• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.6
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• pp.357-374
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• 2021

This study examined the difference in perception of supervision between supervisors and supervisees of community welfare centers. The survey subjects were 100 social workers working at social welfare centers in Seoul, Busan, and Incheon. The survey subjects were 62% women and 38% men in their 30s. Approximately 98% of supervisors and 88% of supervisees had a college degree or higher. Regarding the total working period of social welfare institutions, 82% of supervisors and 12% of supervisees had five years or more experience. Regarding the perception of the overall supervision between the supervisors and supervisees, the supervisors and supervisees reported a score of 3.79 and 3.46, respectively. In the perception of supervision according to function, in the case of administrative supervision recognition, the supervisors and supervisees reported a score of 3.78 and 3.43, respectively, and in the educational supervision recognition, the supervisors and supervisees reported a score of 3.65 and 3.29, respectively. Regarding supportive supervision perception, the supervisors and supervisees reported a score of 3.94 and 3.67, respectively. As shown in the above results, the difference in the perception of supervisor and supervisee's supervision by function shows that the supervisor's supervision by all functions is higher than that of the supervisee. As a result, such supervisions are relatively low among supervisees who are provided with supervisions than supervisions that are perceived as being provided by supervisors.

• ICROS
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• v.9 no.1
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• pp.30-34
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• 2003

머신비전 기술은 거의 모든 지능형시스템에 필요한 핵심요소기술이다. 본 논문에서는 최근 머신비전기술의 연구 동향을 이론적 관점과 응용의 측면에서 검토하고 앞으로의 발전 방향을 전망해 보고자 한다. 연구동향을 파악하기 위해서 사용된 자료는 비전분야의 저명한 국제학술대회에 발표된 최근 수년 동안의 논문과 관련 분야에서 인정받고 있는 첨단기술을 중심으로 하였다. 이러한 연구동향을 바탕으로 하여 머신비전 기술의 두 가지 중요한 발전방향으로, "물체인식 분야"와 "비전과 그래픽스의 결합분야"를 예측해 보았다. 머신비전 기술의 응용은 가정자동화(Home automation)와 사회자동화(Social automation)로 예측하였고 그 근거에 대해서도 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.187-191
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.1
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• pp.22-29
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• 2008

This paper describes the developed results of vision system for the recognition of material management characters, which was included in the billet image. The material management characters, which was marked at the surface of billet, should be recognized before billet moves to the next process. Our vision system for the character recognition includes that CCD camera system which acquire billet image, optical transmission system which transmit captured image to the long distance, input and output system for the interface with existing system and software for the character recognition. We have installed our vision system at the wire rod line of steel & iron plant and tested. Also, we have performed inspection of durability, reliability and recognition rate. Through the testing, we have confirmed that our system have high recognition rate, 98.6%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.507-511
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• 2008

컴퓨터 비전을 기반으로 한 영상처리 및 제스처인식 기술을 이용하여 편리하게 응용프로그램을 제어 할 수 있는 인터페이스를 구성하였다. 카메라로 얻어진 영상을 HSV 색상계로 변환 후 색상 정보를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역의 무게중심과 크기 변화를 추적하여 제스처를 인식한다. 인식한 제스처는 응용프로그램의 동작을 제어하거나 마우스의 입력을 대체하는데 사용된다. 이는 별도의 입력장치 없이 컴퓨터 비전 기술만으로 제스처를 인식하여 응용프로그램을 실행할 수 있어 자연스러우며 사용자 친화적인 인터페이스 환경을 제공한다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.4
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• pp.79-84
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• 2022

This study analyzed the relationship between supervision and job commitment of the elderly leisure welfare center employees and the mediating effect of professionalism perception. The survey was conducted of 267 employees in 15 facilities located in Daejeon and Chungnam. The main methods were confirmatory factor analysis and structural equation modeling analysis using SPSS and AMOS. The analysis results showed that the relationship between supervision and job commitment and the mediating effect of professionalism perception were verified. For activating the supervision, it is necessary to strengthen the educational supervision, systematize the supervision, and strengthen the supervisor education. To raise the professionalism perception, programs such as awards for outstanding manpower, social support, and employee education considering clients are needed. It is expected that studies on various variables for human resource management including job commitment for elderly leisure facility employees will be continued.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.5
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• pp.21-31
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• 2018

Recently, there is an increasing number of universities in which SW education is operated as a liberal arts education regardless of major. In this paper, the survey is conducted to analysis the factors affecting the non-majors students' perception of the necessity of SW education through a case study of SW liberal arts by gender, college, and SW learning experience. As a result, men, students of social science college, and students with SW learning experience strongly agreed that SW education for non-majors is essential. 'SW education is very helpful in studying my major' was analyzed as a necessary condition of SW education for non-majors. Especially, the difficulty of SW learning did not affect the recognition of the necessity of non-majors SW education. If the SW liberal education is based on the SW technology that helps their major, it will be expected that the improved learning motivation due to majors-relevance will deepen a consensus on SW education.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.39-49
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• 2006

This paper proposes a hand-posture recognition method using reinforcement learning for the performance improvement of vision-based hand-posture recognition. The difficulties in vision-based hand-posture recognition lie in viewing direction dependency and self-occlusion problem due to the high degree-of-freedom of human hand. General approaches to deal with these problems include multiple camera approach and methods of limiting the relative angle between cameras and the user's hand. In the case of using multiple cameras, however, fusion techniques to induce the final decision should be considered. Limiting the angle of user's hand restricts the user's freedom. The proposed method combines angular features and appearance features to describe hand-postures by a two-layered data structure and reinforcement learning. The validity of the proposed method is evaluated by appling it to the hand-posture recognition system using three cameras.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.625-627
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• 2018

브레이크 패드 제작 공정에서 문자 인식은 사람이 직접 인식하거나 컴퓨터 비전 기술의 역할이었다. 하지만 사람의 인식 오류나 잉크가 번진 문자같은 새로운 형태의 문자를 인식하지 못하는 비전 기술의 단점 등 많은 한계가 존재했다. 본 논문에서는 C/CUDA로 설계한 Single Shot Multibox Detector 기반 Inference Program 을 통해 더 정확한 문자인식 결과를 제시하고, CUDA를 이용한 향상된 연산속도를 통해 실시간 문자 인식이 가능하도록 하였다. 문자 인식 정확도는 약 96.6%로 기존 비전 기술보다 더 뛰어난 성능을 보였다.