• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.357-374
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• 2021

본 연구는 지역사회복지관의 수퍼바이저(선임 사회복지사)와 수퍼바이지(일반 사회복지사) 두 집단간 수퍼비전의 인식 차이에 대해서 조사하였다. 설문조사대상자는 서울, 부산, 인천지역 사회복지관에 근무하는 사회복지사를 대상으로 총 100부를 이용하여 분석에 이용하였다. 조사대상자의 성별은 수퍼바이저와 수퍼바이지 모두 여성 62%, 남성 38%로 구성되었으며, 연령은 30대가 수퍼바이저는 90%, 수퍼바이지는 24%으로 나타났다. 학력의 경우 수퍼바이저는 대졸이상이 98%, 수퍼바이지는 88%로 나타났으며, 사회복지사 자격증에서 수퍼바이저는 100% 전원이 1급 자격증을 소지하고 있었으며 수퍼바이지는 1급이 84%로 나타났다. '사회복지기관 총 근무기간'에서 수퍼바이저는 5년 이상이 82%, 수퍼바이지는 12%로 나타났다. 수퍼바이저와 수퍼바이지간의 전체 수퍼비전에 대한 인식을 살펴보면, 수퍼바이저 3.79, 수퍼바이지 3.46으로 나타나 전체 수퍼비전에 대한 인식은 수퍼바이저가 높게 나타남을 알 수 있었다. 기능별 수퍼비전에 대한 인식에서 행정적 수퍼비전 인식의 경우 수퍼바이저 3.78, 수퍼바이지 3.43으로 나타났으며, 교육적 수퍼비전 인식에선 수퍼바이저 3.65이며 수퍼바이지 3.29로 나타났다. 지지적 수퍼비전 인식의 경우 수퍼바이저 3.94, 수퍼바이지 3.67로 나타났다. 이상의 결과와 같이 수퍼바이저와 수퍼바이지의 기능별 수퍼비전에 대한 인식의 차이는 수퍼바이저가 모든 기능별 수퍼비전이 수퍼바이지보다 높다는 것을 알 수 있다. 결과적으로 수퍼바이저들이 제공하고 있다고 인식하는 정도의 수퍼비전보다 수퍼비전을 제공받는 수퍼바이지들은 이러한 수퍼비전 인식이 상대적으로 낮다는 것을 알 수 있다. 따라서 수퍼비전 인식 증진을 위해서는 수퍼바이저 뿐만 아니라 수퍼바이지에 대한 재교육이 필요하다고 본다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제9권1호
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.22-29
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• 2008

본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식용 비전시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입 출력 장치 및 문자인식용 소프트웨어로 구성된다. 개발된 비전시스템을 실제 철강 선제공정에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트를 통해 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 문자인식 테스트 결과 약 98.6%의 높은 인식률을 가졌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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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.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.79-84
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• 2022

본 연구는 노인여가복지시설 종사자들의 슈퍼비전과 직무몰입의 관계에서 전문성인식의 매개효과를 분석하였다. 대전과 충남에 소재한 15개 노인여가복지시설 267명의 종사자들을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 주요 분석방법은 SPSS와 AMOS 통계프로그램을 이용한 확인적 요인분석과 구조방정식모형분석이다. 분석결과, 슈퍼비전의 직무몰입에 대한 영향과 전문성인식의 매개효과가 검증되었다. 종사자들의 직무몰입을 향상시키기 위해 슈퍼비전과 전문성인식을 개선할 필요가 있다. 종사자들에 대한 슈퍼비전을 활성화시키기 위해 교육적 슈퍼비전의 강화, 슈퍼비전의 체계화, 슈퍼바이저 교육의 강화 등이 필요하다. 종사자들의 전문성인식의 증진을 위해 우수인력에 대한 시상 등의 프로그램, 사회적 지지의 제공, 클라이언트를 고려한 종사자교육 등이 필요하다. 향후 노인여가복지시설의 종사자들을 대상으로 직무몰입을 비롯한 인적자원관리를 위한 다양한 변수들에 대한 조사연구들이 이어지기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.21-31
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• 2018

최근 SW교육이 전공과 상관없이 교양필수교육으로 운영되는 대학이 증가하고 있다. 본 논문은 교양필수로 운영된 SW교육의 수업 사례를 토대로 비전공자 SW교육의 필요성에 대한 인식에 영향을 주는 요소를 설문 조사를 통해 '성별, 단과대학별, SW학습경험유무별'로 살펴보았다. 그 결과 남자, 사회과학대학생, SW학습경험이 있는 경우, 비전공자 SW교육이 반드시 필요하다는 인식이 매우 강했고 'SW교육은 나의 전공을 공부하는 데 매우 도움이 된다'의 전공 관련성이 비전공자의 SW교육의 필요조건으로 함께 분석되었다. 특히 비전공자가 느끼는 SW학습 난이도는 비전공자 SW교육의 필요성에 관한 인식엔 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 비전공자 SW교육이 자신의 전공에 도움을 주는 SW기술을 토대로 한다면 필수교과로서의 SW교육에 대해 깊은 공감대를 이끌 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.39-49
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 강화학습에 의한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 겹침 (self-occlusion) 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 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 경우에도 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대하여 추가적인 고려를 해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식 과정에서 사용되는 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 윤곽선 정보로 나누고 강화학습을 통하여 각 특징간의 연관성을 정의하는 방식을 제안한다. 또한 제안된 방법을 세 대의 카메라를 이용한 손 모양 인식 시스템에 적용하여 유용성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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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.