• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.952-953
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• 2019

최근 딥러닝으로 진행되는 광학 문자 인식 분야는 대부분 단어 단위로 인식하는 것으로 글자 단위의 영역을 검출하는 데에는 적합하지 못하다. 본 연구는 각 글자의 영역을 검출하기 위해 기존의 딥러닝을 이용한 광학 문자 인식 절차인 단어 분리 과정과 단어 인식 과정을 유지하면서 어텐션 중심을 이용하여 각 글자의 영역을 보다 정확하게 검출하는 것을 목표로 한다. 제안하는 모델은 CRAFT 와 Attention Network 를 사용한 OCR 과정을 확장한 모델로 각 단어 문자열 결과물에 각 글자의 영역을 추가로 나타내게 되며 각 글자와 라벨 간의 IOU 평균은 0.671 로 나타났다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.417-420
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• 2021

본 논문은 서비스 로봇 분야에서 활용 가능한, ROS기반의 객체검출과 이동 기능을 갖는 6축 로봇 팔의 설계 방법 및 성능 개선결과를 제시한다. 기구설계, 물체검출, 3D좌표생성을 통한 실시간 역 기구학 해석 방법 및 지능적 모터 및 센서 제어 방법 등에 대해 제시하였다. 특히 영상과 센서기반 처리를 통해 고정된 작업반경 내 물체를 지능적으로 검출하고 목표지점까지 이동시키며, ROS기반의 추출된 정보를 이용하여 동작의 오차를 최소화하기 위해 다관절 로봇 팔의 운동을 최적화하여 설계하였으며 다양한 관련 실험을 통해 주요성능을 검증하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.2
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• pp.160-166
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• 2020

As mobile-based hardware technology develops, many kinds of applications are also being developed. In addition, there is an increasing demand to automatically check that the interface of these applications works correctly. In this paper, we describe a method for accurately detecting faulty images from applications by comparing major characteristics from input color images. For this purpose, our method first extracts major characteristics of the input image, then calculates the differences in the extracted major features, and decides if the test image is a normal image or a faulty image dissimilar to the reference image. Experiment results show that the suggested approach robustly determines similar and dissimilar images by comparing major characteristics from input color images. The suggested method is expected to be useful in many real application areas related to computer vision, like video indexing, object detection and tracking, image surveillance, and so on.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.985-993
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• 2001

Neural networks are shown to be effective in being able to distinguish incomplete penetration-like weld defects by directly analyzing the plasma which is generated on each impingement of the laser on the materials. The performance is similar to that of existing methods based on extracted feature parameters. In each case around 93% of the defects in a database derived from 100 artificially produced defects of known types can be placed into one of two classes: incomplete penetration and bubbling. The present method based on classification using plasma is faster, and the speed is sufficient to allow on-line classification during data collection.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.2
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• pp.140-146
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• 2015

We have studied an efficient threshold level for desired target detection in radar system in the paper. A desired target searching detection method detects desired target according to changing for false alarm probability. This time, false alarm probability is close relation to threshold level. Low threshold level can improve detection for desired target, but detect noise signal. Therefor, This method is not good one. In this paper, we propose efficient threshold level method in order to estimation for desired target. Through simulation, we are analysis and performance to compare general method with proposal method. We show that proposed method is more good proof than general method.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.29 no.12
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• pp.969-975
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• 2018

The main function of the tracking radar is to automatically track the target. The amplitude-comparison monopulse radar utilizes a monopulse radar to estimate the angular components of a target. In this paper, the operating performance of the amplitude-comparison monopulse radar is quantitatively analyzed via the MSEs, with considerations on additive noise. The performance of the amplitude comparison monopulse radar can be predicted by comparing it with an approximated estimate.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1999.07a
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• pp.142-149
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• 1999

최근 주변첨단기술이 발달하여 수확, 접목 및 착유 등 농작업에 로봇을 응용하기 위한 연구가 수행되고 있다. 작업의 특성에 따라 응용되는 로봇기술도 차이는 있겠으나 수확용 로봇의 경우 대상물을 인식하고 위치를 검출하는 기술개발이 선행되어야만 대상물을 파지 또는 절단하여 수확이 가능하며, 대상물의 인식 및 위치 검출에는 영상처리기술이 많이 응용되고 있다. 따라서 수확로봇의 작업성능은 대상물을 얼마나 정확하게 인식하고 위치를 정확하게 검출하는 것이 중요하다. 그러나 작업대상이 일정한 조건에서 표준화 되어있는 일반 산업분야와는 달리 농산물의 수확작업현장은 대상물의 배치, 크기 및 형상 둥이 일정하지 않고 작업환경 또한 다양하여 외란의 영향을 많기 받기 때문에 시각장치의 개발은 매우 중요하다. (중략)

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.962-965
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• 2010

분산 서비스 거부 공격은 인터넷이 매우 발달한 현대 시대에 큰 위협으로 등장하였다. 분산 서비스 거부 공격은 단순히 정상적인 서비스 제공이 어렵다는 문제만 아니라 어디서부터 시작된 공격인지, 어떤 경로를 통해서 공격이 진행되는지 알아내기가 힘들다는 점에서 공격을 방어하기가 매우 어려운 문제에 직면하게 된다. 또한 공격의 목표가 DNS 서버 또는 백본 라우터 등이 된다면 인터넷 서비스 자체도 힘들어 질 수 있다. 이러한 이유로 분산 서비스 거부 공격 방어 시스템이 개발되어야할 필요성이 높아지게 된다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격을 방어하기 위해 필요한 공격의 검출, 특히 폭주 분산 서비스 거부 공격을 검출해 내기 위해 플로우 정보를 이용하는 방법을 제시한다. 폭주 분산 서비스 거부 공격의 성능은 일반적인 네트워크 트래픽을 이용해 평가하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.479-482
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• 2009

급변하는 경영 환경에서 기업의 목표나 정책목적을 실현하기 위해 많은 기업들이 비즈니스 프로세스의 중요성을 인식하게 되면서 비즈니스 프로세스 관리에 대한 관심이 높아졌다. 이러한 비즈니스 프로세스를 관리하기 위해 일반적으로 모델링 작업을 수행하게 되는데 모델링 작업 시 예기치 못한 여러 가지 이상 현상을 포함 될 수 있다. 본 논문에서는 본 연구자가 발표한 선행 논문을 바탕으로 기존의 이상 현상 검출 기법 중 그래프 축소 기법을 확장하여 모델링 단계에서 정의된 비즈니스 프로세스 모델의 구조적 이상 현상을 검출하고 명제 논리학을 이용하여 이의 타당성을 증명하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.413-416
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• 2021

본 논문에서는 서비스용 다관절 로봇팔의 주요기능인 다양한 컵의 검출과 조작, 이동등을 지능적으로 구현하기 위해 로봇 오픈소스 운영체제인 ROS(Robot Operation System)을 기반으로 관련 프로 그램을 개발하고 기능을 구현하였다. 연구의 주요 목표인 다양한 종류의 컵, 병과 같은 물체를 실수없이 집어서 옮기기 위한 처리과정으로 관심물체인식, 3D좌표생성, 결과데이터의 역 기구학 해석등을 수행하였으며, 이를 통해 각 기구부의 축들이 물체에 정확히 도달하고 동작의 오류를 최소화하기 위해 ROS기반의 6축 서비스 로봇팔을 활용한 경로 생성과정과 물체의 검출 성능 과정 및 실험등을 제시하였다.