• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.606-609
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• 2022

시각 장애인이 겪는 의복 선택 및 조합 문제를 해결하고자, 접근성 기반의 사용자 인터페이스 및 사용자 경험 설계, 이미지 처리, 기계 학습 등의 기술을 활용한 <시각 장애인을 위한 의상 조합 추천 애플리케이션>를 개발을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.387-388
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• 2022

기계학습은 문제가 복잡하여 수학적으로 정의를 하는 것이 어려울 때 유용하게 쓸 수 있는 방법으로 최근 패턴 또는 영상을 인식하기 위하여 급속도록 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 모델과는 다르게 인간의 시각정보처리과정 중 망막의 특성과 시각피질의 특성을 고려한 모델을 제시하여 학습의 첫 단계인 원시 데이터를 가공하는 과정을 개선함으로써 좀 더 효율적인 인식모델을 제안하고자 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.325-334
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• 1999

The aim of this study was to present a groundwork for development of a sorting system of peeled garlics using machine vision. Images of various garlic samples such as sound, partially defective, discolored, rotten and un-peeled were obtained with a B/W machine vision system. Sorting factors which were based on normalized histogram and statistical analysis(STEPDISC Method) had good separability for various garlic samples. Bayes discriminant function and neural network sorting algorithms were developed with the sample images and were experimented on various garlic samples. It was showed that garlic samples could be classified by sorting algorithm with average sorting accuracies of 88.4% by Bayes discriminant function and 93.2% by neural network.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.22 no.3
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• pp.317-324
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• 1997

This study was conducted to develope a machine vision system for a robotic transplanter for bedding plants. Specific objectives of this study were 1) to get coordinates of the healthy seedlings in high-density plug tray, and 2) to get the angle of the leaves of the healthy seedlings to avoid the damage to seedlings by gripper. Results of this study were summarized as follows. (1) The machine vision system of a robotic transplanter was developed. (2) Success rates of detecting empty cell and bad seedlings for 72-cell and 128-cell plug-trays were 98.8% and 94, 9% respectively. (3) Success rates of calculating the angle of leaves fer 72-cell and 128-cell plug-trays were 93.5% and 91.0% respectively.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.55-62
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• 2000

Autonomous farm operation needs to be developed for safety, labor shortage problem, health etc. In this research, an autonomous tractor for tillage was investigated using machine vision and a fuzzy logic controller(FLC). Tractor heading and offset were determined by image processing and a geomagnetic sensor. The FLC took the tractor heading and offset as inputs and generated the steering angle for tractor guidance as output. A color CCD camera was used fro the image processing . The heading and offset were obtained using Hough transform of the G-value color images. 15 fuzzy rules were used for inferencing the tractor steering angle. The tractor was tested in the file and it was proved that the tillage operation could be done autonomously within 20 cm deviation with the machine vision and the FLC.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.33.3-33.3
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• 2010

17세기 이후 조선과 일본은 서로 다른 시각법을 사용하였다. 일본의 경우 서양의 자명종을 받아 들여 12시(時) 100각법(刻法)의 부정시법을 기초로 한 일식시계(和時計)인 자명종을 제작 발전시켰다. 이러한 자명종의 제작기술이 조선에 유입되었지만 조선과 일본의 시각법의 차이로 인해 정확한 기계시계임에도 불구하고 널리 보급되지 못했다. 현재 한국의 대표적인 자명종 유물은 고려대학교 박물관과 서울대학교 박물관에 소장되어 있다. 고려대학교 자명종의 경우 12시 96각법을 기준으로 하여 자명종 전면에 원형으로 12시와 1시진(時辰)에 8각(현행 1시간당 4각)으로 각인되어 있고, 그 밑 부분에 "구(九)", "팔(八)", "칠(七)", "육(六)", "오(五)", "사(四)"가 2회 반복하여 각인되어 있다. 타종장치는 파손되어 있고 구조와 형태로 봤을 때 일정한 시간에 한번 종을 치는 일정천부방식(一挺天符方式, Foliout) 자명종이다. 서울대학교 자명종은 시반에 12시와 숫자만 표기되어 있다. 이 자명종은 "구(九)", "팔(八)", "칠(七)", "육(六)", "오(五)", "사(四)"의 숫자 표기가 고려대학교 자명종과 일본 자명종 유물과는 다르게 반대의 방향으로 표기되어 있다. 이 자명종의 타종장치는 정해진 시각에 해당 시각만큼 타종하는 장치가 달린 이정천부방식(二挺天符方式) 자명종 형식이다. 서울대학교 자명종의 경우 일부 부품이 유실되고 개조된 것으로 보이며, 야간용 천부(天符)와 알람장치가 유실된 상태이다. 이는 일본의 부정시법 자명종을 조선의 정시법로 사용하기 위해서 개조한 것으로 여겨진다. 수차례에 걸친 국내와 일본의 학술조사를 수행하여 당시의 조선과 일본의 시각법에 대한 비교조사와 유물 및 문헌을 통해서 두 자명종의 구동방식을 알게 되었다. 또한 일본의 자명종 제작 기술 발달 과정과 비교하여 두 자명종의 제작시기 등을 추정하였다. 아울러 두 자명종의 파손된 부분에 대한 구조를 연구하여 기계적 작동원리에 대한 개념도를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1999.07a
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• pp.150-158
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• 1999

해외 농산물의 개방에 대비해 국내 농산물의 국제 경쟁력 강화를 위한 방안 마련이 시급한 때에 농산물의 품질 향상 및 생산비 절감을 위하여 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그 중 농업기계분야의 연구는 현장에서의 애로점을 해결하려는 자동화 및 무인화, 첨단기술을 이용한 고능률화 및 지능화에 관한 연구가 활발히 진행중이며 요소 기술로는 각종 센서와 신경회로망, 퍼지이론 등 인공지능 기술이 응용되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.07a
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• pp.400-406
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• 2002

현대농업의 한 부분인 축산업은 우리나라 경제에 큰 비중을 차지하고 있다. 축산업의 자동화 및 무인화는 현재 농촌의 인력부족 문제를 해결할 뿐만 아니라, 우리 농민의 수익도 높일 수 있으며, 나아가서 우리 농업의 국제경쟁력을 제고할 수 있다. 영국 등 다른 선진국에서는 자국의 양돈농가를 위하여 돼지의 무게를 예측할 수 있는 돼지의 무게를 예측시스템을 개발하였다. 돼지 무게 예측시스템은 돼지의 무게를 예측할 수 있으므로 가격이 좋은 시기에 사육한 돼지를 출하함으로써 농가의 소득에 많은 기여를 하고 있다. 지금 우리 축산업 농가의 양돈업 기계화는 이미 실현되었으나 관리 자동화면에서 아직 많이 부족하다. 그 중에 하나가 바로 돼지의 무게 측정이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.409-411
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• 1999

본 논문에서 소개하고 있는 비주얼 자바가상기계 시뮬레이터는 자바 컴파일러에 의해 컴파일된 결과인 바이트코드를 분석하고, 그 분석된 결과가 자바가상기계내부구조에 어떻게 할당되는지를 시각적으로 보여줌으로써 자바 소스 코드가 보여주지 못하는 가상기계 내부의 메소드 영역, 자바 스택 영역, 힙 영역에 할당되는 정보를 통해 자바 소스 프로그램의 보다 명확하고 쉬운 이해가 가능하도록 한다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.34 no.11
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• pp.22-28
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• 2016