• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.3 s.96
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• pp.91-102
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• 1999

Fieldbus provides real-time data communication among field devices in the manufacturing automation and process control systems. In this study, an experimental model of fieldbus-based manufacturing automation system is developed. Experimental model consists of two robots, two conveyor belts, NC machine, PLC, sensors and operator station. These machines are interconnected into the Profibus network, and exchange their data through the services provided by FMS(Fieldbus Message Specification), which is the application layer protocol of Profibus. The experimental model is used to measure the network-induced delay of variable and file data transmitted through FMS services. Network-induced delays are collected and analyzed on each sublayer of Profibus protocol stack. The results obtained from the experiment of this study can be effectively utilized when fieldbus is implemented on the practical manufacturing automation systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.508-510
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• 2019

본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 완전 자동화된 다중 클래스 전체 심장 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 recurrent convolutional block과 residual multi-dilated block을 삽입하여 기존 U-Net을 개선한 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가는 자동화 분석 결과와 수동 평가를 비교하였다. 그 결과 96.88%의 평균 DSC, 95.60%의 정확도, 97.00%의 recall을 얻었다. 이 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 심장 구조에서 효과적으로 구분되어 수행되었음을 알 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 의사와 방사선 의사가 영상을 판독하거나 임상 결정을 내리는데 보조적 역할을 할 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.141-144
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• 2000

현재 로프제조 공정, 전차 트롤리선 가설공사는 장력의 제어가 필요하지만 거의 수동으로 행하고 있는 실정이고 제품의 균질성과 생산성 향상을 위하여 제조 공정의 자동화가 필요하다. 따라서 전차의 트롤리선 가설공사는 드럼에 감긴 케이블을 풀어주고 양단의 장력을 일정히 유지하도록 조절할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현수형 가선 케이블 가설장치의 자동화이다. 본 논문은 제어대상인 현수형 케이블의 수학적 모델을 작성하고 이것에 장력을 발생하는 교류서보 전동기의 수학적 모델을 구하였다. 제어 방법은 제어대상의 동적 모델이 비선형인 동시에 시변계이기 때문에 강인성이 있는 퍼지제어를 적용하여 시스템을 구성하고 시뮬레이션 실험에 의해 그 유효성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.331-333
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• 2015

사물인터넷에 대한 연구가 활발해지면서 많은 분야에 접목이 시작되면서, 스마트 홈 자동화에 대한 관심도 새롭게 확대되고 있다. 본 논문에서는, SmartX-mini 로 호칭하는 소형 IoT-Cloud 테스트베드를 활용하여, 스마트 홈 자동화의 일례로 집 내부 문들의 정보를 실시간으로 확인하는 스마트 도어 서비스를 빠르고 효율적으로 시험적으로 구현해 본다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.564-569
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• 2007

자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV(Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수 많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간을 정확하게 추정하는 것은 거의 불가능하다. 작업시간의 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV를 배차할 때, 이후 일정 기간 동안의 AGV작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러번 반복하여 수행하고 평가 값을 평균함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 확률적 시뮬레이션을 위해 크레인 작업시간의 불확실성을 간단한 확률함수로 모델링하고 그에 따라 크레인 작업시간을 결정한다. 또한 AGV 작업시간을 가감속, 간섭을 고려하여 추정한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안방안을 검증한 결과 안벽크레인의 지연이 감소함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.289-292
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• 2013

본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.6
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• pp.1187-1194
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• 2020

We presented a method of deep quiz cropping for automatic construction of quiz pool in online quiz systems. The method detects question boxes and sunda boxes in images captured from test papers by a deep learning-based object detector, and makes pairs of question box and sunda box by the box coupling. We applied the deep quiz cropping to images captured from test papers and achieved successful results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1442-1445
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• 2010

오늘날 통신기술의 급속한 발달에 따라 자동화 및 무인화 서비스를 제공하는 지능형 선박에 대한 연구, 개발이 활발이 진행 되고 있다. 이에 선박 내 각 장비들의 기능이 고도화 됨으로써, 선박네트워크 환경에서 이들 장비를 효율적으로 제어할 수 있는 연구가 필요한 실정이다. 지능형 선박의 백본 네트워크는 네트워크 구축 환경의 제약과 자동화 및 무인화 특징을 가진다는 점에서, 선박의 사고로 인한 네트워크의 결손이 큰 재해를 가져올 수 있으므로 고수준의 생존성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 고생존 선박 통신망을 고려하여 네트워크 통신 장비들이 이중화 경로를 통해 서로 연결된 이중화 네트워크 토폴로지를 최소의 비용으로 설계하였다. 설계한 이중화 네트워크 토폴로지를 이론적 분석 및 ILP(Integer Linear Programming)를 통해 실험한 결과, 네트워크 생존성에 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.186-189
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• 2022

스마트팜 피노믹스 시스템은 재배하는 식물의 성장조건에 맞게 생육 환경을 일정하게 유지하고 관리하는 장치이지만, 그럼에도 불구하고 식물의 질병은 여러 가지 이유로 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트팜 피노믹스 시스템에서 Mean Shift Segmentation 을 통한 식물의 질병을 자동으로 검출하는 식물 질병 검출 알고리즘을 제안한다. 식물의 질병 정도가 임의의 임계값을 넘을 경우, 해당 식물을 질병의 정도가 심한 식물로 판별하고, 적절한 수확시기를 결정하여 더 나은 상품성을 가진 식물을 재배할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 식물의 질병이 급격하게 심해지는 기간을 확인하여 인간의 개입 없이 완전히 자동화된 시스템으로 더욱 세심하고 효율적인 식물 재배를 가능하게 함을 제시한다. 본 논문에서는 아이스버그(양상추)에 대한 재배 환경을 구축하여 생장 기간에 아이스버그에 발생하는 질병인 팁번 현상을 검출하는 실험을 진행하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 다른 종류의 다양한 식물에서도 질병 검출이 가능하며, 스마트팜 피노믹스 시스템에서 질병 검출의 자동화를 위한 한 가지 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.49-50
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• 2024

본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.