본 연구에서는 색도인식이 가능한 머신 비젼시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크랩의 분리시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15m/min.에서 90% 이상의 분리효율을 나타내어 향후 분리효율의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
자동차 부품 업체에서는 납기 준수, 생산 원가 절감, 품질 관리 향상 등의 고객의 필수적인 요구 사항를 만족하기 위하여 자동화를 추진하고 있다. 현재의 수작업을 통한 육안 검사 공정에서는 이러한 필수 요구 사항을 만족하기에는 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 품질 관리 개선을 위하여 도어 힌지 브라켓 부품에 대한 현재의 수작업 육안 검사 공정을 대체할 수 있는 자동 선별 시스템을 제안하고자 한다. 본 제안은 도어 힌지 브라켓 부품의 용접너트 누락 불량 발생을 방지하여 고객사의 검사 요구사항 등을 만족할 수 있도록 설계하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘 프로그램을 자동 선별 시스템에 적용하여 정상 제품과 불량 제품을 구별할 수 있도록 하였다. 검사 공정 알고리즘 및 유사 척도 매칭 알고리즘의 검증 시험을 통하여 검출정확도 98%의 성공적인 검사 결과를 나타내었고 이를 생산 현장에 적용하여 불량 제품감소에 따른 생산성 향상에 기여하였다.
운영체제 시스템 및 관련 응용 프로그램들은 프로그램 개발 과정의 특성상 보안 취약성을 가지고 있다. 이와 같은 보안 취약성을 악용하는 침해사례가 최근 증가하고 있으며, 그 피해의 파급효과가 더욱 커지고 있다. 침해사고 예방의 기본적인 방법은 보안 취약성을 제거하는 패치의 실시간적인 설치이다. 그러나, 대부분 관리자의 관리가 미숙하여 각 사이트에 가서 패치를 다운받아 설치하는데 어려움을 느끼고 있다. 본 논문에서는 중앙의 패치관리서버가 Windows, UNIX, LINUX 벤더들로부터 패치를 다운받아 패치를 필요로 하는 시스템들을 선별하여 안전하게 패치를 자동분배하고, 설치하는 시스템을 제안한다. 멀티플랫폼을 지원하는 패치 자동관리시스템을 이용하여 그때그때 필요한 패치가 신속하게 설치됨으로써 시스템의 보안성을 높일 수 있다.
본 논문은 음악 치료 전문가들로부터 수집한 음악 치료 프로그램에 관한 지식과 규칙을 수집하여 구성된 전문가 시스템을 도입하여 자동으로 우울증 환자를 위한 추천 음악 치료 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 제안한 시스템은 음악 치료 전문가들로부터 수집한 수많은 음악 치료 프로그램 중 뇌파 측정을 통해 환자에게 가장 효과적인 치료 프로그램을 선별하고 환자에게 제공하여 치료 효과를 극대화하는 것을 목표로 한다. 제안 시스템은 우울증 환자들의 치료를 위해 뇌파 측정을 입력 받아 분석하여 환자의 증상을 완화하고 치료 효과가 가장 좋은 음악 치료 프로그램을 선별하기 위해 인공 지능 기술들인 전문가 시스템(Expert System) 기법에 기반 한 음악 치료 시스템을 설계하고 제안한다.
비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.
본 논문에서는 대용량의 말뭉치로부터 사회망을 자동 구축하기 위한 선행 연구로서 두 인명 사이의 사회관계를 포함하는 문장을 자동 선별하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 먼저 2개의 인명을 포함하는 문장을 대상으로 형태소 분석과 의존 구조 분석을 수행한다. 그리고 두 인명의 공통 지배소를 기준으로 의존 트라이그램을 추출한다. 마지막으로 의존 트라이그램의 속성값 비교에 기반한 SVM 커널 함수를 이용하여 사회 관계 포함 여부를 결정한다. 실험 결과, 제안 방법이 영어권 연구에서 좋은 성능을 보인 최소 경로 의존 커널의 단점을 효과적으로 보완하였다. 또한, 사회망 자동 구축을 위한 도구로써 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
최근 고성능 PC의 보급과 네트워크의 발달로 인하여 인터넷의 가용 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 우리는 인터넷을 사용하여 많은 정보를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹 서버에 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심 있는 정보의 사이트를 재방문하기 위하여 웹 브라우저 북 마크 기능을 사용한다. 그러나, 북 마크를 효율적으로 사용하기 위해서는 북 마크 분류, 수정, 편집, 정렬등의 북 마크 관리가 필수적이지만 이와 같은 북 마크 관리 작업이 전반적으로 수작업으로 이루어져야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로 웹 문서 분류를 위한 기계학습법을 적용하여 사용자의 북 마크를 카테고리별로 자동으로 분류, 재정렬해주는 북 마크 자동 분류 에이전트를 개발하고자 한다. 대표적인 분류 에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스 기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트 선별 에이전트인 Ringo 등이 있으며, 이러한 시스템들은 분류 대상과 분류 방법, 기능 등에서 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 대표적인 교사학습 방법인 나이브 베이지안 학습법을 사용하여 북 마크를 자동으로 분류하는 북 마크 자동 분류 에이전트를 설계, 구현하였다.
맞벌이 가정이 증가함에 따라 영유아, 장애인, 노인 등의 사회적 약자를 낮시간 동안 보육/보호하는 데이케어 센터의 수요가 증가하고 있다. 데이케어 센터는 센터 경쟁력 확보 및 보호자 만족도 제고를 위해서 피보호자의 일상 사진을 제공하는 곳이 대부분이다. 하지만 데이케어 센터의 직원이 다수의 사람에 대한 사진을 촬영 및 선별해서 메시지를 전송하는 일은 데이케어 센터 본연의 업무를 방해할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사진 선별을 업무 부담을 완화시키는데 도움을 줄 수 있는 얼굴 특징 기반 사진 자동분류하는 시스템을 개발한다. 제안한 방법에서는 얼굴 특징 추출 기법과 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 이용하여 얼굴기준 사진 분류시스템을 설계하엿다. 특히, OpenCV와 face recognition 라이브러리를 이용하여 카메라로 촬영된 사진 속의 얼굴 객체를 인식하고 얼굴사진을 저정한 후 얼굴의 특징을 추출한다.
풋고추의 재배면적은 시설채소 면적이 증가하면서 연중 생산이 가능하게 되어 급속히 증가하고 있으며 신선 채소류에 대한 선호도가 늘어나면서 풋고추의 소비량이 늘어나고 있다. 2001년 현재 고추의 시설재배 면적은 5,517㏊로써 과채류 시설재배면적의 10%를 차지하고 있다. 재배지역별로는 경남, 전남, 광주, 충남지역이 전체 재배면적의 73%를 차지하고 있으며 풋고추는 시설재배로 대부분이 주산단지로 이루어져 있어 선별작업기계화가 요망되고 있다. 이와 같이 풋고추선별에 대한 기계화 요구도가 높은 반면 아직까지 풋고추의 선별작업은 전적으로 인력에 의존하므로 많은 노동력이 소요되며 작업능률이 낮고 육안에 의존하기 때문에 정확한 크기선별이 곤란한 실정이다. 또한 고추의 선별ㆍ포장에 소요되는 작업노력으로 인하여 주산지별로 선택ㆍ포장 작업의 기계화 요구도가 높다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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