• 제목/요약/키워드: 카메라 모델

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세라믹 돔포트 커버 상사모델의 파괴거동에 관한 연구 (A Study on Fracture Behavior of Scaled Model for Ceramic Dome Port Cover)

  • 황권태;김재훈;이영신;박종호;송기혁;윤수진
    • 한국추진공학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.55-62
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    • 2009
  • 본 연구에서는 액체연료와 고체연료를 추진제로 사용하는 공기흡입식 추진기관의 세라믹 돔포트 커버의 파괴거동을 수행하였다. 파괴 특성은 충격파관을 이용하여 세라믹을 이용한 돔포트 커버 상사모델을 통하여 파괴시험 및 분석되었다. 파괴 거동은 압력센서를 통하여 파괴 압력을 측정하고 초고속 카메라를 이용하여 비산현상을 관찰하였다. 본 연구로부터 얻어진 결과는 공기흡입식 추진기관에서 돔포트커버 설계의 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.

리튬2차전지의 수명성능평가를 위한 충방전특성 모델링 (Charging/Discharging Modeling of Lithium Secondary Battery for Estimating Cycle Characteristic)

  • 김재언;노대석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.1343-1354
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    • 2007
  • 카메라, 휴대전화, 노트북 등과 같이 휴대 가능한 전기전자기기들은 대부분 2차 전지로부터 전원을 공급받고 있다. 2차 전지로서는 타 전지에 비하여 고 에너지 밀도와 고 전압의 특성을 갖고 있는 리튬2차전지가 가장 많이 활용되고 있으며, 이 특성 때문에 전기자동차, 우주왕복선, 분산전원의 한 형태인 전력 저장장치에까지 그 이용이 확대되고 있다. 그러나, 시스템의 최적성능을 보장하기 위해서는 용도별 싸이클 수명성능을 고려한 충방전 설계 및 이를 위한 전기적 등가모델의 정확성이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 상용 리튬이차전지의 실제 실험 데이터에 근거하여 충/방전 심도 함수를 도출하고, 리튬이차전지의 수명성능평가를 위한 충/방전 특성 모델을 제안하고, 이의 타당성을 입증하였다.

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영상기반의 화재 검출에 효과적인 CNN 심층학습의 커널 특성에 대한 연구 (A Study of Kernel Characteristics of CNN Deep Learning for Effective Fire Detection Based on Video)

  • 손금영;박장식
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.1257-1262
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    • 2018
  • 본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.

안개관련 특징을 이용한 효과적인 머신러닝 기반 안개제거 기법 (Effective machine learning-based haze removal technique using haze-related features)

  • 이주희;강봉순
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.83-87
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    • 2021
  • 자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.

자동차 부품 품질검사를 위한 비전시스템 개발과 머신러닝 모델 비교 (Development of vision system for quality inspection of automotive parts and comparison of machine learning models)

  • 박영민;정동일
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권1호
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    • pp.409-415
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    • 2022
  • 컴퓨터 비전은 카메라를 이용하여 측정대상의 영상을 획득하고, 추출하고자 하는 특징 값, 벡터, 영역 등을 알고리즘과 라이브러리 함수를 응용하여 검출한다. 검출된 데이터는 사용하는 목적에 따라 다양한 형태로 계산되고 분석한다. 컴퓨터 비전은 다양한 곳에 활용되고 있으며, 특히 자동차의 부품을 자동으로 인식하거나 품질을 측정하는 분야에 많이 활용된다. 컴퓨터 비전을 산업분야에서 머신비전이라는 용어로 활용되고 있으며, 인공지능과 연결되어 제품의 품질을 판정하거나 결과를 예측하기도 한다. 본 연구에서는 자동차 부품의 품질을 판정하기 위한 비전시스템을 구축하고, 생산된 데이터에 5개의 머신러닝 분류 모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다.

시멘틱세그멘테이션을 활용한 태양광 패널 고장 감지 시스템 구현 (Implementation of Photovoltaic Panel failure detection system using semantic segmentation)

  • 신광성;신성윤
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권12호
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    • pp.1777-1783
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    • 2021
  • 대단위 신재생 에너지 발전단지의 효율적인 유지관리를 위해 드론의 활용이 점차 증가하고 있다. 오래전부터 태양광 패널을 드론으로 촬영하여 패널의 유실 및 오염 등을 관리하고 있다. 본 논문에서는 열화상카메라를 장착한 드론을 이용하여 획득된 태양광패널 이미지에서 아크, 단선, 크랙 등의 고장 유무를 판별하기 위해 시멘틱세그멘테이션 기법을 이용한 분류모델을 제안한다. 또한 적은 데이터셋으로도 강인한 분류 성능을 보이는 U-Net의 튜닝을 통해 효율적인 분류모델을 구현하였다.

마이크로서비스 기반의 클라우드 엣지 AI 추론 서비스 개발 및 연구 (Development and Study of Cloud-Edge AI Inference Service Based on Microservices)

  • 서지현;장수민;차재근;최현화;김대원;김선욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.78-80
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    • 2022
  • 최근 딥러닝을 이용한 영상 분석은 자율주행, 감시카메라 등 다양한 서비스에 필수적으로 활용되고 있으며 실시간 처리 및 보안 요소를 만족하기 위해 기존의 클라우드 컴퓨팅 방식의 단점을 개선한 클라우드 엣지 컴퓨팅 방식을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 하지만 사용자 및 단말과 가까운 위치에서 딥러닝 추론을 진행하는 클라우드 엣지 서버는 클라우드 서버와 비교하여 컴퓨팅 자원이 충분하지 않을 경우가 많으며 기존의 딥러닝 모델을 그대로 클라우드 엣지 환경에 적용하는 것은 자원 활용 측면에서 여러가지 문제점들을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로서비스 구조를 통해 자원을 보다 유연하게 활용할 수 있도록 개선된 딥러닝 모델로 대규모의 클라이언트 요청을 처리 가능한 동영상 데이터 추론 서비스인 G-Edge AI 추론 서비스 개발에 대해 설명한다.

Photogrammetry를 위한 드론 임무비행 영향인자 고찰 (A Study on Factors Influencing Drone Mission Flight for Photogrammetry)

  • 박동순;김태민;소인호
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.9-12
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    • 2021
  • 드론 Photogrammetry는 높은 기술적 활용가치가 있는 기술로서, 결과물로 생성하는 3D 디지털 공간정보 모델이 시설물의 비육안 안전점검 및 진단에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 디지털 트윈 구축을 위한 가장 기초적이고 핵심적인 수치 데이터를 제공하기 때문이다. 본 연구에서는 드론 Photogrammetry의 적정 품질을 구현하기 위한 임무비행의 다양한 영향인자에 대해 고찰하였다. K-water연구원 누수탐사실습장을 대상으로 드론 사진 촬영 시 비행고도, 비행속도, 중첩도, 카메라 Pitch각의 영향에 대해 연구를 수행하였다. 본 연구에서 비행시간에 영향을 미치는 인자로서 비행고도, 중첩도, 비행속도의 순으로 중요도가 있음을 알 수 있었다. 드론 임무 비행 시 후처리 결과에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 중첩도로 나타났다. 중첩도 60% 임무비행은 3D 모델의 geometry 왜곡이 큰 편으로 나타났다. 비행 고도는 GSD (Ground Sampling Distance)와 직접 연계되므로 중요하며, 낮은 고도일수록 높은 품질의 모델링이 가능하다. April Tag를 통한 지상기준점 자동 패턴 인식 기능은 후처리 과정에서 시간 절약이 가능하여 유용하였다. 비행속도에 의한 결과물의 품질은 큰 차이가 없었으나, 수직 구조물의 모서리 부분에 다소 차이가 있었다. 짐벌 Pitch각도에 의한 정사영상 품질의 차이는 크지 않았으나 수직구조물과 평면적 구조물에 따라 각기 다른 촬영각도를 적용하는 것이 바람직하다. 본 연구성과는 향후 보다 다양한 환경에서의 데이터 수집을 통해 최적 디지털 현실 모델링에 기여할 것으로 판단된다.

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ResNet50 전이학습을 활용한 손동작 인식 기반 가위바위보 게임 구현 (Implementation of hand motion recognition-based rock-paper-scissors game using ResNet50 transfer learning)

  • 박창준;김창기;손성규;이경진;유희경;곽정환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.77-82
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    • 2022
  • GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.

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아두이노 키트를 이용한 주야간 침입자 움직임 감지 시스템 구현 (The Implementation of Day and Night Intruder Motion Detection System using Arduino Kit)

  • 한영오
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.919-926
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    • 2023
  • 본 논문에서는 주야간 움직임 감지 시스템 개발을 위한 주야간 촬영이 가능한 카메라 시스템을 구현하였다. 이를 위해 CMOS 이미지 센서는 물론 IR-LED를 이용하여 야간에도 선명한 영상 캡처가 가능하도록 설계하였다. 또한 칼라모델 분리를 통해 비교적 단순한 움직임 감지 알고리즘을 제안하였다. 칼라모델에서 H채널만 추출한 후, 영상을 블럭으로 나눈 다음 연속 프레임간의 평균 색상값을 이용하여 블록 매칭방식을 적용함으로써 움직임을 감지할 수 있다. 촬영 중 움직임이 감지되면 자동으로 경보음이 울리면서 화면을 캡처하여 PC에 저장할 수 있는 주야간 움직임 감지 시스템을 구현하였다.