipple cover non-preferred type. Type 1 thought brassiere has uplifting effect, but is uncomfortable and only worn when going out. Type 2 was a function-oriented preference type. They wore a brassiere for beauty and psychological satisfaction. The brassiere push-up the breast and enhanced volume. Type 3 was the pursuit of vibration reducing and beauty type. The brassiere reduced breast vibration and kept armpits comfortable. The brassiere was worn for beauty. In the future, the actual development of brassieres for elderly women should be investigated for wearing sensation and satisfaction.
웨어러블 단말기에서 가장 문제가 되고 있는 부분은 디스플레이 장치이다. 이러한 문제의 해결 방안으로 안경처럼 착용하는 모니터의 일종인 HMD(Head Mounted Display)가 개발되어 사용되고 있다. 그러나 HMD에서도 문제점은 존재한다. HMD를 착용하고 멀티미디어 콘텐츠를 감상하는 도중에 콘텐츠를 선택하거나 실행할 경우 버튼, 키, 마우스 등을 조작해야 하나, HMD를 착용한 경우에는 매우 불편하다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 가장 근본적인 방법은 새로운 인터페이스를 개발하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 제스처 인식 기반의 웨어러블 영상시청 시스템을 개발하였다.
The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.
Crushers are equipment that crush natural stones, to produce aggregates used at construction sites. As the crusher proceeds, the inner liner becomes worn, causing the size of the aggregate produced to gradually increase. The vision sensor-based aggregate analysis system analyzes the size and distribution of aggregates in production, in real time through image analysis. This study developed an algorithm that can segmentate aggregates in images in real time. using image preprocessing technology combining various filters and morphology techniques, and aggregate region characteristics such as convex hull and concave hull. We applied the developed algorithm to fine aggregate, intermediate aggregate, and thick aggregate images to verify their performance.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.128-134
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2022
Nowadays, people consume a lot of content such as web dramas or K-pop videos through mobile devices such as smartphones, and the market for indirect advertisements through these web dramas or K-pop videos is also increasing every year. In order to lead to the immediate purchase of indirect products in web dramas, a system that allows consumers to purchase immediately at the time the products appear in the drama is needed. In this paper, we propose a system to allow viewers to purchase products worn by celebrities immediately when viewers see and click on them. When a user clicks on a video, it recognizes the product worn by the celebrity, and displays information on the screen on the most similar product corresponding to the recognized product, allowing them to go to the seller's site where they can purchase it. In order for such a system to operate stably, a pose estimation and siamese network-based system is proposed. The proposed system will primarily be released as a streaming service in the form of an app or web page that connects the products in web dramas or other K-pop video contents screened on the mobile with e-commerce. Furthermore, in the future, the technology is expected to be used globally in various industries such as smart mobility and display kiosks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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