• Title/Summary/Keyword: 전북

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A Study on the Pseudoinverse Kinematic Motion Control of 6-Axis Arc Welding Robot (6축 아크 용접 로보트의 의사 역기구학적 동작 제어에 관한 연구)

  • Choi, Jin-Seob;Kim, Dong-Won;Yang, Sung-Mo
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.10 no.2
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    • pp.170-177
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    • 1993
  • In robotic arc welding, the roll (rotation) of the torch about its direction vector does not have any effect on the welding operation. Thus we could use this redundant degree of greedom for the motion control of the robot manipulator. This paper presents an algorithm for the pseudo- inverse kinematic motion control of the 6-axis robot, which utilizes the above mentioned redunancy. The prototype welding operation and the tool path are also graphically simulated. Since the proposed algorithm requires only the position and normal vector of the weldine as an input data, it is useful for the CAD-based off-line programming of the arc welding robot. In addition, it also has the advantages of the redundant manipulator motion control, like singularity avoidance and collision free motion planning, when compared with the other motion control method based on the direct inverse kinematics.

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Emergency Traffic Hand Sign Recognition System for Autonomous Driving (자율주행 시대를 대비한 긴급 교통 수신호 인식 시스템)

  • Kwak, Young-Tae;Choi, Dae-Won;Song, Min-Ji
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.677-678
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    • 2020
  • 본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

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Development of Application for Environmental Protection Campaign Authentication (환경보호 캠페인 인증을 위한 어플리케이션 개발)

  • Kwak, Young-Tae;Park, Ju-Yeon;Song, Ji-Min
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.679-680
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    • 2020
  • 현재 과학의 발전과 과도한 화석연료의 사용 등으로 지구온난화가 현상이 심해져 지구의 온도가 올라가고 있다. 이를 막기 위해 온실가스의 배출량을 줄여야 한다. 본 논문에서는 지구환경 보호를 위하여 플라스틱 대신 텀블러 사용, 다회용 장바구니 사용, 대중교통 대신 걷기, 채식 등 총 4가지의 인증 기능을 구현하는 어플리케이션을 개발하였다. 이런 인증 기능은 환경 보호를 위한 포인트 제도와 연동하여 적용하였다. 텀블러 인증을 위해 영수증 텍스트 추출 알고리즘을 사용하였고, 걸음 수 감지를 위해 가속도 센서를 활용하여 걸음을 측정하였다. 개발된 어플리케이션은 대중이 일상생활에서 환경보호에 관심을 갖고 실천하는데 도움과 동기를 부여할 수 있다.

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Sharing food system implementation that considers the environment using IoT sensors (IoT센서를 활용한 환경을 생각하는 푸드쉐어링 시스템 구현 및 고찰)

  • Kim, Jun-Hyung;Jeong, Min-Hyeok;Yoon, Ho-Seop
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.743-745
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    • 2022
  • 본 프로젝트는 환경오염의 원인 중 하나인 음식물 쓰레기에 주목하여, 공유 문화와 음식물 쓰레기 감소의 목적을 가지고 있는 공유냉장고의 홍보와 애플리케이션 개발을 구현하였다. SNS 확산과 모바일 환경 변화를 이용하여 홍보함과 운영주체의 불명확, 음식물 제공과 폐기의 전반적인 데이터 관리에 대한 운영관리체계의 문제점을 해결하기 위해서 기존의 아날로그 방식에서 사물인터넷(IoT)과 애플리케이션 기반의 디지털 방식으로 전환하고자 하였다.

DANet-CAM for Pest & Disease Classification (병해충 분류를 위한 DANet-CAM)

  • Hung, Nguyen Tri Chan;Kim, Young Un;Lee, Hyo Jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.295-296
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    • 2022
  • 작물을 경작 해충과 질병은 오랫동안 주요 관심사였다. 농업에서 병해충을 탐지하기 위해 전통적인 방법을 사용하는 것은 더 이상 높은 효율성을 제공하지 않는다. 오늘날 과학과 인공 지능의 폭발적인 발달로 인해 농업분야의 연구원들은 병해충을 탐지하기 위해 딥 러닝을 적용하고 있다. 최근에 다양한 분야의 문제들을 해결하기 위해 수많은 모델들이 발표되었지만, 많은 병해충 진단 딥러닝을 사용한 방법들은 하드웨어 리소스를 낭비하고 실제 농장에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 작물의 병해충을 분류하기 위해 Select Kernel Attention(SK Attention)을 Channel Attention Module 로 변경하여 Decoupling-and-Attention network (DANet)을 하드웨어 리소스 사용을 최소화한다.

Three-Dimensional Placing of Lighting Devices and 3D Viewer Technology Using AR Foundation (AR Foundation을 이용한 조명기기 3차원 배치 및 3D뷰어 기술 개발)

  • Lee, Su-Young;Park, Chan-Hyung;Kwak, Young-Tae
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.737-740
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    • 2022
  • 본 논문에서는 AR Founation을 이용하여 조명기기를 생활공간에 배치시키는 소비자 맞춤형 증강현실 시스템을 제안한다. 시스템은 조명기기를 다양한 고객의 요구에 맞추어 바닥, 벽면, 천장에 맞게 배치 시킬 수 있는 솔루션을 제공한다. 우선 조명기기를 3D 스캐너를 이용하여 3차원 모델링을 한다. 그리고 모델링된 개체에 블렌더를 이용하여 받침대 및 부수적인 요소를 추가하여 3차원 조명기기를 완성한다. 완성된 조명기기는 사용자의 요구에 따라 3차원 공간상에 위치 시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이와 같은 시스템은 스마트 기기를 활용하여 간단한 스마트폰 터치를 통해 손쉬운 공간 설계 지원이 가능하다. 구현된 시스템은 모바일 AR 어플리케이션 개발을 통하여 기존의 AR 어플리케이션의 가구 배치 프로그램에 비해 다양한 연출 효과를 줌으로써 사용자에게 생생한 현장감을 주는데 효과적이다.

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Identifying Pig Image Objects Acquired from Non-Ideal Camera Angle (비이상적 카메라 각도에서 취득된 돼지 이미지 객체식별)

  • Kim, Sung-Hoon;Zhou, Heng;Kim, Sang-Cheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.487-489
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    • 2022
  • 농축산업계는 현재 고효율의 자동화 시스템을 구축하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 가축들에 대한 실시간 건강 관리 시스템 구현을 위해 딥러닝, 인공지능 기술들을 활용한 스마트 축사개발에 박차를 가하고 있다. 가축들의 건강은 수익과 직결되는 것은 물론, 사람의 건강까지 위협할 수 있기 때문에 철저한 관리가 필요한 실정이나 여러 기술적 어려움에 부딪히고 있다. 본 연구소는 이를 해결하기 위해 다양한 변수들을 설정, 수집하여 가축들의 건강을 관측하는 기술을 개발하고 있다. 이 논문에서는 악조건에서 수집된 데이터로 우리 내 돼지를 Tracking 한 실험 결과를 소개하고자 한다.

A Study on Korean Pause Prediction based Large Language Model (대규모 언어 모델 기반 한국어 휴지 예측 연구)

  • Jeongho Na;Joung Lee;Seung-Hoon Na;Jeongbeom Jeong;Maengsik Choi;Chunghee Lee
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.14-18
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    • 2023
  • 본 연구는 한국어 음성-텍스트 데이터에서 보편적으로 나타난 휴지의 실현 양상을 분석하고, 이를 토대로 데이터셋을 선별해 보편적이고 규격화된 한국어 휴지 예측을 위한 모델을 제안하였다. 이를 위해 전문적인 발성 훈련을 받은 성우 등의 발화가 녹음된 음성-텍스트 데이터셋을 수집하고 MFA와 같은 음소 정렬기를 사용해 휴지를 라벨링하는 등의 전처리를 하고, 다양한 화자의 발화에서 공통적으로 나타난 휴지를 선별해 학습데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 바탕으로 LLM 중 하나인 KULLM 모델을 미세 조정하고 제안한 모델의 휴지 예측 성능을 평가하였다.

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In-Context Retrieval-Augmented Korean Language Model (In-Context 검색 증강형 한국어 언어 모델)

  • Sung-Min Lee;Joung Lee;Daeryong Seo;Donghyeon Jeon;Inho Kang;Seung-Hoon Na
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.443-447
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    • 2023
  • 검색 증강형 언어 모델은 입력과 연관된 문서들을 검색하고 텍스트 생성 과정에 통합하여 언어 모델의 생성 능력을 강화한다. 본 논문에서는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 추가적인 학습 없이 In-Context 검색 증강으로 한국어 언어 모델의 생성 능력을 강화하고 기존 언어 모델 대비 성능이 증가함을 보인다. 특히 다양한 크기의 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 검색 증강 결과를 보여 모든 규모의 사전 학습 모델에서 Perplexity가 크게 개선된 결과를 확인하였다. 또한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering) 과업에서도 EM-19, F1-27.8 향상된 결과를 보여 In-Context 검색 증강형 언어 모델의 성능을 입증한다.

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Multi-label Open Intent Classification using Known Intent Information (의도 정보를 활용한 다중 레이블 오픈 의도 분류)

  • Nahyeon Park;Seongmin Cho;Hyun-Je Song
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.479-484
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    • 2023
  • 다중 레이블 오픈 의도 분류란 다중 의도 분류와 오픈 의도 분류가 합쳐져 오픈 도메인을 가정하고 진행하는 다중 의도 분류 문제이다. 발화 속에는 여러 의도들이 존재한다. 이때 사전에 정의된 의도 여부만을 판별하는 것이 아니라 사전에 정의되어 있는 의도에 대해서만이라도 어떤 의도인지 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 발화 속 의도 정보를 활용하여 다중 레이블 오픈 의도를 분류하는 모델을 제안한다. 먼저, 문장의 의도 개수를 예측한다. 그리고 다중 레이블 의도 분류기를 통해 다중 레이블 의도 분류를 진행하여 의도 정보를 획득한다. 획득한 의도 정보 속 다중 의도 개수와 전체 의도 개수를 비교하여 전체 의도 개수가 더 많다면 오픈 의도가 존재한다고 판단한다. 실험 결과 제안한 방법은 MixATIS의 75% 의도에서 정확도 94.49, F1 97.44, MixSNIPS에서는 정확도 86.92, F1 92.96의 성능을 보여준다.

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