• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1999.12a
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• pp.563-568
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• 1999

• Communications of the Korean Mathematical Society
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• v.9 no.1
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• pp.241-251
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• 1994

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 1998.12a
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• pp.444-449
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• 1998

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.209-213
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• 2000

피혁 제품의 품질을 결정함에 있어 제일 중요한 요인은 눈에 보이는 표면상태이다. 지금까지는 피혁공장에서 대부분의 피혁을 육안으로 선별하여 오고 있는데 이러한 방법은 등급을 구분하는데 많은 노동력과 시간이 소모되고, 일관성이 부족할 뿐만 아니라 미세한 결함이나 정밀한 치수를 감지할 수가 없어 그 등급의 품질에 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 실시간 영상처리와 AI를 이용하여 피혁 자동 등급 선별 시스템을 설계하고자 한다. 제안한 선별 시스템의 설계는 세계 피혁업계와 차별을 기하고 검사시간을 단축하여 생산 효율성을 증대하면, 등급의 표준화 및 품질의 고급화를 도모할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.60-62
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• 1999

다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.10
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• pp.756-760
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• 2017

Meeting the growing demand deadlines, reducing the production cost and upgrading the quality control measurements are the reasons why the automotive part manufacturers are venturing into automation. Attaining these objectives is impossible with human inspection for many reasons. Accordingly, the introduction of inspection system purposely for door hinge bracket inspection is presented in this study as an alternative for human inspection. This proposal is designed to meet the demands, features and specifications of door hinge bracket manufacturing companies in striving for increased throughput of better quality. To improve demerits of this manual operation, inspection system is introduced. As the inspection algorithm, template matching algorithm is applied to distinguish the articles of good quality and the poorly made articles. Through the verification test of the inspection process algorithm and the similarity metric matching algorithm, the detection accuracy was 98%, and it was applied to the production site to contribute to the improvement of the productivity due to the decrease of the defective product.

• Resources Recycling
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• v.17 no.6
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• pp.43-49
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• 2008

In this study, a scrap sorting system using a color recognition method has been developed to automatically sort out specified materials from a mixture, and its application as been examined in the separation of Cu and other non-ferrous metal parts from a mixture of iron scraps. The system is composed of three parts; measuring, conveying and ejecting parts. The color of scrap surface is recognized by the measuring part consisting of a line-scan camera, light sources and a frame grabber. The recognition is program-controlled by a image processing algorithms, and thus only the scrap part of designated color is separated by the use of air nozzles. In addition, the light system is designed to meet a high speed of sorting process with a frequency-variable inverter and the air nozzled ejectors are to be operated by an I/O interface communication with a hardware controller. In the functional tests of the system, its efficiency in the recognition of Cu scraps from its mixture with Fe ones reaches to more than 90%, and that in the separation more than 80% at a conveying speed of 25 m/min. Therefore, it is expected that the system can be commercialized in the industry of shredder makers if a high efficiency ejecting system is realized.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.272-284
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• 2001

웹 기반 검색 시스템에서사용자의 관심이 많은 문서를 선별하여 제공하기 위해 프로파일이나 시소러스에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 프로파일이나 시소러스를 구축하고 유지보수 하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 특히 구축된 시소러스에 대해 구조화 및 적합성의 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하고자 본 논문에서는 문서에서 추출한 용어 빈도를 문서에서 용어의 중요 정도로 사상시키기 위해 시그모이드 멤버 쉽 함수를 적용한다. 또한, 이 중요 정도에 따라 질의어를 확장하고 의미적으로 연결된 문서를 동일한 문서 집단으로 분류할 수 있는 알고리즘을 제안하여 사용자의 선호도가 반영된 문서를 선별하고 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.829-831
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• 2022

포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로 기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합 알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합 알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률 모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다. 정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다. 선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로 모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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• 2002.04a
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• pp.127-128
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• 2002